Курс на ИТ: как выжить при дефиците профильных специалистов

Дефицит ИТ-специалистов становится все заметнее и серьезнее — уже каждый шестой управленец считает его серьезной проблемой для бизнеса, показало наше совместное с HH.ru исследование. Чтобы находить сотрудников в условиях дефицита, работодатели внимательнее присматриваются к студентам. Так, по данным HH.ru, каждая пятая вакансия в ИТ-сфере доступна для соискателей без опыта. За год таких предложений о работе стало на 72% больше.

Мы тоже пошли по этому пути и стали партнером магистратуры «Коммуникации основанные на данных» НИУ ВШЭ, теперь наши ключевые сотрудники выступают еще и менторами, научными со-руководителями для студентов при подготовке дипломных работ, помогая будущим специалистам глубже погрузиться в мир больших данных и находя талантливых специалистов для компании еще на этапе обучения. Кроме того, в январе мы примем первых стажеров из Вышки к себе в команду. Обязательно расскажем вам об их опыте. А пока попросили бизнес-куратора магистратуры Романа Нестера поделиться историей ее создания, возникавшими проблемами, путями их решения и планами на будущее.

Я отлично помню тот день, когда я схватил себя за волосы и прям простонал “Да где ж, блин, их брать!?”. 2017 год. Я управляю компанией Segmento, нас 140 человек. Наш бизнес это таргетинг на основе больших данных. Из нашего офиса только что вышел очередной кандидат на управление продуктом, и это снова совершенно не то, что нам нужно.

Я вспоминаю, что мне говорят наши клиенты, крупнейшие рекламодатели — у них такая же проблема. Те, кто хорошо разбирается в продукте, почему-то очень слабо понимают маркетинг. Крутой аналитик плохо понимает среду продукта, конкурентов, стратегию продукта. А маркетолог презирает метрики и его всё тянет в какие-то интеграции с блогерами. Эта ситуация нездоровая, и я начинаю мечтать её изменить.

Data scientists угрожают две совершенно новые вещи. Первая — кризис перепроизводства. Учиться data science пошли все, в том числе из стран с очень низким уровнем оплаты труда. Все они выходят на рынок, все они могут работать удалённо и это обрушивает цену часа. А вторая — повальная автоматизация работы и развитие нейросетей. Дописывающая за тебя программный код нейросеть — уже не редкость. Но нейросеть никогда не сможет понять реальную задачу бизнеса, найти к ней творческий подход. К сожалению, это часто и не про data scientists, по крайней мере про большинство из них. Нужны другие компетенции. И тут нам снова нужно что-то чуть иное.

McKinsey говорят: рынку понадобится около 250 000 новых сайентистов в ближайшие 10 лет. Но интересна здесь другая цифра — в 2,5 миллиона оценивают они в своём исследовании потребность в тех, кто сможет руководить этими профессионалами, ставить им задачи, извлекать из их работы пользу для бизнеса. То есть менеджеров.

Но что это за менеджер? Подойдет ли сюда любой айти-проджект? Как правило, бизнесу нужен профессиональный бизнес-заказчик. Тот, кто понимает на каком языке говорят аналитики. При этом этот человек должен быть полноценно включён в работу бизнеса, понимать монетизацию его продукта, уметь связать работу аналитиков и маркетологов с главными метриками. Именно в таких middle-man индустрия испытывает большие трудности. Чаще всего менеджеры либо тяготеют к цифрам и крайне неохотно погружаются в бизнес-аспекты. Либо наоборот, отлично понимают пользователя продукта.

Идея нашей магистратуры родилась на стыке аналитики, маркетинга и управления продуктом. Мы готовим таких менеджеров, которые быстро смогут пройти путь до полноценного владельца продукта. При этом они смогут подкреплять свои решения данными и будут уметь использовать все современные маркетинговые каналы и инструменты.

Временами было очень сложно и некоторых вещей я не ожидал. Например, точно моей ошибкой было сперва делать ставку только на аналитику. Это сразу отпугивает тех, кто несёт в себе мощный менеджерский потенциал. В итоге, мы получаем замечательных, талантливых и усидчивых аналитиков, которых при этом сложно развивать в сторону управления продуктом. Поэтому мы переработали программу и расширили часть про продуктовое управление на основе данных.

А потом придумали добавить симулятор GoPractice в наш курс обучения. Мы искали самый лучший свод знаний на тему управления продуктом и применения данных для этого. Плюс это был просто очень крутой формат обучения для нового поколения студентов. Ещё бы, симулятор, геймификация, реальные жизненные ситуации! Таким должно быть всё образование!

Студенты должны учиться решать задачи на всех этапах — от того, чтобы разобраться в инфраструктуре для получения данных, до того, чтобы построить на основе выводов из данных бизнес-стратегию и стратегию маркетинга. Большой фокус при этом на понимании всей совокупности каналов и их вклада в результат — этот навык, кстати, сейчас очень востребован работодателем на рынке. Причем среди каналов и персонализированная цифровая наружная реклама с таргетингом до конкретного пользователя, и новейшие каналы таргетинга крупнейших ритейлеров.

Другая проблема: найти реальные датасеты и продукты, с которыми будут работать студенты. Никому неинтересно работать с фейковыми данными. Поэтому особенно ценным было привлечь в партнёры таких зубров как Platforma, Raiffeisen bank, X5 Dialog, Ozon, Эверест, Сбермаркетинг, МТС, Билайн, First Data и других. Студенты работают с реальными бизнес-задачами, и каждый такой проект “ложится” в их резюме как реально решённая задача.

Важный курс, который появился в 2021 году, — это “Дата-этика”. Сегодня происходит множество изменений вокруг отношения клиентов бизнеса к своим данным. Нужно понимать очень чётко, как строить data-driven маркетинг и управление продуктом так, чтобы не налететь на айсберг скандала вокруг этичности использования данных. Студенты учтут это в дизайне своего продукта и в стеке технологий.

Большая сложность программы, которую мы решаем сейчас, — это проработка создания и управления продуктами в B2B. Здесь значительно сложнее использовать многие методологии анализа боли потребителя, не хватает значимой статистики, а любые изменения продукта стоят дороже. Часть истории рассказываю я — про то, как мы делали Segmento и как сделали аж три пивота в своём продукте, и как принципиально отказались от идеи self-service и почему оказались правы.

Ландшафт технологий будет меняться быстро. А сплав умений в аналитике, маркетинге и продакт-менеджменте будет оставаться надёжным ядром необходимости менеджера в цифровом и традиционном бизнесе. Я искренне и от всей души верю в это.

2021 год. Я курирую магистратуру по управлению продуктом и маркетингом на основе данных. Я вижу несколько десятков студентов, которые каждый год будут выходить в рынок и менять его. Гештальт из 2017 года, кажется, удаётся закрыть и я рад этому.