До работы продуктовым аналитиком большинство моих занятостей в области анализа данных относились больше к маркетингу. Можно подумать, что поддержка продукта сходна с работой в любом другом подразделении, но по моему опыту, дела обстают совсем не так. Сегодня я хотел бы поговорить о своем опыте перехода в сферу продуктовой аналитики и о том, как работа над продуктом помогла мне вырасти, как аналитику данных.

Кривая обучения

В отличие от универсальных маркетинговых концепций, таких как SEO и SEM, каждый продукт отличается от другого и имеет свою кривую обучения, которая позволяет вам разобраться, для чего нужен продукт и как пользователи с ним взаимодействуют. Нужно выделить время для адаптации, чтобы изучить user flow и системы, которые используются для отслеживания событий. Когда я начинал работать продуктовым аналитиком, мне понадобились недели, чтобы научиться эффективно использовать программное обеспечение для анализа и понять названия событий, отображаемых на каждом экране в user flow.

Пользовательский опыт

Поддержка продукта дает вам возможность попробовать продукт, перед тем как откликаться на вакансию. Проявление интереса к продукту или отрасли поможет вам стать более эффективным аналитиком, поскольку вы научитесь учитывать пользовательский опыт при анализе. Сейчас я работаю продуктовым аналитиком мобильных приложений, и перед собеседованием я скачал приложение, чтобы проверить свои силы. Поэтому во время собеседования я смог предложить улучшения и заранее продемонстрировал свое активное исследование продукта компании. Как продуктовый аналитик, я могу сам использовать приложение, чтобы оценить новые функции и соотнести их с пользовательским опытом.

Мобильные решения против веба

Даже если раньше вы работали продуктовым аналитиком, при работе с мобильным приложением для вас откроются дополнительные аспекты, которые нужно проанализировать.

• Платформа. Когда мы говорим о мобильном телефоне, то это просто телефон. Однако с точки зрения продукта компания разрабатывает решение под платформу Android или iOS. В моем случае в приложении есть еще и навыки Алексы, что автоматически добавляет новую платформу для анализа. А еще приложение может быть написано для планшетов, например для iPad, тогда речь уже идет о еще одной платформе. Можно внедрить функционал сначала на одной платформе, чтобы получить обратную связь от пользователей. Как продуктовый аналитик, я должен помнить, на какой платформе какой функционал развернут, поскольку это влияет на процесс анализа. Доступность платформ и функций – это лишь пара вопросов, о которых вам нужно подумать при анализе продукта.

• Ограничение. Изменения на сайте можно просто задеплоить после их утверждения. Разработчики мобильных приложений же работают по графику релизов, и все изменения вносятся к указанной дате, чтобы отправить новую версию в Apple и Google на рассмотрение до выкладывания в общий доступ в магазинах приложений. Исправление ошибки не будет доставлено столь же быстро в мобильное приложение, как на сайт. Учитывайте задержки, если вы ждете деплоя изменений в коде, и соответствующим образом расставляйте приоритеты в своих задачах.

Объем данных

Взаимодействие пользователя с продуктом генерирует большие объемы данных о событиях. Представьте, что каждое открытие, клик и ввод, которые вы делаете на своем телефоне или веб-странице, записываются и сохраняются. Как продуктового аналитика, меня часто спрашивают, использование каких функций влияет на удержание пользователей и повышение конверсии. Я должен оптимизировать запросы, поскольку я обрабатываю миллиарды строк данных, и каждая ошибка, которую я совершаю, означает, что на завершение анализа будет потрачено больше времени. Узнайте про оптимизацию запросов, чтобы использовать индексы или разбиения, и отмеряйте большее количество времени для завершения анализа при извлечении большого объема данных.

A/B-тесты

Общим ключевым показателем эффективности продукта является удержание пользователей. A/B-тесты часто используются при измерении продукта для внесения последующих изменений. В разработке продукта может участвовать множество команд, поддерживающих различные части продукта, которые могут проводить эксперименты одновременно. Осведомляйтесь о проводимых экспериментах, которые могут повлиять на KPI вашего эксперимента, и осознайте, что большая часть вашего времени будет посвящена экспериментам и измерениям продукта. Убедитесь, что вы понимаете концепцию A/B-тестирования, прежде чем становиться продуктовым аналитиком, потому что с большой вероятностью вы будете участвовать в оценке тестов. 

Сегменты

Ключевые показатели эффективности обычно варьируются в зависимости от направления и бизнеса, в котором вы работаете. И наоборот, у продукта есть общие ключевые показатели эффективности, которые не меняются от компании к компании, такие как удержание пользователей, ежедневно активные пользователи и показатели оттока. Целью продукта может быть обеспечение удержания пользователей с помощью новых функций или обновлений продукта. Я никогда раньше не рассматривал ключевые показатели эффективности по сегментам пользователей, но в продуктовой аналитике принято разделять пользователей на новых и уже имеющихся, чтобы оценить, влияет ли изменение продукта на поведение всех пользователей или только на один сегмент. Если затрагивается только один сегмент, Product-менеджеры могут протестировать последующие изменения, чтобы увидеть, улучшится ли показатель удержания. Продуктовый аналитик участвует в этих обсуждениях и анализирует эти эксперименты, чтобы измерить влияние на показатель удержания пользователей.

Анализ воронки

Обычно взаимодействие с продуктом рассматривается с помощью анализа воронок. Например, воронка регистрации может содержать несколько экранов, которые запрашивают у пользователя информацию на этапах завершения регистрации. Увеличение количества экранов повышает friction и может привести к снижению скорости завершения учетной записи. На каждом этапе воронки мы оцениваем скорость отсева, чтобы определить, нуждается ли какая-то часть воронки в улучшении. Теперь любое исследование ключевых показателей эффективности продукта требует от меня рассмотрения изменений в воронке, которые могут повлиять на эти показатели. Например, если бы новые пользователи внезапно исчезли, мне нужно было бы проверить, были ли изменения продукта в потоке регистрации, вместе с другими факторами, которые могли привести к отсутствию новых пользователей.

Заключение

Работа над продуктом воспитала во мне лучшего аналитика. Вместо того, чтобы рассматривать общий набор факторов, как я делал в маркетинге, я научился учитывать, как изменения в воронке и пользовательский опыт могут влиять на продукт. Я улучшил свои коммуникативные навыки, тесно сотрудничая с Product-менеджерами в разработке экспериментов и определении метрик продукта. Из-за постоянных экспериментов по улучшению продукта у меня было много возможностей попрактиковаться в объяснении результатов и создании историй на основе данных. Мой путь не был плавным переходом к должности продуктового аналитика, но это определенно стоящий опыт, который стоит получить, и я надеюсь, вы поймете для себя, что также сможете стать лучшим аналитиком данных.

Материал подготовлен в рамках курса «Продуктовая аналитика».

Всех желающих приглашаем на бесплатное demo-занятие «Когортный анализ и сегментация». На занятии вы узнаете о, пожалуй, основных рабочих инструментах аналитика — когортный анализ и сегментация. На примерах реальных компаний поймем, почему и когда нужны эти виды анализа и к каким ошибкам может привести отсутствие практики их применения. По ходу занятия вы научитесь использовать эти аналитические подходы, а также будете знать, какие самые распространенные варианты сегментов и когорт используются в продуктовой аналитике.
>> РЕГИСТРАЦИЯ