Чем занимается продуктовый аналитик?

В описаниях к разным курсам на аналитика пишут расплывчатые формулировки типа «вы будете анализировать данные и принимать решения на их основе», и не всем со стороны может быть сразу понятна роль продуктового аналитика.

Поэтому в этом посте я решила перечислить задачи, которыми может заниматься продуктовый аналитик на работе. Это не какая-то полная классификация, а просто разноплановые примеры, чтобы у тех, кто только раздумывает войти в профессию, сложилась чуть более полная картинка в голове.

⭐️Строит дашборды✨Чтобы регулярно отслеживать ключевые метрики, под каждый продукт или функционал создается дашборд. Аналитик собирает требования от заказчика (какие показатели и в каких разрезах нужны), пишет SQL-запросы к базе, которые считают все эти показатели, и выводит их на дашборд в виде чисел, графиков или табличек с нужными фильтрами.

⭐️Подготавливает сегменты для рассылок и UX-исследований✨ В данных хранятся сведения о действиях и покупках пользователей, и на их основе может требоваться сформировать выборки, например, для UX-исследований или рассылок. Иногда критерии задаёт заказчик (типа «20 тыс. пользователей с заказами от 5 тыс. руб за последние 2 недели»), а иногда аналитик подбирает их сам.

⭐️Проводит АБ тесты✨ Перед запуском изменений в дизайне или функционале важно проверить, как они влияют на ключевые метрики (конверсию в покупку, выручку и т.д). Для этого пользователей делят на группы случайным образом через сплитовалку: одна группа видит старую версию, другая - новую. Аналитик подбирает метрики и на их основе оценивает длительность теста, а затем проводит все необходимые расчеты и делает выводы.

⭐️Проводит АА тесты✨ При АА тестах изменений ни для одной из групп нет: просто проверяем, корректно ли работает система разделения пользователей. Если группы честные, метрики в группах будут одинаковые.

⭐️Строит витрины✨Чтобы упростить сложные запросы к часто используемым таблицам, можно автоматически регулярно предобрабатывать и агрегировать новые данные и складывать их в витрину. Запрос к уже посчитанной витрине будет выполняться сильно быстрее, чем запрос к сырым данным.

⭐️Размечает события✨ Чтобы понимать как пользователь взаимодействует с нашим сайтом/приложением, нужно заранее продумать, какие именно действия стоит трекать, как будут называться эти события в аналитике и какие параметры к ним прикрепить (например, ID товара, цену, позицию на экране и т.д.). При добавлении новых элементов и нового фунционала нужно будет их доразмечать.

⭐️Проводит исследования✨То есть генерит гипотезы, чтобы покопаться в данных и проверить свои предположения. Тематика может быть разной, например: поисследовать чем отличается портет пользователя участника программы лояльности от тех, кто никогда ей не пользовался? Почему пользователи могут не продлять подписку после первого месяца? И т.д.

⭐️Просто что-то быстро проверяет✨Почему выручка за вчера просела? Какая доля пользователей уже обновилась до последней версии приложения? Почему так сильно скакнуло количество пользователей, зашедших в личный кабинет? И множество других самых разных вопросов. Такие быстрые задачки еще называют эдхоками (ad-hoc).

И это далеко не все задачи, но пост и так получился слишком длинным! Аналитики, какие задачи вам нравятся больше всего? А кто только вкатывается, задавайте вопросы, если есть💛

#карьера_анна_в_данных