Запросы бизнеса на аналитику усложняются: количество информации растёт ежесекундно, размеры баз данных увеличиваются. Меняются способы анализа и потребности управленческого звена в выводах. Как в этих сложных условиях достичь действительно высокого уровня и не отстать в своём профессиональном развитии от жёстких требований рынка?
Анализируйте свою работу
Конечно, digital-аналитик может обзавестись и третьим, и четвёртым монитором, чтобы постараться уследить за всем, но вторая голова и ещё одна пара рук у него вряд ли появятся. Поэтому ему стоит анализировать не только результативность бизнеса, но и эффективность своей работы.
Начать можно с изучения временных затрат на каждую задачу. Для совместной работы команды и планирования сроков существуют сервисы — Hubstaff, Teamwork, Wrike и другие. Снимки каждого рабочего дня сложатся в загрузку в течение месяца. Так вы поймёте, какие задачи самые ёмкие по времени, и определите, как оптимизировать работу.
Мониторинг затрат времени полезен для 4-х задач:
- Выявить зоны, куда распределить ресурсы;
- Определить потребности в персонале;
- Корректировать сроки по проектам;
- Вкладываться в те процессы, которые дают результат.
Умейте видеть всю картинку
Digital-аналитика от других специалистов маркетинга отличает широкий кругозор и узкая специализация. От него ждут понимания аудитории, навыков контент-стратега, умения проводить конкурентный анализ и видеть возможности развития, знания SEO, SMO и SMM, способов повышения конверсии и эффективности всех digital-каналов. Аналитик также проводит аудит контента и работает с отчётностью по установленным KPI.
Получается, что аналитику нужно работать не только с каналами и базами данных, но и непосредственно со стратегией, семантикой и контентом. «По верхам» разбираться в маркетинге и быть суперподкованным в digital.
Говорите с менеджментом на языке бизнеса
Аналитика не существует в вакууме — невозможно анализировать ради самого анализа. Работа с данными нужна топам для корректировки стратегии и принятия решений. Поэтому digital-аналитику важно:
- Быть в курсе изменений в отрасли и компании;
- Понимать стратегические цели бизнеса;
- Видеть, что делают конкуренты;
- Прогнозировать ситуацию на перспективу.
РЕКОМЕНДАЦИЯ ПРОФИ
Илья Чухляев, руководитель отдела аналитики Adventum, преподаватель курса #tceh «Профессия digital-аналитик»:
Важный нюанс во взаимодействии с топами: управленцам не нужно разбираться в инструментах аналитики. Они не будут вникать и пробовать что-то сами. Их задача — принимать решение. Если digital-аналитик не хочет остаться без работы, то ему нужно учиться жить с этим знанием:
- Разговаривать с топами на языке бизнеса;
- Уметь доказывать свои решения простыми словами и понятными методами.
Рисовать красивые графики и отчёты без понимания, для чего вы это делаете, — это путь в никуда. Ответственность за взаимодействие с управленческим звеном лежит на вас. Бизнесу проще нанять нового аналитика, чем пытаться найти с вами общий язык. Так что учитесь обосновывать свои действия и выводы так, чтобы вас понимали.
Не скупитесь на самообучение
Как правило у аналитиков нет времени на изучение новых инструментов, каналов и способов сопоставления данных. Но кто не учится, тот безработный.
Чему учиться? С таблицей в сотню тысяч строк в Excel уже не совладать — для работы с большими массивами данных потребуются новые инструменты. Современному digital-аналитику важно разбираться и в программировании, и в методах анализа больших данных. К примеру, на CodeAcademy есть полезный курс SQL Table Transformation.
В тренде и новые способы визуализации данных. Можно попробовать Tableau — сервис интерактивной аналитики. Для создания графиков — Quadrigram, а таймлайнов — TimelineJS. Даже если вы загружены на работе, можно подписаться на полезные паблики и страницы экспертов-маркетологов, смотреть вебинары, слушать аудиоподкасты, читать книги, участвовать в онлайн- и оффлайн-курсах.
МНЕНИЕ ПРАКТИКА
Илья Чухляев:
Аналитик бесполезен без двух базовых навыков верхнего уровня:
- Умения читать данные;
- Способности делать выводы и давать конкретные рекомендации по росту и оптимизации проекта.
Рекомендации должны масштабироваться в проект или конкретную и выполнимую задачу. К примеру, аналитик делает выводы о том, почему конверсия низкая, и даёт рекомендации, как её увеличить. Или ставит задачу изменить каталог, чтобы пользователь проще находил товары, и соответственно росли продажи.
На следующем уровне аналитику необходимы навыки технические:
- Умение оценить, какие сведения нужны для выводов, насколько качественны данные, как их обрабатывать с максимальной пользой;
- Хорошее владение инструментами веб- и мобильной аналитики;
- Умение обращаться к данным различными методами (здесь будут полезны, например, Python и SQL);
- Способность оценивать экономическую составляющую проекта;
- Навыки проведения всех этапов тестирования: гипотеза, проверка, анализ изменений, формирование выводов и запуск следующего цикла тестирования;
- Умение мыслить шире, дополняя данные проекта внешними трендами.
Нужно не просто использовать любые источники, копить всю информацию, в надежде таким образом делать достоверные выводы. Важно именно отбирать данные, исходя из запроса на аналитику, целей исследования и требуемых выводов. Если мы считаем все действия пользователя на сайте, то зачем, что это знание принесёт бизнесу? Стоит также оценивать временные затраты на каждое действие.
Кто-то скажет, что учить языки программирования — это для аналитика лишнее, что ему достаточно традиционных инструментов. Но многие специальные инструменты могут упростить работу аналитика. К примеру, для сбора данных можно использовать R-Studio.
А SQL важно учить не только аналитикам, но и маркетологам, — чтобы уметь разговаривать с программистами, грамотно формулировать запрос, а иногда и не ждать, пока они решат очередную поставленную задачу, а получать результат практически в момент возникновения потребности.
Не забывайте о практике
Сейчас есть большой выбор методов и ресурсов для обучения. Доступно множество онлайн-курсов, в том числе бесплатных. Они полезны, если подойти к обучению системно. Но какой бы способ подготовки вы ни выбрали ― курсы, книги, вебинары ― помните, что полученные знания бессмысленны без практики. Технические знания без практического применения редко могут удержаться в голове дольше недели. Так что нет смысла изучать что-то, если вы не намерены применять это в работе.
Выбирая курс, отталкивайтесь от конкретных потребностей и задач. Так вы сразу сможете опробовать всё, что узнали, а качество навыков значительно вырастет от количества их применений.
Компании в среднем тратят около 6 месяцев и от 500000 до 1000000 рублей на эксперименты и накопление опыта в digital-аналитике. Мы предлагаем сократить этот путь до 2 месяцев и стоимости билета на курс, авторы и преподаватели которого ― настоящие профи в развитии проектов методами онлайн-аналитики ― Илья Чухляев и Андрей Зайко из Adventum. Они хорошо знают, как решать проблемы бизнесов любого размера, и уже обучили более 100 новых специалистов по digital-аналитике. Подробности и программа курса.
Комментарии