«Подношу эксели и клепаю дашборды»: за что действительно должна отвечать команда аналитики
Рассказываю, как не похоронить свой дата-отдел под таблицами с кучей цифр.
Привет, меня зовут Дима Зборовский, я вице-президент по аналитике и эффективности платформы в СберМаркете (экс-Instamart). Три года назад я пришел сюда из Яндекс.Go — чтобы собрать дата-отдел.
Мне всегда хотелось, чтобы аналитика перестала быть сервисной функцией, которая просто обслуживает бизнес. Ни одна из компаний, где я работал или к которым присматривался, не делала свой дата-отдел фронт-офисом или полноправным бизнес-юнитом. Ребята отвечали за какие-то метрики, снабжали бизнес инсайтами, помогали проверять гипотезы, но конечные решения все равно принимали другие люди. Все лавры тоже доставались им.
Один топ-менеджер крупной почтовой IT-компании в личном разговоре вздохнул, грустно покачивая головой: «У нас, к сожалению, не отдел аналитики, а отдел статистики. Ребята умные, но не получается качественно вовлечь в развитие бизнеса».
Здесь важно сразу договориться о парадигме. Аналитик — не тот, кто просто владеет инструментами Python и SQL. А тот, кто может взять лидерство над какой-то проблемой или процессом, структурировать дерево решений, накидать гипотезы, собрать данные для подтверждения или опровержения, а потом еще и презентовать результат. Ну не круто ли? К сожалению, чаще всего аналитиков привлекают лишь на этапе подготовки данных. Это неправильно.
За что может отвечать команда аналитики
Когда команда аналитики в Instamart только создавалась, мы сразу обсудили с СЕО, что будем отвечать за бизнесовые показатели. Вплоть до ответственности перед советом директоров. В один момент мы даже стали называть вакансии как «Аналитик/PM».
Если нажать fast forward >> на 3 года, то сейчас наша команда Data&Growth, помимо стандартных вещей вроде DWH, BI и так далее, отвечает за:
- Прибыльность компании. Да, прямо за целый блок в бюджете. С нами Instamart впервые в истории фудтеха вышел на операционную прибыльность, после чего привлек самый крупный в своей жизни раунд инвестиций — впоследствии став частью экосистемы Сбера. Про это есть небольшое видео c ProductSense.
- Retention. Одна из важнейших метрик любой компании. Наш директор по аналитике Ришат возглавил кроссфункциональную команду из продактов, финансистов, маркетологов и других спецов, за год увеличил метрику в 2,5 раза.
- OKR. Да-да, это вообще не про аналитику (поэтому мы взяли более широкое название команды). Зато про использование самого главного преимущества аналитиков перед другими департаментами: на команде сходятся все информационные потоки. Аналитики всегда вертикально пронизывают всю оргструктуру, поэтому наш отдел — лучшее место для консолидации и лидирования таких кроссфункциональных проектов. Кто лучше аналитиков, которые видят самые мелкие детали каждой команды, может проверить и настроить цели всей компании на квартал?
- Персонализация. На уровне компании мы решили, что эту функцию надо строить снизу-вверх: от данных. Пока только начинаем этим заниматься.
- Проведение экспериментов. Чтобы передавать команде продукта уже проверенные и протестированные через MVP гипотезы, надо, чтобы кто-то проводил эксперименты и при этом не отбирал слишком много ресурсов от основного бэклога. Аналитики могут через Python и сторонние API за пару дней сделать маленький сервис, запустить эксперимент и собрать ценные данные, которые сэкономят огромное количество часов при проектировании и разработке готового продукта.
Как раскрыть потенциал Analytics/DS-команды
Лидировать важные куски бизнеса — круто. Но сервисность тоже никуда не уходит: важно поддерживать компанию аналитической инфраструктурой и распространять data-driven культуру. Дашборды действительно упрощают ежедневную жизнь, а чистота данных для бизнеса — та гигиена, без которой ничего не построить.
Что нужно дата-сайентистам, чтобы превратиться в ценный отдел:
- Обязательное подчинение напрямую СЕО. Цифры из каждого домена для лидера компании — один из самых ценных фидбек-каналов. Если функция подчиняется кому-то другому, то становится обычной сервисной единицей без намеков на великие дела.
- Брать лидерство в кроссфункциональных проектах, где нужно участие сразу нескольких отдельных департаментов. У себя внутри команды мы даже сделали новое направление BizOps, но об этом расскажем позже. Никто лучше вас не поможет компании в таких задачках.
Команда должна быть построена по типу гильдии. Со своим процессом планирования, кросс-ревью, опылением мудростью, обучением друг друга, общими правилами использования инфраструктуры, принципами и ценностями. Тут важен баланс. Команда не должна быть полностью централизована и иметь только одно окно для входящих запросов. Это убивает скорость: ребятам не удаётся наработать бизнес-экспертизу. Полностью децентрализовать тоже нельзя: без общего руководителя не будет консистентности в метриках и данных.
- Нужно спорить. Соглашаться всегда проще всего. Пусть аналитики будут тем критическим центром, в который СЕО и остальная команда приходят за альтернативным мнением.
Вместо того, чтобы ловить «рыбу» за других, стоит раздать всем «удочки». Чтобы дать себе время на развитие бизнеса и поиск точек роста, убедитесь, что хотя бы 80% аналитических вопросов люди из других отделов могут решить самостоятельно — через интерфейсы.
Правильное позиционирование. Аналитики — это проджект- и бизнес-лидеры, у которых, ко всему прочему, есть крутой технический инструментарий. Которые позволяют ребятам быть практически полностью автономными.
Мы не знаем, что будет через десять лет, но точно знаем, чего не будет — не будет меньше данных. Роль аналитиков растет каждый год. И очень быстро. Пришла пора менять порядки: дата-отдел может и должен стать основой любого бизнеса.
Данные люблю и уважаю, но подача и мироощущение функцией своей важности слегка завышены. Так каждое функц подразделение, пожалуй, о своей роли сможет обосновать, каждый непременно должен подчиняться СЕО. Я в своё время когда возглавлял внутренний аудит в далеко не последней бизнес-группе (супер независимый, подчищающийся прямо КА Совета директоров) тоже был уверен, что без нас и наших супер-инсайтов бизнес точно прибыль не получит, реализуются все риски, но они как-то умудрялись и сами справляться ; до сих пор «удивляюсь» как же они смогли? :))))
Сергей, спасибо за личный пример! Соглашусь в целом
Мой (не очень богатый) карьерный опыт показывает, что когда ребята, умеющие профессионально работать с данными, берут проекты, то эти проекты в среднем получаются всегда лучше, чем когда их ведут обычные "проджекты"
Колонкой хотел донести мысль, что как минимум не стоит списывать аналитиков со счетов при выборе лидера на бизнес-процесс какой-то. А как максимум - рассматривать в числе первых кандидатов на роль :)
А вообще, думаю, что в этом вопросе никогда не обходится без личных амбиций самого руководителя ;)
Так или иначе, каждый человек "из бизнеса" делает ту же самую аналитику, но обычно на базовом уровне или только в рамках своей зоны досягаемости — бейзлайн обычно справляется с основной массой задач, поэтому без аналитиков зачастую можно обойтись.
Я вице-президент своего компьютерного стола. Пришел сюда с кухни.
Дмитрий, спасибо за опыт, рад слышать что в индустрии есть команды, которые имеют больше веса внутри корпорации. Не думаете, что в итоге у вас сильное размытие команды произошло в направление продактов/дата инженеров? Так и не понял, DS те же самые инкубируются в бизнес-команды или работают в MFT с аналитиком-"бизнес-лидером" под крылом? В рабочей неделе ~40 часов, с трудом представляю себе универсалов, которые могли бы и в ведение проекта, и в стейкхолдер менеджмент, и данные подготовить, а еще тесты написать за одну неделю, при этом не проседая в качестве в одной из сфер.
Ришату привет ;)
Дима, спасибо за статью! Мне понравился пункт про "удочку", возможно тут как раз кроется секрет, как уйти от сервисной функции к бизнес-юниту. А подчинение непосредственно CEO, думаю, добавляет беспристрастности расчетам.