Роман Ломовской возглавляет отдел аналитики в digital-агентстве Original Works, которое входит в топ-10 SEO-компаний России по версии рейтинга рунета 2020. SEOnews поговорил с Романом, как с узким специалистом в области сквозной аналитики, и попросил его поделиться своими мыслями о том, когда лучше нанять аналитика в штат, а когда выгоднее воспользоваться услугами агентства.
Здравствуйте, Роман. Для начала расскажите, кто такой аналитик, чем он занимается, и какие функции выполняет?
В широком смысле слова мы работаем с данными. То есть соответствующим образом обрабатываем, трансформируем и делаем на основе этих данных выводы. Но аналитиков принято делить на несколько направлений:
- Маркетинговые и веб- аналитики. Занимаются оценкой эффективности рекламных каналов, настройкой сбора данных с помощью систем аналитики, таких как Google Analytics, Яндекс Метрика, Appsflyer. Обязательно применяют на практике знания о ROMI, LTV, владеют навыками высчитывания коэффициента конверсии или retention rate.
- Продуктовые аналитики. Как понятно из названия, основная задача продуктового аналитика – сбор и интерпретация данных о взаимодействии пользователей с продуктом. Довольно часто именно продуктовые аналитики проводят A/B тесты и анализируют их результаты.
- Системные аналитики. Занимаются формированием требований к программному обеспечению, помогают с координацией разработчиков для достижения максимального результата. Иными словами, если компании нужно написать программное обеспечение, зовут системного аналитика.
- Бизнес-аналитики. Выявляют слабые места в бизнес-процессах компании и пишут требования для их усиления.
- Дата-аналитик. Пожалуй, именно эти специалисты имеют наибольший уклон в математику, они работают с Big Data, ищут закономерности в больших массивах данных.
В современном мире очень часто границы между этими ролями довольно сильно размыты. В нашей компании я не отношу себя к какой-то одной категории. В практике и маркетинговые исследования провожу, и строю дашборды. Пройдя сертификацию Google Analytics и Яндекс Метрики, применяю в работе эти системы. Все зависит от задач, которые специалист готов на себя брать. Поэтому не стоит воспринимать такое деление слишком категорично.
Если рассматривать необходимость аналитики в разрезе малого, среднего и крупного бизнеса, кому она больше нужна?
На самом деле, уже из описания ролей аналитиков становится понятно, что область применения специалистов по анализу очень широка. Но основная наша задача, конечно же, максимизация прибыли компании. Давайте попробуем порассуждать, какому бизнесу какие аналитики нужны.
- Малый бизнес. Как правило, небольшие компании не располагают большими ресурсами, чтобы нанимать много персонала и анализировать все на свете. Самые насущные вопросы: куда вложить деньги, чтобы получить максимальную отдачу, как увеличить продажи, как сократить расходы на маркетинг без ущерба для прибыли. Для ответов на эти вопросы будет достаточен маркетинговый аналитик.
- Средний бизнес. С ростом бизнеса растет и количество бизнес-процессов. Причем, чем быстрее растет бизнес, тем больше в этих бизнес-процессах накапливается проблем. Поэтому в помощь к маркетинговому аналитику, скорее всего, понадобятся бизнес- и системный аналитики. Также в зависимости от сферы деятельности компании может возникнуть необходимость в продуктовом аналитике: если речь идет про интернет-магазин или мобильное приложение, то он просто необходим.
- Крупный бизнес. Здесь уже речь не идет об одном-двух специалистах. Крупные компании создают целые аналитические департаменты, причем их может быть несколько в штате. Не обходится здесь без Data Analysts и Data Scientists. Так как данных в корпоративных хранилищах могут быть накоплены терабайты, то наличие в штате специалистов по анализу больших данных – это обязательное условие для функционирования компании.
Приведу абстрактный пример из своего опыта. Компания занимается доставкой продуктов из магазинов. И в последнее время retention стал снижаться. Я с командой начинаю анализировать заказы и выясняю, что курьеры стали чаще опаздывать к клиентам. При этом опоздание курьера более чем на 15 минут увеличивает вероятность оттока клиента на 10%. Соответственно, увеличив штат курьеров, компании, скорее всего, удастся сохранить прибыль. Это примитивный пример, но он показывает насколько важны аналитики для крупного бизнеса.
Нужен ли аналитик в штате на постоянной основе или его услуги носят разовый характер и можно обратиться к агентству или частному специалисту?
Отвечая на этот вопрос, нужно понимать, какие цели преследуются компанией. Довольно часто небольшие бизнесы, у которых нет аналитика в штате, нанимают такого специалиста для выполнения разовой задачи или проекта. Чаще всего возникает необходимость проанализировать, почему ухудшились те или иные показатели, или построить один-два отчета. Для этого не нужно держать аналитика в штате, выгоднее воспользоваться услугами агентства или фрилансера, коих среди аналитиков, к слову, очень немного. А для средних и крупных организаций для каждой задачи обращаться за помощью к агентству будет затратно.
В 2020 году я пришел в Original Works, где отдел аналитики только формировался. В современных условиях выигрывают те компании, которые принимают решения, основываясь на данных, поэтому развитие отдела было, скорее, неизбежностью, чем данью моде. С новыми задачами и с новыми клиентами я набирался опыта. Мне удалось разработать шаблон, по которому производится оценка всех новых проектов, что помогает сократить время на этом этапе и максимально точно оценить затраты на внедрение отчетности. К тому же, кроме статистики, мы достаточно хорошо понимаем бизнес, что в связке дало свои плоды. Отдел стал расти, а заказчики становиться крупнее.
Аналитика данных позволяет организациям не только один раз преобразовать свои бизнес-процессы, но делать это на постоянной основе. Во-первых, потому что дашборды остаются в компании навсегда, а во-вторых, сквозная отчетность просвечивает бизнес, как рентген, и, попробовав один раз управление при помощи такого подхода, другие уже не рассматриваются.
Теги:
