Чеклист скиллов аналитика. Личный топ Александра Подольского, Scentbird. Читайте на Cossa.ru

24 июня, 13:20

Чеклист скиллов аналитика. Личный топ Александра Подольского, Scentbird

Рекомендации, которым можно доверять.

Личный топ Александра Подольского, Scentbird

Аналитик — это не интерфейс к данным (a.k.a. прослойка между данными и почтой руководителя). А кто такой аналитик и какими скиллами должен обладать, рассказывает Александр Подольский, Marketing Analytics Lead в Scentbird, ex-Яндекс.

Критическое мышление и умение задавать вопросы, много вопросов. Аналитик должен понимать что, зачем и почему делается в компании. Должен сомневаться и докапываться до сути, видеть корнер-кейсы и не терять фокус на картине в целом. Вопрос «Зачем?» должен сопровождать аналитика на протяжении всей профессиональной жизни, а ответы вида «потому что так сказал руководитель» должны настораживать.

Не надо бояться показаться «самым глупым в переговорке». Поверьте, далеко не все следили за ходом мысли докладчика, и уж точно не все поняли, что, кому и когда надо делать.

К тому же, так просто попасть в ловушку ложных ожиданий, которые сложились из-за недопонимания.

Уметь приоритизировать и говорить «нет». Продуктивность и результат — это не про «сделать все задачи», а про «сделать важные задачи». Всегда оценивайте возможный профит от проекта и сколько он «сто́ит» в формате денег компании и усилий. Да, иногда придётся не фиксить какой-то минорный баг, встречающийся у незначительного количества ваших пользователей. Потратьте это время на проект, который может принести больше пользы для бизнеса. Главное не ошибиться с оценкой будущего профита ;–)

Мобильная разработка в 2021 и до бесконечности

Самый эргономичный спецпроект Cossa и Surf — о том, как создавать и развивать удобные, полезные приложения. Кейсы, обзоры, советы экспертов: всё ценное в одном месте.

Разработка, маркетинг и продажи в мобайле →

Реклама

У каждого менеджера «самые важные задачи» и «горящие сроки». Самое неприятное, что люди вокруг могут воспринимать ваши «вопросы» и сомнения насчёт целесообразности тех или иных проектов персонально, особенно когда в компании не выстроены процессы работы с аналитиками или нет «Data-культуры». Об этом стоит помнить.

Может, сто́ит уточнить, что вы все «в одной лодке». Но следует помнить, что, помимо цифр, есть ещё и человеческая чувства, они тоже важны.

Презентация результатов работы. Надо уметь рассказывать просто и понятно о том, что вы делаете и какой это даёт результат. Вокруг не всегда люди с техническим бэкграундом, которые понимают все тонкости и изящество используемых вами методов. Да и мало кто захочет тратить свои время и энергию на то, чтобы погружаться в процесс. Тут всё прагматично: сначала результат, потом всё остальное. Если аналитик не может просто объяснить суть проекта, то это не только потенциальный риск принятия неправильного решения, но и трата времени коллег.

Работа в условиях неопределённости. Задача аналитика — понять «боль заказчика», а не «лечить симптомы». На начальном этапе сложно определить, насколько глубоко придётся копнуть в бизнес заказчика и будет ли от проделанной работы результат. Работать по ТЗ получается редко. Нельзя просто залезть в базу данных, посчитать конверсию и сказать: «Ну всё, вот конверсия, как просили». Аналитик должен дать интерпретацию полученного результата: «хорошо это или плохо», «если хорошо/плохо, то почему», «а что сделать, чтобы улучшить».

Помнить о предубеждениях. «Я нерепрезентативен». Когда-то у Яндекса был мерч с такой фразой. Распечатайте её на листке и повесьте в офисе, потому что нужно всегда быть на чеку и помнить о предубеждениях. Они есть у всех, с ними проще, но надо стараться не попадаться в эту ловушку. Смиритесь с тем, что вы не знаете, как устроен мир, но у вас есть мощные инструменты и много данных, чтобы попробовать разобраться. А ещё рекомендую прочитать про эффект Даннинга-Крюгера и вспомнить, как все вокруг «учат» играть нашу сборную по футболу.

Уметь веселиться и отдыхать. А если вы заядлый трудоголик, то помнить, не все вокруг такие. И перед встречей в понедельник, когда все рассказывают, как круто провели выходные, не стоит хвастаться тем, что вы работали в субботу и воскресенье. Да ещё и не спали, чтобы побольше успеть. Может быть, вы и вправду делали важные вещи, но это путь к выгоранию.

Управление проектами и командой. Уметь ставить задачи, декомпозировать их и выполнять роль менеджера. А также стараться выстраивать прозрачные коммуникации, потому что хорошая коммуникация бережёт нервы. Делегируйте и не пытайтесь всё сделать сами, никто не засомневается в вашем умении написать код и затащить логи, если вы отдадите эту задачу тем, кто делает это лучше и быстрее.

Математика и умение писать код. Как бы не были хороши ваши soft skills, без математического/технического бэкграунда никак. Нужно хотя бы на базовом уровне знать теорию вероятности, математический анализ и уметь программировать. От аналитика мало кто ждёт production кода, но надо, чтобы работало (и, возможно, оптимально). При этом аналитик скорее должен быть «универсальным солдатом», который может быстро погрузиться и освоить новую технологию. Все технологии и методы — это лишь инструменты, а не самоцель. Аналогично с математическими выкладками, нужно быть готовым открыть длинную статью с кучей формул и разобраться что к чему, потому что формула и метод, который используют все вокруг, может просто не подходить в вашем случае.

Самостоятельность и ответственность. Важен результат, а не количество часов, проведённых на работе. Я прекрасно понимаю, что кто-то может прийти позже или уйти раньше, потому что есть личные дела или просто хочется в кино на премьеру нового фильма. Но надо помнить и чтить «джентльменские соглашения», потому что такая свобода предполагает ответственность и самоконтроль.

Внимание к деталям. Порой всего одна точка на вашем графике, лежащая где-то с краю, может дать инсайтов в 1000 раз больше, чем весь график. Или же один выброс может испортить все ваши «средние», всё-таки предварительная обработка данных — важный этап в работе аналитика.

Генерация идей. Часто работа аналитика похожа на блуждание в полумраке среди данных. Или нужно придумать, как бы собрать самый мощный фонарик, или выбрать, в какую сторону надо светить. Часто решает опыт и насмотренность, но это тоже часть работы. Тут, кстати, можно изучить отличные от вашего текущего места работы бизнес-модели и отрасли. Удивительно, но классные идеи часто приходят именно из таких неожиданных мест.






Чем живёт диджитал?
Главное — в рассылке: