Оценка аналитики: вопрос-ответ с Сергеем Кругловым

Как определить, что аналитик приносит максимальную пользу команде? Как планировать задачи, результат которых сложно предсказать? И как убедить заказчика, что аналитика — это инвестиция в успех проекта? Сергей Круглов, директор по продуктам ITECH, делится подходами, которые помогают точнее планировать работу аналитиков, измерять их вклад в общий результат и показывать ценность этой работы на практике.

Как оценивать задачи аналитиков с учётом того, что реальные сроки могут заметно отличаться от первоначальных ожиданий?

Мы делим задачи на «понятные» и исследовательские. В «понятных» ориентируемся на опыт команды, накопленные паттерны и готовую декомпозицию из прошлых проектов. Для исследовательских используем метод PERT: команда даёт три оценки — оптимистичную, ожидаемую и пессимистичную, по формуле получаем наиболее вероятную. В исследованиях также хорошо работает таймбоксинг: например, фиксируем 3 рабочих дня на задачу, делаем максимум за это время и оцениваем результат. Затем решаем — останавливаться или продолжать, но уже с уточнённой оценкой и пониманием, что дальнейший анализ действительно принесёт ценность.

Как обосновать заказчику важность аналитики для проекта?

Главный аргумент — деньги. Аналитика помогает вовремя отказаться от задач, которые не принесут нужной отдачи: например, когда расчёты показывают, что окупаемость займёт 1,5 года при горизонте планирования в полгода. Если заказчик сомневается, ценность аналитики стоит объяснять на конкретных цифрах и примерах. В реальных кейсах разработка без анализа может затянуться в несколько раз или привести к продукту, который не соответствует изначальным целям бизнеса.

Какие KPI помогают понять, что аналитик работает эффективно?

Для меня ключевые ориентиры — это:
1. Удовлетворённость команды. Раз в месяц мы проводим внутри команд что-то вроде NPS-опроса: насколько комфортно работать с аналитиком, готовы ли рекомендовать его для других проектов, хотели бы работать с ним снова.
2. Time-to-market. Смотрим, сколько времени прошло от старта анализа до релиза, который устроил бизнес-заказчика. Считаем количество итераций до этого момента и анализируем, сколько уточнений прилетело уже после запуска. В стабильных проектах с понятными требованиями эта метрика отлично показывает эффективность аналитика.