«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.

Игорь Маурат, Head of SEO компании Instamart 

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.

Личный опыт:

В начале нулевых в компании, где я работал, парень в отделе маркетинга умел строить кастомные отчеты в Google Analytics. Он хотел занимать должность web-аналитика, для этого получал сертификаты от Google. Он не понимал, что пока не начнет выдвигать гипотезы о повышении прибыли и уменьшении отказов или хотя бы не презентует динамику ключевых показателей маркетинга и не найдет ботский трафик – он так и останется парнем, который умеет делать кастомные отчеты. Но в то время его компетенций хватало, чтобы держаться на плаву.

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:

Психология бизнеса

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.

Математическая база

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.

Знание маркетинговых каналов

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.

Системы визуализации

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.

Знание web технологий

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.

Основы программирования для обработки данных и SQL

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.

Основы программирования для подключения по API к различным сервисам

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.

Умение коммуницировать

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.

Главное, о чем нужно помнить: каждый сотрудник в команде должен «вкладываться» в бизнес, делать его более эффективным. Для этого нужно постоянно развивать свои компетенции и следить за отраслью. Инвестиции в профессиональные навыки всегда оправданы как для компании, так и для самих работников. Развивая себя и своих сотрудников, мы строим общество профессионалов, которые не только делают успешной отдельную компанию, но и выводят рынок на другой уровень.

0
15 комментариев
Написать комментарий...
Никита Антонов

Учитывая, что Метрику открыли в апреле 2009, так себе заголовок про нулевые.

Ответить
Развернуть ветку
Rainbow Spike

умение обкласть в одной фразе - очень редкий талант :)

Ответить
Развернуть ветку
Richard Daniel

как обычно, взгляд руководства на работника "все-в-одном". И программер для написания парсера, и дашборбы с маркетинговми kpi выведи, и управлять умей и знай бизнес процессы и api подключай и только черта в ступе не делай. Если речь про маркетолога аналитика, то у него другие задачи в правильно построенных процессах

Время универсалов ушло, сейчас как правильно заметили, каждый пару курсов может пройти и уже писать на питоне интеграции. Не преимущество. Нужны будут узкие специалисты

Ответить
Развернуть ветку
Дмитрий Власкин

Согласен. пока пишешь парсер или коннектор к какому-то апи - упала конверсия, конкуренты сделали акцию и переманивают клиентов, на рынке изменился тренд и тд.. За этим и должен ежедневно следить маркетолог-аналитик, а для всего остального есть другие специалисты.

Ответить
Развернуть ветку
Игорь Иванов

"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."
Я бы рекомендовал маркетологу поработать в прямых продажах, чтобы лучше узнать своих клиентов. Но я старый маразматик, отставший от жизни. Половину слов в статье не знаю. Поэтому на моё мнение внимания обращать не надо.

Ответить
Развернуть ветку
Дмитрий Дарт

Я маркетолог, есть опыт в прямых продажах и в программировании. Могу сказать точно сейчас от опыта программирования пользы больше чем от опыта прямых продаж. К тому же здесь речь идёт про маркетолога-аналитика, а они вообще работают с данными и редко вылазят на передний край к клиентам.

Ответить
Развернуть ветку
Игорь Иванов

У меня вопрос. Когда к аналитику сделали приставку маркетолог. Его зарплата стала больше или меньше?

Ответить
Развернуть ветку
Ivan Andreev

Не изменилась(

Ответить
Развернуть ветку
Седых Дмитрий

Может быть я просто понимаю должность маркетолога-аналитика как-то по другому, но в описанной информации не увидел маркетинга, только аналитику.
"Маркетинговая" (а маркетинговая ли?) информация представляется только источником данных, которые аналитику, собственно, и нужно проанализировать.

Ниже оглавление статьи:
Психология бизнеса
Математическая база
Системы визуализации
Знание web технологий
Основы программирования для обработки данных и SQL
Основы программирования для подключения по API к различным сервисам
Умение коммуницировать

Дайте этому человеку бизнес-идею и ему не нужен работодатель.

Ответить
Развернуть ветку
Oleg Dergilev

Спасибо. Ушел учить Python)))

По сабжу, где бы взять фичу, чтобы прикручивать к компании топа, которые понимает что такое гипотеза, что косты надо снижать всегда и маркетинг это не "а давайте смс-рассылку сделаем!".
А то ведь в жизни они сильно далеки от всего этого, а предложение чего-то вызывает недоуменное "ну..делай, наверное, че...". Мотивация? Да нет давно ее у топа, он племянник собственника, вообще на повара учился.

Ответить
Развернуть ветку
Бяка Пакостная

Или сын...жиза-жиза.

Ответить
Развернуть ветку
Иван Гуляев

Питон - тема, автоматизировал ряд рутинных процессов) Только есть шанс уйти дальше в айти)

Из BI я бы отметил Tableau или Grafana.

Ответить
Развернуть ветку
Платон Щукин

«Четкий» медиаплан — «Четкая» статья

Ответить
Развернуть ветку
Steve Evets
Иногда придется парсить чеки налоговой

о-па, вот про это подробнее можно?)
Т.е. данные от ОФД по конкурентам можно использовать в маркетинге?.. вы об этом?

Ответить
Развернуть ветку
Nikolay Vavilov

А кто основные клиенты то, кому весь этот арсенал нужен?

Ответить
Развернуть ветку
12 комментариев
Раскрывать всегда