Окей, вы хотите стать продуктовым аналитиком. Чтобы что?
о романтичных ожиданиях и иногда чуть циничной реальности

В эпоху разговоров об ИИ мнения о том, стоит ли сейчас учиться на айтишника, зачастую полярные🌟 Я уже рассказывала, кому скорее не советую, но хочу немножечко под другим углом сегодня посмотреть — а почему айти, и в частности продуктовая аналитика несколько романтизированы, и плохо ли это вообще?

Итак, наверное, ни один человек на реальной работе не сможет сказать, что студентом ровно так себе это всё и представлял😂

Но айтишку особенно часто выбирают по красивому образу профессии — заголовкам о высоких зарплатах, рилсам об удалёнке из Таиланда, чьим-то ещё рассказам о лёгком вкате и работе 2-4 часа в день. Эту часть, как мне кажется, уже достаточно разоблачили, в том числе и я, см. вот эти посты:

➡️ что сейчас на рынке труда — удалёнка в Таиланде в с ё?
➡️ разбираю рекламу про высокие зарплаты выпускников
➡️ про тот самый work-life blend☺️ и его подводные камни

А теперь к сути — чего вам не рассказывают, когда продвигают ⭐️продуктовую аналитику⭐️ как специальность?

В любой вакансии, на любом подкасте вы видите примерно следующее: поиск аномалий в данных, генерация советов для бизнеса, что ему делать, поиск точек роста по деньгам, и, моё любимое, пожалуй — счастье пользователя📈💖

И да — это всё существует.
➡️ Вы будете искать объяснения аномалиям — но очень часто это просто «блин, да почему эта метрика упала, если мы ничего не ломали (наверное)», а не детективное расследование с лупой🎁
➡️ От вас будут ожидать ответа на вопрос «что делать бизнесу?», но ваш data-driven ответ может не понравиться👀 Иногда (давайте честно, не везде аналитическая культура на высоте и не везде цель действительно в счастье пользователя) вы будете сталкиваться даже с откровенным недовольством, если «эти ваши данные» покажут не то, что хочется увидеть.
➡️ В норме с определённого момента вы действительно будете влиять на продукт, но не стоит думать, что вы можете устроиться в какую-то компанию, чьим преданным юзером являетесь, и всё там «пофиксить» изнутри для общего блага.

Про то, что цены на такси хотелось бы поменьше, у доставки еды неидеальный сервис, а самые дешёвые билеты всё равно дорогие там уже знают, но бизнес должен зарабатывать деньги...

Счастье пользователя существует в целях (у нормальных компаний😂), но оно не может быть выражено в постоянной раздаче выгоды — экономика не сойдётся, и сервиса не будет!

А помимо этого...
➡️ Вы нет-нет, да и будете периодически отвечать на вопрос, как так вышло, что правки дашборда не занимают 15 минут, а исследование на неделю так и не дало красивого результата
➡️ Вы будете искать, почему очередной join размножил строки, и почему двумя способами подсчёта получились очень разные значения метрик, а у коллег формула вообще какая-то третья
➡️ Будете переделывать A/B-тест, потому что что-то пошло не так с выборкой, будете переделывать дашборд, потому что заказчику всё равно не понятно, как на него смотреть, будете уточнять требования и всё равно в итоге менять всё на ходу

И это 🔡🔡🔡🔡🔡🔡🔡🔡🔡. Правда-правда.

Но это то, что нужно осознавать хотя бы немножечко на берегу. И отдельно осознавать, что всё перечисленное никуда не денется от того, что вы будете ⭐️продуктовым⭐️ аналитиком, а не «каким-то там» данных / бизнес / системным (БА и СА вообще технически другая профессия, но так уж сложилось, что часто аналитиков обсуждают вместе). От такой рутины избавит, наверное, только рост до тимлида — но там свои приколы🤵

Наверное, на мотивации образом супергероя-аналитика, который сначала распутывает сложное дело, а потом надевает плащ и идёт спасать продукт🦸🏻, приятнее пройти этап обучения, но я за получение полной картины ещё до, а не через год работы в бизнесе, где всё оказалось хаотично, а доверие и зону влияния ещё предстоит заслужить🥲

А если вы прочитали и подумали «ну это и есть любая работа, мне всё равно интересно» — это идеальный расклад, welcome!🤝

➡️ Делитесь — романтизировали аналитику?
Насколько совпали ожидания с реальностью на работе?😎

#непопулярное_мнение
@analytess 👩