Репост из: Продакты не нужны
Как сделать аналитика счастливым
Обычный рабочий день аналитика: «Маша, СРОЧНО выгрузи мне количество заказов из Ижевска в разбивке по цвету волос с 2009 по 2019 год с группировкой по часам». И Маша безропотно выгружает, хотя прекрасно понимает, что эти данные бессмысленные, выгрузка будет долгой так как нужно будет объединять данные из нескольких хранилищ, а результат потом ляжет в стол. Как итог - умный аналитик страдает от бессмысленной работы, а бизнес не получает результат и платит Маше за то, что она является кнопкой «Скачать отчёт».
В продуктовой компании здорового человека аналитик понимает цели бизнеса, сам анализирует метрики вместе с продактом, после чего строится продуктовая гипотеза и после релиза на пользователей аналитик же интерпретирует результаты эксперимента.
Как этого достичь?
1. Максимально автоматизировать все типовые отчеты, чтобы аналитикам не нужно было каждый раз строить их руками. Если не знаете, как это должно выглядеть - возьмите Amplitude и сделайте так же.
2. Дать аналитикам право посылать «заказчиков» в жопу.
3. Рассказать аналитикам, каких показателей должна достичь компания (выручка или продуктовые метрики), чтобы они исследовали то, что может повлиять на бизнес, а не то что прикольно было бы посмотреть или то что сказали.
4. Закрепить за каждым аналитиком конкретные направления и продактов. Чтобы аналитик всегда был погружен в продукт, а не погружался каждый раз с нуля в названия событий, особенности их отправки, специфики платформ и тд.
5. Ставить аналитику задачи не «выгрузи данные», а «разберись что тут происходит»: почему упали заказы, из-за чего происходит отток, в какой момент пользователи больше всего готовы оформить подписку.
В результате получаем счастливого аналитика, который имеет прямое воздействие на продукт. А продукт получает внимание от человека, который хорошо отлично математику и умеет работать с данными.
Если хотите работать аналитиком в продуктовой команде с таким подходом - напишите мне.
Обычный рабочий день аналитика: «Маша, СРОЧНО выгрузи мне количество заказов из Ижевска в разбивке по цвету волос с 2009 по 2019 год с группировкой по часам». И Маша безропотно выгружает, хотя прекрасно понимает, что эти данные бессмысленные, выгрузка будет долгой так как нужно будет объединять данные из нескольких хранилищ, а результат потом ляжет в стол. Как итог - умный аналитик страдает от бессмысленной работы, а бизнес не получает результат и платит Маше за то, что она является кнопкой «Скачать отчёт».
В продуктовой компании здорового человека аналитик понимает цели бизнеса, сам анализирует метрики вместе с продактом, после чего строится продуктовая гипотеза и после релиза на пользователей аналитик же интерпретирует результаты эксперимента.
Как этого достичь?
1. Максимально автоматизировать все типовые отчеты, чтобы аналитикам не нужно было каждый раз строить их руками. Если не знаете, как это должно выглядеть - возьмите Amplitude и сделайте так же.
2. Дать аналитикам право посылать «заказчиков» в жопу.
3. Рассказать аналитикам, каких показателей должна достичь компания (выручка или продуктовые метрики), чтобы они исследовали то, что может повлиять на бизнес, а не то что прикольно было бы посмотреть или то что сказали.
4. Закрепить за каждым аналитиком конкретные направления и продактов. Чтобы аналитик всегда был погружен в продукт, а не погружался каждый раз с нуля в названия событий, особенности их отправки, специфики платформ и тд.
5. Ставить аналитику задачи не «выгрузи данные», а «разберись что тут происходит»: почему упали заказы, из-за чего происходит отток, в какой момент пользователи больше всего готовы оформить подписку.
В результате получаем счастливого аналитика, который имеет прямое воздействие на продукт. А продукт получает внимание от человека, который хорошо отлично математику и умеет работать с данными.
Если хотите работать аналитиком в продуктовой команде с таким подходом - напишите мне.