Как делать аналитику стартапа: полная подборка показателей. О чём говорят отчеты в Google Analytics


Анализировать - это означает принимать решение, используя свои Весь процесс принятия верного и обдуманного решения можно разделить на три шага. Во-первых, следует собрать как можно больше информации. Затем ее нужно тщательно проанализировать и на основе сделанных выводов принять окончательное решение.

Как умение анализировать помогает решать проблемы

Стоит отметить важность этапа И в этом деле лучше использовать собственный опыт, поскольку чужие советы вам не помогут, а скорее наоборот - будут мешать. Поэтому меньше слушайте тех, кто не заинтересован в решении вашего вопроса. Некоторым людям не нужно объяснять, что значит анализировать, это дано им от природы. Но если вы обделены этим умением, то нужно тренировать свою способность к анализу и развивать Добиться результатов можно в любой области знания, но для этого придется приложить определенные усилия.

Как правильно анализировать - простые тренировки

Начинать тренироваться нужно с простых упражнений. К примеру, следует прочесть небольшой текст и постараться определить, какая часть в нем самая важная. Для этого вам нужно составить план основных событий, которые описаны в тексте.

Такое упражнение поможет вам научиться выделять из массы полученной информации самое главное. Этого будет вполне достаточно, чтобы добиться успеха практически в любой сфере деятельности. Только запомните, чрезмерное усердие в выполнении данного упражнения не принесет вам пользы. Большое количество ненужной вам информации никак не поможет вам научиться анализировать. Это только

Анализ в решении задач

Решение физических и математических задач также поможет вам научиться правильно анализировать полученную информацию. В точных науках, чтобы найти ответ, нужно для начала проанализировать приведенные условия. Только в этом случае вы поймете, Поскольку анализировать - это не так просто, то стоит во время выполнения данного упражнения постараться структурировать в определенной последовательности этапы решения.

Практическое применение анализа

Чтобы обрабатывать полученную информацию, нужно обладать такой чертой характера, как усидчивость. Если предложенные упражнения не кажутся вам сложными, то можно попробовать применить анализ на практике. Обратите внимание, что испытывать свои силы лучше на тех ситуациях, которые вас лично не касаются. В ином случае вы не сможете субъективно анализировать, это будет решение, принятое под воздействием эмоционального возбуждения. То есть оно не будет стопроцентно правильным.

Максимально объективное отношение к ситуации поможет вам научиться контролировать свои эмоции, что пригодится вам для развития аналитического мышления. Рекомендуется начинать с обыденных жизненных ситуаций, которые вы легко можете объяснить. Например, постараться найти причины, по которым произошла та или иная ситуация, или же объяснить поведение людей. Постепенно повышая уровень сложности решаемых аналитических задач, вы научитесь находить правильный выход практически из любой ситуации.

Чтобы адекватно оценить эффективность своих рекламных кампаний, нужно анализировать данные по сайту. Только так вы поймете, какие посетители к вам приходят, на каком языке говорят, что ищут, какой рекламный канал эффективнее всего, работает ваш контент или нет.

Для анализа данных по сайту используйте Google Analytics. Эта система предлагает огромные возможности для сбора и анализа самых разных данных. В том числе — стандартные отчеты, из которых можно почерпнуть много полезной информации по сайту.

Но часто стандартных отчетов недостаточно , или наоборот, они содержат много лишнего (чаще всего сталкиваешься именно с последним). Отталкиваясь от потребностей вашего бизнеса, и вас самих, как владельца сайта, создавайте в системе свои, пользовательские отчеты. Таким образом, вы сможете выбирать только те данные, которые вам действительно интересны .

Сложность с отчетами в Google Analytics в том, что новичку или владельцу бизнеса сложно разобраться в запутанном интерфейсе сервиса . Не всегда понятно, какие данные выбрать, чтобы получить нужный отчет. Заблудиться в Аналитиксе, и закопаться в тонне ненужных данных на самом деле проще простого.

В этой статье мы покажем вам, как создать пользовательские отчеты для вашего бизнеса на ряде примеров.

Чтобы отчеты работали корректно, и показывали реальную картину, нужно соблюсти несколько важных условий:

  • чтобы отслеживать данные по контекстной рекламе в Google Adwords, нужно ;
  • должен быть установлен на всех страницах, на которые может попасть посетитель – и по которым вы хотите собирать статистику;
  • проверьте редиректы, из-за переадресации данные могут быть некорректными;
  • проверьте фильтры в своих представительствах. Отсейте заходы своих сотрудников и свои собственные;

Вот теперь вы готовы к созданию собственных, пользовательских отчетов. Но для начала давайте разберемся, какие есть виды отчетов в Google Analytics.

Можно пойти двумя путями: доработать основной (если этой информации вам мало) или создавать пользовательские отчеты с нуля.

Доработать основной отчет очень просто.

Берем любой стандартный отчет и задаем дополнительный параметр:

Например, мне стало интересно, какова глубина просмотра страниц с разных устройств:

Как видите, отчет сразу изменился.

Но лучше создавать свои собственные отчеты, и задавать нужные вам параметры.

Создаются пользовательские отчеты на вкладке «Специальные отчеты – Мои отчеты – Добавить отчет».

Сразу хочу успокоить: задавать настройки каждый раз не нужно. Если вы уже один раз создали отчет, этот шаблон у вас остается в разделе «Мои отчеты». И вы каждый раз можете заходить и проверять те данные, которые вам нужны. На скрине видно, что у меня уже есть несколько созданных отчетов.

Итак, мы нажали «Создать отчет». Перед вами появится вот такая форма:

  • указываем название отчета;
  • называем вкладку (при необходимости таких вкладок может быть несколько);
  • выбираем тип отчета – анализ (будут графики и схемы), таблица или наложение на карту (хорошо для отчетов по географии);
  • добавляем показатели;
  • указываем параметры для анализа;
  • добавляем фильтр, чтобы отсечь ненужные данные;
  • указываем представление;
  • сохраняем отчет.

Теперь он будет всегда доступен (если не удалите) на вкладке «Мои отчеты».

Да, скажете вы, как все просто! А какие параметры и показатели выбирать?

Я поделюсь с вами некоторыми отчетами, которые делаю сама, и которые могут быть вам полезны — в первую очередь для владельцев корпоративных сайтов с блогом.

Отчет по странам

Для кого: для тех, кто продвигается на международном рынке, и хочет понять, где наиболее заинтересованная аудитория.

Для чего: чтобы понять, как распределяются трафик и конверсии по регионам, насколько высока конверсия и заинтересованность.

Создание: выбираем тип отчета – «Наложение на карту». Задаем параметры масштабирования.

В результате у вас получится отчет, по которому видно, из какой страны вы активнее всего получаете новых пользователей, и насколько эти новые пользователи заинтересованы содержимым вашего сайта.

Аналогичным образом можно сделать отчёт по городам или регионам одной страны.

Для кого: для всех, кто использует контент-маркетинг для привлечения новых клиентов; для всех, у кого есть блог. Без такого отчета в особенности не обойтись информационным сайтам.

Для чего : если вы создаете полезный контент, и хотите понять, насколько хорошо он работает – это именно тот отчет, который вам пригодится. Сразу видно, какая статья или какой материал не только интереснее всех, но и обеспечивает достижение целей, и полезен для вашего бизнеса.

Создание: выбираем тип отчета – «Анализ». Задаем следующие показатели и параметры:

В результате мы увидим название страницы, входы, и количество уникальных посетителей, количество отказов и просмотров страниц, среднюю продолжительность просмотра страницы, количество достигнутых целей и ценность цели за сеанс.

Для кого : для всех, кто занимается самостоятельно, и хочет увидеть результат своих усилий.

Для чего : данный отчет дает ответ на животрепещущий вопрос – правильное ли ключевое слово ведет на нужную страницу? Также отчет покажет другие данные, такие как время загрузки страницы, коэффициент конверсии и прочее.

Создание: выбираем тип отчета – «Простая таблица». В параметрах указываем «Название страницы» и «Ключевое слово». В показателях:

  • Пользователи
  • Коэффициент конверсии
  • Достигнутые цели
  • Среднее время загрузки страницы

Если интересует что-то еще – добавьте.

А теперь самое интересное – фильтры. Посмотрите на скриншот.

А вот и сам отчет:

В простой таблице рядом стоят названия страниц и ключевые слова, по которым на них попадают пользователи. Благодаря показателям по достигнутым целям вы сможете понять, стоит менять свою стратегию или нет.

Для кого: для всех, кто занимается SEO-продвижением и хочет оценить вовлеченность пользователей.

Для чего: чтобы оценить эффективность страниц с точки зрения уникальных просмотров, процента отказов, процента выходов, достигнутых конверсий.

Создание. Тип отчета – «Анализ». Снова нужно задать фильтры, как в анализе ключевых слов. Параметры смотрите на скриншоте:

На выходе получаем вот такой отчет:

Перед вами десятка самых эффективных страниц вашего сайта. Сразу видно, у какой страницы больше всего процент отказов – вот и есть над чем подумать и поработать.

Для кого: для тех, кто рекламируется с помощью контекстной рекламы.

Для чего: чтобы понять, какие ключевые слова в ваших рекламных кампаниях Adwords эффективнее всего.

Создание: выбираем тип отчета – «Простая таблица». Задаем параметры и фильтры:

На выходе получите отчет со списком десяти самых эффективных ключевых слов. Также оцените их стоимость, количество конверсий и стоимость конверсии. Для удобства указана и группа объявлений, в которой находится это ключевое слово.

Отчет по социальным сетям

Для кого: для тех, кто использует социальные сети для продвижения сайта.

Для чего: чтобы понять, какие социальные сети дают больше трафика, куда нужно выгоднее инвестировать.

Создание: тип отчета – «Простая таблица». Задаем параметры:

Самое интересное здесь – в фильтрах. Включаем Источник, а в поле «Регулярное выражение» добавляем следующее:

facebook\.com|twitter\.com|linkedin|del\.icio\.us|delicious\.com|technorati|digg\.com| hootsuite|stumbleupon|netvibes|bloglines|faves\.com|aim\.com|friendfeed|blinklist|fark| furl|newsgator|prweb|msplinks|myspace|bit\.ly|tr\.im|cli\.gs|zi\.ma|poprl|tinyurl|ow\.ly|reddit

Это те отчеты, которых вам вполне хватит для начала. Захотите погрузиться глубже – пробуйте сами создавать отчеты, задавая разные параметры или расширяя стандартные.

О чём говорят отчеты в Google Analytics

Пользовательские или кастомные отчеты в Google Analytics могут содержать в себе только те данные, которые нужны вам, и только вам. Создайте для себя несколько шаблонов, и они всегда будут под рукой, вы всегда сможете проверить нынешнее положение дел.

Есть более простые отчеты, можно создавать и сложные с дополнительными настройками и переменными – мы с вами это уже увидели на примере последнего отчета.

Создавая отчеты, всегда думайте в первую очередь о целях вашего бизнеса. Какие задачи должен решать ваш сайт? Ответы на какие вопросы вы хотите получить?

Комбинируя разные показатели, вы сможете получить нужный ответ.

Сохраните статью себе, и попробуйте создать отчеты из приведенных примеров. Поверьте, аналитика вас затянет 🙂

Если компания долгое время на рынке, то в ней уже по-умолчанию функционируют несколько отделов, люди четко понимают свои задачи, а собственник стремится этот процесс систематизировать. Работа в стартапах часто идет под девизом: “ай горим”, где владелец напоминает лыжника-новичка на сложной трассе: вроде теорию учил, а почему-то на деле страшно и другие лыжники перегоняют. Сегодня мы поговорим об аналитике в стартапах – фонаре, способному ярко осветить путь к системному бизнесу.

Многие собственники, чья компания находится на этапе стартапа, уверены, что работа с рынком начинается с рекламы. На самом деле это только третий этап.

Старпап начитается с того, что компания формирует послание внешнему рынку. Внимательно посмотрите на картинку ниже.

Люди никогда не будут покупать того, о чем не знают. Если вы вспомните базовые принципы маркетинга, то сначала появляется интерес, затем человек начинает искать информацию о том, что его заинтересовало, осознает потребность в покупке, сравнивает предложения и только после этого приобретает товар или услугу.

Именно поэтому работа стартапа начинается с формирования потребности у потребителей с помощью маркетинговой коммуникации, после этого потребность усиливается через три канала (Web, оффлайн и Mobile) и, наконец, запускается реклама. Когда наступает этот момент, самое время начинать собирать показатели и проводить аналитику.

Почему нельзя запускать рекламу сразу? Посмотрите на Tesla. Сначала в сети активно обсуждались недостатки бензиновых и дизельных автомобилей, развертывались масштабные кампании за сохранение окружающей среды – и когда экологичные автомобили вызвали фурор на рынке. Однако если бы Илон Маск запустил рекламу автомобилей в то время, когда потребители даже не задумались об альтернативе бензину и дизелю, вероятно что новинку ожидал бы провал.

АНАЛИТИКА ВОРОНКИ: КАК НЕ ТЕРЯТЬ КЛИЕНТОВ

Путь клиента по вашей воронки состоит из нескольких базовых этапов, на каждом из которых необходимо измерять ряд показателей.

ЭТАП 1. ЛИД

Лид – это человек, проявивший первичный интерес к вашей компании – например, оставил email на посадочной странице взамен на товар-ловушку.

  • Контактные данные (ФИО, email, телефон);
  • Каналы рекламы, откуда пришел лид (контекст, соцсети, поиск);
  • Маркетинговые воздействия, откуда пришел лид (встреча, вебинар).

ЭТАП 2. КОНТАКТ

На этапе контакта лид переходит к менеджеру по продажам и начинаются регулярные коммуникации с клиентом, формируется потребность, определяются боли, обрабатываются возражения.

Какие показатели фиксировать:

  • Анкетные данные – чем больше, тем лучше (возраст, день рождения, пол, интересы, для В2В – лицо, принимающее решения);
  • Статус клиента (новый, клиент, отказник). Чем меньше времени прошло от попадания клиента в воронку, тем выше шансы закрыть сделку.
  • История коммуникации (количество звонков, встречи). Фиксируются в CRM-системе.

ЭТАП 3. СДЕЛКА

Этап, на котором уже есть договоренность. Однако она пока на этапе планирования, то есть счет еще не выставлен.

Какие показатели фиксировать:

  • Вероятность и сумма (рассчитываются в зависимости от товара, на который нацелен клиент).
  • Стадия сделки контакта (первый контакт, переговоры, закрыта и не реализована, принимает решение);
  • Ответственный продавец.

ЭТАП 4. СЧЕТ

Этап, на котором есть договоренность. Счет уже выставлен.

Какие показатели фиксировать:

  • Статус счета (новый, выставлен, оплачен). Кстати, напоминать клиенту об оплате лучше всего в первой половине дня. Мы уже писали об этом в статье ;
  • Платежные реквизиты;
  • Купленные товар, продукты.

ЭТАП 5. ОПЛАТА

Момент, когда клиент оплачивает товар или услугу.

Какие показатели фиксировать:

  • Статус оплаты (начислено, оплачено, отменено, изменено).
  • Способы оплаты (как клиент проводит оплату: наличными, безналичными, через партнеров, через электронные деньги и т.д.)
  • Сумма, валюта (частичная оплата, полная оплата)

ЭТАП 6. ПОВТОРНАЯ СДЕЛКА

Повторная сделка всегда важнее первой, потому что вы на старте получаете лояльного клиента, за привлечение которого не нужно дополнительно платить.

Какие показатели фиксировать:

  • Вероятность и сумма (если ваши товары или услуга подразумевают повторяющиеся покупки или использование, ставьте вероятность и сумму такие же, как и при первой покупке);
  • Категория клиента (VIP, премиум, стандарт). На этом этапе вы указываете платежеспособность потребителей.
  • История покупок.

CRM-СИСТЕМА: НЕЗАМЕНИМЫЙ ИНСТРУМЕНТ ОТДЕЛА ПРОДАЖ

CRM-система – прикладное обеспечение, где фиксируются данные о клиентах, история взаимодействий с ними, что позволяет оптимизировать маркетинг, повысить качество продаж и уровень обслуживания, а также настроить прозрачную работу отдела продаж.

В единой CRM-системе можно объединить все данные, описанные в предыдущем разделе, а также проводить аналитику. Вам не придется вести десятки таблиц одновременно и вручную составлять отчеты.

Основа аналитики – наличие точных цифр. Их как раз и позволяет собирать CRM-система.

Преимущества использования CRM-системы:

  • Сбор информации о клиенте (зайдя в профиль клиента, вы можете увидеть его личные данные, историю коммуникации, место в воронке продаж, вероятность сделки и так далее);
  • Контроль качества работы сотрудников отдела продаж;
  • Получение оперативной отчетности о клиенте в канале продажи;
  • Сохранение истории коммуникации с клиентом;
  • Автоматизация бизнес-процессов.

CRM-система снимает с менеджеров по продажам большую часть рутинной работы, освобождая рабочее время для звонков и встреч. Еще больше советов по оптимизации отдела продаж читайте в статье .

ВИДЫ ОТЧЕТОВ В СТАРТАПЕ

Чтобы перейти на этап системного бизнеса, важно еще на этапе стартапа наладить систему отчетов в компании. Их существует несколько видов:

  • оперативные отчеты;
  • контролирующие отчеты;
  • финансовые отчеты;
  • аналитические отчеты.

ОПЕРАТИВНЫЕ ОТЧЕТЫ

Ежедневные отчеты по маркетингу, лидам, продажам, отгрузкам, которые необходимы для полноценного существования компании. Позволяют не только отслеживать состояние бизнеса, но также оперативно определять недоработки в какой-либо функциональной зоне исправлять их.

КОНТРОЛИРУЮЩИЕ ОТЧЕТЫ




Отчеты, помогающие отслеживать качество работы сотрудников. Желательно проверять в день подачи отчета. Всегда будут те, кто некачественно выполнили свою работу. Если устраивать разбор полетов на следующий день, то это будет действие “постфактум”, где кроме обиды сотрудников вы ничего не добьетесь. Проговаривая результаты в день подачи отчета, вы получаете:

  • можно оперативно среагировать на то, что не выполнено – и исправить ситуацию;
  • у сотрудника будет ночь, чтобы осмыслить ситуацию и подобрать варианты решения проблемы;
  • нет демотивации из-за публичной критики сотрудника.

Отчеты по результатам всегда формируются в разрезе “план-факт”.

АНАЛИТИЧЕСКИЕ ОТЧЕТЫ

Аналитический отчет показывает, почему произошла та или иная ситуация. Кроме этого, с помощью аналитических отчетов можно расставить приоритеты по проекту. У таких отчетов есть несколько базовых отличий:

  • они основаны на твердой статистике с конкретными цифрами;
  • сравнение проходят с аналогичным периодом (например, вторник-вторник, 1 мая — 1 апреля, март 2017 года — март 2018 года и т.д.)

При этом, изучая аналитические отчеты, вы должны определять факторы влияния (что влияет на достижение результата) и давать оценку работы по балльной шкале. Какой она будет – пятибалльной, десятибалльной или стобалльной – вы можете установить самостоятельно. Для роста бизнеса, помимо вышеперечисленных, важно вести маркетинговый отчет, отчет лидогенерации и отчет по логистике.

ФИНАНСОВЫЕ ОТЧЕТЫ


Финансовые отчеты связаны с цифрами, а основные их показатели – доход и расход. Дают возможность анализировать и просчитывать на будущее финансовые потоки и результаты. Можно оценить, насколько вы по-факту отошли от плана. Если у вас нет опыта ведения отчетов, читайте статью .

Успешным становится тот бизнес, собственник ответственно относится к его развитию. Читайте советы Liftmarketing — и достигайте результата.

Здравствуйте, дорогие друзья!

Очень часто в своем словесном обиходе мы используем фразы по типу: «логический склад ума» и аналитическое мышление. Но что значит этот вид мышления и что конкретно обозначают термины можем даже и не догадываться.

На самом деле, такой вид построения мысли можно разобрать сразу с двух сторон. Как с теоретической частью вопроса, так и с практической. Если в первом случае аналитическое мышление обозначает высокую способность индивидуума принимать решения с помощью и сухого просчета, то в практике ситуация обстоит куда интересней.

Не все знают, что именно аналитический склад серого вещества предполагает под собой доминирование над . То бишь, рассудок полностью контролирует эмоции, а логика - рождающиеся образы.

Это не мешает личностям проявлять себя, как мирового уровня математики или даже музыканты! Но как научиться анализировать поступающую информацию? В сегодняшней статье мне хочется привести несколько действенных советов по прокачке скилла аналитического мышления. А перед этим, брошу очерк на практическую сторону вышеупомянутого мыслительного процесса.

Описание механизма аналитического мышления

  • Человек способен мастерски структурировать входящую информацию на логичные блоки. Это может выглядеть, как отдельные составляющие, что формируют общую картинку представления о проблеме или теме вопроса;
  • личность способна быстро произвести качественный анализ инфоповода, а после досконально изучить рубрики по отдельности;
  • в случае нехватки аргументов или фактов, особь с аналитическим мышлением может прибегнуть к восстановлению недостающих пазлов с помощью логических умозаключений, конструктивных домыслов и контраргументов;
  • обязательное условие - всегда просчитывать и видеть сразу несколько способов решения ситуации;
  • производит оценку плюсов и минусов каждого из возможных результатов принятого действия;
  • выбирает наиболее оптимальный вариант решения, удовлетворяющий наивысшее число его запросов.

Человек и виды мышления

Личность, в зависимости от возникшего обстоятельства, использует разный тип мышления:

  • например, благодаря логическому типу, человек способен найти взаимосвязь между возникающими событиями в его жизни и обнаружить последовательность;
  • дедукция имеет весомые отличия между логикой. Так, дедуктивный метод поразмыслить не сравнивает то, что происходит, а самостоятельно определяет связку увиденных процессов для умозаключения;
  • а вот аналитический склад разума можно охарактеризовать, как наиболее продвинутый способ определить один из самых оптимальных вариантов решения дилеммы;
  • абстрактное мышление (творческое), позволяет человеку генерировать бесчисленное количество удивительных идей и творческих начинаний.

Помимо удачного переключения между типами, именно благодаря анализу поступающей информации, люди аналитического образа мыслить способны добиться высоких показателей как в профессиональном поприще, так и в личной жизни.

Они менее вспыльчивы и достаточно малословные. Скрывают в себе мощные качества , отмеченные высокой продуктивностью. Но стоит отметить, что «наука аналитика» сопровождают индивидуума до последних дней. Вернее, до тех пор, пока человека полностью не прекратит жизнедеятельность.

Развиваем возможности

Для кого пригодится аналитический склад ума, спросите вы? Он полезен продавцам, и художникам, и физикам, наперевес с блогерами. А все потому, что с его помощью можно увидеть успешность и результативность выполняемых дел.

Как ни странно, но развить навык мыслить аналитически у детей не составит труда. Для этого им понадобится систематически посещать лекции по математике и попросту посещать уроки. Плюс ко всему, обратить внимание на технические основы и направления.

А вот со взрослыми людьми дела обстоят намного сложнее. Сейчас я хочу вам презентовать несколько эффективных способов развить нужные сверхспособности.

1. Тренировка или пища для ума

Шахматы и математика

Прекрасной разминкой для разума являются аналитические игры. Так, отменно рекомендуют себя шахматы и маджонг. В процессе занятия вы сможете ощутить удовольствие и самую настоящую прокачку серого вещества.

Вам предстоит самостоятельно разрабатывать стратегию, следить за противником и наперед просчитывать свои ходы. Так как развитие логики напрямую связанно с аналитическим мышлением, я настоятельно рекомендую вам проводить всевозможные вычислительные операции в уме.

Компьютерные игры

А вот здесь компьютерные игры как никогда кстати полезны. Конечно же, этот вид занятий рассчитан на совсем ленивых людей, но тем не менее квесты и стратегии прекрасно развивают аналитические способности.

Вам предстоит быстро реагировать на ситуации, просчитывать риски и возможности, а также запастись терпением для глубинного анализа ситуации.

Собственная программа

В этом виде тренировке каждый сам себе хозяин. Вы можете лично выбирать тему и поток информации для сопоставления аргументов и фактов. Быть может вам придется по вкусу изучение научных передач или журналов, ознакомление со сложной литературой для досконального построения логической цепочки.

Могут подойти аналитические статьи на тему политики, экономики и кибернетики. Также, вы сможете усовершенствовать навык определения главного от второстепенного. То бишь, правильно .

2. Конструктивная критика

Чтобы освоиться в аналитическом мышлении, вам необходимо привыкнуть оспаривать любую поступающую новость. Сомневайтесь во всем! Я советую вам выступать в роли заядлого любителя дискуссий. Это поможет научиться задавать логические и аргументированные вопросы сначала самому себе, а в дальнейшем и государству, обществу и рамкам.

Я предложу обратить внимание на детальное рассматривание абсолютно противоположных точек зрения. Когда вы начнете пытаться соединить их в один сплошной пласт материала, одновременно развивая каждую из гипотез, вы сможете увеличить и уровень своей терпимости.

3. Приучите себя к планированию

Обязательно планируйте свою жизнь наперед. Создайте календарь, в котором четко разграничены долгосрочные перспективы и цели от краткосрочных. После прохождения каждого из выполненных этапов, анализируйте результаты для выведения общих корректировок.

Стоит выделять ярким цветом ключевые события и важные для свершения даты. Благодаря такому образу планирования жизни, вы развиваете и усовершенствуете не только аналитическое мышление, но и свою деятельность в комплексе.

4. Общение и органичность

Обязательно вспоминайте о тренировке способностей аналитически мыслить в момент общения с людьми. Перед тем как высказаться, попробуйте в уме просчитать возможные варианты ответа собеседника или ход его мыслей.

Это прекрасно тренирует внимательность и вовлеченность в разговор. Также методика весьма полезна при возникновении или горячего спора.

И при этом, не делайте акцент на развитии одного из полушарий. Человек - существо многогранное и гармоничное. А его успешность зависит только от разностороннего развития профессиональных и личностных навыков, уровня интеллекта, коммуникативных способностей и симбиоза видов мышления. Всего-то!

На этом точка!

Подписывайтесь на обновления, впереди вас ждет масса удивительных тем и открытий! В комментариях поделитесь играми по развитию аналитического мышления или интересными задачами на логику!

До встречи на блоге, пока-пока!

  • Перевод
  • Tutorial

Вам нужна аналитика.


Я совершенно уверен в этом, потому что сегодня всем нужна аналитика. Не только продуктовой команде, не только маркетингу или финансам, но и продажам, доставке, сегодня каждому в стартапе нужна аналитика . Аналитика помогает принимать все решения, от стратегических до тактических, как управляющим, так и рядовым сотрудникам.


Это пост о том, как создать аналитику в вашей организации. Речь пойдёт не о том, какие метрики отслеживать (об этом уже написано много хороших постов), а о том, как сделать так, чтобы ваш бизнес их генерировал. На практике выясняется, что на вопрос реализации -  как мне построить бизнес, который добывает данные для принятия решений? -  ответить гораздо труднее.


И этот ответ всё время меняется. Экосистема аналитики развивается очень быстро, и варианты, которые есть в вашем распоряжении, значительно изменились за последние 2 года. Этот пост отражает рекомендации и опыт использования технологий данных в 2017-м году.

Во-первых: Почему вам стоит меня послушать?

Я почти двадцать лет проработал в аналитике. Я видел много успешных кейсов, но гораздо больше было неудачных. В начале своей карьеры я внедрял устаревший BI для предприятий (эх) . С 2009-2010-го я построил первую аналитику в Squarespace и поднял крупный раунд при помощи этих данных. Потом я стал операционным директором в Argyle Social , стартапе по анализу социальных сетей, а затем вице-президентом по маркетингу RJMetrics , ведущей платформы BI для стартапов.


Теперь я помогаю руководителям стартапов внедрять аналитику, будучи генеральным директором и основателем Fishtown Analytics . В Fishtown мы начинаем работать с компаниями, после того, как они поднимают раунд A, и помогаем им по мере их роста выстраивать свою аналитику. К настоящему моменту мы прошли через процесс, который я опишу в этой статье, более чем с дюжиной компаний, включая Casper , SeatGeek и Code Climate .


Я пошагово объясню, как нужно делать аналитику на каждой стадии вашего стартапа. Мои рекомендации для каждой стадии помогут ответить на вопрос: «Каков абсолютный минимум, которым я могу обойтись?» . Мы здесь не для того, чтобы строить воздушные замки; нам нужны самые дешёвые решения.


Давайте начнём.

Стадия основания

(От 0 до 10 сотрудников)


На этом этапе у вас нет ресурсов и нет времени. Есть миллион вещей, которые вы могли бы измерить, но вы настолько погружены в детали своего бизнеса, что вообще-то можете принимать неплохие решения, основываясь на инстинкте. Единственной штукой, которую вы всё-таки должны измерять, является ваш продукт, потому что именно продуктовые показатели помогут вам быстро делать итерации в этой критической фазе. Всё остальное уходит на задний план.

Что делать

  • Установите Google Analytics на свой сайт при помощи Google Tag Manager . Данные не будут идеальными без дополнительной работы, но сейчас не время об этом беспокоиться.
  • Если у вас бизнес в области электронной коммерции, то вам всё-таки нужно убедиться, что с вашими данными в Google Analytics всё в порядке. GA может проделать большую работу по отслеживанию событий вашей электронной коммерции на всем пути от посетителя до покупки, поэтому потратьте время, чтобы правильно его настроить.
  • Если вы разрабатываете программное обеспечение, вам необходимо отслеживать пользовательские события. Не важно, какой инструмент вы используете, - Mixpanel и Heap очень похожи и оба хороши. В этот момент я бы не особо задумывался о том, какие события отслеживать: просто используйте режим AutoTrack в Mixpanel или установки по умолчанию в Heap. Когда вы поймёте, что вам нужны какие-либо события, вы обнаружите, что они уже отслеживаются. Этот подход не очень хорошо масштабируется, но пока и так сойдёт.
  • Ведите свою финансовую отчётность в Quickbooks. Прогнозирование делайте в Excel. Если у вас подписочный бизнес, используйте Baremetrics для метрик подписки. Если вы занимаетесь электронной коммерцией, используйте свою торговую платформу для расчёта доходов. Не увлекайтесь.

Если вы не подкованы по технической части, возможно, вам понадобится программист, который поможет с GA и отслеживанием событий. Вся эта настройка не займёт больше двух часов, включая чтение документов. Потратьте на это время, выделенное на разработку, оно того стоит.

Чего не делать

Ничего, что не перечислено выше. Не позволяйте никому продавать вам хранилище данных, платформу BI, большой консалтинговый проект или… ну вы поняли. Оставайтесь сфокусированными. Когда вы начинаете строить аналитику, появляются дополнительные расходы. Данные всё время меняются. Меняется бизнес-логика. Ступив на эту дорожку, вы уже не сможете поставить свой аналитический проект на паузу. Отложите большие инвестиции на потом.


Появится много вопросов, на которые вы пока просто не сможете ответить. Это нормально (на данный момент).

Очень ранняя стадия

(От 10 до 20 человек)


Вы немного увеличиваете свою команду. Эти люди нуждаются в данных, чтобы выполнять свою работу. Они могут и не быть экспертами по данным, поэтому вам нужно убедиться, что они делают основные вещи правильно.

Что делать

  • Вероятно, вы наняли маркетологов. Убедитесь, что именно они отвечают за GA. Сделайте их ответственными за чистоту отображающихся в нём данных. Пусть они проставляют UTM-метки в каждую чертову ссылку, которую создают. Пусть убедятся, что ваши поддомены не отслеживаются дважды . Ваши маркетологи могут сказать, что они «не шарят в GA». Не слушайте их. В Интернете достаточно информации о GA, так что, если они умны и мотивированы, они могут научиться и разобраться в этом. Если они не могут разобраться, увольте их и найдите кого-нибудь другого (серьёзно).
  • Если у вас есть отдел продаж и есть CRM, используйте встроенную отчётность. Убедитесь, что ваши люди знают, как ей пользоваться. Вы должны быть в состоянии посчитать основные вещи, такие как эффективность продаж и коэффициенты конверсии по шагам воронки продаж. Salesforce может делать это из коробки. Не экспортируйте данные в Excel, сформируйте отчеты в их (ужасном) построителе отчетов. Даже если сейчас вам неудобно, это сэкономит вам массу времени в ближайшие месяцы.
  • Вероятно, у вас есть несколько человек в службе поддержки. В большинстве систем службы поддержки нет хорошей отчётности, поэтому выберите такие KPI, которые вы можете легко измерить в их интерфейсе.
  • Удостоверьтесь, что вы измеряете NPS. Используйте Wootric или Delighted .

Чего не делать

Ещё слишком рано для хранилища данных и для аналитики на основе SQL - просто это занимает слишком много времени. Вам необходимо тратить всё своё время на бизнес, а не аналитику , и самый простой способ сделать это - воспользоваться встроенными отчётами различных SaaS-продуктов, с которыми вы уже работаете. Кроме того не нужно нанимать аналитика на полный рабочий день. Сейчас есть более важные вещи, на что потратить свои ограниченные средства.

Ранняя стадия

(От 20 до 50 сотрудников)


Именно тут всё становится интересным, а изменения за последние два года - очевидными. Как только вы поднимете свой раунд A и у вас будет 20+ сотрудников, у вас появятся новые возможности.


Эти возможности обусловлены одной штукой: технологии в аналитике быстро улучшаются . Инфраструктура такого рода, как сейчас, раньше была доступна только крупным компаниям. Её преимущества? Более надежные показатели, большая гибкость и более подходящая платформа для будущего роста .


Это самый сложный и наиболее важный этап: многообещающий, если вы всё сделаете правильно, но болезненный, если неправильно.

Что делать

  • Настройте инфраструктуру данных. Это означает выбор хранилища данных, инструментов ETL и BI. В качестве хранилищ данных рассмотрите Snowflake и Redshift (я предпочитаю работать со Snowflake, если есть выбор). В качестве инструмента ETL возьмите Stitch 1 или Fivetran . Что касается BI, то посмотрите на Mode и Looker 2 . В этой области много, очень много продуктов; эти шесть - те, к которым мы снова и снова возвращаемся с нашими клиентами.
  • Возьмите сильного руководителя аналитики. По дороге вам понадобится целая команда специалистов по аналитике: инженеры, аналитики, data scientists… Но пока вы можете позволить себе (не более) одного человека в штат. Вам нужно найти того особенного человека, который принесёт пользу в первый же день, но который также сможет нанять команду вокруг себя по мере роста. Этого человека трудно найти - потратьте время на его поиск. Часто такие люди имеют опыт в области консалтинга или финансов, и у них часто есть MBA. Хоть этот человек и должен быть готов закатать рукава и замарать руки, сосредоточьтесь на найме кого-то, кто может думать о данных и о вашем бизнесе стратегически: он станет важнейшей частью вашей аналитической головоломки в течение многих лет.
  • Подумайте о найме консультанта. Хотя здорово, что вы нашли руководителя аналитики, у этого человека не будет опыта, необходимого для объединения всех компонентов вашего технологического стека или для решения всех проблем с аналитикой, с которыми вы столкнетесь в вашем бизнесе. Ошибки, сделанные на этом критическом этапе, обернутся серьезными затратами как во времени, так и деньгах, когда вы будете расти, поэтому важно заложить прочную основу . Чтобы сделать это, сегодня большинство стартапов предпочитают работать с консультантами, чтобы помочь им настроить инфраструктуру, а затем создать команду вокруг неё.

Чего не делать

  • Если машинное обучение не является основной частью вашего продукта, пока не нанимайте data scientist-а. Для создания вашей аналитической команды вам нужен универсал, а не узкий специалист.
  • Во имя всего святого, не пишите свой собственный ETL . Вы потратите на разработку кучу времени. Купите готовые решения от Stitch или Fivetran.
  • Не используйте никакой другой инструмент BI, кроме двух упомянутых выше. Иначе это обернётся вам потом большими тратами.
  • Не пытайтесь обойтись более традиционной базой данных, типа Postgres, в качестве вашего хранилища данных. Она не намного дешевле, и вы потратите кучу времени, чтобы мигрировать с неё позже, когда исчерпаются её возможности. Postgres не масштабируется так же хорошо, как настоящее хранилище данных.

Средняя стадия

(От 50 до 150 человек)


Этот этап потенциально является наиболее сложным. У вас всё ещё есть относительно небольшая команда и немного ресурсов, но вас попросят предоставить всё более изощренную и разнообразную аналитику для бизнеса, и ваша работа может напрямую повлиять на успех или неудачу компании в целом. На вас никто не давит.


Здесь важно продвигаться вперед, убедившись, что вы продолжаете закладывать основу для будущих этапов вашего роста. Решения, которые вы принимаете на этом этапе, могут заставить вас врезаться прямо в кирпичную стену, если вы не будете думать о будущем.

Что делать

  • Реализуйте надежный процесс моделирования данных на основе SQL. Ваши модели данных служат основной бизнес-логикой для вашей аналитики и должны использоваться во всех случаях - от BI до data science. Убедитесь, что ваш процесс позволяет всем пользователям вносить изменения в скрипты моделирования данных, версионируется и запускается в прозрачной среде . Мы поддерживаем продукт с открытым исходным кодом, называемый dbt , который используется многими компаниями в стадии роста именно для этого.
  • Мигрируйте из существующих систем веб-аналитики и отслеживания событий в Snowplow Analytics . Snowplow делает всё, что делают платные инструменты, но это продукт с открытым исходным кодом. Вы можете либо хостить его самостоятельно (и просто оплачивать расходы на свои экземпляры EC2), либо платить за размещение сборщика событий в Snowplow или Fivetran. Если вы не сделаете переход на этом этапе, вам не удастся собрать гораздо более подробные данные, и приготовьтесь к реально огромным счетам из Segment, Heap или Mixpanel в ближайшем будущем. Когда вы пройдёте этот этап, платные инструменты могут с лёгкостью брать с вас по 10 000 долларов в месяц.
  • Развивайте свою команду вдумчиво . Ядром вашей команды всегда должны быть бизнес-аналитики: люди, которые являются экспертами в SQL и вашем инструменте BI, и тратят своё время на работу с бизнес-пользователями, чтобы помогать им получать данные. Невероятно важно выяснить, каков профиль этих людей, как их обучать и экипировать. Вы также должны нанять своего первого data scientist-а на этом этапе. Важно собрать вашу инфраструктуру данных и основную команду аналитики до найма опытных (и дорогих) талантов в области науки о данных, но в какой-то момент вы должны будете добавить и эти навыки.
  • Начинайте выборочно решать некоторые проблемы прогнозирования . Прогнозирование сложнее, чем просто вычисление количеств и сумм, но есть несколько ключевых областей, в которые имеет смысл начать погружаться. Если вы работаете в SaaS, вы должны работать над моделью прогнозирования оттока. Если вы занимаетесь электронной коммерцией, вам совершенно необходимо работать над моделью прогнозирования спроса. Эти модели, возможно, не будут супер сложными, но они будут большим улучшением по сравнению со случайными числами в Excel-таблице, которую соорудил кто-то из финансового отдела.
  • Потратьте время и силы, чтобы разобраться с маркетинговой атрибуцией . Про это можно написать отдельный пост, но достаточно сказать, что вы просто не можете доверить эту критическую бизнес-задачу третьей стороне.

Чего не делать

Легко увлечься и начать инвестировать в мощную инфраструктуру данных. Не делайте этого. На этом этапе крупные инвестиции в инфраструктуру по-прежнему являются дорогостоящим развлечением. Вот несколько советов о том, как оставаться гибкими:

  • Упорно проталкивайте SQL и ваше хранилище данных. На этом этапе вы можете справиться с чем угодно, используя вычислительную мощность вашего хранилища данных. Купите столько мощностей в хранилище данных, сколько вам нужно - платить за серверы намного дешевле, чем платить за людей.
  • Добавьте Jupyter Notebooks для задач data science. Если данные были предварительно агрегированы в вашем хранилище, вам не понадобится делать обработку в кластере Spark или Hadoop.
  • Найдите недорогие способы делать ETL таких данных, для которых нет готовых интеграций. Это одна из вещей, за которые мы любим Singer . 3
    Избегая затрат на мартышкин труд, вы будете сосредоточены на решении реальных бизнес-задач.

Стадия роста

(От 150 до 500 сотрудников)


Этот этап связан с созданием аналитических процессов, которые масштабируются. Вам необходимо балансировать получение ответов, необходимых сегодня, с внедрением аналитических методов, которые будут масштабироваться по мере продолжения роста вашей команды.


К моменту, когда у вас будет 150 сотрудников, вероятно, из них только небольшая команда (3-6 человек) будет заниматься исключительно аналитикой. К тому времени, когда у вас будет 500 сотрудников, таких легко может стать 30 и больше. 3-6 аналитиков могут действовать довольно бессистемно, обмениваясь знаниями (и кодом) неформальным образом. К тому моменту, когда у вас будет 8+ аналитиков, процесс начнёт очень быстро разваливаться.


Если вы не справитесь с этим переходом, вы фактически будете работать всё хуже и хуже по мере того, как ваша команда растёт : вам понадобится больше времени, чтобы добывать полезные инсайты, и ваши ответы будут более низкого качества. Просто это нелинейный рост сложности: у вас будет всё больше данных и всё больше аналитиков, работающих с ними. Чтобы бороться с этим, вам нужны процессы для надёжной совместной работы.

Не принимайте оправдания. Делать аналитику на этом уровне - тяжелая работа, и для этого требуется талантливая и мотивированная команда, которая постоянно придумывает что-то новое и совершенствуется. Code review требует времени и энергии. Аналитики не привыкли проверять свой код. А документирование - кропотливый труд. Вы встретите сопротивление этим практикам, особенно среди старых членов вашей команды, которые помнят «старые добрые времена». Но по мере того как сложность возрастает, вам нужно развивать свои процессы, чтобы адаптироваться к ней.


Эти процессы на самом деле делают аналитику проще, быстрее и надёжнее, но их реализация напоминает выдёргивание зубов. Если вы серьёзно отнесётесь к масштабированию аналитики, то продвинетесь вперед.

Вы пионер

Я пришел к каждой из этих рекомендаций после нескольких лет самостоятельной работы в компаниях, а затем масштабирования этого подхода будучи консультантом. Возможность поработать с рядом похожих клиентов сделала для меня совершенно понятным, насколько редко компании выполняют такую работу хорошо .


От переводчика

Жаль, что я наткнулся на этот пост только сейчас, когда Тристан упомянул его в своей совершенно замечательной еженедельной рассылке по аналитике и data science (срочно подписывайтесь, он там отбирает самые сочные из недавних статей и постов по теме).


Последние 16 месяцев я фактически провожу в Skyeng как раз те изменения, которые тут описаны. Когда я пришёл в компанию в октябре 2016-го, мне пришлось собирать data warehouse, строить инфраструктуру данных , организовывать единый доступ к данным для всей компании. Затем я собрал распределенную команду из SQL-аналитиков, прикреплённых к различным бизнес-юнитам, настроил коммуникацию между ними, процессы code review и шаринга результатов. Сейчас у нас 20 аналитиков, помимо меня, и я выстраиваю децентрализованную схему управления этой структурой.


Спасибо Тристану, сейчас я вижу, что двигался в правильном направлении и не наступил на большинство граблей.

Примечания

2. Я последние 2 года работаю с Redash - он на порядок дешевле Mode и покрывает почти все кейсы, кроме разве что python notebooks. Looker, к сожалению, официально не работает с компаниями из России.


3. Singer - это простой фреймворк от создателей Stitch с открытым исходным кодом, который позволяет писать кастомные коннекторы к источникам данных на python. Например, мы сделали при помощи него свой коннектор к Typeform, чтобы перманентно собирать результаты опросов пользователей.


4. Мы в Skyeng пока не доросли до правильного code review аналитики при помощи пул-реквестов, но я написал простой скрипт, который забирает из Redash все новые SQL-запросы, кладёт в master, назначает ревьюера и делает пост об этом в Slack. Так мы не теряем в скорости, но получаем стабильно работающий процесс review пост-фактум по горячим следам.


5. Книга вышла в 2017-м году на русском под названием Аналитическая культура.
От сбора данных до бизнес-результатов.

Теги: Добавить метки