Идеальный аналитик глазами CMO: что он должен делать и чего не должен

На конференции Go Analytics! 2018 ТОП-менеджеры известных компаний рассказали, чего они ждут от аналитика, за что его можно премировать или уволить, где найти хорошего специалиста и как удержать в компании.

Два месяца назад в Москве прошла пятая конференция по онлайн-аналитике для бизнеса Go Analytics! 2018, организованная OWOX и Adventum. На круглом столе CEO OWOX Владислав Флакс обсудил с ТОП-менеджерами крупных компаний, каким должен быть идеальный аналитик.

Мы решили, что эта беседа будет интересна аналитикам, которые ищут работу или подумывают о переходе на другое место, а также их руководителям. Поэтому записали самые интересные ответы и делимся ими в этой статье.

Вопрос интересный. Я вообще про это раньше не думал. Догадываюсь, что для консультанта и корпоративного аналитика ответы будут разными. На самом деле мы, аналитики в консалтинговом агентстве, ничего же не делаем. Просто много говорим, раздаем рекомендации — в общем, разоряемся, как сирены во мраке. А дальше уже владельцы бизнеса, продакт-менеджеры и другие сотрудники компании принимают решения. Работаем не мы.

Надо отметить, что грань между аналитиком и менеджером постепенно стирается. Каждый менеджер должен быть хорошим аналитиком, как минимум мы стараемся так воспитывать наших сотрудников. Нужна очень четкая связка между аналитиком с его рекомендациями и тем, кто принимает решения.

Аналитик должен нести ответственность за свои идеи и предложения, а ответственность проверяется только на практике, после их внедрения. Генерация рекомендаций, которые приносят пользу для бизнеса — вот основная задача аналитика.

Немного странный вопрос про границу. Мне кажется, никакой границы и не должно быть. Если аналитик действительно хорош, то он должен быть советником директора по маркетингу. Более того, он должен быть в правильном смысле неприятным, досаждать CMO, приходить и говорить: «Что вы тут делаете? Это нужно выключать. Вот здесь нужно исправлять продукт».

Круто, когда подобная критика конструктивная, когда аналитик не просто приносит проблемы, но и предлагает их решение. Если аналитик может принять на себя ответственность и выступить еще менеджером по внедрению какого-то проекта, то это тоже очень круто.

В теории задача аналитика — доставить все полные и корректные данные, необходимые для принятия решений. Принятие решений формально не относится к зоне ответственности аналитика. Это не хорошо и не плохо. Просто человека, который принимает решения, неправильно называть аналитиком. Это менеджер, ответственный за какое-то направление. Если же брать конкретных людей, то они вполне могут все совмещать.

Я присоединюсь к моим коллегам, но перефразирую. Кто такой хороший аналитик? Здесь как с клиентами: мы сидим и придумываем, что им нужно. Все забывают спросить об этом у самого клиента. На одном из собеседований (два года, кстати, у нас этот аналитик проработал) я задал последний вопрос: «Слушай, а что для тебя важно?». Он ответил: «Мне важно, чтобы мой руководитель достойно оценивал результат моего труда и внедрял его».

Потому что хороший аналитик — это не тот, кто цифры посчитает и отчет вам вовремя предоставит, а тот, кто принесет проблему и предложение, как эту проблему решить. На самом деле, аналитики ожидают, что мы будем ценить и применять результаты их работы, а не говорить: «Спасибо за отчет, давай дальше».

Я еще ни разу не увольнял аналитиков, слава богу, но нанимал их и премировал за результат определенной работы. Например, за внедрение системы. Мы внедряли OWOX BI, и у нас были определенные сроки. Как говорил Влад Флакс на предыдущей конференции, по срокам внедрения компании делятся на быстрые, медленные и Hoff. Так вот Hoff был вне границ, и аналитику была поставлена задача ускориться, чтобы Влад мог это сказать :)

У меня есть опыт и того и другого. Я увольнял человека за большое количество ошибок, за медленную работу. Что касается премирования, здесь главное — превзойти ожидания. Всегда есть ожидания по поводу объема, результата сделанной работы, инициативы человека. Здесь очень много частных случаев. Если мои ожидания превосходят, я стараюсь это оценить. Это касается всех сотрудников, не только аналитиков.

Да, случалось и первое, и второе. Стоит сказать, что на этой секции я скорее отстаиваю позицию аналитиков, потому что мой профессиональный опыт во многом связан с бизнес-аналитикой, веб-аналитикой, продуктовой аналитикой и много с чем еще.

В каких случаях я премировал аналитика? После того, как он анализировал что-то и говорил, что вот здесь узкое место, которое можно исправить таким-то образом. Потом брался за это и выступал менеджером по внедрению: протестировал, сделал и показал результат. В такие моменты аналитика точно можно повышать.

В каких случаях приходилось увольнять аналитиков? Очень часто аналитики бывают интровертами, и у них может случаться «горе от ума». Когда вроде бы понятная маленькая проблема и ее можно быстро решить, но человек пытается построить какую-то большую предиктивную модель. 5 вкладок в Excel, все они там с чем-то перекликаются, сверху давай еще модельку предиктивную добавим.

Ты пытаешься сказать, что выхлоп от этой работы не будет стоить потраченного времени, а аналитик пытается доказать, что эта моделька действительно важна. Приходится расстаться.

Я думаю, что аналитика, как и бизнес, должна быть эффективной. Имеет смысл закапываться в моделях, когда это приносит дополнительный эффект. А если можно решить аналитическую задачу более простым способом, то его и нужно выбирать.

В моем случае премирование однозначно связано с внедрением каких-то проектов. Именно законченное внедрение, от которого компания получает бенефиты. Такой revenue share с аналитиками получается. А что касается увольнений, то тут либо отсутствие активности и каких-то действий, которые решают проблемы, либо же неэффективное решение проблем.

Уволить не получилось, потому что человек сам догадался вовремя уйти, но хотел уволить из-за того, что он наделал ошибок, много дров наломал. Мы консалтинговая компания, наша задача — следить за тем, чтобы клиенты были довольны. Если от нас отказывается клиент, то кто-то за потерю контракта должен расплачиваться. В некоторых случаях это может быть аналитик.

Что касается премирования, то у нас оно зачастую привязано к фактическому объему работ. Если человек больше определенного времени посвятил общению с клиентами, помог нам продать, мы тоже готовы делиться. При этом я понимаю, что такая посуточная или почасовая оплата труда неидеальна. Если ту же самую работу можно выполнить за меньшее время, за полдня, а не за день, это будет гораздо ценнее для нашего клиента.

Хотелось бы придумать систему, в которой мы будем премировать людей за то, что они находят идеальное и в то же время простое решение вместо того, что требует пять недель на реализацию.

Раз уж зашел разговор о темпераментах: лучшие аналитики — это интроверты, мимикрирующие под экстравертов. Мы таких стараемся нанимать. По поводу увольнения аналитиков: к сожалению, такое было не раз. Лично увольнял человека, потому что он не дотягивал до нужного уровня. Не мог решить простые задачи, например, линейную регрессию посчитать правильно, анализ сделать. Понятно, что это была не одна ошибка, а несколько подряд. Пришлось расстаться.

Еще был случай — человек не прошел испытательный срок, потому что медленно работал, придумывал отговорки для руководителя, чтобы не выполнять свою работу.

Премировать нужно, на мой взгляд, за какие-то очень экстраординарные для аналитика вещи. Они получают зарплату за свой ум и аналитический талант. Работа аналитика — искать проблемы в бизнесе и решать их. Гораздо сложнее находиться на передовых продаж и устранять косяки, выходить на переговоры с поставщиками и покупателями. За это я премирую.

Людей премируют за внутренний дискомфорт, за способность выходить из зоны комфорта, требовать у партнеров то, чего они не хотят тебе давать.

Безусловно, все заслуживают справедливой оплаты труда. Но премия — это немного о другом. Например, я коммерческий директор. Мне приходится разруливать очень много интересных вещей, чтобы продажи не падали, чтобы компания росла. Непростые разговоры с людьми, очень напряженные разговоры… Это очень тяжело психологически.

Или, например, за что премируют сейлзов? Человек находится вне офиса большую часть времени, которое нельзя проконтролировать. Но его результаты легко проверить — продажи либо есть, либо нет. В таких случаях работает схема премирования.

Что касается аналитиков, тут нужны люди, которые любят решать сложные и интересные задачи. Я готов им платить только за это хорошую зарплату. Премию же можно выдавать за выслугу лет, за руководящие должности…

Задача всех аналитиков, по крайней мере у нас в Qlean — решать проблемы. Наши аналитики не просто кранчат числа и отчетики приносят. Они участвуют в продуктовых тестах, проводят А/B тесты, общаются с разработчиками, и конечно же от всех мы ожидаем какого-то результата, роста продуктовых метрик. Чтобы аналитик увидел, что вот этот процесс плох, вот здесь по воронке явная просадка, и сказал: «Давайте протестируем три варианта и выберем лучший». Такой работы я жду от всех бизнес-аналитиков.

Но бывают такие ситуации, когда бизнес-аналитик нашел решение и заделиверил результат, который превзошел ожидания. Большинство аналитиков на каком-то моменте уже отвалилось бы и сказало: «Все, я не знаю, что дальше делать. Это тот результат, который можно выжать».

Аналитик, о котором я говорю, упершись в стену, решил дожать, когда даже я готов был забить. У нас не хватало ресурсов поддержки, чтобы провести тест. Он сам нашел человека на аутсорсе, который провел этот ручной А/B тест. И в конце месяца мы получили офигенный результат. Круто, что дожали и круто, что чувак проявил инициативу. В такой ситуации аналитик заслуживает премию.

Очень хороший вопрос. Постоянно думаю, как разнообразить жизнь своим любимым аналитикам, чтобы им не было скучно. Радуюсь тем людям, которые говорят: «Костя, да я не хочу ничего нового делать, мне и так все нравится».

Во-первых, чем больше компания, тем легче менять предметную область. У моих аналитиков был недавно большой переход — я был маркетинговым директором, а стал коммерческим. Раньше было много анализа в маркетинге, а сейчас нужно учиться новым вещам. Поставщики появились, закупки и т.д.

Во-вторых, можно уходить в какие-то другие области. Аналитик — это лучший кандидат на то, чтобы внутри компании вырасти и пойти, например, в продакт-менеджмент, в проджект-менеджмент. Люди с аналитическим складом ума будут получать космические результаты.

Действительно, люди могут легко заскучать. Есть большая разница между аналитиком, работающим в корпорации, и аналитиком, работающим в агентстве. В первом случае можно участвовать в одном проекте с самого начала и довести его до конца, что очень приятно. В агентстве так глубоко погружаться обычно не получается. Да и платят нам в общем-то за небольшой участок работы, а потом прощаются с нами.

С другой стороны, вот это отсутствие глубины мы компенсируем широтой: самые разные клиенты, самые разные отрасли. Тут и издатели, и различные банки, и т.д. В исследовании отраслей по верхам можно найти свой кайф. Я тоже заметил, что есть аналитики, которым нравится делать одно и то же. Это как решение судоку. В общем хорошо, что аналитики разные и многие не теряют интерес к работе.

Внутри нашей компании есть очень разнообразные сферы, которые аналитики могут покрывать. Продажи, маркетинг, операции, например. Очень важно, чтобы аналитики чувствовали, что стоит за цифрами, с которыми они работают. Для этого полезно отправлять их в поля.

Мы предлагаем своим аналитикам поездить с курьером, поработать на складе, в колл-центре, чтобы понять, каково это — обработать сто звонков в день. Когда такое понимание есть, скуки не возникает. Особенно, если эти зоны анализа можно переключать между собой, давать задачи по операциям, маркетингу. Сами по себе эти сферы в крупной компании довольно большие и их сложно освоить. По сути, это задачи функциональных директоров: маркетингового, коммерческого и т.д.

Как уже было сказано, аналитик — хорошая почва для роста в функционального директора, и в KupiVIP такие примеры есть. В общем, у нас нет проблем с разнообразием предметной области.

Я не согласен, что в продуктовой компании аналитикам некуда расти. Мне кажется, наоборот. Мы продуктовая компания, и у нас бизнес-аналитики — это основная боевая единица, из которой мы куем кадры. За три года из бизнес-аналитиков у нас выросло три продакта, два руководителя операционных направлений и два руководителя вертикалей. Qlean быстро развивается, появляется много новых рабочих мест, и аналитики могут расти вместе с компанией.

Во-первых, я считаю, что лучший способ развития — работа. Это касается вообще всех сотрудников. Нет получению теоретических знаний — все должно проходить через потребность и практику. Во-вторых, не знаю, повезло мне или нет, но я не встречал аналитиков, которые уперлись в какой-то потолок, особенно в Ecommerce.

Вариантов, что узнавать, куда расти, каким потребностям отвечать, просто бесконечно. Начиная от анализа данных, заканчивая программированием. Visual Basic, Python или искусственный интеллект — это все работа с данными. Один человек не может знать все, поэтому я не понимаю, как можно упереться в потолок именно по знаниям. А моя задача — постоянно человека драйвить, чтобы он делал работу уровнем выше.

Для борьбы со скукой есть два решения. Ребята, вы же аналитики! Автоматизируйте рутину и занимайтесь более интересными вещами, изучайте новое. Либо нужно брать людей на вырост, которым можно передать наскучившие задачи, а самому заниматься более прогрессивными вещами.

В динамично растущей компании аналитику всегда есть чем заняться и только приветствуется, когда человек приходит и говорит, например: «Я бы хотел покопаться в системе аналитики телефонии, посмотреть, как это можно притянуть к трафику на сайт и покупкам».

Не стоит забывать, что кроме веб-аналитиков есть еще бизнес-аналитики. В Hoff бизнес-аналитики, приходя на один маленький проект, вырастали до руководителя отдела аналитики. А совсем скоро у нас руководитель бизнес-аналитики возглавит отдел внедрения бизнес-приложений. В целом люди растут за три-четыре года. Всегда освобождаются новые места для умных и динамичных ребят.

У нас была история с аналитиком, который очень хотел расти не только в задачах, но и в деньгах. Это всегда сложно: ты смотришь на уровень сотрудника, а он может не отвечать текущим задачам компании. Мы предложили человеку несколько вариантов. Он выбрал прохождение полугодового обучения за счет компании. Этот курс позволил аналитику освоить машинное обучение. Он вырос как специалист и дал дополнительную ценность компании, хотя мы могли бы просто повысить зарплату.

Такие истории тоже работают и они, на самом деле, лучше простой мотивации: сделай это — получи три рубля. С обучением, с какими-то новыми фишками намного интереснее.

Можно я добавлю? У меня всегда вызывают большое подозрение люди, у которых мотивация — получить знания ради знаний. Которые ходят на все курсы, на все конференции, все семинары. Я стараюсь таких не брать, а в крайнем случае поскорее расстаться. У них другая мотивация, она не поможет компании. Они могут закопаться в данных, не понимая, какой результат от них ждут.

Я не знаю всех причин, это вопрос скорее к нашему руководителю аналитиков, но могу поделиться тем, что лично я не приемлю. Понятно, что есть базовые вещи, которые должен знать аналитик, но одна вещь вызывает большое отторжение еще со школьных времен. У меня уже был какой-то опыт участия в олимпиадах по физике и математике, когда нас собрали на олимпиаду по химии. Решили, что физики и математики смогут и по химии что-то сообразить.

В конце предварительного отбора нас осталось пятеро человек, которые не могли решить задачу и вычислить вес молекулы. Оказалось, что все оставшиеся были олимпиадниками по физике, и у всех была одна и та же проблема: если посчитать вес молекулы согласно данным, которые легко ложились на формулу, то он получался 35 килограмм. У физиков это вызывало глубокое отторжение. Они продолжали искать ошибку в своем решении.

Я встречал достаточно интересных, способных к аналитике ребят, у которых ROI был несколько миллионов или CPA в отчете — 0,00000344562. Не обязательно владеть нейронными сетями, нужно просто проверить то, что ты получил, на какой-то здравый смысл. Если внутри человека не проходит проверка на здравый смысл, страшно зависеть в качестве бизнеса от таких аналитиков. Наверное, это основное.

Да, на рынке есть кадровый голод. Мы прошли эту историю — три месяца искали аналитика. Как мы это делали? Классическим путем: HR-департамент размещает наши вакансии на HeadHunter, и мы начинаем пылесосить группы в Facebook, Вконтакте, еще где-то, пытаемся привлечь людей.

Если честно, когда ищешь, например, менеджера по контекстной рекламе, то количество резюме и поток соискателей раза в три больше. Тот рынок он тоже голодный с точки зрения денег и пожеланий, но он более насыщен людьми. Видимо, аналитиков очень мало, либо они не заинтересованы в смене работы.

Мы классическим путем собираем тех, кто в поиске, тех, кого нам рекомендуют, немножечко хантим людей из других компаний — крадем по-дружески. Мекка… не знаю, ну вот здесь мекка, наверное. Если кто-то хочет работать в Hoff, напишите мне в Facebook.

Кадровый голод безусловно есть. Иногда, когда мне озвучивают запросы, я жалею, что сам не аналитик. Подумываю вернуться к этому. А если серьезно, нужно смотреть много-много резюме и брать людей на вырост. Сейчас у нас работают два аналитика: один по знакомству, другого вырастили.

Да, кадровый голод есть. Это касается любого нормального специалиста. Можно и дизайнера, и продакт-менеджера, и разработчика искать многие месяцы. Как мы решаем эту проблему? Берем много аналитиков на вырост либо сразу после выпуска из института, либо студентов последних курсов.

Мы и сейчас не прекращаем поиск аналитиков, потому что голод. Лучше возьмем два-три человека с запасом — я точно знаю, что через три-шесть месяцев у нас появится место, куда их пристроить. На рынке хорошие аналитики сидят хорошо, но таких мы тоже ищем, общаемся, спрашиваем по знакомым, не засиделся ли кто крутой на одном месте.

По-моему, кадровый голод возникает из-за темперамента аналитиков. Мы уже говорили, что аналитики по сути своей интроверты, в отличие от сейлзов, которые могут обновлять HeadHunter раз в час и смотреть новые вакансии. Аналитики себя так не ведут.

Кадровый голод нужно решать другими, нестандартными способами. Лайфхак №1 — это, безусловно, работа с ВУЗами. Лайфхак №2 — это проведение хакатонов по решению разных аналитических задач, которые будут привлекать аналитиков, не любящих просматривать вакансии на hh.ru. Аналогичная история с программистами.

В Лондоне та же фигня. У нас, кстати, уже есть один русский специалист. Поэтому, если есть желание поехать в Лондон, вы не стесняйтесь, подходите — это работает. Большим компаниям нужны хорошие специалисты. Они готовы заливать этот свой пожар деньгами. Хорошо, что есть и специальные университетские курсы, и какие-то короткие образовательные программы.

Мы столкнулись с тем, что развивать совсем молодых аналитиков в агентстве тяжело. В каких-то вещах, вроде SEO, развивать достаточно легко, а вот в аналитике… Нужно больше все-таки и аналитического опыта и понимания бизнеса. Поэтому чаще нам приходится переманивать аналитиков у кого-то еще после того, как они набьют себе шишек и с бизнесом познакомятся.

Люди, которые нам интересны, обычно имеют математическое образование, успевают поработать пару лет в разных компаниях. Мы находим правильных людей на хакатонах, разных кэмпах программистских, конференциях, на своих мероприятиях. Пытаемся быть лидерами мнений.

Любимый руководитель в начале моей карьеры говорил: «Костя, самый ограниченный ресурс — это красивые женщины. Они всем нравятся, но на всех мужчин их не хватит». Кадровый голод есть во всех специальностях, если хочешь найти отличного специалиста. Если ты сам аналитик, то на собеседовании очень просто понять, хороший перед тобой аналитик или нет. Это осложняет поиск.

Для примера, в OZON сейчас открыто пять позиций бизнес-аналитиков: в маркетинге три и в коммерции две. Я лично просматриваю финальных кандидатов и просто не могу взять на работу человека слабее, чем команда. Поэтому процесс затягивается.

Где искать людей? У нас очень разнообразная команда — редко можно встретить двух человек из одного университета. При этом есть ВУЗы, где концентрация аналитиков достаточно плотная. Я сам закончил МФТИ, физтех. Как говорил Влад, физики правильно соображают, что очень полезно для аналитиков. Поэтому физтехи — это прекрасный источник junior-аналитиков, которых потом можно воспитывать внутри компании.

Сколково набирает хороший оборот по Data Science. Очень хорошая динамика с обработкой больших данных. Школа анализа данных у Яндекса, например. То есть мест, где искать людей, достаточно. Вопрос в том, как это креативно сделать: хакатоны, ивенты, через знакомых. Вот на этой конференции я нахожусь в первую очередь для того, чтобы люди в зале узнали, как круто быть аналитиком в OZON.

Надо нанять человека, который сможет стать ментором, либо стать ментором самому. Аналитики любят компанию, им интересно друг с другом. Должна быть какая-то мафия аналитиков либо человек, на которого они будут смотреть с восхищением, развиваться и решать более интересные задачи. Без этого очень тяжело удержать людей — они разбегутся.

Согласен, вряд ли что-то получится без ментора и крутого чувака, который будет выстраивать саму функцию аналитики, внедрять правильную аналитическую культуру в компанию. Конечно, есть исключения и self-made ребята, которые развиваются, читают, общаются. Да, они могут вырасти, но это будет сложнее.

Несколько странно для компании искать на позицию, которая требует большого опыта и практики, junior-аналитика. Наверное, это не совсем правильно. Начинающему аналитику проще пойти в компанию, где можно этот опыт получить. Есть люди, которые очень быстро все схватывают, но должна быть какая-то минимальная практика, чтобы можно было расти дальше.

Тут я склонен не согласиться — на Coursera полно информации для человека, которые хочет прокачать навыки работы с данными.

Я имею в виду, что стоит пройти курсы, всю теорию, потом где-то потренироваться на кошечках, набить шишек, понять, как вообще это все работает, а потом уже идти к нам.

За хорошего аналитика мы готовы заплатить столько, сколько он попросит. Но он должен быть действительно хорошим.

Потому что хороший аналитик не попросит неадекватно много, иначе он плохой аналитик.

Нанять сильного сотрудника, особенно аналитика — это как влюбиться. Ты просто понимаешь, что это он. Как опознать хорошего аналитика на собеседовании? Аналитик это тот, кто решает проблемы. Если человек любит решать проблемы, это видно.

Ты даешь задачку — он решает. Говоришь: «Хочешь подсказку?». Отвечает: «Нет, я сам решу». И решает. Вот это самое главное — умение и любовь решать задачи. Аналитик должен быть любопытным, вгрызаться в данные, чтобы найти там что-то интересное, понять что-то новое, подпитать свое любопытство и сделать его еще больше. Именно такие люди достигают самых больших успехов в аналитике.

С последней репликой Константина мы в OWOX BI полностью согласны. А что вы думаете по этому поводу? Чего вы ожидаете от работодателя, если вы аналитик? Каким требованиям должны соответствовать ваши будущие аналитики, если вы руководитель? Поделитесь своими мыслями в комментариях.