Продуктовая аналитика — определение поведения пользователей и их взаимодействия с продуктом. В рамках этой сферы деятельности выделяют две основные задачи: сбор всей возможной информации и ее интерпретация.

Соответственно, продуктовый аналитик — специалист, собирающий данные (на какие кнопки нажимают пользователи, что делают на страницах продукта, какие товары кладут в корзину и т.п.). Итог работы — определение популярных и непопулярных функций. Но после сбора информации нет понимания, почему какие-то фичи востребованы, а какие-то нет.

Поэтому специалист занимается дальнейшей интерпретацией собранных данных для определения поведения пользователей. И тогда становится понятно, что делать дальше: добавлять новый функционал, сокращать старый и т.п.

Главная ценность — не способность собирать данные, а умение переводить их на язык бизнеса и давать четкие рекомендации продуктовой команде по дальнейшей работе, которая позволит приблизиться к намеченным целям.

Условно можно выделить 4 основные задачи продуктового аналитика:

• удержание пользователей;
• адаптация продукта под ожидания рынка (целевой аудитории);
• опережение конкурентов;
• улучшение пользовательского опыта.

Рассмотрим каждую задачу подробнее.

Чтобы удержать пользователей

За счет маркетинга компании привлекают новых пользователей (клиентов). Но все это бесполезно, если бизнес не умеет удерживать их. С этой задачей аналитики справляются за счет умения изучать поведение аудитории, ее проблемы и получаемые от продукта ценности.

Компании готовы платить аналитикам большие зарплаты, чтобы удерживать максимум новых клиентов, потому что их привлечение требует больших расходов, чем удержание.

Чтобы достичь product market fit

Пользователи не станут пользоваться продуктом, который не соответствует их ожиданиям (о поиске product market fit мы рассказывали ранее). На этом моменте «застревают» многие компании из-за отсутствия аналитика. Он может собрать данные о действиях лояльных клиентов и потерянных и сделать выводы о необходимых доработках.

Когда вы знаете, что важно для целевой аудитории, не сложно достичь соответствия ее ожиданиям. Например, в Airbnb раньше была проблема: рекламодатели уходили из сервиса, потому что не могли сдать жилье. А потребители не пользовались услугами из-за некачественных фото. В компании решили взять на себя обязанность по созданию крутых и привлекательных снимков, после чего популярность платформы начала стремительно расти, а прибыль увеличиваться.

В 2016 году компания провела анализ более 100 000 объявлений с профессиональными фото и обычными и пришла к выводу о необходимости запуска дополнительной услуги. Они бы не получили такого результата, не будь в их команде профессионального продуктового аналитика.

Чтобы занять первые позиции на рынке

Грамотное использование данных и аналитики обеспечивает компании масштабный рост. Это было доказано не раз на практике и в исследовании McKinsey. Специалисты агентства опросили руководителей крупных компаний и пришли к выводу, что работа с данными сегодня приносит им от 20% прибыли ежегодно.

И речь идет не о какой-то разовой работе аналитика, таких результатов позволяет достичь комплексная и постоянная работа. Поэтому отрыв между крупными компаниями, которые могут тратить на работу с данными большие бюджеты, и маленькими, у которых нет возможности выделять столько же денег, растет с каждым годом.

Тем не менее, малый бизнес начинает осознавать важность работы с данными, поэтому организации выделяют небольшие бюджеты для найма продуктовых аналитиков и постепенно увеличивают их с получением первых результатов. Это подтверждают многочисленные утверждения о росте спроса на услуги специалистов из этой области.

Чтобы улучшить пользовательский опыт

Без работы с данными любые изменения в продукте или добавление нового функционала, можно сказать, делается вслепую. Например, в приложении решили частично обновить интерфейс: разработали новую навигацию, изменили оформление кнопок и т.п. Пользователей стало больше и уменьшился процент отказов, но что именно повлияло на это сказать невозможно.

Продуктовый аналитик способен ответить на этот вопрос, так как отслеживает поведение пользователей в режиме реального времени. Собирает данные, интерпретирует их и передает команде. Другие специалисты на основе полученной информации принимают объективные решения о разработке новых функций или изменениях старых.

Если вы задумались о получении профессии продуктового аналитика, наверно, у вас твердый характер. Это одно из главных требований к специалисту: без этого качества вы не сможете справляться со стрессами и переработками, которые в жизни продуктового аналитика — частое явление.

Но даже если вы не отличаетесь твердым характером, не расстраивайтесь. Вы сможете закалить его во время обучения, главное — желание. А еще не лишним будет наличие других качеств:

• аналитический склад ума;
• внимательность (иногда даже придирчивость к мелочам);
• инициативность, смелость перед возникшими проблемами, способность решать проблемы других людей (например, коллег, пользователей и т.п.);
• системное мышление, способность четко и ясно излагать свои мысли;
• терпеливость и усидчивость для повторного выполнения одних и тех же действий для получения идеального результата, без которого невозможен положительный итог работы;
• восприимчивость к конструктивной критике;
• умение слушать и объективно оценивать мысли и предложения других людей;
• общительность для тесного взаимодействия внутри команды.

Список качеств вытекает из распространенных проблем в работе продуктового аналитика. Но не пугайтесь раньше времени, на самом деле они встречаются не так часто, как может показаться на первый взгляд.

Не опускайте руки из-за отсутствия нескольких качеств: ко всему можно привыкнуть и научиться. А дополнительным стимулом станет высокий уровень заработной платы, о которой поговорим далее.

Самое приятной в любой профессии — заработная плата. Еще лучше, когда она высокая. Хороший уровень оплаты предлагают даже начинающим специалистам с минимальным опытом. Например, компания YCLIENTS LLS ищет продуктовых аналитиков с опытом работы от 1 года и готова платить от 100 тысяч рублей в месяц:

ООО «Константа» готова принять на работу специалиста с опытом работы от 3-х лет и платить в месяц от 160 до 190 тысяч рублей:

Востребованность в специалистах такая, что крупные компании ищут кадры без опыта и готовы обучать их на практике. На hh.ru сегодня доступно 439 вакансий с пометкой «нет опыта работы»:

В 2019 году компания «Нормальные исследования» провела анализ рынка аналитиков. По их данным, начинающие специалисты с опытом работы до 1 года, в среднем, на руки получают 83 тысячи рублей (актуально для Москвы).

Уже через 6 лет после освоения новой профессии заработная плата может вырасти на 360% до 300 тысяч рублей. Кроме этого, компании выплачивают продуктовым аналитикам за хорошую работу бонусы:

В исследовании касательно бонусов приведено несколько интересных фактов:

• больше половины аналитиков получают бонусы, 80% из них выплачиваются регулярно;
• более чем в 60% случаев размер бонусов составляет 20 и менее процентов от общего дохода;
• 13% респондентов, получающих бонусы, не знают, за что именно они начисляются;
• 8% аналитиков получают бонусы вне зависимости от выполненных KPI.

За счет бонусов заработная плата начинающего специалиста может вырасти до 90-100 тысяч рублей в месяц. Согласитесь, это хорошая компенсация за плотный график и сложные задачи.

Суть работы продуктового аналитика сводится к отслеживанию метрик (чтобы ключевые показатели не падали) и предоставлению данных, необходимых команде для принятия верных решений по дальнейшему развитию бизнеса.

Стандартного списка задач нет. Есть только наиболее встречающиеся обязанности. Это связано с уникальной спецификой деятельности разных компаний: в каждой свой порядок работы с данными и путь достижения поставленных задач. К тому же, немаловажную роль играет «возраст» проекта. В молодых продуктах от специалиста требуется налаживание системы сбора данных, а в работающих уже долгое время — поиск проблем и точек роста.

Давайте рассмотрим задачи, которые ставят перед продуктовыми аналитиками в большинстве компаний.

Находит точки роста

Собирать данные о количестве кликов по кнопке продуктовая команда может без аналитика. Но какой в этом смысл, если правильно интерпретировать их и применить в работе они не смогут?

Аналитик делает выводы на основе собранной информации, ищет закономерности и аномалии в продукте, позволяющие выявлять точки роста или проблемы, исправление которых помогает в увеличении прибыли или других ключевых метрик.

Разрабатывает дашборды

Доски с ключевой информацией помогают в принятии управленческих решений. Продуктовый аналитик знает, какие отчеты и метрики поместить на дашборд в конкретной ситуации (например, принятии определенного решения).

Универсального набора данных, подходящего для любого бизнеса, нет. В этой задаче специалист основывается на знании компании, продукта и собственном опыте. От полноты подготовленных данных зависит правильность принимаемых решений.

Валидирует проблемы и решения

Один из способов поиска новых идей для развития продукта — интервью с целевой аудиторией для сбора гипотез. Задача аналитика — изучить количественные данные, выделить перспективные гипотезы и расставить приоритеты в задачах для достижения максимальной эффективности работы всей команды.

Проводит А/Б-тесты

Все изменения перед масштабированием проверяют на определенном сегменте пользователей (как правило, это небольшая часть от общей аудитории). Задача аналитика во время А/Б-тестов — следить, чтобы никакие внешние или внутренние факторы не влияли на результаты.

Например, если интернет-магазин затеял обновление карточки товара за 7-10 дней до Нового года, результаты тестирования могут быть некорректными из-за внешнего фактора — в праздничный период спрос и конверсии повышаются несмотря ни на что. Аналитик определяет реальный эффект нововведения, несмотря на внешний фактор.

Если гипотеза подтвердилась на определенном сегменте аудитории, ее масштабируют на всех пользователей и вновь отслеживают результаты в тесном сотрудничестве с продуктовым аналитиком.

Проверяет и масштабирует гипотезы

Тестирование гипотезы можно разделить на 4 этапа:

• определение целевой метрики;
• проведение исследования;
• анализ полученных результатов и обратной связи;
• отказ от гипотезы или ее масштабирование.

Конечно, продуктовая команда может пройти через все этапы самостоятельно. Но тогда нет гарантии, что они примут верное решение. Если привлечь к проверке гипотезы аналитика, на каждом этапе он будет определять, почему произошли те или иные изменения и что с ними делать дальше. Главная ценность в работе — интерпретация статистических данных на понятный язык.

Анализирует данные

Большая часть задач продуктового аналитика лежит в области hard-скиллов: он разбирается в основах статистики и владеет языками программирования, что позволяет ему собирать и обрабатывать данные, оценивать их качество и искать закономерности.

У каждого продуктового аналитика свой уникальный набор инструментов. Конечный список зависит от сферы деятельности и поставленных задач. Но есть ряд универсальных инструментов, которыми пользуется большинство специалистов:

• Python. Простой язык программирования с большим количеством библиотек и обширным комьюнити, к которому можно всегда обратиться за помощью или с вопросом. Аналитик используют Питон для автоматизации обработки больших массивов данных, когда возможностей Excel уже не хватает. Кроме этого, инструмент подходит для визуализации данных, построения моделей прогнозирования оттока клиентов, проведения кластеризации и т.п.

• Google Analytics и/или Яндекс.Метрика. Основные и бесплатные системы аналитики, показывающие источники трафика, действия пользователей, конверсии и многое другое. Позволяют формировать отчеты разных форм с нужной информацией. Эти инструменты подходят для работы с веб-проектами. Для мобильных приложений есть схожие аналоги (например, AppMetrica от Яндекс).

• Tableau. Удобный инструмент для анализа, визуализации и объединения данных из разных источников. Новички любят Tableau из-за интуитивно понятного интерфейса. Функционал платформы обширен: например, доступна настройка автоматического обновления и рассылка отчетов заинтересованных лицам.

• Mixpanel. Система отслеживания поведения пользователей в режиме реального времени. С помощью этого инструмента продуктовый аналитик отслеживает весь путь пользователя. Полезен при проведении А/Б-тестов.

• SQL. Инструмент для взаимодействия с базами данных внутри экосистемы продукта. Знание SQL позволяет аналитику обрабатывать и компоновать нужные данные без участия разработчика.

Возможно, сейчас вы работаете в области, далекой от продуктовой аналитики. Значит ли это, что вам не получить новую квалификацию? Едва ли. Вернемся к анализу рынка продуктовых аналитиков и посмотрим на бэкграунд:

Чаще всего аналитиками становятся разработчики, маркетологи, менеджеры проектов и другие. 33% респондентов начали свою карьеру сразу с этой специальности (молодые люди, недавно закончившие школу).

Больше трети специалистов пришли совершенно из других областей. Специалисты «Нормального исследования» выделили самые неожиданные профессиональные бэкграунды:

• геммолог;
• звукорежиссер;
• психолог;
• руководитель складского департамента;
• государственный служащий.

Исследование показывает, что попробовать свои силы в этой сфере может человек из любой сферы. Поэтому если вы сильно заинтересованы в получении новой профессии, не опускайте руки и пробуйте.

Другой вопрос — как стать продуктовым аналитиком, если сейчас работаешь, например, психологом в школе. Есть два варианта: бюджетный и дорогой.

Первый предусматривает самостоятельное обучение: книги, вебинары, уроки в свободном доступе и т.п. Полностью бесплатным его не назовешь, потому что придется платить за рабочие инструменты для получения практики. Но это в любом случае дешевле (в несколько раз), чем прохождение платных курсов и специальных программ. Но придется долго искать нужные материалы, проверять их на актуальность и находить ответы на возникшие вопросы.

Второй — платное обучение в онлайн- или оффлайн-школе аналитиков. Это готовая программа с актуальными знаниями от практикующих специалистов. Стоимость курса может достигать 100 тысяч рублей. Но зато вы получаете структурированную информацию, сразу практикуетесь и можете получить быструю консультацию от опытного продуктового аналитика.

Мы больше склоняемся к платному обучению по нескольким причинам:

• дается актуальная информация;
• есть готовые проекты для получения первого опыта;
• свободное обсуждение работы с другими учениками и преподавателями;
• помощь в дальнейшем трудоустройстве (не всегда).

Даже если за курс придется заплатить 80-100 тысяч рублей, эти вложения окупятся через несколько месяцев после получения первой должности.

Сейчас вы на старте новой карьеры. Сразу запомните важное правило: продуктовый аналитик никогда не должен останавливаться в развитии. Эта сфера еще молода и быстро меняется. Если несколько лет назад для работы хватало Google Analytics и Яндекс.Метрики, то сегодня пул рабочих инструментов увеличился во много раз.

Чтобы всегда оставаться востребованным, надо пополнять знания: проходить дополнительные курсы, смотреть вебинары, посещать «тусовки» продуктовых аналитиков и т.п. Один из самых простых вариантов — чтение профессиональной литературы.

Мы подобрали 8 интересных книг, которые помогут в начале карьеры:

• Alibaba и умный бизнес будущего: Как оцифровка бизнес-процессов изменила взгляд на стратегию. Наименее прикладная книга из списка, но понравится любому продуктовому аналитику. Автор рассказывает, чем занимается Alibaba и как создает виртуальную экосистему, которая быстрее, интеллектуальнее и эффективнее традиционной деловой инфраструктуры. Прочитав эту книгу, вы узнаете о картине будущего в Китае, новых технологиях в конкурентной борьбе и создании новой стоимости в традиционных отраслях.

• Маршрут построен! Применение карт путешествия потребителя для повышения продаж и лояльности. Учебник для продуктового менеджера, который надо прочитать три раза. После первого раза поймете общий замысел и выполните все базовые упражнения, чтобы определить цели и задачи своего бизнеса. После второго раза определите важные для достижения коммерческого успеха своей компании разделы. В третий раз читайте вместе с командой и менеджерами, чтобы сгенерировать идеи и составить план их постепенной реализации.

• Разработка ценностных предложений: Как создавать товары и услуги, которые захотят купить потребители. Ваш первый шаг. Остервальдер — автор многих научных трудов для бизнеса. После изучения его литературы вы научитесь определять сильные и слабые стороны продукта, узнаете об управляемых и не очень факторах и научитесь составлять краткий бизнес-план. Вы будете понимать, как посмотреть на продукт глазами самого придирчивого клиента.

• Спринт: Как разработать и протестировать новый продукт всего за пять дней. Уникальная методика от лучших специалистов Google. Как продукт должен выглядеть? Кто будет его покупать? Какие функции стоит добавить, а от каких отказаться? Кому показывать первый прототип? Этот подход позволяет за неделю создать новый продукт, протестировать его и сформулировать стратегию. При этом риски будут минимальными.

• Impact Mapping: Как повысить эффективность программных продуктов и проектов по их разработке. Эта книга больше подойдет продуктовым аналитикам, работающим в сфере создания программного обеспечения. Метод Impact mapping используют для формулировки и объединения разных допущений и гипотез, их анализа и тестирования. Автор делает уклон в сторону гибкого (agile) и бережливого (lean) подхода.

• Agile: Оценка и планирование проектов. Один из основных учебников об agile-подходе к планированию разработки, переоценке, расстановке приоритетов или управления целой командой. Главное преимущество книги — отсутствие абстрактной теории, только реальные примеры и кейсы, ориентируясь на которые вы сможете быстро научиться использовать метод в работе. И если раньше вы делали более-менее нормальные планы, то теперь они станут очень хорошими.

• Как создать продукт, который купят: Метод Lean Customer Development. Автор рассказывает о сложностях создания продукта в условиях полной неопределенности. Альварес описывает авторский метод: с чего начать, с кем говорить, что нужно и как понять, что ваша гипотеза подтвердилась — ответы на все эти вопросы найдете в книге. После закрепления полученных знаний на практике, вы научитесь быстро проверять обоснованность предположений и создавать продукты, востребованные и популярные среди целевой аудитории.

• Много цифр: Анализ больших данных при помощи Excel. Все книги про Excel и другие таблицы отличаются монотонностью и скукой. Читать их сложно, обычно процесс растягивается на несколько недель. Джон Форман с юмором рассказывает об электронных таблицах: формулы и поиск решения, кластерный анализ и оптимизационное моделирование, прогнозы и программирование и многое другое.

Статья подходит к концу, поэтому самое время для подведения итогов. Во-первых, повторим, что продуктовый аналитик — специалист, который собирает данные (на какие кнопки нажимают пользователи, что делают на страницах продукта, какие товары кладут в корзину и т.п.) для определения популярных и непопулярных функций продукта.

Во-вторых, начать осваивать новую профессию еще не поздно, о чем бы не говорили скептики. Эта сфера продолжает активно расти, компании переводят бизнес в «цифру», потребность в квалифицированных продуктовых аналитиках растет.

В-третьих, учиться можно самостоятельно, но лучше отдать предпочтение платным курсам. Опытные преподаватели дадут структурированную, а главное актуальную информацию, объяснят все сложные рабочие моменты простым языком и помогут трудоустроиться на хорошее место.

Надеемся, сегодня вы открыли для себя что-то новое и полезное и, возможно, задумались о получении новой профессии.