Интервью с аналитиком — Денис Соболев, Product Manager, Head of B2B analytics Skyeng

В чём заключается работа аналитика? Какие качества нужны, чтобы успешно работать в этой сфере? Какие плюсы и минусы существуют в этой профессии? Сегодня в рубрике #АналитикОтвечает — Денис Соболев, Product Manager, Head of B2B analytics Skyeng, спикер курса ProductStar «Профессия: Аналитик». Приятного чтения! :)

Не могу сказать, что моя история будет оригинальной. Поскольку я закончил физико-математический институт, у меня встал вопрос: «Куда пойти работать?». Понимая, что у меня есть хорошая математическая база, а также учитывая, что 50% технарей идёт работать аналитиками, я выбрал этот же путь. Ну и конечно, мне это нравилось.

Аналитик — это, в первую очередь, исследователь. Его задача — искать ответы на вопросы. Это можно делать разными способами. Можно и нужно общаться с людьми, смотреть на количественные показатели и, в итоге, строить максимально объективную картинку мира.

Если переходить от лирики к реальности, то можно выделить несколько фаз работы аналитика:

Я думаю, здесь тоже нужно выделить два пункта:

Сегодня, на самом деле, во всем мире люди поняли, что самое ценное это информация. Информация о нас с вами, о пользователях, о наших привычках, что мы любим, что мы покупаем. Эти знания выходят на самый первый уровень. В результате, в России всё больше компаний начинают применять подходы data-driven и data-informed, когда решения принимаются на основе данных.

Во-первых, к сожалению, не все люди умеют принимать решения на основе данных, они просто не понимают, как это делать. А во-вторых, эти данные нужно еще достать, обработать, агрегировать и визуализировать, чтобы было проще принимать решения. Аналитик как раз является ключевым звеном в этой цепочке, когда есть проблема и нужно принять правильное решение. Это достаточно большая ответственность. Необходимо максимально быстро найти эти данные и даже дать рекомендации для бизнеса.

Из плюсов я могу выделить:

Из минусов я бы выделил то, что аналитик не всегда может влиять на итоговое решение. Нужно понимать, что аналитик дает рекомендации, но результатом управляет либо менеджер по продукту, либо руководитель. Здесь у него может быть свое мнение на этот вопрос, или же ваша рекомендация, по ряду обстоятельств, может уйти в никуда. Такое тоже бывает, нужно быть к этому готовым. Тут нужно всегда понимать, почему это произошло.

Я думаю, тут нужно сделать оговорку, что если у вас есть хорошие 11 классов школы, то, наверное, в 60-70% задач этого будет более чем достаточно. Даже если брать знания высшей математики, статистики, то, чтобы решать большую часть задач, вам нужны только основы.

Супер полезный ресурс. Там просто тонны информации. Постоянно делятся полезными ссылками, исследованиями. Всем рекомендую.

Также порекомендую вам две книги:

Вам нужно формировать так называемое бизнес-мышление. Вам нужно знать, что важно для бизнеса, а что — не очень.

Её обычно рекомендуют продактам. В ней приводятся лучшие практики, как делать кастдевы пользователей. И для аналитика это тоже супер важно, потому что вы будете очень много общаться с заказчиками, а они и есть те самые пользователи, с которых нужно правильно снимать потребности и понимать, что им действительно нужно. Ну и вообще, важной чертой аналитика является умение задавать много правильных вопросов.

Если вы только начинаете свой путь, то просто зайдите посмотреть, какие отчеты есть на этом портале. Это портал всемирной статистики, там очень много интересного. Например, какую долю занимает мобильный трафик, а какую — десктопный. Просто посмотрите, как профессионалы визуализируют данные, и какие они могут давать там рекомендации.

Нужно понимать, что аналитика не достигает, скажем, 100%. У вас всегда будут какие-то погрешности.

У меня, когда я только начинал работать, был такой случай: я целую неделю убил на то, чтобы понять к какой таблице мне нужно обращаться, чтобы собрать определенную информацию, а этих таблиц всего было три. Как я их только ни крутил, какие я только запросы ни переписывал, у меня нигде не сходились данные. Тогда я просто сходил в бухгалтерию и выяснил, какая погрешность является допустимой, и принял решение. Поэтому помните про это.

Нужно просто выбирать максимально надежные источники и не тратить кучу времени на выяснение всех деталей, скорее всего вы их всё равно не выясните.

Ох, это достаточно сложный вопрос, потому что в первую очередь на собеседованиях, конечно, смотрят на опыт и понимают, какие задачи может решить человек. Но, когда я брал людей без опыта, я обращал внимание на:

Обычно тестовое — это какой-нибудь Google Doc, в котором нужно продемонстрировать свои знания формул, и это здорово, если вы сами сможете зашарить парочку формул и отразить их в тестовом. Скажем, если вы не будете использовать самые простые функции, то это будет плюсом.

Рекомендую погуглить, чем занимается компания, и даже подготовить парочку вопросов, связанных с цифрами. Это всегда приветствуется, потому что сразу видно, что человек интересуется.

Я верю, что аналитика — это одна из профессий будущего. И чем дальше, тем больше эти ребята будут востребованы, потому что, как мы уже говорили, мир охотится за данными, и все больше и больше компаний будет строить аналитику у себя и учиться работать с ней. Ну и конечно, это очень интересная профессия. Если вам нравится быть исследователем, то аналитика — это очень хорошая возможность реализовать свои желания.

Мне кажется, что на этом курсе собрались очень крутые спикеры. Я даже сам хочу посмотреть целый ряд лекций. Это круто, когда с вами могут поделиться реальным опытом, практическими кейсами, и на своих лекциях я как раз постарался это сделать. Поэтому всем рекомендую курс ProductStar.