Древо знаний Курсы Древо знаний ✅ Более 90 курсов в 🌐 16 городах РБ + онлайн 📜Сертификат гос. образца! Подробнее >
Все курсы

Популярные курсы

Кто такой продуктовый аналитик и как им стать

Продуктовый аналитик — это специалист, занимающийся анализом и оценкой производительности цифровых продуктов, таких как мобильные приложения супермаркетов, сайты агрегаторов недвижимости или личные кабинеты клиентов онлайн-банков. Целью его работы является обеспечение прибыльности продукта. Для этого требуется регулярно:

  • анализировать пользовательские метрики, чтобы понимать, как взаимодействуют покупатели с продуктом, как часто его используют, какие функции наиболее популярны, а какие вызывают негодование;
  • анализировать продуктовые метрики, например, время, проведенное пользователями на сайте;
  • изучать поведение пользователей и проводить их сегментацию, например, на тех, кто покупает чаще или реже;
  • формулировать гипотезы, которые помогут объяснить поведение пользователей и определить области для улучшения продукта.
Продуктовый аналитик занимается анализом данных, их интерпретацией и выдвижением гипотез для доработки продукта.

В сферах информационных технологий, электронной коммерции и образовательных технологий продуктовые аналитики очень востребованы. Они находят применение в банковской сфере, компаниях-маркетплейсах, онлайн-кинотеатрах и сервисах онлайн-образования.

Знания и навыки продуктового аналитика

Для успешной работы в области продуктового анализа, специалист должен обладать знаниями и умениями в сборе, хранении, обработке и анализе данных. Также необходимо разбираться в различных метриках и иметь понимание их значения. Важные навыки продуктового аналитика включают:

Работа с данными

Продуктовый аналитик оперирует большим объемом данных, которые необходимо собирать, обрабатывать, хранить и анализировать. Для формирования гипотез и получения выводов ему необходимо обладать навыком корректной интерпретации информации.

Визуализация данных Результаты анализа, гипотезы и результаты тестов необходимо представлять в наглядной форме, используя таблицы, графики и диаграммы. Этот аспект требует умения работать с BI-системами, такими как Power BI или Tableau.

Работа с метриками

В сфере бизнеса и маркетинга существует множество различных метрик, но задача аналитика – выбрать те, которые имеют влияние на продукт. Среди наиболее часто оцениваемых метрик:

  • частота использования продукта,
  • повторные покупки,
  • активная месячная аудитория,
  • конверсия в активацию подписки или покупку,
  • отток пользователей,
  • средний чек.

Аналитику важно отслеживать несколько показателей одновременно, поскольку некоторые метрики могут расти, в то время как другие убывать. Например, в случае музыкального стримингового сервиса, увеличивается количество пользователей, но уменьшается средний чек. Если бы аналитик фокусировался только на количестве пользователей, то он упустил бы изменения во второй метрике, которая влияет на общую прибыль компании.

Сегментация аудитории Один продукт может обслуживать несколько групп пользователей. Например, в онлайн-кинотеатре есть женщины в возрасте 20–35 лет и мужчины в возрасте 30–50 лет. Продуктовый аналитик анализирует сегменты аудитории, чтобы, например, предоставлять индивидуальные рекомендации для каждой группы. Это влияет на удержание пользователей, количество повторных покупок, продление подписок, а также частоту и длительность использования продукта.

Понимание юнит-экономики Юнит в бизнесе представляет собой одну из его единиц: продукт, услугу или клиента, от которой исходит доход. Юнит-экономика позволяет определить, сколько прибыли можно получить от конкретной бизнес-единицы и сколько затрат на неё приходится, включая расходы на рекламу и доставку товара.

Принятие решений о внесении изменений В случае необходимости внести изменения в продукт, такие как добавление новой функции в приложении, аналитик должен обосновать свои действия. Обычно вопросы влияния изменений на продукт и окупаемости затрат анализирует продакт-менеджер. Если продуктовый аналитик разбирается в юнит-экономике, это облегчит обоснование его точки зрения перед коллегами.

Проведение экспериментов и тестирования Одной из задач продуктового аналитика является увеличение прибыли от продукта. Для этого формулируются гипотезы и проверяются с помощью A/A-, A/A/B- и A/B-тестов. Например, можно предположить, что увеличение размера кнопки "Купить" в приложении увеличит количество заказов. Чтобы проверить эту гипотезу, выбирается метрика для отслеживания, например, конверсия. Затем создается интерфейс с новой кнопкой и проводится тестирование. Роль продуктового аналитика заключается в анализе результатов и понимании, почему гипотеза подтвердилась или нет, а также в предоставлении рекомендаций для будущих действий.

Помимо описанных профессиональных навыков, продуктовому аналитику необходимы определенные мягкие навыки.

Работа в команде - для успешной координации с продакт-менеджером и создания четких заданий для разработчиков, маркетологов и дизайнеров.

Продуктовое мышление - позволяет аналитику взглянуть на продукт глазами пользователя и выдвигать гипотезы на основе опыта пользователей.

Аналитическое и критическое мышление - необходимы для декомпозиции комплексных задач на части и выявления причинно-следственных связей. Эти навыки пригодятся при анализе данных и формулировании гипотез.

Умение глубоко анализировать суть вопроса. Продуктовый аналитик должен осознавать, как важно определенное действие для продукта и как изменения могут повлиять на результаты. Например, если продакт-менеджер обнаруживает снижение конверсии, аналитик должен выявить потенциальные причины.

Для того чтобы стать успешным продуктовым аналитиком, важно не только обладать теоретическими знаниями, но и уметь применять их на практике. Курс "Продуктовая аналитика: симулятор" предоставляет студентам возможность применять полученные знания на реальных кейсах, проводить исследования, сегментировать аудиторию, проводить A/B-тесты и визуализировать данные.

Понятие продуктовой аналитики

Продуктовая аналитика способствует компаниям в понимании взаимодействия пользователей с их продуктами, будь то веб-сайт, приложение или онлайн-сервис. Например, она помогает выявить, на какие элементы приложения пользователи кликают или в какой последовательности переходят по ссылкам на сайте.

На основе полученных данных команда, занимающаяся разработкой продукта, приходит к пониманию необходимости изменений или улучшений в продукте.

Основные задачи продуктовой аналитики включают:

  1. Адаптацию продукта к целевой аудитории.
  2. Привлечение новых пользователей.
  3. Удержание имеющихся пользователей и улучшение их опыта.
  4. Увеличение объемов продаж.
  5. Оптимизацию расходов.

В общих чертах, продуктовая аналитика отвечает на два ключевых вопроса: "Что происходит с продуктом?" и "Почему это происходит?".

Для ответа на первый вопрос проводится анализ данных о продукте, включая частоту его использования пользователями, наиболее востребованные функции и элементы, которые привлекают наибольшее внимание. Для ответа на второй вопрос проводится интерпретация полученных данных и выработка внутренних пониманий (инсайтов), объясняющих поведение пользователей.

Использование обретенных пониманий в процессе разработки или усовершенствования продукта является основной целью инсайтов.

Определение и роль продуктового аналитика

Продуктовый аналитик – это специалист, который проводит анализ состояния продукта и способствует его улучшению. Он наблюдает за метриками, объясняет их изменения и находит оптимальные пути развития продукта.

Рабочий процесс большинства компаний включает в себя следующие этапы:

  1. Сбор и сохранение данных. Эффективное хранение данных позволяет более быстро и точно их анализировать. В начале аналитики определяют, откуда и как получить данные для анализа и разрабатывают структуру и формат их хранения в базе данных.
  2. Обработка данных. Поскольку не все данные имеют одинаковую значимость для развития продукта, аналитик выделяет ключевые данные, которые требуют внимания. Он выбирает метрики, зависящие от типа продукта и задач команды, например, для приложения - количество пользователей, среднее время использования и уровень вовлеченности.
  3. Анализ данных. На этом этапе аналитики оценивают обработанные данные, выявляют закономерности и необычности в продукте, сделывают выводы. В этом им помогают специализированные аналитические инструменты, о которых мы расскажем ниже.
  4. Визуализация. Кроме анализа и расчета метрик, важно показать результаты так, чтобы другие члены команды их поняли. Для этой цели используются дашборды - на них отражаются основные показатели продукта, его тенденции и зависимости. Аналитик определяет, какие отчеты и метрики следует представить на дашборде, чтобы они помогли принимать управленческие решения.

Задачи продуктового аналитика могут различаться в каждой компании и проекте, в зависимости от фазы жизненного цикла продукта. Например, в новом проекте аналитику следует начать с организации системы сбора данных, в то время как в уже действующем проекте он может найти пути для увеличения объемов продаж.

Как правило, у потенциальных работодателей отсутствуют жесткие требования к наличию профильного образования у кандидатов на позицию продуктового аналитика. Гораздо важнее являются личные качества и умение оперировать специализированными инструментами.

Следующие софт-скиллы считаются ключевыми для успешной работы продуктового аналитика:

  1. Аналитическое мышление: Это фундаментальное качество, необходимое для аналитика. Он должен быть способен обрабатывать объемные данные, систематизировать информацию, выявлять взаимосвязи и делать выводы.
  2. Критическое мышление: Аналитику важно способность оценивать ситуацию со стороны. Например, заказчик может ошибиться при определении метрик для анализа. Аналитик должен уметь заметить это и поднять вопрос для обсуждения, чтобы предотвратить бесполезную работу.
  3. Навыки коммуникации и презентации: В анализе результаты могут быть неочевидными, поэтому важно умение четко объяснить их другим членам команды. Коммуникационные навыки также ценны при взаимодействии с заказчиками и постановке задач.
  4. Обучаемость: Необязательно быть экспертом во всех доступных инструментах и методах. Хороший аналитик обладает базовыми знаниями и способностью быстро учиться и адаптироваться к новым инструментам и технологиям.

Примерные инструменты для работы продуктового аналитика:

  1. SQL: Этот язык используется для создания запросов к базам данных. Он позволяет извлекать частично обработанные данные. Отсутствие навыков SQL заставит аналитика часто обращаться к разработчикам для получения и обработки данных.
  2. Excel: Электронные таблицы удобны для сбора и анализа баз данных до миллиона строк. Excel также позволяет создавать дашборды и визуализировать результаты.
  3. Языки программирования Python или R: Эти языки широко используются для анализа данных. Они позволяют обрабатывать таблицы с множеством строк, проводить эксперименты и создавать визуализации.
  4. Mixpanel: Это инструмент для анализа данных, включая режим реального времени. Он показывает действия пользователей после регистрации и позволяет проводить A/B-тестирование.

Tableau, Power BI, Qlik Sense, Looker - это платформы, предназначенные для анализа и визуализации данных. С их помощью можно объединить информацию из различных источников. Эти инструменты совместимы с такими платформами, как MS Excel, MySQL, SQL, Google BigQuery и Microsoft Azure.

Google Analytics и "Яндекс.Метрика" - это инструменты, предоставляющие возможность отслеживать действия посетителей веб-сайта. Они позволяют определить источники трафика, количество просмотров, уровень конверсии, а также общее количество посетителей.

Для успешного анализа продукта необходимо учитывать статистические данные. Эти данные позволяют проверять гипотезы о продукте. Начинающему аналитику будет достаточно базовых знаний о ключевых показателях, таких как медиана, среднее отклонение, статистическая мощность и статистическая значимость. Однако с течением времени следует расширять свои знания, чтобы проводить более точные эксперименты.

Помимо этого, продуктовый аналитик должен иметь базовое понимание продакт-менеджмента. Он должен понимать принципы продуктового подхода к работе, знать, какие данные могут быть полезными для коллег, и знать, где их можно получить. Важно, чтобы продуктовый аналитик помогал формировать гипотезы, поэтому понимание продукта является ключевым.

В карьере продуктового аналитика часто присутствуют следующие этапы: junior, middle, senior, lead, head.

  1. Junior: Это начинающий специалист, который работает над конкретными задачами с определенным планом и результатом. Он выполняет рутинные задачи, такие как подготовка данных для анализа или базовый анализ. Чаще всего джуны работают под руководством более опытных коллег.
  2. Middle: Аналитики этого уровня легко справляются с типовыми задачами и также могут решать нестандартные задачи средней сложности. Они более независимы в выборе инструментов и способов анализа.
  3. Senior: Это опытные специалисты, способные решать не только отдельные задачи, но и прорабатывать полноценные проекты. Сеньоры имеют глубокое понимание рынка и продукта, а также владеют всеми необходимыми инструментами для анализа.
  4. Lead: Этот уровень предполагает руководство другими аналитиками, назначение задач, помощь в определении целей и поддержка в решении задач.

Пути становления продуктовым аналитиком

  1. Сменить смежную сферу: Один из путей - переход из смежных областей аналитики, таких как анализ данных или бизнес-анализ. Эти специалисты уже обладают базовыми навыками, что упрощает адаптацию к работе с продуктом.
  2. Из других профессий: Также возможен переход в продуктовый анализ из областей, связанных с разработкой или управлением продуктом, например, из сферы проектного управления или маркетинга. Например, человеку, имеющему опыт продвижения товаров на Wildberries, будет легче стать продуктовым аналитиком в сфере онлайн-торговли.
  3. Образование: Высшее образование в области продуктового анализа может быть полезным, но не является обязательным. Работодателям важнее набор навыков, включая логическое мышление.
  4. Прохождение курсов: Курсы являются стартовой точкой в профессии для новичков и специалистов из смежных сфер. На таких курсах изучают основы теории и учат работать с инструментами анализа данных.

Курс "Профессия Продуктовый аналитик" на платформе Skillbox. На этом курсе студенты учатся:

  • Создавать системы для сбора, хранения и анализа данных.
  • Объединять маркетинговые данные о клиентах, заказах и товарах в одной структуре.
  • Оценивать продуктовые и маркетинговые метрики.
  • Сегментировать пользователей и анализировать их взаимодействие с продуктом.
  • Анализировать данные с использованием Python и SQL.
  • Применять инструменты для проведения A/B-тестирования, например, Google Optimize.
  • Исследовать клиентский путь и проводить анализ пользовательского опыта.
  • Наглядно представлять данные, строить графики и создавать интерактивные дашборды с помощью инструментов, таких как Tableau.

Преподаватели на курсе - ведущие аналитики-разработчики, руководители направления веб-аналитики, UX-исследователи и специалисты по качественному и количественному исследованиям.

Продуктовая аналитика охватывает процессы создания методов сбора, анализа и интерпретации данных, связанных с развитием цифровых продуктов. Этот подход позволяет разгадать взаимодействия пользователей с продуктом и оптимизировать его для удовлетворения потребностей и монетизации.

Основной целью продуктового аналитика является обеспечение принятия решений, способствующих устойчивому и долгосрочному развитию продукта. Для этого необходимо объединить объективные потребности пользователей с сложными бизнес-требованиями.

Работа продуктового аналитика включает следующие этапы:

  1. Сбор первичных данных: На этом этапе аналитик собирает информацию о пользователях, их взаимодействии с продуктом и действиях в нём. Обычно эти данные происходят из логирования пользовательских действий, включая посещения страниц, нажатия кнопок и другие активности.
  2. Предобработка данных: Аналитик следит за качеством первичных данных, проводит их очистку от ошибок и дубликатов, а также дополняет дополнительной информацией, которая облегчает последующий анализ.
  3. Разведочный анализ: На этом этапе выявляются основные закономерности данных, такие как описательные статистики, корреляции, тенденции и динамика во времени. Если в данных обнаруживаются проблемы, аналитик корректирует сбор и предобработку данных.
  4. Моделирование: Аналитик строит модели для оценки ключевых метрик, проверки гипотез и прогнозирования. Используются методы экспериментов, анализа данных и статистических методов.
  5. Визуализация данных: Продуктовый аналитик представляет данные в наглядной форме с помощью дашбордов, графиков и отчётов. Это позволяет членам команды легко воспринимать информацию и принимать информированные решения.

В итоге аналитик помогает команде эффективно управлять продуктом: внедрять новые функции, оптимизировать взаимодействие с пользователем и улучшать уровень удовлетворённости пользователей.


С какими данными работает аналитик?

Аналитик оперирует разнообразными видами данных, которые предоставляют полное представление о взаимодействии пользователей с продуктом:

  1. Клиентские логи: Эти данные содержат информацию о действиях пользователей в приложении или на сайте. Клиентские логи позволяют аналитику проследить путь пользователя, начиная от источника перехода, через элементы интерфейса, с которыми взаимодействовал пользователь, и заканчивая действиями, которые он выполнил.
  2. Серверные логи: Серверные логи записывают события и действия, происходящие на стороне сервера. Эти данные включают информацию о запросах, ошибках, соединениях и других событиях, связанных с функционированием приложения или сайта. Они помогают аналитику понять, как работает продукт внутри.
  3. Офлайн-данные: Это информация о продукте, собранная вне сети, например, отзывы, комментарии пользователей или результаты опросов. Офлайн-данные предоставляют дополнительный контекст о восприятии продукта пользователями.
  4. Данные внешних систем: Аналитик также работает с данными из внешних систем, которые раскрывают сценарии использования продукта за его пределами. Эти данные могут быть получены через системы отслеживания конверсий и аналитические платформы. Например, аналитическая платформа App Annie предоставляет информацию о положении продукта в отношении других продуктов в той же категории.

Все эти виды данных совместно позволяют аналитику получить глубокое понимание пользовательского опыта и эффективности продукта, что помогает принимать обоснованные решения для его улучшения и развития.

За что отвечает продуктовый аналитик в команде? C кем он взаимодействует ежедневно?

Роль продуктового аналитика в команде связана с обработкой данных и поддержанием процессов принятия решений:

  1. Взаимодействует с менеджером по развитию продукта, чтобы понимать стратегические направления развития и выстраивать аналитические задачи в соответствии с целями продукта.
  2. Сотрудничает с маркетологом для создания маркетинговой стратегии, учитывая особенности продукта и аналитические выводы.
  3. Синхронизируется с UX-дизайнером, чтобы понять, как пользователи взаимодействуют с интерфейсом, и определить, насколько удобны сайт или приложение.
  4. Общается с разработчиками для определения требований к логированию действий пользователей, чтобы собрать нужные данные для анализа.
  5. Зачастую сотрудничает с дата-инженером, который помогает создать сложные технологические цепочки преобразования сырых данных, обеспечивая более удобную работу аналитика с данными.

Распределение обязанностей аналитика не всегда четко определено, так как его роль находится на стыке различных функций в команде. Аналитик должен видеть продукт глазами нескольких участников команды одновременно и способен создавать методологии, которые обеспечивают гармоничное продуктовое развитие на основе данных.

Какие инструменты использует продуктовый аналитик в Яндексе?

В работе продуктового аналитика в Яндексе используются следующие инструменты:

  1. YT (Yandex Technologies): Распределенная система хранения данных, основанная на концепции MapReduce, позволяющая эффективно обрабатывать и анализировать большие объемы информации.
  2. ClickHouse: Аналитическая система управления базами данных, специализирующаяся на быстрой обработке больших объемов данных.

Эти инструменты помогают продуктовым аналитикам обрабатывать и анализировать данные, извлекать ценные инсайты и поддерживать процессы принятия решений в команде.

YQL. Внутренний сервис Яндекса, с помощью которого можно формулировать SQL-запросы к хранилищам данных.

Яндекс Метрика. Платформа, предназначенная для оценки посещаемости веб-сайтов и анализа поведения пользователей.

AppMetrica. Сервис трекинга и анализа мобильных приложений, который собирает и обрабатывает информацию о приложении и его пользователе.

Jupyter Notebook. Платформа интерактивных блокнотов, используемая аналитиками для работы с исходным кодом на языке программирования Python.

А какие вопросы обычно обсуждаются с продуктовым аналитиком?

  1. Мы добавили новую функцию в приложение, и пользователи начали уходить. Какие меры можно предпринять?В Яндексе мы стараемся предотвратить такие ситуации на ранних этапах. Однако, если это произошло, первым делом я анализирую, как пользователи взаимодействуют с новой функцией и какие могли возникнуть проблемы. После этого можно решить, нужно ли откатывать изменения и как можно минимизировать негативное воздействие на пользователей.
  2. Метрики снизились в прошлом месяце, и мы не понимаем причину. Как выяснить, что произошло?Я анализирую метрики продукта, изучаю внутренние и внешние факторы, которые могли повлиять на изменения. Это может быть связано с релизами, внешними событиями или динамикой рынка. Путем анализа данных обычно удается выяснить, что стало причиной снижения метрик, и предложить рекомендации по исправлению.
  3. Как можно изменить продукт, чтобы улучшить опыт пользователей и, возможно, увеличить доход?Важно учесть, что при достижении определенного уровня зрелости продукта, улучшение всех метрик сразу может быть сложной задачей. В таких случаях важно найти баланс между доходом и удовлетворенностью пользователей. Создание иерархии метрик, начиная от стратегических целей компании и заканчивая конкретными инструментами, помогает найти точки роста дохода и улучшения опыта пользователей.

Какие знания и навыки необходимы для успешной карьеры в области продуктового анализа?

Знание методов работы с большими объемами данных.

Продукты, ориентированные на широкую аудиторию, генерируют огромное количество информации. Освоение эффективных методов обработки данных на всех этапах работы становится важной частью компетенций. Поэтому владение современными инструментами и технологиями работы с большими объемами данных имеет решающее значение.

Умение программировать. Не требуется быть профессиональным разработчиком, но важно владеть языком программирования Python, который популярен среди аналитиков, и использовать его для решения задач обработки данных. Знание других языков программирования может быть полезным в проектах, предполагающих интеграцию с разработкой.

Профициентное владение языком SQL. SQL является неотъемлемым инструментом для работы с данными. Понимание запросов SQL и умение эффективно извлекать, анализировать и модифицировать данные — необходимая компетенция для аналитика.

Глубокое знание теории вероятностей и математической статистики. Адекватное интерпретирование данных возможно при глубоком понимании вероятностных процессов. Отличное владение методами математической статистики позволяет строить стохастические модели и делать обоснованные выводы, даже когда имеется степень неопределенности.

Английский язык. В сфере продуктового анализа важно владеть английским языком на уровне Intermediate или выше. Это позволяет быть в курсе современных тенденций, читать документацию, статьи и участвовать в международных конференциях, что является неотъемлемой частью профессионального развития.

Какие советы вы бы дали новичкам в области продуктового анализа?

Избегайте излишней зацикленности на математике. Более важно понимать, как ваш продукт взаимодействует с реальными ситуациями. Постройте рабочую ментальную модель, которая поможет вам глубже анализировать любые ситуации. Продуктовый анализ простирается далеко за пределы метрического анализа.

Не страшьтесь углубляться в данные. Посвятите достаточно времени работе с сырыми данными: проверьте их качество, проведите разведочный анализ, осуществите кросс-валидацию моделей. Помните известную истину: "мусор на входе — мусор на выходе".

Не бойтесь совершать ошибки. Это может звучать банально, но решения в условиях неопределенности всегда сопряжены с определенной степенью риска ошибок. Даже статистические методы не лишены возможности случайных ошибок. Важнее обращать внимание на систематические и методологические ошибки. Ошибки - это возможности для роста. Имейте в виду, что ваши ошибки - это такие же данные, на основе которых можно сделать учебные выводы и двигаться вперед.

Рекомендации по литературе для начинающих продуктовых аналитиков:

  • "Линейная аналитика", Алистер Кролл.
  • "Программирование на Python и анализ данных", Уэс Маккинни.
  • "Анализ результатов наблюдений", Джон Тьюки.
  • "Визуализация и использование данных", Коул Нафлик.
  • "Практическая статистика для специалистов в области Data Science", Питер Брюс.
  • "Доверительное A/B-тестирование", Рон Кохави, Диана Тан, Я Сюй.

Продуктовый аналитик должен обладать навыками работы с данными и иметь понимание в области маркетинга и экономики.

Работа с данными Задачей продуктового аналитика является обработка, анализ и интерпретация больших объемов данных. Этот процесс включает в себя сбор, обработку, хранение и анализ информации. Для формулирования гипотез и выводов важно уметь корректно интерпретировать данные.

Визуализация данных Результаты анализа, гипотез и тестов требуется наглядно представлять, используя графики, диаграммы и таблицы. Для этой цели аналитику полезно владеть BI-системами, такими как Power BI или Tableau.

Работа с метриками В бизнесе и маркетинге существует множество метрик, но продуктовый аналитик должен выбирать те, которые действительно влияют на продукт. Примерами таких метрик могут быть:

  • Частота использования продукта,
  • Повторные покупки,
  • Активная месячная аудитория,
  • Конверсия в активацию подписки или покупку,
  • Отток пользователей,
  • Средний чек.

Аналитику важно отслеживать несколько метрик, так как изменения одной могут влиять на другую. Например, в случае музыкального стримингового сервиса увеличение числа пользователей может сопровождаться снижением среднего чека. Следя только за одной метрикой, можно упустить значимые изменения, которые влияют на успех компании.

Сегментирование аудитории Один продукт может иметь различные сегменты пользователей. Примером может быть онлайн-кинотеатр с аудиторией женщин в возрасте 20-35 лет и мужчин 30-50 лет. Продуктовый аналитик исследует эти сегменты, что позволяет создавать индивидуальные рекомендации для каждой группы пользователей. Это влияет на удержание пользователей, частоту покупок и продолжительность использования продукта.

Овладение юнит-экономикой

Юнит в контексте бизнеса представляет собой индивидуальную единицу, такую как продукт, услуга или клиент, способная принести доход. Понимание юнит-экономики позволяет оценить, сколько прибыли может быть получено от одной такой бизнес-единицы, а также сколько затрат требуется на её поддержание, например, расходы на рекламу или доставку продукта.

Когда возникает необходимость внести изменения в продукт, например, добавить новую функцию в приложение, важно обосновать эти изменения. Обычно анализ воздействия изменений на продукт и окупаемость затрат проводит продакт-менеджер. Однако если продуктовый аналитик понимает принципы юнит-экономики, ему легче донести свою точку зрения до коллег в команде.

Проведение экспериментов и тестирований

Одной из ключевых задач продуктового аналитика является обеспечение увеличения прибыли от продукта. Для этой цели формулируются гипотезы, которые затем проверяются с помощью тестов, таких как А/А-, А/А/В- и A/B-тесты. Например, можно предположить, что увеличение размера кнопки "Купить" в приложении увеличит конверсию заказов. Чтобы проверить гипотезу, определяется метрика, например, конверсия, которую нужно отслеживать. Затем проводится тестирование с новым интерфейсом. Роль продуктового аналитика заключается в анализе результатов и выявлении причин, почему гипотеза подтвердилась или нет, а также в определении следующих шагов.

Помимо перечисленных профессиональных навыков, продуктовому аналитику также важно обладать рядом мягких навыков.

Командная работа — необходимость находить общий язык с продакт-менеджерами и четко формулировать требования для разработчиков, маркетологов и дизайнеров.

Продуктовое мышление — способность взглянуть на продукт глазами пользователей и формулировать гипотезы на основе их опыта.

Аналитическое и критическое мышление — важно для декомпозиции задач и поиска причинно-следственных связей, что полезно при анализе данных и формулировании гипотез.

Умение проникать в суть вопроса является важным аспектом для продуктового аналитика. Он должен осознавать, почему определенное действие может оказать влияние на результаты продукта. Например, когда продакт-менеджер обнаруживает снижение конверсии и просит аналитика разобраться в ситуации, аналитик должен глубоко понимать возможные причины проблемы.

Получение навыков продуктового аналитика требует не только теоретических знаний. В рамках курса "Продуктовая аналитика: симулятор", студенты имеют возможность на реальных кейсах осваивать методы исследований, сегментации аудитории, проведения А/В-тестов и визуализации данных.

Путь к становлению продуктовым аналитиком

Чаще всего, начинающие продуктовые аналитики приходят в эту сферу из связанных областей: информационных технологий, анализа данных, маркетинга или продакт-менеджмента. Если опыта в этих областях нет, полезно овладеть базовыми математическими знаниями для работы с статистическими данными и освоить язык SQL для работы с объемными данными. Университетские программы пока не предоставляют специального обучения продуктовой аналитике, поэтому есть альтернативные пути.

Самостоятельное обучение на основе книг, блогов и бесплатных видеоматериалов. Этот подход подходит для освоения технических навыков. Например, можно изучить работу с Яндекс Метрикой или освоить программирование на Python. Однако самостоятельное обучение не предоставляет практического опыта и обратной связи от опытных специалистов.

Прохождение онлайн-курсов. Преимущество этого варианта заключается в возможности освоить навыки за короткое время. Курсы предоставляют структурированную и актуальную информацию, а также практические занятия на реальных проектах. Наставники помогают студентам в сложных ситуациях и отвечают на вопросы.

Совет от эксперта

Некоторые считают, что работа продуктового аналитика однообразна, так как она кажется повторяющейся в цикле: сбор данных, анализ, формулирование и проверка гипотез. Однако я считаю, что это взгляд неверный. Самая интересная и сложная часть задач продуктового аналитика связана с анализом выводов. Для тех, кто увлечен разбором деталей, работа в этой области никак не скучна.


Почему бизнес ценит продуктовых аналитиков

Роль продуктового аналитика заключается в мониторинге действий пользователей внутри продукта, переводе данных в бизнес-язык и предоставлении оперативных рекомендаций для решения проблем. Выделяются четыре ключевые задачи, в решении которых продуктовые аналитики оказывают существенную поддержку бизнесу.

Удержание пользователей в продукте

Взрывной рост и привлечение новых клиентов могут принести компании значительную прибыль, но продуктовая аналитика играет решающую роль в сохранении существующих пользователей. Основываясь на знании их поведения, аналитики помогают решать их проблемы и оптимизировать ценность, которую они извлекают из продукта.

Заключение новых сделок обходится компании дороже, чем удержание существующих клиентов. Этот аспект стимулирует компании вкладывать ресурсы в область продуктовой аналитики. Слова венчурного инвестора Томаша Тунгуза: «Рост может подтвердить интерес инвесторов и спрос на продукт, но одновременно отток клиентов поднимает вопросы о соответствии продукта рынку.

Сосредоточившись на росте бизнеса на продукте, который не идеально соответствует рыночным требованиям, компания рискует привести к ситуации, когда собранное финансирование может оказаться недостаточным».

Сближение продукта с рынком

Создание лояльности пользователей невозможно без глубокого понимания ключевой ценности продукта, обеспечивающей соответствие рынку (product-market fit). Определение такого "Aha Moment" требует узнать, какие действия выделяют лояльных клиентов от недостаточно заинтересованных. "Aha Moment" - это путь к росту, момент, когда пользователь осознает ценность продукта. Этому пути помогают данные клиентов и правильные выводы, основанные на них. Например, для Facebook таким моментом стало достижение цели "7 друзей за 10 дней". Сознание значимости показателей продукта для пользователей облегчает адаптацию к рынку. Энтони Манделли из компании Snowplow приводит пример основателя Airbnb Джо Геббиа, который в подкасте "Как я построил это" рассказывал, как с помощью данных было выявлено, что многие арендодатели не могли арендовать квартиры из-за некачественных фотографий. Airbnb взял эту задачу на себя и увеличил прибыль компании в разы.


Обойти конкурентов

Исследования компании McKinsey указывают на значимость грамотного применения данных и аналитики для обеспечения огромного роста компаний. Это приводит к постоянному увеличению разрыва между лидерами отрасли и менее успешными игроками.

По данным исследования, представители ведущих компаний на рынке отмечали, что их усилия в области данных и аналитики привели к прибыли, составившей не менее 20% за трехлетний период.

Сосредотачиваться только на отдельных аналитических моментах не приносит ожидаемых результатов. Для достижения лидерства необходимо разработать долгосрочную стратегию в области работы с данными.

Улучшение опыта пользователей

Команда, работающая над продуктом, может вносить изменения наугад. Однако анализ результатов необходим для того, чтобы точно понимать, какие именно действия приводят к успехам или неудачам. Продуктовая аналитика проводит анализ данных о поведении пользователей в режиме реального времени. Это позволяет команде пересмотреть концепцию продукта на каждом этапе итерации и предпринимать необходимые меры.

Потенциальные кандидаты на роль продуктового аналитика

Исследование компании "Нормальные исследования" выявило, что большинство людей, принимающихся за эту профессию, идут в нее целенаправленно "с нуля", хотя некоторые специалисты приходят из областей разработки и маркетинга.

Профессия продуктового аналитика может быть интересна даже продакт-менеджерам, которые уже разбираются в ценности продукта, но стремятся развить свои навыки в анализе, таких как идентификация точек роста продукта и его будущее прогнозирование.

Для претендентов на позицию продуктового аналитика потребуется обновить свои знания статистики и математики.


Разрабатывать отчеты и показатели мониторинга продуктов

Дашборды предоставляют командам и высшему руководству важные показатели продукта, взаимосвязи и тенденции. Продуктовый аналитик определяет, какие конкретные отчеты и метрики следует отображать на дашборде, чтобы они были в фокусе и помогали принимать стратегические решения. Не существует универсального набора метрик, который бы подходил всем командам; выбор основан на бизнес-целях и характере продукта.

Согласно Сергею Тихомирову, продакт-менеджеру, важно соотносить выбор метрик с жизненным циклом продукта. Владислав Прищепов, продакту в AppMetrica, рекомендует сосредотачиваться на ключевой метрике продукта, отталкиваясь от цели. Например, для сервиса доставки еды это может быть "time to eat" — интервал времени от размещения заказа до его получения.

Подтверждать или опровергать проблемы и решения команды

Продуктовый аналитик анализирует количественные данные для проверки гипотез команды и разумной установки приоритетов в задачах. После выявления проблемы в ходе глубокого исследования команды, аналитик может либо подтвердить ее, либо опровергнуть. Например, путем анализа сотен разговоров с клиентами в колл-центре по ключевым словам с помощью инструментов речевой аналитики.

Проводить A/B-тесты

Гипотезы тестируются на контрольной группе пользователей. Продуктовый аналитик следит за исключением влияния внешних и внутренних факторов, таких как праздники, погода, обзвон клиентов колл-центром, которые могут исказить результаты.

Результаты тестов должны быть статистически значимыми. Согласно Appsumo, это происходит только в 12,5% случаев. Если контрольная группа подтверждает гипотезу, она масштабируется. Проблемой является принятие решения после A/B-тестов в сфере B2B с ограниченным трафиком.

Проверять и масштабировать гипотезы

Процесс проверки гипотез можно разбить на четыре этапа: 1) выявление метрики, на которую направлено воздействие; 2) проведение исследования; 3) анализ обратной связи; 4) отбраковка гипотезы или масштабирование. Продуктовый аналитик сотрудничает с продуктовой командой на каждом этапе, отвечает на вопросы "почему это произошло" и "что дальше". Его главное достижение - в интерпретации результатов.


Зачем необходима продуктовая аналитика?

Продуктовая аналитика предоставляет бизнесу инсайты о взаимодействии пользователей с продуктом: их действия, последовательность операций, и предпочтения при использовании. Эти данные позволяют классифицировать клиентов на разные сегменты. Анализируя интересы различных сегментов аудитории в продукте, можно выявить области для улучшения и исправлений.

Аналитика помогает:

Улучшить удобство использования продукта для пользователей. Привлечь новых пользователей. Сохранить интерес пользователей к продукту. Эффективно управлять расходами. Увеличить объем продаж. Термин "продукт" может охватывать разнообразные области. Например, в финансовой сфере это может быть финансовые продукты, такие как потребительские кредиты, а в сфере программного обеспечения – приложения, такие как мобильные банки. В обоих случаях существуют продуктовые команды с определенными целями, задачами и ключевыми показателями эффективности, и именно здесь продуктовая аналитика необходима для мониторинга достижения этих показателей.

Проблемы во взаимодействии клиента и продукта были выявлены давно. Например, еще в 1980-х годах компания Microsoft столкнулась с проблемой: пользователи не смогли оценить множество добавленных функций в Word, так как не знали, как ими пользоваться. В одном из банков на Уолл-стрит IT-отдел просто удалил панель инструментов, чтобы сотрудники могли выполнять только основные задачи. Microsoft начала проводить обучение, чтобы показать преимущества Word. Присутствие продуктовых аналитиков в компании позволило бы выявить подобные сложности пользователей на более ранних этапах.

«Понимание сферы, в которой разрабатывается продукт, также облегчает вхождение в эту профессию. Если человек работал в определенном сегменте бизнес-процесса банка, то переход к продуктовому анализу в банковской сфере будет ему проще. Однако главное здесь - обладание высоким уровнем технических навыков. Получить знание о продукте можно относительно быстро, в то время как получение необходимых знаний в области обработки и анализа данных требует больше времени», — Антон Долгачев.

Инструменты аналитика на рабочем месте Python - это язык программирования с низким порогом входа, пригодный для разнообразных задач. Netflix, Spotify и Amazon используют его для анализа пользовательских предпочтений и стратегического планирования. Python отлично справляется с обработкой больших объемов данных и визуализацией, поэтому он является одним из самых популярных языков программирования в настоящее время. Другой вариант для аналитиков - это язык R.

SQL - это язык запросов, который позволяет извлекать данные из табличных баз данных, объединять таблицы, выбирать определенные строки и столбцы. Для работы с SQL достаточно базовых знаний и способности быстро создавать запросы. Более сложное программирование, направленное на оптимизацию выполнения запросов, обычно является доменом разработчиков и инженеров данных.

Визуализация данных - это представление отчетной информации в наглядной форме, такой как графики, диаграммы или таблицы. Существует ряд инструментов, которые помогают комплексно работать с данными и создавать наглядные отчеты в режиме реального времени для продуктовых команд. Примерами таких инструментов являются Tableau, Qlik Sense и Power BI.

Google Analytics, Яндекс.Метрика, Firebase, Appmetrika и Appsflyer - это инструменты, которыми часто пользуются маркетологи-аналитики. Тем не менее, некоторые данные из этих инструментов могут также быть полезны продуктовым аналитикам. Например, информация о источниках трафика на сайте, событиях в продуктовой воронке и другие значимые события.


Каковы позитивные и негативные стороны работы продуктового аналитика?

Положительных аспектов в этой сфере довольно много:

Высокий спрос на эту специальность как на внутреннем, так и на международном рынке труда (что еще раз подчеркивает важность знания английского языка для любого специалиста). Конкурентоспособное вознаграждение за свои услуги. Способность непосредственно влиять на финальный продукт компании. Большие перспективы для профессионального роста. Удобство освоения профессии, особенно через современные онлайн-курсы. Тем не менее, существуют и отрицательные стороны, некоторые из которых уже были упомянуты в статье:

Высокая личная ответственность за результаты своей работы. Возможность дополнительных рабочих часов и, следовательно, стрессовых ситуаций. Преимущественно статический характер работы, что может вызывать монотонность и сидячий образ жизни.

Компании готовы пригласить аналитика, который способен самостоятельно проводить исследования, выявлять проблемы и формулировать задачи. Для достижения такого уровня экспертизы необходимо обладать глубоким пониманием рынка, умением использовать CJM и владеть методами web/app-аналитики (в случае онлайн-бизнеса).

Успешный и востребованный аналитик способен формировать гипотезы, проверять их и интерпретировать результаты. Он следует пути от идеи через действие и анализ к ценным для бизнеса выводам. Этот подход называется HADI-циклом: Hypothesis — Action — Data — Insight. Создание гипотез требует всестороннего изучения продукта с использованием разнообразных аналитических методов.

Проактивность также является одним из желанных качеств аналитика. Его задача — опережать пользователя, а не отставать от него, прогнозировать, а не только реагировать.

Аналитик постоянно обучается новым инструментам, подходам и трендам. Возможно, невозможно охватить все, но стремиться к этому следует, иначе можно отстать от коллег всего за год. Вместе с новыми методами обработки данных разрабатываются более совершенные инструменты визуализации. Они помогают представить сложные данные более наглядно, что упрощает прогнозирование.

Тонкая настройка интернет-рекламы становится все более важной. Для оптимизации расходов даже копейки могут иметь значение, но в масштабах крупной компании это перерастает в значительные экономии или дополнительный доход. Бизнес хочет видеть не только плоские воронки клиентского поведения, но и отслеживать сценарии пользователя и воздействовать на него в режиме реального времени.

Согласно Евгению Малахову, наиболее важные качества аналитика для продукта — это ориентированность на результат (доход от продукта) и объективность. На рабочем месте аналитик не имеет права оперировать субъективными понятиями.

Какие возможности открываются перед выпускником в сфере работы? Путь развития может быть разнообразным. Прежде всего, можно стремиться постепенно продвигаться от Junior-аналитика к Senior-аналитику. Также существует более амбициозный вариант — развивать технические навыки и статистическую компетентность, чтобы стать Data Scientist с основами продуктовой аналитики. Такое сочетание навыков является редкостью, и специалисты с такими качествами востребованы даже больше, чем в среднем среди направления Data Science. Ещё один путь — постепенно развивать навыки управления и стратегического видения, чтобы стать директором по продукту или аналитике.

Если выпускник хочет заниматься разработкой собственных продуктов, полученные знания помогут избежать типичных ошибок и достичь успеха как владелец продукта в data-driven компании.

Когда приходит время поиска работы, стоит помнить, что не все компании четко указывают, какой именно профиль аналитика им нужен. Лучше всего ориентироваться на требования, указанные в вакансии. Если ожидается широкий спектр знаний и навыков в разных областях, то это, вероятно, подразумевает необходимость в Product Analyst.

Согласно Евгению Малахову, в ближайшие пару лет продакт-аналитики будут востребованы во всех отраслях. Выбор данной профессии оправдан, если вам под силу принимать решения, активно проводить тесты, извлекать уроки из ошибок и искать новые пути развития. Также, если вас радует сочетание анализа данных и коммуникации с командой в пропорции, например, 50/50.

В итоге, продуктовая аналитика предоставляет множество преимуществ:

  • Востребованность, особенно в сфере IT.
  • Зарплата от 120 000 рублей в месяц при наличии опыта от года.
  • Возможность непосредственно влиять на стратегически важные решения для компании.
  • Перспективы роста в роли продуктолога (Product Owner).
  • Шанс совмещать работу в основной области с изучением анализа Big Data для будущего роста.

Тем не менее, есть и минусы:

  • Сравнительно высокий барьер вхождения, требуется увлечение цифрами и математикой.
  • Часто работодатели бывают с излишними ожиданиями.
  • Подобно многим IT-специальностям, знания в продуктовой аналитике быстро устаревают, поэтому необходимо постоянно обучаться.

При выборе профессии следует учитывать не только зарплату, но и насколько работа будет приносить удовольствие.

Часто задаваемые вопросы о онлайн-курсах

Какие разнообразные форматы онлайн-курсов существуют? В современном мире обучение через онлайн-курсы становится всё более популярным методом образования. Эксперты и преподаватели своей области предоставляют студентам обучающие материалы и проводят тестирование для оценки прогресса учащихся.

  1. Видеозаписи уроков. Этот формат представляет собой серию видеоуроков, доступных для просмотра в любое удобное время. Студенты могут изучать материал в своем собственном темпе и в соответствии с личным графиком.
  2. Обучение через учебники. Подобные курсы предоставляются в виде электронных учебников или документов. Они обычно включают объяснительный материал, задания и тесты для проверки знаний.
  3. Вебинары. Вебинары - это интерактивные онлайн-лекции или презентации, которые проводятся в реальном времени. Участники могут задавать вопросы и взаимодействовать с преподавателем в режиме прямого эфира.
  4. Марафоны. Марафоны - это интенсивные курсы, которые проводятся обычно в ограниченный период времени, например, неделю или месяц. В течение этого периода студентам предоставляются ежедневные уроки или новые задания для выполнения.
  5. Индивидуальное обучение. Некоторые платформы предлагают индивидуальные занятия с преподавателем или наставником. Студенты получают персонализированный подход к обучению, и занятия проводятся в режиме реального времени.
  6. Групповое онлайн-обучение в реальном времени. Это курсы, которые проводятся для группы студентов одновременно. Такой формат позволяет студентам взаимодействовать, обсуждать материал и делиться опытом, создавая благоприятную обстановку для обучения.

Работа с данными в роли продуктового аналитика

Продуктовый аналитик оперирует большими объемами данных, требующими сбора, обработки, хранения и анализа. Для формулирования гипотез и выводов необходимо грамотно интерпретировать информацию.

Визуализация данных

Результаты анализа, гипотезы и испытания следует наглядно представлять, используя таблицы, графики и диаграммы. Работа с BI-системами, такими как Power BI или Tableau, требует от аналитика умения эффективно взаимодействовать с этими инструментами.

Работа с метриками

В бизнесе и маркетинге существует множество метрик, но продуктовому аналитику важно выбрать те, что имеют влияние на продукт. Это включает:

  • Частоту использования продукта,
  • Повторные покупки,
  • Активную месячную аудиторию,
  • Конверсию в активацию подписки или покупку,
  • Отток пользователей,
  • Средний чек.

Следует отслеживать несколько показателей одновременно, так как некоторые метрики могут расти, в то время как другие снижаться. Например, в случае музыкального стримингового сервиса, количество пользователей может расти, но размер среднего чека снижаться. Продуктовый аналитик, следящий только за количеством пользователей, может упустить снижение второй метрики, которая оказывает влияние на прибыль компании.

Сегментация аудитории

Продукт может иметь несколько категорий пользователей. Например, в онлайн-кинотеатре присутствуют женщины в возрасте 20-35 лет и мужчины 30-50 лет. Продуктовый аналитик изучает аудиторию, чтобы создавать индивидуальные рекомендации для каждой группы. Это влияет на удержание пользователей, количество повторных покупок и использование продукта.

Понимание юнит-экономики

Юнит-экономика помогает определить, сколько можно заработать на одной единице бизнеса и сколько на неё тратятся. Это включает расходы на рекламу, доставку продукта и другие. Продуктовый аналитик может использовать понимание юнит-экономики, чтобы обосновать необходимость внесения изменений в продукт, например, добавление новой функции. Это обычно требует анализа воздействия изменений на продукт и окупаемости расходов, что может быть важным при взаимодействии с продакт-менеджером.

Проведение экспериментов и тестирований

Одна из задач продуктового аналитика - максимизировать прибыль от продукта. Для этого формулируются гипотезы и проверяются с помощью A/A-, A/A/B- и A/B-тестов. Например, предположим, что увеличение размера кнопки "Купить" в приложении увеличит количество заказов. Аналитик определяет метрику, например, конверсию, разрабатывает интерфейс с новой кнопкой и проводит тестирование. Роль аналитика - проанализировать результаты, объяснить успешное или неуспешное подтверждение гипотезы и предложить дальнейшие шаги.

Помимо перечисленных профессиональных навыков, продуктовому аналитику важно обладать набором мягких навыков.

Способность к коллективной работе — сотрудничество с продакт-менеджером, ясное формулирование технических задач для разработчиков, взаимодействие с маркетологами и дизайнерами.

Проявление продуктового мышления — это позволяет видеть продукт глазами пользователей и выдвигать гипотезы на основе их опыта.

Развитое аналитическое и критическое мышление — необходимо для разбора комплексных задач на составные части и выявления причинно-следственных связей. Эти навыки пригодятся при анализе данных и создании гипотез.

Умение доходить до сути.

Продуктовый аналитик должен понимать, какие действия сильно повлияют на результаты продукта и почему. Например, если продакт-менеджер сталкивается с падением конверсии, то аналитику необходимо выявить возможные причины и настоящие факторы этой проблемы.

Превращение в продуктового аналитика требует не только теоретических знаний. В курсе "Продуктовая аналитика: симулятор" студенты осваивают практические навыки на реальных кейсах, включая проведение исследований, сегментацию аудитории, выполнение A/B-тестов и визуализацию данных.



Все курсы

Все курсы