Что ждет веб-аналитиков через 3 года

34
3078
Материалы для скачивания
978.32 Kb

На круглом столе конференции Analyze! 2018 ТОП-менеджеры известных компаний обсудили тенденции на рынке Ecommerce в Украине и ответили на вопросы, которые волнуют веб-аналитиков больше всего:

  • Что должен знать аналитик, с чего начать обучение и как пройти собеседование?
  • На какую оплату может рассчитывать хороший специалист и что делают компании, чтобы удержать ценного сотрудника?
  • Какова роль аналитика в команде и что ждет эту профессию в будущем?

Участники круглого стола

  • Максим Скляренко, руководитель маркетинга в Busfor, международном онлайн-сервисе по поиску и покупке автобусных билетов
  • Константин Черепинский, исполнительный директор в Gold.ua, интернет-магазине ювелирных украшений
  • Вадим Нехай, CEO и директор по маркетингу в Depositphotos, международном фотобанке с украинскими корнями
  • Вячеслав Волоха, eCommerce директор в Citrus.ua, интернет-магазине гаджетов и аксессуаров
  • Максим Зубенко, директор по маркетингу и продажам Компьютерной Академии ШАГ
  • Владислав Флакс, CEO в OWOX

Случалось ли вам увольнять или премировать аналитика? Если да, то за что?

Вячеслав Волоха, Citrus.ua

Скажем так, показатель по увольнению нулевой. По премированию приведу кейс. Цитрус почти два года назад научился наконец-то считать такой показатель, как ROPO ( research online, purchase offline ). Это принес достаточно толковый аналитик, который, собственно говоря, и был премирован.

Что показал нам этот KPI? Что порядка 50% заказов всей сети оформляется с учётом онлайн-взаимодействий. И это очень круто — мы следим за этим показателем. Он помог на 50% опознать нашу базу клиентов, которых мы привлекаем онлайн, а продаем которым офлайн. Наша цель — знать 70% своих покупателей, можно сказать, в лицо.

Максим Скляренко, Busfor

На оба вопроса я отвечу “нет”. Более того, переходя из проекта в проект, я часто продолжаю работать с одними и теми же аналитиками. Иногда не в штате, а на фрилансе, но никого не увольнял. Премировать — такого тоже не было. Всё-таки у аналитика нет KPI, и в нашей компании не было случаев, в которых надо было бы их премировать. Я считаю, что аналитику надо просто платить хорошую зарплату (просто так), если он хороший аналитик.

Вадим Нехай, Depositphotos

Увольнять приходилось. Причина была в том, что есть достаточно много людей, которые выучили Google Analytics и считают, что они хорошие аналитики. Это не так. Нужно учиться дальше и, если человек не переходит на следующую ступеньку или хотя бы не показывает достаточно понятное намерение это сделать, то сорри.

По поводу премирования: я абсолютно не согласен с Максом, что у аналитиков нет KPI. Главная компетенция аналитика — это не только собирать правильно данные, а ещё интерпретировать их и на основании этой интерпретации выдвигать гипотезы, которые могут привести к росту бизнес-показателей. За удачные гипотезы, которые принесли вам доход, нужно давать премию.

Максим Зубенко, Компьютерная Академия ШАГ

Соглашусь, что аналитик — это не тот, кто знает Analytics. Наш аналитик не только собирает данные, он делает нереальные штуки, может анализировать эти данные, говорит какие-то свои видения. Вот за это мы премируем. Это то, чего, к сожалению, нет у большинства аналитиков. Они изучают несколько инструментов, могут как-то вытаскивать данные и думают, что на этом работа заканчивается. Мне кажется, что тут немножко бизнес-аналитики никогда не помешает.

Константин Черепинский, Gold.ua

Увольнять не приходилось по той простой причине, что не набиралось. У нас не очень большая компания, поэтому обходимся либо силами посторонних людей, которые работают в агентствах, у подрядчиков, либо же совмещаем эти навыки в наших интернет-маркетологах. Так что я бы тем, кто собирается увольнять, посоветовал еще триста раз подумать, потому что потом можешь никого не найти.

С какого языка лучше начинать аналитику: R или Python?

Вячеслав Волоха, Citrus.ua

C любого. На самом деле, начинать лучше не с языка, а с основ аналитики. Понимать, что такое Google Analytics, как минимум. Понимать, что такое Яндекс.Метрика, если вы работаете с тем рынком. Все это базовые вещи. Если вы научились и уже перешли базу, то, пожалуйста, развивайтесь дальше, изучайте R, изучайте Python, изучайте другие языки. Лучше начать изучение с SQL. Это элементарный базис, которым должен владеть аналитик перед тем, как приступить к изучению R либо Python.

Вадим Нехай, Depositphotos

Слава сказал почти все, что я хотел сказать. Перед тем, как устраиваться Junior-аналитиком, изучите Google Analytics Fundamentals, базовый курс по статистике и базовый курс или книгу по MySQL. И только после этого идите на работу — у вас будет устойчивая база для быстрого роста.

Вячеслав Волоха, Citrus.ua

Кстати, об источниках: очень классный сайт Smart Insights. Это зарубежный ресурс, который подходит как для маркетологов, так и для аналитиков. Там очень много инсайтов с точки зрения коммерции, Ecommerce и mCommerce.

Какую последнюю пользу принес вашему бизнесу in-house или outsource аналитик? Можете привести пример?

Вячеслав Волоха, Citrus.ua

Мой пример был здесь, на докладе. Спасибо нашему аналитику Олегу — он сделал крутой кейс по аналитике мобильного приложения. Думаю, будем развиваться дальше.

Максим Скляренко, Busfor

Первый интересный вопрос, который мы решили благодаря аналитику: сколько мы тратим рекламных денег на повторных покупателей. На самом деле, не такой простой вопрос, как кажется — с помощью Google Analytics вы этого никогда не узнаете. У нас были очень интересные выводы из этого.

Второй вопрос — это анализ поведения вернувшихся пользователей. В автобусных перевозках есть много вариантов: вы можете купить билет туда, обратно, поехать в одну страну или сделать маршрут из нескольких мест и т.д. Аналитик должен идти от данных, а не подгонять их под свои ожидания. И этот кейс про поведение покупателей автобусных билетов был действительно красивым — человек взял общий уровень, потом двигался дальше: международные или внутренние, какая частота покупок, сколько билетов в месяц, как часто покупают обратные билеты, почему не покупают. Там была масса вопросов. Все они возникали именно в результате работы с данными, а не просто как некие гипотезы, которые озвучивались заранее. И в результате с каждым следующим шагом получался всё более интересный и четкий портрет покупателя. Клиенты все больше сегментировались на группы.

Максим Скляренко, Busfor

Максим Скляренко, Busfor

Максим Зубенко, Компьютерная Академия ШАГ

Был момент: ребята наконец-то запилили возможность трекать заключенные в офлайне договоры со всеми касаниями, которые были в онлайне. По сути это то, о чем сказал Вячеслав — ROPO и все приближенное к этому. То есть сделали сквозную аналитику по объединенным данным.

Вадим Нехай, Depositphotos

Я вспомнил, чем можно поделиться. Очень часто в бизнесе цели ставятся так: а давайте вырастем в два раза или давайте вырастем на 50%. И за этим желанием не всегда стоят проверенные гипотезы и возможность это сделать. У нас есть прогнозная модель на несколько лет, которая основана на исторических данных о покупках и поведении пользователей в разных когортах. Благодаря этому мы можем вставить Smart-цели, проверять, насколько хорошо мы их достигаем или нет, и вносить необходимые коррективы в наши активности.

Допустим, специалист владеет SQL, R, знает статистику, Google Analytics, Google BigQuery. Какая на сегодняшний день прогнозируемая рыночная стоимость такого специалиста, на ваш взгляд?

Вадим Нехай, Depositphotos

В зависимости от… От $1500 до $4000.

Максим Зубенко, Компьютерная Академия ШАГ

Полностью поддерживаю Вадима по ценнику.

Вячеслав Волоха, Citrus.ua

Обычно такие вопросы задают люди, которые только хотят стать аналитиком. Чтобы понять, сколько они будут зарабатывать. Я хочу вам сказать прямо, если вы идете в аналитику для того, чтобы зарабатывать, не идите сюда. Если вы идете в аналитику, потому что вам нравится работать с данными, вы будете зарабатывать много.

Владислав Флакс, OWOX

Хороший совет и работает во многих отраслях. Есть вопрос, на который я смогу ответить: «Что спрашивают у аналитиков на собеседовании в OWOX?». Я не провожу глубинного интервью по Google Analytics — не являюсь экспертом в сравнении со своими коллегами. Но есть один вопрос, который я задаю и могу им поделиться. Поднимите, пожалуйста, руку те из вас, кто знает, как добавить кастомную метрику на User level в Google Analytics. Здорово. Ну вот вы бы не прошли.

Насколько сильно ваш аналитик вовлечен в процессы между командами и продуктовые решения?

Максим Скляренко, Busfor

Конечно, вовлечен. Он же не сам себе задачи придумывает. Фактически задачи возникают по ходу работы команд. Что-то надо сделать, я иду к специалисту, допустим, по performance-маркетингу. Мы понимаем, что нам нужен аналитик, потому что надо проанализировать данные, чтобы конверсию увеличить или гипотезу проверить, или ещё что-то. Мы привлекаем, понятное дело, аналитика, слушаем, что можно сделать его инструментарием, что нельзя. В любом случае это не изолированный человек, он фактически обслуживает команду.

Вадим Нехай, Depositphotos

Да, вовлечен. Это могут быть как и микрокоманды внутри маркетинга, так и связка Marketing — Product. Поддержу мнение о том, что далеко не всегда аналитики участвуют в стратегических сессиях, но когда речь идет уже непосредственно о тактике, то они всегда должны в этом участвовать.

Вячеслав Волоха, Citrus.ua

У нас аналитики вовлечены в разные процессы. Но, к сожалению, мы пока находимся еще на том этапе, когда аналитики скорее на уровне исполнителей, а не лиц, принимающих решения. Хотелось бы, чтобы компания уже перешла на уровень, когда аналитики генерируют какую-то проактивную гипотезу для достижения определенных целей.

Максим Зубенко, Компьютерная Академия ШАГ

Я могу сказать, что у нас главный аналитик пришел к такой модели. Это очень радует, потому что человек знает сам бизнес, из-за этого все его аналитические манипуляции обоснованы и связаны с реальностью. Поэтому он максимально увлеченно взаимодействует с маркетинговой командой.

Константин Черепинский, Gold.ua

Я считаю, что в глобальных стратегических вещах аналитик участвовать не должен, но понимать и разбираться в тех бизнес-процессах, которые происходят внутри компании, обязательно должен. Иначе на сырых числах, грубо говоря, бизнесовый ответ не получить.

Константин Черепинский, Gold.ua

Константин Черепинский, Gold.ua

Есть мнение, что аналитика — это не должность, а функция, которая свойственна всем людям, работающим с данными. На ваш взгляд, в какой мере каждый, кто работает с данными, должен быть самостоятельным в том, чтобы использовать Pivot таблицы, статанализ? Или это прерогатива аналитика? Есть ли у вас в программе профессионального развития для НЕ аналитика курсы, связанные, например, с Google Analytics Fundamentals?

Вадим Нехай, Depositphotos

Я повторюсь: знание Google Analytics не делает человека аналитиком. Google Analytics как инструмент нужен очень многим командам, должностям, функциям, как в отделе маркетинга, так и в отделе продукта. Поэтому да, Google Analytics нужно знать многим, но если говорить об аналитике как о функции внутри компании, эта функция подразумевает некоторые компетенции. Каждый человек должен анализировать, что он делает, но далеко не каждый человек может быть глубинным аналитиком и разбираться в тех или иных вещах. Иначе он просто не будет специалистом в своей доменной области.

Максим Зубенко, Компьютерная Академия ШАГ

Было бы хорошо, чтобы все могли быть потребителями разных видов данных. К сожалению, люди не всегда способны банально обрабатывать их. И должны быть пару человек, которые являются аналитиками и структурируют эти данные. Мне кажется, что разница между ними именно в этом: есть потребители данных и есть те, кто их структурирует.

Константин Черепинский, Gold.ua

Я думаю, что все упирается в ресурсы. Если ты придумал какой-то вопрос и можешь сам в течение 2 минут в сводных таблицах набросать ответ, то аналитик тебе для этого не нужен. Если требуется что-то посложнее и это займет у тебя десять часов сидения в Excel, то нужно, конечно, делегировать — это компетенция аналитиков.

Каждый из вас работает в нише Ecommerce не первый год. Вы наблюдали отмирание определенной ручной работы. Какая работа из тех, что сейчас выполняется аналитиком, в течение 3 лет потеряет свою актуальность на 80% или больше, потому что будет автоматизирована с помощью технологий?

Максим Скляренко, Busfor

Я думаю, масса, начиная с очистки данных. Даже знаю парочку проектов, которые уже успешно это делают. То есть берут огромный массив данных корпорации, абсолютно неструктурированный, из разных отделов и находят там откровения, паттерны и т. д. И это делает не человек, а машина.

Максим Зубенко, Компьютерная Академия ШАГ

Это не очень популярное мнение, но мне кажется, из-за того, что инструменты могут становиться со временем удобнее и проще, будет цениться именно умение аналитика анализировать все это. Давать какие-то человеческие интерпретации того, что он видит. Вплоть до того, что данные будут как на ладони, а он должен будет только сказать, что с ними делать.

Вадим Нехай, Depositphotos

Я думаю, все, что касается базового setup, со временем станет рудиментом. Кроме того, если рассматривать горизонт лет в пять, то у многих систем появится голосовой интерфейс. Но они тоже могут быть не столь важны. Всегда будет важным умение консолидировать данные и строить гипотезы на основании этих данных.

Вадим Нехай, Depositphotos

Вадим Нехай, Depositphotos

Вячеслав Волоха, Citrus.ua

Надеюсь, в ближайшем будущем у нас появится DataBank, который консолидирует все данные, и их можно будет просто покупать. Вот я хочу сегмент каких-то потребителей — запросил сегмент по этому региону. Либо я хочу сегмент аналитиков, которые умеют анализировать что-то конкретное — получил сегмент этих аналитиков. Было бы круто, и каждому из нас не пришлось бы изобретать велосипед, который собирает все эти данные.

Продаете ли вы аналитикам необходимость решать задачу?

Максим Скляренко, Busfor

Да, продаю. Задачи, которые меня интересуют, практически всегда интересны и аналитику. Рутинные задачи (отчеты построить, еще что-то) — это всё-таки каждый сотрудник в отделе маркетинга должен уметь делать. Работать с Google Analytics и что-то видеть, построить какой-то отчет. То есть это не совсем работа высококлассного аналитика. Поэтому, да, продаю. Чаще всего на высокоуровневого аналитика уходят задачи, которые ему самому интересны, потому что он пока не знает, как это сделать.

Максим Зубенко, Компьютерная Академия ШАГ

+1. Когда задачу просто спускаешь сверху —- выходят сложности, а если ты ее продал, то человек вовлечен, человеку интересно. Он ее прямо как вызов воспринимает и рвется выполнить.

Константин Черепинский, Gold.ua

Я думаю, это любого подчиненного касается, а не только аналитика. Конечно, если у нас будет получаться продавать все задачи нашим сотрудникам, все будет намного лучше.

Кого вы готовы взять на работу: нулевого с горящими глазами или крутого аналитика, который себя хорошо продает?

Вадим Нехай, Depositphotos

На данном этапе я бы предпочел нулевого или почти нулевого с горящими глазами. Проблема с крутым, но «продажным», как выразились, аналитиком в том, что очень скоро он захочет чего-то ещё, чего я, возможно, не смогу ему дать.

Владислав Флакс, OWOX

Я, например, сталкивался с мнением в крупных проектах, что нужно брать людей именно зрелых, которые хорошо себя продают. Они будут хорошо продавать идеи, и твоя задача как руководителя — их удерживать и мотивировать.

Максим Зубенко, Компьютерная Академия ШАГ

Если аналитика воспринимать исключительно как инструмент, если ты знаешь, что он «продажный», бери на какую-то задачу, выполняй и не парься дальше.

Вадим Нехай, Depositphotos

Я добавлю к твоему комментарию, что если ты воспитал человека с нуля, то он гораздо более лоялен, чем крутой, который пришел вчера. И в этом-то большая разница.

Максим Скляренко, Busfor

Ну, нулевого с горящими глазами готов взять прямо сейчас, потому что есть кому обучить. Слово «продажный» вообще не понимаю. Я считаю, что профессионалы должны получать соответствующее вознаграждение всегда выше рынка, если человек этого стоит. Я понимаю, у него должны гореть глаза, ему должна нравится Data Science, иначе он бы не стал аналитиком. Но что ему сказать: «Давай, ты будешь работать за в два раза меньшие деньги, чем ты хотел»? Ну это бред.

Константин Черепинский, Gold.ua

Я всё-таки решил ответить: очень хотим. Если вы из Днепра, то приходите на собеседование.

Как вы обеспечиваете всестороннее развитие аналитиков, чтобы они не исчерпали себя в продуктовой компании? Актуально ли это для аналитиков, которые варятся внутри конкретного бизнеса? Если да, то как вы с этим работаете?

Владислав Флакс, OWOX

Я уточню еще немного со своей стороны. Мы часто видим такую ситуацию: у клиента работает аналитик, через какое-то время этот же аналитик работает уже у другого клиента. И часто это происходит не потому, что работодатель ему не платил или обижал, а просто потому, что аналитик себя исчерпал в конкретном бизнесе и хотел бы посмотреть на другие бизнес-модели, на другие инструменты, на другой стек технологий. В то же время бизнесу интересно удерживать человека, который глубоко погружен в его процессы и уже многое знает. Сталкивались ли вы с таким и как удерживаете ребят, которые работают у вас?

Вячеслав Волоха, Citrus.ua

Мы сталкивались с такой ситуацией. Это был член команды OWOX. Он, скорее всего, выгорел в команде Влада, потом поработал некоторое время у нас, выгорел у нас и пошел развиваться дальше. Это как раз те вещи, о которых говорит Влад — аналитик перегорел продуктом либо определил для себя какую-то верхнюю планку, которой уже достиг, и побежал развиваться. Сплошь и рядом такое.

Вячеслав Волоха, Citrus.ua

Вячеслав Волоха, Citrus.ua

Как вы оцениваете аналитика на собеседовании? Что бы вы у него спросили?

Вадим Нехай, Depositphotos

Пару задач по статистике, очень простых и несколько несложных задач по MySQL, пару запросов написать и ответить на десяток базовых вопросов по Google Analytics.

Владислав Флакс, OWOX

А он бы писал эти задачи на листике или вы дали бы ему ноутбук?

Вадим Нехай, Depositphotos

То, что касается статистики — на листике, а SQL — желательно на листике, но ноутбук приемлем. По GA просто вопросы вслух.

Максим Скляренко, Busfor

Я бы сначала послушал его, а потом, исходя из того, что он рассказал, уже спрашивал. Может, у него есть какие-то интересные кейсы, о которых хотелось бы рассказать. У меня нет набора стандартных вопросов. А если говорить о высококлассном аналитике, не думаю, что эти вопросы вообще нужны. Он наверняка прошел какой-то скрининг до собеседования, и это уже был бы профессиональный хантинг.

Максим Зубенко, Компьютерная Академия ШАГ

Могу добавить, что аналитик — это не маг башни из слоновой кости, поэтому наверное банальный тест на адекватность и ворох данных, каких-нибудь отчётов, чтобы человек попытался их объяснить. Когда ты видишь, что человек может даже незнакомые данные пытаться как-то интерпретировать, ты можешь понять, сможете ли вы с ним работать дальше.

Можно ли стать аналитиком, изучая материал дома до практики?

Вадим Нехай, Depositphotos

Google Analytics Fundamentals, курс по статистике, MySQL — и бегом интерном! У нас в компании есть пример — Тимофей, который пришел к нам не из web. Будучи инженером, он с нуля до senior-аналитика вырос где-то за год-полтора.

Если бы ваша зона ответственности не была связана с Ecommerce и маркетингом, в чем бы вам было интересно развиваться?

Вячеслав Волоха, Citrus.ua

Я бы развивался в SaaS.

Максим Зубенко, Компьютерная Академия ШАГ

Космонавтика, наверное — она задорная.

Вадим Нехай, Depositphotos

Мне интересна такая, казалось бы, простая, но на самом деле сложная штука, как Digital Transformation для классических бизнесов.

Константин Черепинский, Gold.ua

Я просто в Ecommerce уже 14 лет — не могу себя отделить от этого бизнеса, поэтому даже не знаю что сказать. До Ecommerce я был программистом, но не факт, что я бы занимался этим.

Максим Скляренко, Busfor

Если бы я не занимался управлением в маркетинге, то либо программирование, либо Data Science, связанное с программированием. Ну и вторая сфера — это Travel. После того, что сейчас делает Google, в ней просто нет места никому. Но если оно появится и у кого-то будут идеи, я готов этим заниматься.

Вопрос к залу: Кто из зала работает аналитиком? Кто из вас обладает теми знаниями, которые были озвучены? Кто из вас зарабатывает в этих пределах?

Владислав Флакс, OWOX

Я думаю, автор вопроса хотел донести мысль, что данные, которые можно собрать на rabota.ua или на work.ua в виде бенчмарка для заработка аналитиков, часто нерелевантны.

Могу сказать по нашему опыту, что в аналитике, как ни в каком другом секторе, очень большой разбег в финансовой части мотивации. И не меньше, чем в других областях, этот разбег зависит от мультипликатора. Независимо от того, чем человек занимается, мультипликатором может быть умение общаться, банально — презентовать свои результаты, понимать задачи другого человека. Все это является мультипликатором к одинаковому уровню знаний в области аналитики у двух людей.

Еще мультипликатором может быть понимание предметной области и бизнеса конкретного клиента. Это люди которые, например, работали с вертикалью шопинг-клубов или Travel, или SaaS-бизнеса. Будучи экспертами в этой нише, они тоже получают дополнительный мультипликатор к своим знаниям как аналитика.

Максим Скляренко, Busfor

Это как с программистами. Аналитик в общем-то тоже техническая профессия. У программистов тоже большой разлет, но хороший программист свои $5 000 заработает легко. Точно так же и хороший Data Scientist. Особенно, если это не аналитик, умеющий просто строить модель, а грубо говоря, что-то реально делающий и имеющий опыт. Думаю, достаточно много людей приблизительно в озвученной вилке зарабатывают.

Одна из распространенных проблем — это отсутствие данных. И чем выше уровень принимаемых решений, тем актуальнее проблема. Например, хочет человек использовать знания о емкости рынка, но есть всего 2-3 бенчмарка, которые такие себе, и не факт, что релевантны для его бизнеса. Как вы работаете в таких случаях, когда решение принимать нужно, данных нет, а ответственность есть?

Максим Скляренко, Busfor

Когда данных нет вообще, работаю по самому пессимистическому сценарию. Я беру здравый смысл, оцениваю потери в самом худшем случае и дальше уже принимаю решение.

Вячеслав Волоха, Citrus.ua

До принятия решения — 50 на 50. Может, повезет, а может быть, нет.

Максим Зубенко, Компьютерная Академия ШАГ

Мне кажется, здесь идет смесь здравого смысла, «интуиции» (которая на самом деле является накопленным опытом) и желанием рискнуть. Бывают люди, которые намеренно понижают все показатели просто, чтобы не рисковать. Кто-то делает наоборот, поэтому тут от человека зависит, от интуиции и от опыта. Как бы ни парадоксально это звучало на конференции по аналитике.

Максим Зубенко, Компьютерная Академия ШАГ

Максим Зубенко, Компьютерная Академия ШАГ

Вадим Нехай, Depositphotos

Вопрос, наверное, про opportunity cost, opportunity value? В зависимости от того, какой этот показатель, будет приниматься решение вслепую. А если говорить о каких-то бенчмарках, то из простого пусть и отдаленного примера: исследования рынка фотобанков в России нет. Зато такое исследование есть в Америке, а также там есть исследования рынка рекламы, Digital, сайтостроения и т. д. Аналогичные исследования есть и в России. Можно построить модели, которые на основании известных (исследования, исторические данные) и неизвестных (предположения) данных дадут вам какие-то примерные бенчмарки, в которые вы должны уложиться. Я думаю, так в очень многих отраслях можно угадать.

Константин Черепинский, Gold.ua

В Gold.ua я как раз очень близко нахожусь к собственникам бизнеса. Там идеи генерируются постоянно и очень повезет, если у тебя действительно есть данные, чтобы либо эти гипотезы подтвердить собственнику, либо опровергнуть. В тех случаях, когда данных для ответа нет, всегда будут приниматься решения на уровне интуиции: «А давайте делать!».

Отрасль аналитики выросла, когда данные начали собираться в огромном количестве. Стала развиваться демократизация данных, появились системы онлайн-аналитики, появилось много бесплатных и простых инструментов для визуализации данных. Есть мнение, что в связи с GDPR тренд будет обратный. Данные нужно удалять через 2 года, нужно объяснять, какие данные и зачем мы храним. Так или иначе это приведет к тому, что бизнес будет хранить все меньше данных и потребность в аналитике уменьшится. Насколько вы с этим согласны?

Максим Скляренко, Busfor

Я вообще не вижу никакой демократизации. Скорее даже наоборот, потому что есть пять компаний в мире, которые владеют 99% данных. Соответственно регулирование в этом случае, наверное, хорошо. Иначе они скоро себе могут позволить практически неограниченное влияние.

Вадим Нехай, Depositphotos

Я на самом деле думаю, что это можно перефразировать по-другому. Возможно, в будущем будет меньше исторических данных, которые являются персонифицированными, но будет много имперсонифицированных кластеров данных с трендами, которые можно развернуть и сегментировать под разными углами.

Хотел бы сделать лирическое отступление. Я думаю, что отрасль аналитики, бизнес-аналитики и Data Science будет развиваться еще дальше. И я очень жду того момента, когда в Украине, в том же Политехе, начнут готовить эти специальности. Я недавно вернулся из Риги, был ментором одного стартапа — ребята учатся в эстонском техническом универе. У них есть целый курс по Data Science, прикладной к IT. Они на этом курсе сделали проект, на основании которого и запилили стартап.

На ваш взгляд, аналитика — это работа только в Ecommerce или есть еще какие-то области, в которых можно что-то посчитать?

Вячеслав Волоха, Citrus.ua

В Цитрусе аналитики работают в различных направлениях. У нас есть продажи, есть сравнения с рынком, есть продукт... Это совершенно другая аналитика по факту, но в конечном итоге офлайновые аналитики, которые раньше делали сводные таблицы в Excel, сейчас с веб-аналитиками делают все в одной среде. В Power BI собирают данные, визуализируют их и строят одни и те же отчеты.

Я бы не разделял работу веб-аналитика и просто аналитика. Аналитик — это человек, который умеет обрабатывать определенный набор сырых данных. А дальше уже включаются ответвления: я занимаюсь этим, а я — вот этим.

Владислав Флакс, OWOX

Здесь я хотел бы присоединиться к Славе. Не так давно у одного из наших клиентов произошла трансформация в штате — маркетинг-директору предложили занять позицию коммерческого директора. А бизнес достаточно большой. И в какой-то момент онлайн-аналитики, которые работали под его началом, до этого боровшиеся за каждый процент в up-лифте и с трудом находившие зоны роста, были повышены до коммерческих аналитиков.

Для них стало откровением, как много зон роста за онлайном, где есть более консервативные, устаревшие подходы, и влияние на бизнес огромно в сравнении с онлайном.

Владислав Флакс, OWOX

Владислав Флакс, OWOX

Вячеслав Волоха, Citrus.ua

У нас такая же история была. На определенном этапе развития у Цитруса не было веб-аналитики. С приходом в компанию я начал развивать это направление: появился сначала один аналитик, потом второй, а потом мы поняли: «Ребята, у нас есть офлайновые аналитики, которые мерят офлайновый рынок и у нас есть онлайновые аналитики, которые мерят онлайн-продажи. Почему они не работают вместе?».

Мы фактически создали новый отдел, который называется «Отдел аналитики и монетизации данных». Теперь эти люди работают в одном отделе, владеют одними и теми же данными и могут использовать как онлайн-трафик так и офлайн-показатели. Объединение всех этих данных дает нам неплохие результаты.

Возвращаясь к вопросу регулирования данных. Можете поделиться тем, как вы работаете с требованием GDPR о хранении персональных данных пользователей из Евросоюза. Как это коснулось работы ваших аналитиков?

Вадим Нехай, Depositphotos

Ключевым ответом будет имперсонификация.

Владислав Флакс, OWOX

Там много нюансов, связанных с тем, почему вы все равно виноваты. Интересно, как будут развиваться события, потому что данные, которые фактически деанонимизированы по Client ID, и которые по сути могут быть не связаны с конкретным человеком, все равно считаются регулируемыми. Потому что по ним можно идентифицировать человека до того, как он себя представил. Поэтому очень интересно, как это повлияет на аналитические инструменты.

Вячеслав сказал, что Цитрус использует Power BI. А какие системы визуализации используете вы и как их выбирали?

Максим Скляренко, Busfor

Мы Power BI тоже используем, но основной инструмент в компании — это Qlik.

Вадим Нехай, Depositphotos

Power BI, Kibana, Graphite. Идеально было бы все иметь в одной системе, но пока получается так. Есть разные системы для разных прикладных задач: продуктовая аналитика, онлайн-маркетинг и т.д. Конечно, хотелось бы все объединить, но пока в этом нет острой необходимости. Ну и Google Data Studio используем, как самый простой инструмент, с которого можно начать всем.

Константин Черепинский, Gold.ua

Как уже сказали коллеги — это Google Data Studio и стандартные таблицы. Нам достаточно.

Максим Зубенко, Компьютерная Академия ШАГ

Я к ребятам пришел не так давно, поэтому не знаю, как принимались основные решения, но Data Studio юзаем как один из самых простых и удобных инструментов.

Куда на ваш взгляд может вырасти хороший аналитик? Какие у него есть карьерные пути?

Вадим Нехай, Depositphotos

Хороший аналитик может оставаться хорошим аналитиком. Он почему стал хорошим? Потому что у него есть страсть к аналитике. Мне кажется, достаточно глупо было бы эту страсть менять, например, на менеджмент. А вот та вилка от $1 500 до $4 000, о которой говорили коллеги, она не всегда может быть так ограничена. И если вы действительно умеете очень много, умеете очень круто интерпретировать данные, то развивайтесь дальше.

Максим Зубенко, Компьютерная Академия ШАГ

А мне кажется, что здесь как у Голдратта в «Цели», если чувак нацелен на то, чтобы искать узкие звенья, то со временем он может быть хоть коммерческим директором!

P.S. Ну вот мы и разобрались, что ждет веб-аналитику и Ecommerce в ближайшем будущем. Чтобы проверить, сбылись ли предсказания, и обсудить другие интересные вопросы, приходите на нашу конференцию eСommerce 2018 :)

Вас также могут заинтересовать