Бизнес-аналитики в Agile — зачем, почему, как / Блог компании DataArt / Хабр

Вопрос аналитику: какие три ресурса (статьи, книги, подкаста) вы сегодня порекомендовали бы себе, когда начали работать аналитиком?

Татьяна Чадаева, старший эксперт по аналитике в Билайне

Я посоветовала бы сразу начать изучать языки программирования, как минимум — SQL. При работе с большими данными без них не обойтись. Хорошие обучалки: раз и два.

Ещё почитайте крутую статью про то, как руководители видят идеального аналитика.

Лично для меня была очень полезной и помогла понять, что заказчики ждут от меня не просто красивых отчётов, а полезных инсайтов, выводов и, в итоге, что я буду знать и понимать продукт не хуже (а может и лучше) менеджера продукта.

Очень полезно хорошо разбираться в статистике, вот хороший и подробный курс на Stepik, я бы хотела пройти его раньше.

Владислав Прищепов, ex-аналитик в Яндексе, продакт-менеджер в AppMetrica

Сложно назвать три вещи, которые бы мне помогли. Я посоветую другое: чаще общаться с коллегами-аналитиками из других компаний, спрашивать, какие задачи и как они решают, если есть возможность, смотреть на то, как формулируют и доставляют выводы.

Всеволод Миронович, руководитель группы аналитики в «СберМаркетинг»

Почему продуктовые аналитики ценятся в бизнесе

Продуктовый аналитик отслеживает пользовательские события внутри продукта, переводит значение цифр на язык бизнеса и даёт оперативные рекомендации по решению проблемы. Мы выделили четыре задачи, которые бизнес решает руками продуктового аналитика.

Что такое продуктовая аналитика

Продуктовая аналитика позволяет увидеть, как пользователи взаимодействуют с продуктом. Условно можно выделить две задачи продуктовой аналитики: сбор данных и их интерпретация.

Сначала продуктовый аналитик собирает кучу цифр из разных источников: какие кнопки нажимают пользователи, как часто используют продукт, какие функции продукта продукта популярны, а какие — нет. Эти измерения показывают, что происходит с продуктом, но не объясняют почему.

На втором этапе аналитик вытаскивает из цифр инсайты, которые объясняют поведение пользователей. Благодаря этому продуктовая команда понимает, какой продукт она сделала и куда двигаться дальше.

Продуктовая аналитика помогает команде понять «кто» сделал «что, когда и где». И что со всем этим делать дальше.

Инвазивные процедуры нужны все реже

Чтобы измерить уровень сахар в крови, теперь необязательно прокалывать палец. Современные девайсы для мониторинга глюкозы позволяют сделать это без крови с помощью неинвазивных устройств.

Мониторить состояние организма будут непрерывно

До недавнего времени самым распространенным методом более или менее длительного медицинского мониторинга вне больницы был метод «ЭКГ по Холтеру». Его впервые использовал биофизик Норман Холтер в 1952 году, и с тех пор технология мало изменилась. На пациента надеваются провода и монитор с картой памяти внутри, который обычно крепится на ремень. Спустя сутки прибор снимают, а данные передают на компьютер.

Пациенты, опутанные проводами для суточного ЭКГ, ограничены в активности. Поэтому чаще всего прибор фиксирует параметры в состоянии относительного покоя. Но главное, данные регистрируются лишь в течение суток (в редких случаях прибор носят несколько дней). Такого короткого интервала может быть недостаточно для полной медицинской картины.

Большинство других исследований проводятся только точечно. Давление, уровень глюкозы или кислорода обычно измеряют по состоянию на данный конкретный момент. И чтобы увидеть динамику, требуется повторный анализ.

Однако новые поколения носимых медицинских гаджетов научились отслеживать состояние непрерывно. Трекеры сна и активности могут измерять пульс и давление в режиме 24/7 много дней подряд. То же самое касается систем для контроля за глюкозой.

Гаджеты сами сообщат врачу о проблемах

В 2021 году небольшой стартап из Вирджинии CareTaker придумал прибор, который позволяет раньше выписывать пациентов из больницы и следить за их состоянием удаленно. Монитор надевается на запястье и фиксирует температуру, давление, частоту дыхания и уровень кислорода в крови.

За минувшие шесть лет множество сервисов научились оповещать медиков о состоянии пациентов. Например, некоторые чехлы для смартфонов, записывающие ЭКГ, подключены к телемедицинским сервисам и позволяют мгновенно получать консультации специалиста.

В таких устройствах заинтересованы не только пациенты, но и клиники. Участники рынка не раз говорили, что здравоохранению нужны гаджеты, которые могут автоматически отправлять данные в информационные системы клиник. Но раньше для этого не хватало технологической базы в самих клиниках и доступных устройств для пациентов.

Девайсы скорректируют наше поведение

Медицинские гаджеты пока не способны заменить врачей, но в некоторых случаях позволяют без них обходиться. Устройства уже научились выдавать пациентам рекомендации по поводу того, как лучше себя вести, чтобы избежать заболеваний или плохого самочувствия.

Например, трекеры помогают правильно выстроить подготовку ко сну и распределить активность в течение дня. А «умные» зубные щетки могут посоветовать подходящую именно вам зубную пасту и проконтролировать, хорошо ли вы почистили конкретный зуб.

Сама по себе информация о состоянии организма, если получать ее в реальном времени, тоже помогает вовремя корректировать свое поведение. Так, гаджеты для диабетиков могут показывать не только уровень глюкозы в данный момент, но и то, в какую сторону сейчас меняется показатель.

Вдобавок ко всему носимые медицинские гаджеты генерируют огромный массив данных, которые потенциально пригодны для предиктивной аналитики. С их помощью можно прогнозировать заболевания и выдавать рекомендации по питанию и нагрузкам не только на сегодняшний день, но и на всю жизнь.

Анализировать данные

Большой пул задач продуктового аналитика лежит в области хард-скиллов: он разбирается в основах статистики и владеет языками программирования. Это помогает аналитику собирать и обрабатывать данные, оценивать их качество и искать закономерности.

Работа продуктового аналитика — общение с людьми и работа с профессиональными инструментами аналитики

Аналитик в agile

Сегодня в России и странах СНГ набирают популярность гибкие методологии разработки ПО. При рассмотрении возможности перехода на них (и даже в процессе перехода или начального использования), почти неизбежно встает целый ряд вопросов. Один из них состоит в необходимости участия бизнес аналитика в процессе разработки.

Привычный всем набор функций аналитика — сбор требований и написание подробной спецификации, как должна работать система. Еще перед запуском проекта требования должны быть собраны, спецификация написана, дизайны нарисованы, и только потом программисты начинают писать код.

Проектная документация имеет тенденцию очень быстро устревать— в особенности в сочетании с Agile, где изменения — норма, а не форс-мажор.

В связи с этим в Agile-методологиях всячески советуется минимизировать документацию:

Но это вовсе не значит, что минимизировать надо все и до нуля. При полном отсутствии документации, скорее всего, возникнут следующие проблемы:

Аналитики: apple watch носят 100 миллионов человек

Аналитическое мышление

Необходимо на этапе исследования продукта, когда нужно разобраться с пожеланиями и требованиями клиента. QA-аналитик делает предположения, чего хочет заказчик, изучает похожие системы у конкурентов и согласует с ним. 

Для качественного исследования продукта необходимы аналитический склад ума, умение искать информацию, ориентироваться в ее больших объемах, отделять важное от неважного, обобщать результаты и доступно формализовать их в цифрах. 

Валидировать проблемы и решения команды

Аналитик «копает» количественные данные, чтобы проверить гипотезы команды и правильно расставить приоритеты в задачах. Если при глубинном интервью команда выявила проблему, аналитик может подтвердить её или опровергнуть. Например, проанализировав сотни разговоров менеджеров колл-центра с клиентами по ключевым словам с помощью инструментов речевой аналитики.

Видео

1. Илья Красинский, AppCraft. Юнит-экономика или поиск точек кратного роста
2. Глеб Сологуб, Skyeng. Как построить культуру аналитики в компании
3. Алексей Смирнов, Wrike. Качественный анализ в продуктовой аналитике
4. Александр Сергеев, Едадил. Продуктовая аналитика и выбор метрик
5. Олег Рудаков, AGIMA. Продуктовые исследования мобильных приложений: поиск потребностей и барьеров клиентов
6. Максим Годзи, Retentioneering. Тренды продуктовой аналитики
7. Леонид Чёрный, Rambler. Сквозная аналитика как инструмент развития продукта или история одной монетизации
8. Евгений Гильманов, Ultimate Guitar. Процессы и место аналитика в продукте
9. Анастасия Кузнецова, Алексей Горгадзе, «Сетевые исследования». Методы анализа текста в R
10. Алексей Рехлов, Creative Mobile. Как посчитать всё, что нужно, имея только Excel и 6 классов школы
11. Василий Сабиров, Devtodev Долгосрочное удержание в играх
12. Михаил Табунов, CPO FunCorp. Как мы растили ретеншен в продукте iFunny

Вопрос аналитику: ключевые задачи, которые вы выполняете?

Татьяна Чадаева, старший эксперт по аналитике в Билайне

Работа с новыми пользователями (не клиенты):

Работа с текущими клиентами:

• построение профиля пользователя и расчёт основных метрик (по разным продуктам): LT, LTV, MAU DAU, Retention, Churn, ARPU, потребление трафика;
• поиск путей монетизации мобильного приложения, увеличения выручки по продуктам, удержания клиентов, анализ эффективности маркетинговых акций.

Много времени уходит на:

Владислав Прищепов, ex-аналитик в Яндексе, продакт-менеджер в AppMetrica

Чем только не занимался, но чаще всего искал в данных и цифрах точки роста и подсвечивал слабые и сильные места.

Всеволод Миронович, руководитель группы аналитики в «СберМаркетинг»

Условно работу аналитика можно разделить на три этапа: собираем данные, анализируем, действуем, и так по кругу. Сложно хорошо разбираться во всех трёх, вокруг ведь огромное разнообразие технологий. Каждый раз, когда вы замолкаете, кто-то делает первый коммит очередного JS-фреймворка, который убавит вам волос на голове, или запускает новый магазин коннекторов к Google Analytics.

Поэтому зачастую коллеги начинают специализироваться на чём-то. Кому-то больше нравятся статистические исследования, даже если продакт всё равно потом делает по-своему, другие строят автоматизированные системы отчетности, даже если в итоге нужен просто скриншотик для презы.

Вопрос аналитику: с каким бэкграундом вы приходили в профессию?

Татьяна Чадаева, старший эксперт по аналитике в Билайне

По образованию я экономист-международник с хорошим знанием математики и статистики. В университете увлеклась общественной деятельностью и пошла в HR. Но в итоге нашла себя в маркетинге и продуктовой аналитике и очень рада этому.

Владислав Прищепов, ex-аналитик в Яндексе, продакт-менеджер в AppMetrica

До первой работы аналитиком успел поработать техническим писателем и разработчиком (JS). Опыт и взгляд разработчика часто мне помогали в работе аналитиком.

Всеволод Миронович, руководитель группы аналитики в «СберМаркетинг»

Когда-то я работал проджектом, вёл проекты по разработке и рекламе в студии и агентстве. Когда перешёл на клиентскую сторону в финансовую организацию, заставили ещё и отчитываться по эффективности запущенных проектов: считать деньги, планировать ресурсы, защищать кейсы по запуску новых продуктов, оптимизации и продвижению текущих. Тогда-то нужда и заставила вникнуть в аналитику.

Сперва я, начитавшись статей, настроил базовый трекинг и вывел в дашборды, чтобы просто понимать, что происходит, и кто вообще все эти люди на сайте. А потом стал думать, как на всё это повлиять, как поднять конверсию, заработать больше, и в итоге знаний из интернета, подкреплённых реальным опытом и набитыми шишками, хватило, чтобы устроиться уже ведущим аналитиком в другую компанию.

Вопрос аналитику: три инструмента, без которых не проходит ваш рабочий день?

Татьяна Чадаева, старший эксперт по аналитике в Билайне

SQL, Excel, Google Analytics ( Qlick Sense или любая другая BI-система GTM, без них тоже никуда).

Владислав Прищепов, ex-аналитик в Яндексе, продакт-менеджер в AppMetrica

Google spreadsheets, Dropbox paper, система аналитики / хранилище данных (в каждом продукте, где мы работали, были разные системы аналитики и хранилища данных).

Всеволод Миронович, руководитель группы аналитики в «СберМаркетинг»

SQL. Данные обычно хранятся в базах, а с ними как правило взаимодействие происходит именно на этом языке, так что без него аналитику никуда. В моём случае большинство данных находятся в BigQuery.

VS Code. Чтобы данные были в базе, их надо туда сперва положить. Иногда для этого нужно написать скрипт на каком-нибудь языке, который достанет данные с помощью API рекламного кабинета или аналитической системы и отправит по назначению. Кодинг пригодится и для того, чтобы данные по пути сцепить, обработать, сагрегировать, да и вообще провести полноценное исследование и визуализировать результаты.

К VS Code я уже просто привык, потому что много пишу на javascript в свободное время. По работе же я в основном использую Python, потому что на нём куча готовых решений и удобные механизмы с ячейками. Чтобы быть в теме, пробовал писать и на R, да вообще что угодно, лишь бы не СУММЕСЛИМН — в силу профессии с Excel у меня не очень, как и с логикой и с цифрами.

Где qa-аналитик наиболее востребован

В компаниях среднего размера от 70 до 150 человек. В них, с одной стороны, нет жесткого распределения ролей, как в больших корпорациях. С другой — наблюдается достаточно высокий уровень менеджмента проектов и приходят довольно крупные клиенты с повышенными требованиями к отчетности.

Это требует серьезного подхода к аналитике и специально выделенного человека. В таких компаниях QA-аналитику могут поручать обработку первоначальных требований и подготовку документации: видение продукта, технические задания и т.п.

Еще не признак ума

Статистику по остальным возрастным группам по итогам анализа данных своего почтового сервиса предоставили «ДП» в Mail. Ru Group.

По данным медиахолдинга, в Петербурге оказалось больше всего ценителей техники Apple — ею пользуется почти 60% жителей города в возрасте от 18 до 24 лет. «Яблочная» техника также лидирует среди петербуржцев и жителей Ленобласти в возрасте старше 65 лет (40% пользователей). «Остальные возрастные группы отдают предпочтение Samsung», — добавили в компании.

Президент Inventive Retail Group (включает сеть магазинов Apple Re:Store) Тихон Смыков не смог объяснить, почему «яблочная» техника пользуется особой любовью у петербургских пенсионеров, но отметил, что «в количественном выражении число пользователей среди пожилых людей невелико, основной акцент делается на молодежную аудиторию».

Зарплата продуктовых аналитиков и спрос на них

 консалтингового агентства MarketsandMarkets показывает, что с 2021 до 2024 объём мирового рынка аналитики продуктов вырастет в два раза.

Драйверы — рост использования больших данных и потребность компаний выпускать конкурентоспособные продукты.

MarketsandMarkets: рынок аналитики продуктов за пять лет вырастет в два разаСпрос на аналитиков будет расти и в традиционных отраслях бизнеса. Например, в ритейле, который трансформирует магазины на районе в retail-tech. Ритейлерам интересны сервисы для отслеживания поведения покупателей: чтобы предотвращать кражи, расставлять товар на полках, таргетировать рекламу.

X5 Retail Group о бизнес-потребностях ритейлеровИсследование компании «Нормальные исследования» показывает, что продуктовый аналитик получает 134 000 рублей в первый год работы и 274 000 рублей после трёх лет работы в компании.

Скриншот из доклада 2021 года о рынке аналитиковНа момент написания статьи на HeadHunter нашлось 1000 вакансий по запросу «Product Analyst» и почти 5000 по запросу «Продуктовый аналитик».

Зачем вообще нужны бизнес аналитики

Большинство людей считают, что для разработки какой-то программы нужны только программисты, ведь именно они пишут код и воплощают мечту заказчика в реальность. Но между тем, что говорит заказчик и тем, что в итоге сделает программист, — целая пропасть.

Не потому что они — плохие люди или не хотят общаться и понимать друг друга, а потому что заказчик мыслит в масштабе цели, думает, что должна делать программа, для чего он хочет ее использовать. А программист обязан думать, как программа должна работать, откуда брать данные, как назвать новую колонку в таблице данных и т. д., проще говоря, думать о деталях реализации.

Поскольку и программисты, и заказчики — люди занятые, выяснение деталей проходит в форме раундов «вопрос — ответ», при этом нигде не фиксируется, когда и почему было принято такое решение или как оно изменялось со временем. Но главный минус такой коммуникации — разработчик спрашивает «как?», а заказчик может ответить только на «зачем?», а остальное его уже мало интересует.

Более того, обычно, отвечая на «как?», заказчик заводит себя в тупик, потому что не может и не обязан знать, сколько вариантов существует для выполнения его потребности и какой оптимален. Программист же всего лишь делает, что ему сказали. В итоге складывается ситуация, когда недоуменный клиент спрашивает, почему приложение не вписывается в его картину мира, а недоуменный программист отвечает, что так и просили сделать.

Даже из названия профессии аналитика видно, что в его обязанности входит не только сбор требований, но и их анализ, а именно — выбор оптимального пути выполнения поставленной цели. Т. е. аналитик должен знать, и зачем клиенту та или иная функциональность, и как она сделана у конкурентов, чтобы проанализировать возможные пути реализации, выбрать оптимальный и описать программистам в деталях.

И играть, и умножать

Прежде всего «мобильные» изменения затронули школьный сегмент. По данным «Билайн.Аналитики», средняя стоимость смартфона, который родители покупают своим детям к 1 сентября, выросла на 30,5% и достигла 11,5 тыс. рублей. В свою очередь, «детские» планшеты выросли в цене на 26%, до 10,7 тыс. рублей. Исторически смартфоны детям покупают чаще, чем планшеты.

Вице–президент по продажам компании «Связной» Давид Борзилов подтверждает, что к 1 сентября наиболее популярными стали гаджеты стоимостью 10–15 тыс. рублей. «Также мы отмечаем повышенный спрос на фитнес–трекеры и умные часы. Гаджеты являются хорошим инструментом для ежедневного контроля родителями здоровья своих детей», — отметили в компании.

Самым популярным школьным гаджетом стал бюджетный Samsung. На втором месте — устройства под брендом Huawei (включая суббренд Honor), на третьем — iPhone (самая распространенная среди школьников модель — 5S).

Взгляды на причины повышения среднего ценника на «школьные» телефоны различны. В пресс–службе «Билайна» считают, что родители выбирают более дорогие гаджеты, поскольку детям требуется все более расширенный функционал: читать электронные книги, заполнять таблицы и в целом более комфортно выполнять домашние и классные задания.

В свою очередь, исполнительный директор Национальной родительской ассоциации Лариса Санатовская подчеркивает, что мотивация родителей сильно различается. «Кто–то покупает ребенку более дорогой смартфон, чтобы он не попал в категорию «отставших» и избежал буллинга со стороны одноклассников.

В большинстве случаев родители просто не хотят покупать морально устаревшее устройство», — рассказывает представитель ассоциации. При этом она подчеркивает, что смартфоны идут школьникам как во зло, так и во благо. То, как ребенок будет использовать свое устройство (как игрушку или средство связи), зависит от изначального позиционирования смартфона со стороны родителей.

Впрочем, ведущий аналитик Mobile Research Group Эльдар Муртазин считает причины подобных родительских трат более прозаичными. «Если раньше операторы предлагали де–факто субсидированные бюджетные телефоны, цена на которые была ниже закупочной, то сейчас это уходит в прошлое, и цены автоматически выросли, причем достаточно агрессивно. При этом родители понимают, что покупать самое дешевое устройство своему ребенку все же не стоит», — объясняет эксперт.

Инструменты продуктового аналитика

Python

 (аналог: R, Java)

Язык программирования с простым синтаксисом, большим количеством библиотек и развитым комьюнити, которое поможет, если нужно.

Подойдет для обработки больших объемов данных, с которыми не справится Excel. Позволяет визуализировать данные, автоматизировать задачи по анализу информации, строить модели прогнозирования оттока клиентов, проводить кластеризацию.

Google Analytics (аналог: Яндекс.Метрика, Heap)

Бесплатный инструмент для веб-аналитики. Покажет источники трафика и действия пользователей на сайте, количество посетителей, просмотров, конверсию, отчёт о настроенных событиях, поможет провести когортный анализ.

Tableau (аналог: Power BI, QlikSense, Looker)

Платформа для анализа и визуализации данных с понятным интерфейсом. Поможет построить эффектную графику, объединить данные из разных источников. Работает с MS Excel, MySQL, SQL, Google BigQuery, Microsoft Azure. Есть возможность настроить автоматическое обновление и рассылку отчётов, пересылать их по электронной почте, публиковать ссылку на сервере и получать доступ к отчёту по ссылке.

Mixpanel (аналог: Amplitude, Flurry, KissMetrics)

Система для аналитики и анализа в режиме реального времени. Помогает понять, что делают пользователи после регистрации. Позволяет построить воронку с условиями на каждое событие в ней, отправлять пуши, проводить A/B-тестирование.

SQL

Инструмент для работы с базами данных внутри экосистемы продукта. С ним аналитик получит, обработает и скомпонует нужные данные без разработчика. Можно создавать отчёты с динамическими периодами, соединять таблицы, отсекать значения по нужным критериям.

Как стать qa-аналитиком

Итак, потолок достигнут, вы проработали мануальным тестировщиком один-два года и ощутили, что ваше предназначение — это именно аналитика, а не DevQA. Предлагаем действовать по такому плану: 

1. Возьмите ознакомительный курс по аналитике и почитайте литературу:

• К. Вигерс, Д. Битти «Разработка требований к программному обеспечению»;
• А. Коберн «Современные методы описания функциональных требований к системам»;
• Д. Леффингуэлл «Принципы работы с требованиями к программному обеспечению. Унифицированный подход».

2. Проанализируйте проект, на котором работаете сейчас.

От каких тяготящих задач вы могли бы избавить своих коллег: написание первичной документации,  финальное согласование или проведение части митингов. 

3. Подойдите к менеджеру проекта с конкретным предложением: «Я хочу развиваться как QA-аналитик, в связи с этим готов взять на себя следующие задачи…»

Именно такой подход — самый правильный. Часто сотрудники — и не только из QA — ставят вопрос иначе: «Я хочу развиваться, скажите мне, как». Это плохое начало. 

Во-первых, потому, что вы пришли к менеджеру создать ему новую головную боль. Не надо так делать. Дайте ему личную выгоду: разгрузите от мелких задач, и он станет вашим наставником на пути к новым карьерным вершинам. Сразу начинайте думать и действовать в соответствующем духе, приносить людям пользу.

Во-вторых, формулируя вопрос открыто, вы вообще ставите под сомнение свою способность к аналитике, ведь в этой профессии очень важно четко строить вопрос таким образом, чтобы менеджеру (а в будущем — клиенту) оставалось ответить лишь «да» или «нет». 

В итоге вы можете вырасти в менеджера проектов. Это логично: ведь принимая на себя аналитическую работу, тестировщик становится ближе к клиенту, начинает участвовать в созвонах, высказывать свое мнение, принимать решения по ходу проекта и видеть его целиком, с высоты птичьего полета.

Итак, аналитика — это путь, открытый мануальному тестировщику при следующих условиях:

• QA-аналитика востребована в компании;
• за время работы в тестировании вы приобрели основные навыки, и вам остается развить их на новом уровне;
• вы прошли ознакомительный курс и проштудировали несколько книг по аналитике;
• вы предложили руководителям взять на себя новые задачи, разгружающие коллег. 

Кому подойдет быть qa-аналитиком

QA-аналитика— это ваше, если:

• вам нравится общаться с людьми. Вы не боитесь разговаривать с клиентами, нормально относитесь к многочисленным митингам, созвонам, дебатам с разработчиками, публичным выступлениям;
• вам нравится писать тексты. Много, много текстов: писем, инструкций, документации и т.п.;
• в вас живет следователь. Вам нравится докапываться до истины, из двух строчек требований, присланных клиентом, создавать целые документы и ТЗ, вытаскивать из клиента правду, чего он хочет на самом деле;
• вы обладаете устойчивой психикой. Аналитик и PM (project manager) — это авангард, на который может приходится основной психологический удар со стороны участников проекта, если в нем что-то пойдет не так. 

Контроль качества

Традиционно считается, что качество контролируют специальные люди, которые выполняют приемочные испытания по описанным методикам и программам. Однако кто проверит, что сделали то, что нужно с точки зрения бизнеса, и что пользоваться удобно?

Пользователи и заказчики на демонстрации — конечно, вариант, но, во-первых, не факт, что среди них окажутся заинтересованные именно в этой функциональности люди; во-вторых, так можно потерять лицо (демонстрация превратится в сессию тестирования и отладки); в-третьих, уже будет потрачено определенное количество ресурсов и времени на отладку возможно неверного бизнес решения.

Достаточно очевидно, что вместо (или совместно с) владельцем продукта эта почетная обязанность может быть возложена на аналитика

Кто может стать продуктовым аналитиком

Компания «Нормальные исследования» выяснила, что чаще всего люди целенаправленно идут в профессию «с нуля», а часть специалистов приходит из разработки и маркетинга.

Данные из доклада 2021 года о рынке аналитиков

Профессия продуктового аналитика может быть интересна и продакт-менеджерам, которые уже умеют работать с ценностью продукта, но хотят развить экспертность в анализе: понимании точек роста продукта, прогнозировании его развития.

Чтобы претендовать на должность продуктового аналитика, придётся вспомнить статистику и математику.

Находить точки роста и «узкие места» продукта

Как найти «узкое место». Пример из геймдева

Обогнать конкурентов

 показывают, что грамотное использование данных и аналитики обеспечивает компаниям масштабный рост. Благодаря этому разрыв между лидерами отрасли и отстающими игроками постоянно увеличивается.

На момент проведения исследования, респонденты из компаний-лидеров рынка говорили, что их инициативы в области данных и аналитики принесли им минимум 20% прибыли за три года.

Точечная работа с аналитикой не несёт нужного эффекта. Чтобы стать лидером, необходимо создавать долгосрочную стратегию работы с данными.

От редакции нетологии

Если присматриваетесь к профессии продуктового аналатика, приглашаем изучить программы наших курсов:

Подружить продукт и рынок

Нельзя заработать лояльность пользователей без понимания основной ценности продукта, которая гарантирует product-market fit (дословно «соответствие продукта рынку»). Чтобы найти тот самый «Aha Moment» необходимо знать, какие действия отделяют лояльных клиентов от потерянных.

Проверять и масштабировать гипотезы

Тестирование гипотезы условно делится на четыре этапа: 1) ищем метрику, на которую хотим влиять; 2) проводим исследование; 3) анализируем обратную связь; 4) убиваем гипотезу или масштабируем. Аналитик работает с продуктовой командой на каждом этапе, отвечает на вопросы «Почему это произошло» и «Что с этим сделать», спасает команду от поддержки непопулярных решений. Главная ценность работы аналитика — в интерпретации результатов.

Авито изменили интерфейс карточки товара и провели A/B-тест. Он показал, что в контрольной группе на кнопку «Написать» стали кликать меньше (плохо), но увеличилась конверсия первых сообщений выросла (хорошо).

Результаты теста — отрицательные, кажется, что это плохо
Но если разобраться — стало лучше

Проводить a/b-тесты

Рабочие гипотезы проверяют на контрольном сегменте пользователей. Аналитик следит, чтобы на тест не влияли внешние и внутренние факторы: праздники, погода за окном, обзвон клиентов менеджерами колл-центра — всё это может искажать показатели.

Результат тестов должен быть статистически значим — по данным сервиса Appsumo так бывает лишь в 12,5% случаев. Если контрольный сегмент подтвердил гипотезу, её масштабируют. Отдельная проблема — принимать решение после тестов в b2b с небольшим трафиком.

Работа аналитиком данных в ростове-на-дону

Разрабатывать отчёты и метрики мониторинга продуктов

Дашборды показывают командам и руководителям ключевые показатели продукта, зависимости и тренды. Аналитик решает, какие отчёты и метрики нужно выводить на дашборд, чтобы они не отвлекали от главного и помогали принимать управленческие решения. Нет универсального набора метрик, который нужен команде, их выбирают в зависимости от целей бизнеса и типа продукта.

Продакт-менеджер Сергей Тихомиров соотносит набор метрик с жизненным циклом продукта. А продакт AppMetrica Владислав Прищепов советует отталкиваться от цели и сосредоточиться на ключевой метрике продукта. Так, для приложения по доставке еды — это «time to eat»: время от совершения заказа до его получения.

Связующее звено между разработчиками и заказчиками

В отличие от классической интерпретации функций аналитика, в Agile именно обеспечение эффективной связи между заказчиками (пользователями) и командой разработчиков играет, по сути, ключевую роль.

Т. е. аналитик оказывается человеком, которому доверяют и пользователи, и разработчики:

• Если возникают проблемы формулирования или интерпретации требований, необходимо, чтобы кто-то организовал общее совещание, на котором бы оказались все вовлеченные стороны (и от разработки, и от бизнеса), при этом нужно управлять ходом дискуссии, помочь сформировать общее решение и сформулировать так, чтобы оно было понятно всем заинтересованным.
• Если пользователи страстно хотят одного, а разработчики упрямо настаивают на другом, кто-то должен помочь найти компромисс или убедить разработчиков сделать, как просят заказчики и пользователи.
• Если для решения задачи требуется прояснить ряд существенных деталей, а представители заказчика ссылаются друг на друга или противоречат друг другу, нужен кто-то, кто сможет эффективно выйти из этой ситуации.
• Если заказчики активно используют внутренний жаргон (бизнес), а разработчики — свой (технический), нужен кто-то, кто сможет переводить.

В большинстве случаев этот «кто-то» — аналитик, которому помогают менеджеры, когда требуется административный ресурс, и ключевые эксперты проекта или даже компании, когда требуется генерация или верификация нестандартных решений.

Сосредоточенность

Тестирование подразумевает проверку готовой системы на соответствие спецификации, техзаданию или видению продукта, написанному командой разработчика или предоставленному клиентом на старте проекта. 

Для этой задачи от QA-аналитика требуются усидчивость, способность выдерживать монотонную работу, а также умение посмотреть на систему глазами пользователя. 

Стратегическое мышление

Тестирование и приоритезация — это обычные функции QA-специалиста. QA-аналитики, в отличие от тестировщиков, принимают участие в обсуждении требований и проводят оценку влияния новых требований на уже готовую систему. 

Они могут создавать мокапы по новым требованиям или прописывать сценарии использования, по которым далее будет проводиться тестирование и приемка готовых результатов. 

Приоритезация требуется на стадии приемочного тестирования. Она заключается в определении, какой баг является критичным, а какой — минорным. Так или иначе, этим занимается любой тестировщик, но именно QA-аналитик знает, как устроена система с точки зрения бизнеса, и может с большим успехом сфокусировать команду на важных багах, отложив неважные на более поздний срок.

Например, он понимает, насколько доступна пользователю та или иная функциональность: лежит ли она на поверхности или скрыта в интерфейсных дебрях и будет использоваться редко, знает, когда бизнес ожидает первое использование функции: при запуске, через три месяца, через год — все это влияет на приоритет бага.

Другими словами, в отношении приоритезации QA-аналитик — это наиболее осведомленный тестировщик, виртуозно выставляющий баланс severity и priority, так, чтобы разработчики были сосредоточены на по-настоящему важных вещах в каждый момент отладки системы.

На этом этапе от QA-аналитика требуется, прежде всего, умение видеть картину в целом, а не частности. 

Схемы взаимодействия аналитик – команда

В Agile большое внимание уделяется командной работе, самоорганизации. Как организовать взаимодействие аналитика с командой с учетом возлагаемых на него функций? Есть разные варианты, причем в зависимости от обстоятельств, эффективными оказываются те или иные.

Владелец продукта — аналитик

Это самый простой и очевидный случай. Владелец продукта отвечает за продукт, за сбор и приоритизацию требований, является своеобразным представителем заказчика, но на стороне исполнителя, отвечает или помогает ответить на уточняющие вопросы. Всё это тесно переплетается с функциями аналитика, обсуждаемыми выше.

Т. ч. можно решить: функции аналитика исполняет владелец продукта. Или, если угодно, наоборот — аналитик исполняет роль владельца продукта.

Среди плюсов такой схемы: простота, минималистичность, относительное удобство и для заказчика, и для разработчиков — и те, и другие всегда знают, к кому именно нужно обратиться со своими вопросами.

Недостатки:

Аналитик — помощник владельца продукта

Большинство недостатков предыдущей схемы можно преодолеть, если поделить обязанности владельца продукта и аналитика между двумя людьми — достаточно распространенная практика. Как правило, при этом «главный» решает, что в какую очередь делать, и дополнительно выполняет менеджерские функции. А помощник больше концентрируется на содержании и деталях работ, т. е. играет роль аналитика.

Однако, и у этой схемы есть недостатки:

Аналитик внутри команды

Можно пойти еще дальше и поместить аналитика внутрь команды. Что это значит:

Звучит здорово. И работает здорово! Однако бывают обстоятельства, при которых схема не подходит:

Удержать пользователей в продукте

Деньги могут обеспечить компании взрывной рост и принести много новых клиентов, а продуктовая аналитика помогает сохранить существующих пользователей через знание их поведения, работу с проблемами, с которыми они сталкиваются и ценностью, которую они получают в продукте.

Новый пользователь всегда обходится компании дороже существующего, поэтому компаниям выгодно инвестировать ресурсы в продуктовую аналитику.

Мнение венчурного инвестора Томаша Тунгуза: «С одной стороны, рост помогает поднять раунд инвестиций и показывает спрос на продукт. С другой стороны, отток клиентов ставит вопросы о соответствии продукта рынку.

Стимулирование роста бизнеса на продукте, который не совсем соответствует требованиям рынка, может привести к тому, что компания соберёт миллионы долларов и ей необходимо будет „разворачиваться»».

Улучшать пользовательский опыт

Продуктовая команда может изменять продукт вслепую. Но без анализа результатов нельзя быть уверенным, что конкретно привело к успехам или неудачам. Продуктовая аналитика исследует данные о поведении пользователей в режиме реального времени. Это помогает команде переосмыслить видение продукта в течение очередного цикла итерации и предпринять необходимые действия.

Чем занимается продуктовый аналитик

Продуктовый аналитик анализирует состояние продукта и помогает развивать его: следит, чтобы метрики продукта не проседали, а продуктовые решения были успешными.

Мы не нашли единых правил организации данных, постановки задач и проведения тестов для продуктовых аналитиков, в каждой компании они свои. Имеет значение и жизненный цикл продукта, с которым придется работать: в только что запущенном стартапе аналитика попросят привести в порядок систему сбора данных, а в зрелом — найти точки роста и рассмотреть конкурентов.

Поэтому мы проанализировали десятки вакансий и составили список задач, с которыми может столкнуться аналитик. В обзор попали не только ИТ-компании, но и «традиционный бизнес»: авиаперевозчики, компании масс-маркета и логистики.

Эмпатия, умение структурировать и объяснять

В больших компаниях этим занимаются технический писатель или выделенный аналитик. Но у QA-аналитика есть перед ними преимущество: он очень близок к системе, каждый день работает с ней, поэтому документацию ему написать проще. 

Нужно только представлять, на какую аудиторию рассчитаны инструкции и, исходя из этого, выбрать степень их детализированности. QA-аналитик является держателем всех требований по проекту, в любой момент к нему можно обратиться с вопросами «Как это должно работать?» или «Какова цель этого функционала?»

Для создания документации потребуются умение структурировать информацию, входить в положение читателей и смотреть на инструкции их глазами, а также грамотная письменная речь и умение ясно выражать мысль.

Эрудиция

Проверка соответствия системы вайрфреймам осуществляется вручную. Например, QA-аналитик проверяет, верно ли происходят переходы, в нужных ли местах появляются поп-апы, не перекрывают ли они важные элементы.

Кроме того, в процессе тестирования юзабилити оценивается дизайн: например, не едут ли шрифты, одного ли они размера, достаточные ли отступы и т.д.

Здесь также нужны усидчивость и внимательность, а еще насмотренность — представление, что происходит в области современной разработки, какие существуют тренды в верстке и дизайне. Быть экспертом не обязательно, но быть осведомленным нужно.

Заключение

Так есть разница между аналитиком в Agile и не-Agile (например, в водопаде или другой тяжеловесной методологии)? Однозначный ответ — есть!

В тяжеловесных методологиях аналитик похож на слабопроницаемую стену между командой разработчиков и представителями заказчика/бизнеса. Чтобы сделать хороший продукт, приходится тратить кучу сил на «ковыряние дырок» в этой стене. Кроме того, ужасно высоки риски, связанные с ошибками аналитика. Команде разработчиков при этом отводится роль второго плана.

В Agile же аналитик играет роль связующего звена между разработчиками и заказчиками — своего рода магнит, который не дает им разбежаться по разным углам и тихо там что-то делать без ведома друг друга. При этом команде разработчиков отводится весьма значимая роль.

Аналитик в Agile — золотая середина между крайностями: