Типичные проблемы при внедрении аналитики в компании
В изменчивой среде компании хотят получать от аналитиков быстрые ответы на вопросы, сразу же проверять гипотезы ⟶ как можно скорее получать прибыль от решений. Но чтобы качественно использовать возможности аналитики, мало нанять аналитика и купить инструмент.
Илья Чухляев, руководитель OWOX BI в России, рассказал Нетологии, что мешает бизнесу получать преимущества от аналитики в полной мере.
Ответы на вопросы бизнеса находятся в разных источниках
Проблема. Чем более комплексный вопрос хочет задать бизнес-пользователь к данным, тем больше вероятность, что для ответа понадобится аналитик, который объединит эти данные из разных источников.
К примеру, маркетингу нужно ответить на вопрос: «Как инвестиции в рекламные каналы повышают выручку в интернет-магазине и в офлайн-точках?». Чтобы ответить на этот вопрос, важно не только объединить эти данные в один отчёт, но и рассчитать объективную атрибуцию. Если этого не сделать, то отключение рекламной кампании, которая расширяет верхнюю часть воронки и создаёт спрос, приведёт к увеличению стоимости контакта с других каналов в будущем.
Решение. Полноценная, сквозная аналитика включает в себя работу с несвязанными данными и корректную их атрибуцию.
Бизнес и аналитики мыслят разными категориями
Проблема. Бизнес мыслит объектами, а аналитики — метриками.
Бизнес интересует, за счёт чего, например, увеличились продажи на маркетплейсах или как охватная кампания увеличила продажи в мобильном приложении. Бизнес хочет взаимодействовать с данными на уровне объектов: продажи, кампании, канал дистрибуции.
Аналитические метрики в отчётах: переходы по ссылке, просмотры страниц и другие — бизнесу непонятны. «Сколько денег мне приносят просмотры страниц?», «Какое количество посетителей поможет сократить расходы?».
Нередко случается такая ситуация: маркетолог говорит аналитику, какие ему нужны данные. Аналитик строит отчёт. Маркетолог спрашивает, как ему сделать вывод о том, почему упала выручка. Аналитик отвечает, что ему не ставили такой задачи. В итоге получается несколько кругов взаимодействия, что негативно влияет на скорость принятия решений, качество этих решений, продуктивность отделов.
Решение:
Поясним некоторые моменты на слайде.
Под созданием контекстного поля подразумевается формирование для аналитика чёткого понимания, к чему идёт (цель) и чем управляет (может изменить) бизнес-пользователь.
«Космолёт» — весьма объёмная «хотелка» бизнеса, которая не имеет ничего общего со стадией развития проекта или аналитики. Например, бизнес говорит, что ему нужно построить алгоритмы предсказания повторных покупок, а в аналитике не внедрён признак пользователя.
Мало аналитиков-консультантов
Проблема. Ценность аналитика, который просто собирает данные и делает отчёты, снижается, — с внедрением сквозной аналитики данные будут объединяться автоматически. Системы сквозной аналитики, как и любые системы решений для сбора данных, становится проще и дешевле настраивать даже не специалистам. При этом не стоит поддаваться ложному ощущению, что бизнес-пользователи смогут сами выгружать отчёты, — до этого ещё далеко.
Обычно сделать из технического аналитика (того, кто делает отчёты) аналитика-консультанта (кто даёт рекомендации) не получается. Это разные специалисты.
Технические аналитики часто не имеют навыков, которые нужны аналитикам-консультантам.
Решение. Нанимать правильных людей и команды под задачи.
Аналитикам-консультантам требуются такие софт-скиллы, как:
- Сторителлинг данных. Умение убедить и отстоять позицию «делаем как надо, а как не надо — не делаем».
- Знание контекста. Умение продать продукт клиенту и понять почему (не) купили.
- Дизайн принятия решений. Понимать, как принимает решение бизнес-пользователь, какие вопросы он может задать и почему, — навык самопроверки отчётов.
- Предлагать масштабируемые решения. И изучать, как они работают или почему не работают.
- Коммуникационные и презентационные навыки.
Резюмируем
Сквозная аналитика позволяет оценить вклад маркетинговых усилий в рост клиентской базы, эффективность бизнеса и получении прибыли. А это больше, чем просто получить отчёт.
В глазах бизнеса аналитики натренированы делать отчёты и отвечать на поставленные вопросы. Поэтому их часто воспринимают только как голосовой интерфейс к данным.
Востребованный аналитик — аналитик-консультант, который умеет делать выводы и давать рекомендации, в каком направлении двигаться бизнесу для повышения прибыли. Говорить с бизнесом на одном языке.
максимально воды налито. Всю суть статьи можно свести к фразу "делайте хорошо, а плохо не делайте".