«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.

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.

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:

1. 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.
2. 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.
   

3. 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.

4. Нужно спорить. Соглашаться всегда проще всего. Пусть аналитики будут тем критическим центром, в который СЕО и остальная команда приходят за альтернативным мнением.

5. 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.

6. 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.