14 ошибок в аналитике контекстной рекламы

Начиная путь в маркетинге, многие считают, что это гуманитарная, творческая сфера. Но в click.ru уверены: успех продвижения зависит от подсчета статистики, отслеживания результатов и прогнозов. Поэтому крайне важно держать информацию в порядке и по максимуму ее анализировать. Но, к сожалению, именно данные – самый малоиспользуемый актив по мнению маркетологов. В этой статье специалисты click.ru расскажут о частых ошибках в сборе и анализе рекламной статистики.

1. Данные компании – это куча ссылок и сервисов

2. Невозможно легко ввести в курс дела нового сотрудника

3. Видна только общая картина

4. Для рутинных задач требуется отдельный сотрудник

5. Высокие затраты на обслуживание

6. Не получается предсказывать тенденции

7. Данные сложно интегрировать между собой

8. Чтобы показать красивый отчет клиенту, нужны «танцы с бубном»

9. Нет уверенности в защите от взлома и ботов

Данные компании – это куча ссылок и сервисов

Как быстро вы сможете найти отчеты по рекламе в конкретном сервисе за конкретный месяц? А где прочитать статистику за позапрошлый год? Если ответы на эти вопросы вызывают затруднение – скорее всего, в данных просто беспорядок. Это распространенная проблема: только 8% компаний хранят все свои данные в одном месте. Единая система хранения поможет обеспечить координацию и согласованность между отделами. Форма может отличаться, но хорошее хранилище должно:

• открываться удобно с разных устройств;
• быть хорошо защищено;
• иметь систему поиска и структуру.

Офлайн семинары по интернет-маркетингу в Москве

CyberMarketing запускает новый сезон бесплатных офлайн семинаров. Ждем всех, кто уже продает или только собирается настроить продажи из интернета.

Узнаете, как продвинуть сайт в Яндексе и Google, получить продажи из ВКонтакте и Яндекс Директа, выйти в топ маркетплейсов. Пообщаетесь со спикером и обсудите, как эффективно рекламировать свой бизнес.

Встречаемся в офисе PromoPult: м. Сходненская, ул. Свободы, д. 50 с.2.

Невозможно легко ввести в курс дела нового сотрудника

Это продолжение проблемы из предыдущего пункта. Если для того, чтобы новый человек начал работу, ему приходится лазать по разным гугл-дискам, выспрашивать миллион паролей у разных отделов или действовать вслепую – это верный признак, что пора что-то менять.

Видна только общая картина

Персонализация является ключом к эффективному маркетингу и привлечению клиентов. Если система данных не позволяет проводить детальную сегментацию и настраивать коммуникацию с каждой группой пользователей отдельно, то компания упускает возможности: 71% людей предпочитают бренды с персонализированным подходом.

Для рутинных задач требуется отдельный сотрудник

Даже директора и менеджеры отдела маркетинга могут автоматизировать 10–15% задач, если будут использовать технологии в работе. Что уж говорить про рутинные действия, до 80% давно подвластны современным сервисам. Если для того, чтобы данные по маркетингу были в порядке, нужен отдельный специалист или несколько – возможно, это повод пересмотреть систему.

Высокие затраты на обслуживание

В организации данных есть скрытая выгода: прибыль может возрасти в 2 раза, если компания использует в работе даже простую CRM. Но только не тогда, когда вы переплачиваете за несколько сервисов, которые дублируют друг друга. Современные решения предлагают экономичные альтернативы, реферальные программы и полноценные экосистемы.

Часто они позволяют пользоваться разными сервисами в рамках одной подписки и получать бонусы. Например, в нашем маркетплейсе можно подключать CRM-системы, сервисы для аналитики и коллтрекинга, подбора ключевых слов и рассылок, платформы для связи с клиентами, конструкторы сайтов и многое другое (даже зарубежные приложения) и оплачивать их бонусами, полученными за ведение рекламы через click.ru.

Не получается предсказывать тенденции

Предвидение будущих тенденций и поведения потребителей необходимо для того, чтобы опережать конкурентов. Если в системе данных отсутствуют возможности прогнозирования, вы не сможете внедрять инновации и вовремя реагировать на изменения. В случае, если предположения все время не подтверждаются, важно убедиться, что данные анализируются и собираются корректно.

При этом нужно не только анализировать свою работу, но и следить за рынком. Например, знать, где дешевле клики прямо сейчас, какая конверсия будет по вашей сфере на конкретной рекламной системе. Для мониторинга ситуации и коррекции стратегии также существуют специальные сервисы. В click.ru это «Пульс», который позволяет наблюдать за глобальными изменениями ключевых показателей рекламы и популярностью использования инструментария рекламных систем.

Данные сложно интегрировать между собой

Каждая платформа может предоставлять информацию в своем формате. Это требует дополнительной работы по преобразованию данных в общий формат для использования в маркетинговых кампаниях. Пример: ВКонтакте предоставляет статистику в формате JSON, а Google Ads – в CSV. Для анализа и использования этих данных вместе необходимо преобразовать их в единый формат.

Если это приходится делать вручную, то стоит задуматься об использовании сервисов, которые выдают сводную статистику по разным площадкам.

Чтобы показать красивый отчет клиенту, нужны «танцы с бубном»

Если нужно заходить в Power Point, Google Docs или Figma, чтобы отправить заказчику или инвестору статистику – пора что-то менять. Современные сервисы для бизнеса позволяют оформлять данные в дашборды с инфографикой в пару кликов.

Вот пример страницы отчета, который автоматически формирует click.ru исходя из данных в кабинете. Динамика, цифры, инфографика:

Нет уверенности в защите от взлома и ботов

Защищенность данных – не только вопрос конфиденциальности. Сливы информации о пользователях, скликивание, атаки ботов могут напрямую влиять на эффективность рекламы. Такие вещи нужно вовремя отслеживать и устранять.

Защищаться от кибератак вручную невозможно: нужно отслеживать большие массивы данных в режиме реального времени. Но современные сервисы умеют автоматически определять подозрительную активность, блокировать доступ ботам и роботам и фильтровать трафик.

Реклама недостаточно эффективна

Конечно, у этого бывает много причин. Но одна из них – недостаток данных и неправильная их интерпретация. Если вы четко знаете, как ведет себя ваша аудитория, понимаете портрет и видите, на каких этапах воронки «сливаются» лиды и бюджеты, вы сможете это исправить. Маркетинг, основанный на данных, доказано повышает конверсию и привлекает клиентов.

«Данные» в маркетинге – это широкий диапазон сведений: аналитика поведения пользователей, результаты рекламы, финансовые показатели, статистика сайта и соцсетей и многое другое. Когда такие массивы находятся в хаосе, это влияет на комфорт работы и на эффективность продвижения.

Если хотите оптимизировать данные, начать стоит с обзора и понимания того, чем располагает ваша компания. CRM, веб-аналитика, инструменты электронной коммерции и рекламы, ERP-система и социальные сети – все это источники данных. Начните с определения ключевых метрик аналитики, подведите подробные итоги продаж и маркетинговых затрат за последние месяцы. После этого можно начать применять рекомендации из статьи и приводить данные в порядок. Это путь к эффективному и продвинутому маркетингу.

25 рабочих гипотез для увеличения конверсии на 40%

Из чего складываются? Обязанности аналитика зависят от специализации профессии, но есть и общие задачи: сбор и анализ данных, интерпретация и визуализация полученной информации, постановка прогнозов.

На что обратить внимание? Каким бы ни был специалист – товарным, финансовым, системным – для сбора и обработки данных ему понадобится освоить определенные инструменты: от дашбордов до аналитических сервисов.

Кто такой аналитик

Эксперт-аналитик собирает и изучает данные, чтобы на их основе принимать обдуманные решения и предоставлять гипотезы и рекомендации.

Приведем пример работы такого специалиста. Например, у вас есть интернет-магазин, который продает такой товар, как мягкие игрушки. Если вам нужно выяснить, какие модели клиенты чаще приобретают в паре с аналогами, понадобится аналитик. Результаты работы помогут узнать, что предложить покупателям к их игрушке, что поможет повышению продаж.

В обязанности аналитика входит изучение данных за определенный период, отправление SQL-запросов в базу данных, структурирование материала. Через какое-то время он составляет отчет с подробной информацией. К примеру, могли быть обнаружены следующие взаимосвязи:

• игрушку «Железный человек» часто покупают в паре с образом «Капитан Америка»;
• а героя «Дарт Вейдер» – вместе с «Люк Скайуокер».

Вы заинтересовались данными и решили добавить в магазин новые рекомендации. Так можно проверить гипотезу о том, что модели, продающиеся в паре, могут существенно увеличивать прибыль. Вы оценили, что продажи смогут повыситься на 7 %.

По окончании определенного периода необходимо вновь обратиться к аналитику с просьбой о выдаче данных, связанных с текущим состоянием магазина. Изучая данные, тот приходит к выводу, что при помощи нововведения продажи увеличились на 9 %.

Однако в реальной жизни все это гораздо сложнее, поскольку даже если доходы растут, иные важные показатели могут падать. Работа аналитика связана с разнообразными и сложными структурами данных и учетом максимального количества значимых факторов.

Общие задачи и обязанности аналитика

Аналитик должен не только хорошо собирать и изучать информацию, но и понимать, на чем основан бизнес, и откуда берется прибыль.

В обязанности аналитика входят:

• сбор и сортировка данных;
• их анализ и проверка;
• интерпретация результатов;
• визуализация информации в отчетах;
• работа с дашбордами.

Хотя у каждой компании существуют свои задачи для таких специалистов, однако есть набор стандартных задач, на примере которых мы расскажем об обязанностях аналитика:

Извлечение данных из системы

Пример: в бухгалтерии требуется рассчитать сумму премий для всех сотрудников, чей день рождения приходится на первый квартал. Аналитик сортирует данные с помощью программы, создает подробный отчет и отправляет его дальше.

Решение бизнес-задач

Пример: в случае текучести кадров в компании руководство предполагает, что причина – моральная неудовлетворенность сотрудников. Проводятся опросы, которые отслеживают эмоциональное состояние работников. Аналитик должен собрать и проанализировать данные, на их основе выясняя наличие у сотрудников связи между настроением и желанием уволиться.

Проведение исследований

Пример: предпринимателю требуется оценка рынка, где развивается бизнес, а также прогноз его потенциальной емкости, то есть количество схожих товаров или услуг, которые будут продаваться на рынке в ближайшие пять лет.

Оценка перспективы проектов

Пример: инвестор, который хочет вкладывать деньги в новые активы, спрашивает у аналитика оценку их инвестиционного потенциала, чтобы решить, стоит ли вкладываться в них.

Расчет объема потребности в продукции

Пример: аналитик рассчитывает, когда начнется спрос на сезонные товары, и какое их количество необходимо поставить в магазин, чтобы остатки были минимальны, но всем покупателям хватило, делает постановку гипотез.

Обязанности аналитика в разных сферах деятельности

Многие направления бизнеса на данный момент нуждаются в труде аналитика. Каждая сфера деятельности имеет свой набор видов и разновидностей исследований, узкопрофильных подходов методов и принципов организации работы.

Обязанности системного аналитика

Работа системного аналитика включает формирование рекомендаций по оптимизации и автоматизации деятельности компании, а также осуществление квалифицированной поддержки процесса разработки программного обеспечения.

Этот специалист анализирует бизнес-процессы при помощи информационных систем, чтобы повысить их эффективность, а также выступает посредником между заказчиком и исполнителем, что приводит к созданию нового программного продукта. Обычно должностные обязанности системного аналитика выполняются инженером-аналитиком, имеющим фундаментальное образование в сфере IT.

Профессиональные стандарты специальности сформировались на отечественном рынке только к 2010-м годам, довольно долго был дефицит таких профессионалов. Это привело к тому, что сегодня требования к данным экспертам в каждой компании различны.

Обязанности бизнес-аналитика

Бизнес-аналитик собирает информацию о процессах внутри компании и факторах, связанных с рынком, изучает, как они влияют на деятельность, разрабатывает эффективные решения с учетом бизнес-целей руководства.

Результат совместной работы аналитика, маркетологов и других специалистов – это стратегия и тактика ведения дела. Внутри общего направления труда первого – ряд узких специализаций:

• Аналитик данных. Этот специалист собирает, обрабатывает и изучает необходимые сведения, на основе чего выдает их интерпретацию и формирует итоговый отчет.
• Менеджер проектов (Project manager). Он управляет ведением интернет-концептов и координирует командную работу.
• Менеджер по продукту (Product manager). Этот специалист, имеющий больший объем работы, занимается созданием нового товара, а также на основе анализа рыночного ассортимента выполняет следующие обязанности:
• формирование ценообразования;
• продвижение на рынке сбыта;
• формирование итогового перечня требований;
• определение сферы назначения товара.
• Системный архитектор. Под техническим руководством этого специалиста осуществляются конкретные проекты. Он создает архитектурный эскиз, на основе которого проектной командой оформляются итоги работы.
• Технический писатель. Данный специалист должен составлять грамотные технические материалы, согласованные с определенными требованиями, документировать решение поставленных технических задач, в том числе – задачи разработки ПО.

От чего будут зависеть должностные обязанности? Это связано с видом и родом деятельности компании: производит продукцию или выполняет функции дилера, является ли стартапом и т.д.

Обязанности финансового аналитика

Организации и компании, чья деятельность связана с работой платежных систем, нуждаются в работе таких специалистов. Финансовый аналитик должен взаимодействовать с фондовыми рынками. В его обязанностях – наблюдение, анализ происходящих процессов, прогноз колебания стоимости разных инвестиционных документов и разработка рекомендаций по работе на бирже.

Это ответвление интеллектуальной работы – одно из самых напряженных и ответственных. Финансовый аналитик должен обладать стрессоустойчивостью, уметь принимать ответственность и разрабатывать решения при временных ограничениях, иметь высокий уровень концентрации.

Веб-аналитик

Если бизнес зарабатывает при помощи своего сайта, ему не обойтись без этого специалиста. В функциональные обязанности такого аналитика входит оптимизация площадки и ее отдельных страниц с точки зрения внешнего вида, удобства и содержания.

Для усовершенствования сайта этот специалист исследует различные параметры:

• Анализ активности пользователей на сайте включает в себя изучение количества посетителей за определенный период (день, неделя, месяц и т.д.), а также времени, проведенного ими на странице. Также важно узнать, из каких регионов приходит наибольшее их количество, каков их средний возраст. Анализируется и пользовательское поведение: необходимо изучить, какие товары наиболее популярны, переходят ли посетители по внутренним ссылкам и оставляют ли свои контактные данные.
• Анализ активности посещаемости ресурса предполагает изучение популярности страниц сайта или товаров. Также необходимо узнать, какие этапы заказа вызывают трудности у клиентов, и какие ссылки приносят наибольшее количество переходов на площадку.
• Исследование эффективности семантического ядра. Достаточно ли ключевых слов зашито в текстах, и нужно ли их переработать.
• Анализ технической части сайта включает проверку скорости его загрузки и качества изображений, наличия битых ссылок, корректности отображения на экранах устройств.
• Исследование направлений трафика показывает источники, из которых приходят посетители. Это могут быть рекламные ссылки, соцсети, поисковые сервисы и так далее.

Все эти данные помогают веб-аналитику определить, как именно необходимо улучшать сайт, чтобы онлайн-продажи повышались.

Обязанности аналитика-экономиста

Работа этого специалиста связана с экономическими показателями внутри компании в стране и на рынке. Он должен обладать знанием законодательной базы, понимать принципы бухгалтерского и управленческого учета. Аналитик-экономист переводит техническую информацию в показатели продаж, прибыли, расходов, важных и полезных для бизнеса. Он должен заниматься ростом эффективности деятельности компании через совершенствование программного обеспечения.

Этот специалист обязан обладать хорошими математическими знаниями, уметь ориентироваться в технических данных, ему необходимо особое чутье в тенденциях экономического развития и умение предвидеть возможные риски.

Обязанности товарного аналитика

В обязанности аналитика по продажам входит изучение спроса на отдельные группы продуктов и составление рекомендаций по ним, что помогает выпускать товары, с помощью которых будут удовлетворены потребности покупателей и реализована бизнес-стратегия.

Чтобы эффективно решать проблемы на рынке сбыта, понимать особенности спроса и наблюдать за конкурентами, товарный аналитик должен обладать тонким профессиональным чутьем.

Часто задаваемые вопросы об обязанностях аналитика

Какие аналитические специализации пользуются популярностью сегодня?

Наиболее актуальны на данный момент специализации бизнес- и веб-аналитика.

Что входит в обязанности аналитика данных в IT?

Деятельность его пересекается с трудом дата-аналитика, но является более узкой. Он исследует новые технологии с точки зрения эффективности для бизнеса, а также участвует в разработке и тестировании новых решений в IT.

Аналитик играет важную роль в процессе принятия решений командой, отвечая на вопросы, связанные с бизнесом и продуктом. Он должен уметь работать с большим объемом информации, организовывать исследования, оптимизировать и автоматизировать процессы. Хотя менеджер может быть не согласен с мнением аналитика, все равно стоит уделять внимание его доводам, поскольку они опираются на доказательства.

Рассказали о функциях системы бизнес-аналитики, как сделать так, чтобы система достигала целей и как избежать ошибок.

Что такое система бизнес-аналитики

Системы бизнес аналитики — это программное обеспечение, которое помогает компаниям анализировать свою деятельность и принимать обоснованные решения на основе данных. Они позволяют собирать, хранить, обрабатывать и визуализировать информацию о производственных процессах, финансовых операциях, продажах и маркетинговых кампаниях.

Хотите освоить
сквозную аналитику?

Посетите регулярный мастер-класс
по аналитике от Roistat

Системы бизнес аналитики помогают улучшить эффективность бизнес-процессов, оптимизировать расходы и повысить прибыльность компании. Они предоставляют комплексную информацию о текущем состоянии бизнеса и дают возможность прогнозировать его развитие в будущем.

Одним из ключевых преимуществ систем бизнес-аналитики является возможность быстрого реагирования на изменения внешней среды и внутренних процессов компании. Благодаря им, менеджеры получают актуальную информацию о происходящих изменениях и могут своевременно принимать решения, которые помогут сохранить конкурентоспособность компании.

Системы бизнес-аналитики также позволяют автоматизировать процессы сбора и анализа данных, что уменьшает вероятность ошибок и повышает точность принимаемых решений. Они предоставляют возможность создавать отчеты и дашборды, которые помогают визуализировать информацию и делать ее более понятной и доступной для пользователей.

Использование систем бизнес-аналитики требует определенных знаний и навыков, поэтому компании могут обратиться к специалистам в этой области или провести обучение своих сотрудников. Однако, в любом случае, внедрение таких систем может значительно улучшить работу компании и повысить ее эффективность.

Функции системы бизнес-аналитики

Система бизнес-аналитики — это незаменимый инструмент для компаний, которые стремятся оптимизировать свою деятельность и повысить прибыльность. Ее функции включают в себя сбор, хранение, обработку и анализ данных, что позволяет компаниям получать полную картину своей деятельности и принимать обоснованные решения на основе фактических данных.

Одной из ключевых функций системы бизнес-аналитики является возможность мониторинга текущего состояния бизнеса. Она позволяет следить за производственными процессами, финансовыми операциями, продажами и маркетинговыми кампаниями в режиме реального времени. Благодаря этому менеджеры могут быстро реагировать на изменения и принимать меры для улучшения эффективности бизнес-процессов.

Еще одной важной функцией системы бизнес-аналитики является возможность прогнозирования развития компании в будущем. Она позволяет проводить анализ данных и выявлять тенденции, что помогает компаниям принимать решения на основе прогнозов и планировать свою деятельность на долгосрочную перспективу.

Система бизнес-аналитики также предоставляет возможность создания маркетинговых отчётов и дашбордов, которые помогают визуализировать информацию и делать ее более понятной для пользователей. Она также позволяет проводить анализ данных на основе различных критериев, что помогает выявлять проблемы и находить решения для их устранения.

Читайте в блоге про дашборды: как с их помощью анализировать маркетинг и продажи в цифрах и графиках.

Итак, бизнес-аналитика помогает компаниям повышать эффективность своей деятельности и принимать обоснованные решения на основе фактических данных. Её использование требует определенных знаний и навыков, но в результате компании получают значительные преимущества в конкурентной борьбе.

Подключите сквозную аналитику Roistat

Получайте больше клиентов, не увеличивая рекламный бюджет

По каким причинам система бизнес-аналитики может не выполнять свои функции

• Неправильное проектирование системы. Если система бизнес-аналитики не разработана правильно и не учитывает все потребности компании, то она не даёт достаточных и достоверных данных для анализа.
• Недостаточная поддержка технической инфраструктуры. Если техническая инфраструктура, на которой работает система бизнес-аналитики, не поддерживается должным образом, то она может работать медленно или неправильно.
• Ошибки в программном обеспечении. Если программное обеспечение, используемое в системе бизнес-аналитики, содержит ошибки или несовместимо с другими системами компании, то работа системы будет некорректной.
• Недостаток квалифицированных специалистов. Если компания не имеет достаточного количества квалифицированных специалистов, которые могут работать с системой бизнес-аналитики, то тратить бюджет компании на дорогостоящее программное обеспечение BI бесполезно.
• Недостаток финансирования. Если компания не выделяет достаточных средств на развитие и поддержку системы бизнес-аналитики, то она может работать неправильно или устаревать.

Чем занимаются бизнес-аналитики и как их нанимают

Бизнес-аналитик работает на стыке бизнеса и IT — помогает крупным компаниям разобраться в процессах и улучшить их, выступая звеном между заказчиком и командой разработки. Более точное определение дать сложно, потому что задачи, навыки и инструменты бизнес-аналитика в разных проектах могут отличаться.

Меня зовут Катя Грязнова, я продуктовый исследователь направления «Анализ данных» в Практикуме. Мы проинтервьюировали менеджеров и практикующих специалистов — и расскажем, какую работу выполняют бизнес-аналитики и чего от них ждут работодатели.

Как проводили исследование

Основным инструментом исследования было интервью. В нём поучаствовали:

• 14 нанимающих менеджеров из 12 компаний: банков, сервиса доставки продуктов, мясоперерабатывающего комбината, интернет-провайдера, издателя и разработчика компьютерных игр, сети по продаже косметики, организаций в сфере кибербезопасности, консалтинга и цифровизации бизнеса.

• 12 бизнес-аналитиков с грейдами «джуниор», «джуниор-плюс» и «мидл», занятых в проектах Яндекса, а также работающих в других организациях: табачной, фармацевтической и алмазодобывающей компаниях, в штатах крупного разработчика ПО, интернет-провайдера и сервисов, занимающихся тепловой изоляцией, автоматизацией бизнеса и инвестициями.

Цель исследования — погрузиться в процесс найма, задачи и инструменты бизнес-аналитиков и узнать, какие навыки требуются специалистам в работе и при трудоустройстве.

Исследование проводилось в середине прошлого года — некоторые данные могли несущественно измениться.

Чем занимаются и какими инструментами пользуются бизнес-аналитики

Специалистов можно разделить на две группы: на «чистых», которые занимаются исключительно бизнес-анализом, и «не чистых», которые закрывают задачи аналитика данных, продуктового или финансового аналитика. К какой группе принадлежит специалист, определяется спецификой проекта.

«Чистые» работают в компаниях-интеграторах, консалтинге, промышленности, автоматизации бизнеса и занимаются реализацией конкретного проекта: миграцией, интеграцией и автоматизацией данных. В поле деятельности «не чистых» бизнес-аналитиков входит сопровождение новых запусков и поиск точек роста.

Вот чем занимаются «чистые» бизнес-аналитики:

• Работают с требованиями. Бизнес-аналитики собирают и анализируют требования, соблюдение которых необходимо для улучшения продукта или процессов, пишут описания в формате Концепция data-driven (с англ. «управляемый данными») ― подход, при котором данные и аналитику используют для принятия решений на каждом из этапов развития продукта.

  » data-abbr=»data-driven-подход»>data-driven-подход и визуализируют данные, чтобы интерпретировать их и представить в виде тезисов для бизнеса.

Чем отличаются джуниоры, мидлы и синьоры в бизнес-анализе

В средних и крупных компаниях с чётким разделениям по грейдам джуниоры отвечают за конкретные задачи с готовыми сценариями решения. Руководитель часто даёт им алгоритм работы: как подступиться к задаче, к кому обратиться за помощью и в каком виде принести результат.

В небольших компаниях грейды у бизнес-аналитика условны, и специалист должен быть готов придумать решение и решить задачу самостоятельно.

Несмотря на разный набор задач, можно выделить некоторые характеристики, которым соответствуют бизнес-аналитики на том или ином уровне.

Также плюсами при найме могут стать:

• навык работы с Jira и Confluence,

• базовое знание устройства архитектуры системы,

• опыт, изложенный в формате кейсов: что делали, с какими проблемами столкнулись и как их решили,

• при отсутствии опыта — мини-проекты: изученный процесс компании, формулировка состояний as is и to be и отрисованные интерфейсы,

• знание стандарта

  Примеры вопросов и заданий

  Знание теории вероятностей и математической статистики

  Чем средний показатель отличается от медианного? Что такое квартиль?

  Посчитайте вероятность события (кейс)

  Два поезда выехали навстречу друг другу в разное время, каждый со своей скоростью. Встретились через N минут — нужно посчитать расстояние между станциями

  Два человека идут навстречу друг другу с заданной скоростью, между ними бегает собака — нужно посчитать, сколько она пробежит

  Есть колбаса с диаметром N — нужно посчитать площадь оболочки, которая для неё потребуется

  Есть «кубик» с количеством граней N. Посчитайте математическое ожидание числа подбрасываний, необходимых для того, чтобы каждая грань выпала по одному разу

  Продуктовые и бизнес-метрики, продуктовое мышление

  Какие метрики можно придумать и «прикрутить» к процессу X?

  Какие метрики демонстрировали руководству на предыдущем проекте? К каким результатам должны были прийти и каких достигли?

  Как выбрать оптимальный радиус зоны доставки при открытии нового

  Чем LEFT JOIN отличается от RIGHT JOIN?

  В работе «не чистых» бизнес-аналитиков точечно используется Python — обычно для построения прогностических и финансовых моделей. Но нужен ли будет этот навык, зависит от конкретной задачи. Например, в некоторых компаниях для подобных задач вместо Python используют Excel.

  Нужны ли бизнес-аналитикам софтскилы

  Для джуниоров знание технической части не так важно, как умение вести коммуникацию, отстаивать свою точку зрения, грамотно писать и говорить, структурно мыслить и противостоять стрессу. Хардскилам опрошенные нами работодатели готовы доучивать.

  Для выявления софтскилов работодатели просят кандидатов о самопрезентации, спрашивают про опыт и зону ответственности на предыдущих местах работы. Проверяют резюме — оно должно быть понятным и иметь логичную структуру. Также наши респонденты подчеркнули, что важны «горящие глаза» — кандидату должна быть интересна как профессия в целом, так и роль в конкретной компании.

  Софтскилы проверяют и при тестировании по хардскилам. Например, если кандидат не может дать ответ на технический вопрос, нанимающий менеджер может поделиться статьёй по теме или другим вспомогательным материалом. Умение быстро применить новую информацию для ответа — тоже важный софтскил.

  Также на интервью могут дать кейсы. Вот несколько примеров:

  • Один стейкхолдер обращается с одними требованиями, второй — с другими. Как будете решать конфликт?

  • Вы работаете в обслуживании крупного банка. Пришёл директор и сказал, что сервис — не очень. Что будете делать?

  • У вас есть два бизнес-подразделения. Появился новый функционал, за который кому-то надо отвечать. Что будете делать? Как определите, кому его отдать?

  Опыт и образование

  От бизнес-аналитиков часто требуют глубокого понимания специфики бизнеса, поэтому джуниоры часто приходят в профессию из другой роли внутри компании. Также как преимущество может быть оценён такой бэкграунд:

  • Опыт работы в схожей предметной области — сфере, в которой работает компания.

  • Понимание специфики IT (если работодатель — IT-компания).

  • Опыт работы на смежных ролях. Например, QA-инженером, маркетологом или разработчиком.

  • Опыт в сфере продаж.

  Ценность портфолио в этом направлении не велика, а учебные проекты, как правило, интересуют работодателя меньше, чем реальная практика. Наличие пет-проектов — хороший сигнал, говорящий о заинтересованности кандидата в саморазвитии, но не решающий фактор. Важнее уверенные хардскилы и качество решения кейса на собеседовании или тестового задания. Зато работодателя может заинтересовать конкретный кейс из коммерческого опыта.

  Для работодателей желательно наличие у соискателя высшего образования, даже непрофильного. Оно показывает, что кандидат способен учиться и имеет на счету по крайней мере один «проект», доведённый до конца. Идеально, если это образование в области физики, математики, финансов или прикладной информатики. Но есть исключения — так, в одной из опрошенных компаний наоборот, стараются нанимать кандидатов без высшего образования для развития Аналитик данных

  Аналитик данных — специалист, который делает бизнес, менеджмент, научные исследования и другие сферы более успешными.

  Обычно аналитик данных необходим в компаниях, которые применяют data-driven-подход (то есть ориентируются на данные при принятии решений). Причем неважно, что именно делает компания, аналитик данных будет полезен в любой сфере.

  • собирает информацию из разных источников и извлекает данные
  • классифицирует данные, сортирует, очищает от лишнего
  • приводит к единому виду и находит закономерности в массивах информации
  • делает из закономерностей выводы о текущем положении дел в компании, ее перспективах, слабых местах, а также прогнозирует развитие
  • визуализирует результаты анализа

  Для решения этих задач аналитик может использовать языки программирования и запросов (Python и SQL) и пользоваться специальным ПО для визуализации (Tableau, Power BI).

  

  Хард-скилы аналитика данных:

  1. Понимание базовой теории вероятностей и математической статистики. Аналитик должен уметь проверять гипотезы, понимать ошибки, зависимость и независимость испытаний и так далее.
  2. Математическая культура. Если аналитик использует метод или алгоритм, он должен знать область его применимости.
  3. Продуктовое мышление. Уметь оцифровывать пользовательский опыт в метриках, а также видеть за метриками пользователей, пытающихся решить определенную задачу.
  4. Бизнес-мышление. Уметь оцифровывать бизнес-процессы компании и изменения рынка, связывать это воедино с продуктом и пользователями.
  5. Знание Python и умение писать SQL запросы для получения данных.
  6. Знание Microsoft Excel или Google Sheets для работы с данными в таблицах.
  7. Умение визуализировать данные в Power BI, Tableau или FineBI.

  Бизнес-аналитик

  Задачи бизнес-аналитика направлены на внедрение новых решений для улучшения процессов в компании и достижения целей. Этот специалист собирает и исследует данные, связанные с работой бизнеса. Среди таких данных структура бизнеса, финансовые показатели компании (доходы и расходы), количество и роли сотрудников. Бизнес-аналитик должен искать проблемы, формулировать и проверять варианты гипотез по их решению.

  

  1. Понимание бизнес-процессов и знание методологий разработки Agile и Scrum.
  2. Знание Microsoft Excel или Google Sheets для анализа данных.
  3. Знание программ для визуализации данных. Кроме упомянутых Tableau и Power BI — DataLense и Qlik Sense.
  4. Знание инструментов и программ для моделирования бизнес-процессов — Camunda и Bizagi.

  Системный аналитик

  Системные аналитики объединяют мир бизнеса и мир разработчиков. Они переводят требования бизнеса на язык, понятный программистам, которые будут разрабатывать нужные компании решения.

  

  Работа системных аналитиков делится на этапы:

  1. Определение потребностей бизнеса. Системный аналитик общается со стейкхолдерами, чтобы точно описать будущий функционал продукта.
  2. Составление ТЗ. После сбора требований системный аналитик собирает информацию в четкое и подробное техническое задание для разработчиков.
  3. Разработка и внедрение. Во время разработки, тестирования и после внедрения системный аналитик остается важным звеном между IT-отделом и бизнесом. Он помогает исправлять обнаруженные в приложении недочеты и внедрять обновления.

  Помимо навыков коммуникации, командной работы и критического мышления, системный аналитик должен обладать техническими знаниями — от принципов разработки и архитектуры ПО до Agile и моделирования бизнес-процессов.

  Продуктовый аналитик

  Задача продуктового аналитика — исследование показателей конкретного продукта для их улучшения. Источником данных для продуктового аналитика является поведение пользователей: как они взаимодействуют с продуктом и сколько времени в нем проводят.

  

  Хард-скилы продуктового аналитика:

  1. Умение сегментировать аудиторию и проверять созданные гипотезы с помощью A/B-тестов.
  2. Понимание тенденций рынка и бизнес-процессов.
  3. Умение собирать и анализировать данные.
  4. Знание SQL для запросов к базе данных, Microsoft Excel и Python для анализа данных и автоматизации сбора.
  5. Умение визуализировать данные и создавать отчеты и дашборды в Power BI и Tableau.
  6. Знание систем аналитики, Google Analytics и «Яндекс Метрики».
  7. Понимание бизнес-метрик и юнит-экономики продукта. Умение работать с LTV и Retention.

  Веб-аналитик

  Узкое направление продуктового и дата-анализа, связанное с сайтами и веб-платформами. Специалист в этой области настраивает системы аналитики, выгружает данные и создает на их основе отчеты и презентации. Его цель — создание и проверка гипотез по улучшению эффективности рекламы и лендингов.

  

  1. Умение работать с рекламными счетчиками и аналитикой, настраивать и собирать данные с популярных инструментов анализа трафика на сайтах «Яндекс Метрики» и Google Analytics.
  2. Базовые знания интернет-маркетинга и интернет-рекламы для того, чтобы верно строить и проверять гипотезы.
  3. Умение визуализировать данные, знание инструментов Power BI и Tableau для удобного представления результатов работы.

  Финансовый аналитик

  Финансовый аналитик отвечает за экономическую составляющую компании. Он оценивает финансовое состояние компании, анализирует прибыль и расходы, а также возможные риски и прибыль от инвестиций компании. На основе исторических данных, а также используя машинное обучение и статистические методы, финансовый аналитик прогнозирует возможные финансовые показатели для планирования бюджета разработки инвестиционных стратегий.

  

  Хард-скилы финансового аналитика:

  1. Знание экономики, принципов работы рынков и бизнеса, финансового управления.
  2. Владение программными инструментами, чтобы анализировать данные и строить предсказания: Python, Microsoft Excel, 1C.
  3. Умение визуализировать данные. Здесь тоже используются Tableau и Power BI.

  ---

  Курс «Аналитик данных. Первые шаги»

  Убедитесь, что начинать — нетрудно и нестрашно. За 20 минут освоите базовый навык для работы с данными и решите типичную задачу аналитика 4 разными способами.

  Смотреть курс бесплатно 💸

  ---

  Должен ли аналитик уметь программировать

  В разных сферах аналитики предъявляют разные технические требования к кандидатам. В некоторых областях достаточно уверенной работы с таблицами. Они предлагают широкий функционал для обработки сырых данных и их визуализации.

  Знание языка Python расширяет перечень задач, над которыми сможет работать аналитик. При работе с большими данными знание программирования просто необходимо. Не только для анализа и обработки, но и для оптимизации сбора информации. В веб-, бизнес-, продуктовой, системной и финансовой аналитике знание программирования не обязательно, но оно сильно выделит вас на фоне других кандидатов и сделает более востребованным специалистом. К счастью, изучить Python можно довольно легко за счет простого и логичного синтаксиса.

  Другой полезный навык — умение работать с базами данных и обращаться к ним с помощью SQL. Это тоже простой для изучения язык, который позволяет общаться с хранилищем данных и быстро получать большие объемы собираемой информации о пользователях, заказах и т. д. Без SQL можно обойтись, но с его знанием шансы получить работу возрастают.

  ---

  Аналитик данных: как мы работали над программой

  Как устроено обучение и какие навыки дает

  

  ---

  Софт-скилы аналитика

  Коммуникативные навыки

  Аналитикам нужно переводить задачи с языка бизнеса на технический язык или объяснять клиенту и стейкхолдерам сложные концепции простым языком. Важно уметь создавать понятные презентации, представлять результаты своих отчетов в доступном для всех уровней аудитории виде.

  Аналитическое мышление

  Это главный навык любого аналитика, вне зависимости от сферы. Такой специалист должен одновременно видеть общую картину и уделять внимание деталям. Развитое аналитическое мышление предполагает способность находить тенденции и паттерны, уметь делать прогнозы на основе имеющейся информации.

  Адаптивность

  Как и в любой работе, аналитики встречаются с ситуациями с высокой неопределенностью. Это могут быть и технические проблемы, и изменившиеся требования заказчика, и незнакомые задачи. Этот навык позволяет быстро находить решения в стрессовой ситуации и адаптироваться к меняющимся условиям.

  Продуктовое мышление

  Это подход, который позволяет исследовать продукт с точки зрения пользователя. Продуктовое мышление помогает принимать решения для улучшения их опыта использования.

  Тайм-менеджмент

  Аналитику любого уровня нужно уметь хорошо управлять множеством задач и проектов, соблюдая сроки. Для этого требуется способность приоритизировать задачи в зависимости от требований бизнеса и личных ресурсов.

  Тайм-менеджмент: что это, принципы управления временем и планирования

  Рассказываем про эффективное управление временем, принципы и техники тайм-менеджмента

  Точка Зрения от Bang Bang Education

  

  Командная работа

  Для аналитика взаимодействие с командой — неотъемлемая часть работы. Нужно много общаться с коллегами из других отделов — разработки, маркетинга, финансов. Для успешной командной работы важно уметь бережно давать и уверенно принимать обратную связь.

  Умение учиться

  IT-отрасль меняется и меняет мир вокруг. Появляются новые технологии и обновляются существующие инструменты. Аналитику нужно следить за трендами и осваивать новые навыки. Такая гибкость повышает качество работы и помогает оставаться востребованным на рынке труда.

  Эмпатия

  Способность понимать эмоции других людей и свои собственные помогает управлять уровнем стресса, разрешать конфликты, работать в команде и строить гармоничные профессиональные отношения с коллегами.

  ---

  Сколько зарабатывает аналитик

  Заработная плата аналитиков зависит от направления. Это связано с разным набором навыков. Аналитику данных нужно уметь программировать, в отличие от веб-аналитика, а финансовый аналитик должен глубоко понимать экономические процессы и финансовую сторону бизнеса.

  Рассмотрим, сколько в среднем получают разные специалисты, работающие в Москве, на основе данных сервисов «Хабр Карьеры».

  	126 000 ₽
  	141 000 ₽
  	192 500 ₽
  	187 500 ₽
  	159 000 ₽
  	145 898 ₽

  Важно понимать, что это средняя зарплата, которая включает в себя данные вакансий как начинающих, так и продвинутых специалистов. Но выбирать профессию, ориентируясь только на зарплату, не самая лучшая идея. Деньги лишь на время станут мотиватором для работы и не спасут от выгорания в перспективе.

  Если вы решили выбрать работу в области аналитики, но не уверены, в какой именно сфере хочется развиваться, логичным выбором будет изучение именно анализа данных. Навыки, которые используют дата-аналитики, применимы и в других видах анализа. Даже если это направление окажется не по душе, вы сможете переключиться на другую специализацию в IT — от разработки сайтов до создания нейросетей.

  ---

  Топ востребованных профессий в IT

  Разобрались, за что отвечает каждый IT-специалист и какие навыки ему нужны для работы

  Точка Зрения от Bang Bang Education

  

  ---

  Дополнительный анализ:  Знание личных налоговых споров