«В нулевых тот, кто умел пользоваться Яндекс метрикой и Google Analytics, считался крутым специалистом»

Head of SEO компании Instamart Игорь Маурат рассказал о том, кто такие маркетинговые аналитики сегодня и какими компетенциями они должны обладать.

Для эффективной работы компании и распределения бюджета, большинству отделов требуется поддержка аналитики, будь то бизнес-аналитика, финансовая, продуктовая, операционная или маркетинговая. Маркетинговая аналитика сегодня необходима для решения разных задач, поэтому компетенции специалиста должны быть в разы выше, чем даже несколько лет назад.

В начале нулевых специалист по маркетинговой аналитике занимался изучением рынка, конкурентов и best practices. Ближе к 2010-м появился отдельный класс веб-аналитиков, которые тогда были в дефиците. Тот, кто умел пользоваться Яндекс метрикой или Google Analytics, считался крутым специалистом в отрасли. Хотя многие не умели пользоваться даже этими системами, работодатели разбирались в теме еще меньше.

Даже сейчас в цифровых компаниях встречаются CMO, которые не умеют строить кастомные отчеты. Раньше такие компетенции могли котироваться, но сегодня этого недостаточно. Рынок до сих пор достаточно неразвит, многие компании только выходят в онлайн. Работы хватит всем и надолго. Но если говорить о передовых компаниях, нужно учитывать следующие факторы, чтобы быть востребованным аналитиком отделе маркетинга:

Каждый сотрудник компании работает на ее эффективность: действия и гипотезы должны приносить прибыль, сокращать издержки и уменьшать фрод. С приходом нового сотрудника эффективность функции и организации в целом должны вырасти, а жизнь босса – стать чуть проще. Чтобы научиться не грузить руководство лишними техническими подробностями и не усложнять им жизнь, полезно почитать книги по бизнесу и управлению. Это помогает понять, что творится в головах основателей компании или топ-менеджеров и с какими типами задач им приходится работать. Например, можно изучить книги Джима Коллинза, Тони Шея и Ричарда Брэнсона о вдохновляющих историях успеха миллиардных компаний, а также книги по переговорам.

Многие крутые компании решают задачи каменного века. Математики нужны не такому большому количеству организаций, как может показаться. Круто, когда у сотрудника за плечами математический ВУЗ, но для большинства задач будет достаточно 1-2 специализированных курса от Яндекса и 1-3 методички. Освоить можно за пару месяцев.

Нужно понимать, какие есть маркетинговые каналы и знать их особенности. Прежде всего потому, что нужно отслеживать эффективность этих каналов. Полезно иметь опыт их ручного ведения. Очень хороший вариант – пообщаться с несколькими специалистами по каналам и узнать о специфике от первого лица.

Большинству компаний достаточно отчетов Excel и презентаций PowerPoint. Но умение прикрутить данные к автоматическим отчетам через фреймворк или библиотеки Python, сильно поднимает уровень сотрудника.

Также полезно использовать в работе BI системы. Этот инструмент позволяет работать с тремя типами данных – данные, которые у нас есть и мы уже используем. Данные, которые нам точно нужны, но мы их еще не используем. И данные, о существовании которых мы пока не знаем.

BI системы с одной стороны дают дополнительное удобство в работе с данными, с другой стороны позволяют находить неочевидные зависимости и строить неожиданные гипотезы. Часто вполне полезные для бизнеса, увеличивающие прибыль, снижающие издержки, находящие дыры в процессах. То, за что бизнес с готовностью платит аналитику.

Иногда придется парсить чеки налоговой или сайты конкурентов и за этим занятием тебя не должны забанить. Полезно знать, как строится веб-страница, как найти нужный элемент в коде страницы, как вытащить результат исполнения какого-нибудь js скрипта, поковырявшись в теле ответа сервера.

Нужно уметь получать данные, перестраивать их и записывать в нужном формате. Для этого можно использовать любые языки. Из простых – Python. Он не единственный: чем выше уровень, тем проще будет жить. До уровня обработки данных и парсинга сайтов можно дойти за 2-3 месяца, если рядом есть опытный сварщик. Год ненавязчивого программирования выведет тебя на новый уровень, сделает лучше 95% маркетологов из любой крупной компании. Скорее всего, в отделе ты будешь самым крутым по технической части.

Не обязательно уметь подключаться самому ко всем сервисам, рекламным кабинетам и системам аналитики. Не помешает опыт подключения к нескольким. Но однозначно, что маркетинговый аналитик должен уметь корректно поставить тикет программисту: написать на понятном ему языке и объяснить задачу.

К каждому коллеге придется искать индивидуальный подход и способ мотивации. Не достаточно написать – “читай документацию”. Нужно понять мотивацию человека, чтобы он эффективно погрузился в твои задачи. При этом коммуникация должна быть максимально простой, короткой и емкой.

Нужно постоянно пушить коллег, чтобы задачи делались в должном качестве и в срок. Понимание того, где и как надавить, чтобы избежать долгой и ненужной переписки или пресечь негативное развитие событий в дальнейшем – навык, нужный всем специальностям. Аналитик здесь не исключение. Например, ты готовишь презентацию, делишься гипотезой, которая сократит расходы на 20%. Тебя никто не понимает, потому что за обилием таблиц и графиков непонятно, что ты хотел сказать. Или ты не учел, что нет подразделения, готового реализовать твое предложение. Потому что не учел мотивации ключевых игроков.

Часто бывает так, что нужно совсем не тебе, а твоему коллеге. Из него приходится клещами вытаскивать подробности задачи. Большинство нормальных людей отреагирует так: «если тебе не нужна твоя задача, то мне и подавно». Однако если посмотреть с точки зрения эффективности, всегда выгоднее помочь коллеге запустить его фичу, проверить гипотезу или найти дыру в бюджете. От этого выигрывают все.