Как не перегореть продуктовому аналитику в 2026 году? (Часть 1)

Здравствуйте, товарищи!

Сегодня разберём важнейший навык продуктового аналитика - способность не перегореть из-за ночных запросов руководителя, сломанных дашбордов и просьб бизнеса: "Посчитай мне быстренько такие-то циферки".

В нынешнее время аналитику уже недостаточно знать SQL, уметь дизайнить A/B-тесты и строить различные графики. Ко всему этому добавляются понимание продукта, общение с менеджерами, валидация данных, автоматизация различных рутинных задач и проверка того, не придумала ли нейронка что-то несуществующее. Если пытаться делать всё это одновременно, то можно достаточно быстро перегореть.

Поговорим о том, как можно этого избежать в нынешнее время. Основная проблема выгорания в том, что аналитик может сделать кучу задач за день: написать нужные запросы, построить графики, обсудить запуск какого-то теста, провести пост-анализ прошедшей маркетинговой кампании, но в итоге останется ощущение, что он просто перекладывал данные из одной таблички в другую. И вот советы, которые помогут этого избежать.

1. Не пытаться анализировать вообще всё

Тут основная проблема в том, что аналитик хочет разобраться в каждом вопросе максимально глубоко. Менеджер может прийти с вопросом, почему какая-то метрика упала на 2%, а аналитик уже соберёт данные за последние несколько лет, построит кучу графиков, проверит сезонность и ещё много всего, хотя достаточно будет просто проверить несколько базовых вещей и сказать, что изменение находится в пределах обычного шума. Перед началом решения какой-либо задачи нужно определить:

1. какое решение будут принимать по результатам анализа;
2. насколько точный ответ нужно дать;
3. сколько времени стоит закладывать на выполнение этой задачи.

Если после выполнения анализа какие-то очень важные выводы делать не собираются, то, возможно, не стоит проводить суперглубокий анализ и тратить на это кучу времени.

2. Разделять важные исследования и ad hoc-задачи

Есть исследования, от результатов которых будет зависеть запуск каких-то кампаний, перераспределение бюджетов или ещё что-то достаточно важное. В таких задачах действительно нужно внимательно смотреть данные и проверять различные методологии. А есть вопросы из разряда: "Сколько человек вчера нажали на такой-то баннер?". Такие задачи не надо превращать в глубинные исследования и тратить на это кучу времени. Наверное, лучший совет, который тут можно дать, - обсуждать с заказчиком, какой именно уровень анализа ему нужен. Иначе может произойти так, что человек будет ожидать ответ к обеду этого же дня, а вы принесёте ему результат через неделю.

3. Избавляться от бесконечных ad hoc-запросов

Каждую неделю вас могут просить писать почти идентичные запросы из разряда: "Собери мне выборку для такого-то теста с такими-то отсечками по пользователям". Тут проблема не в количестве работы, а в самом процессе. В такой ситуации нужно постараться автоматизировать процессы, чтобы они занимали минимальное количество времени. Тут основные советы:

1. автоматизировать шаблоны для сбора выборок или выполнения каких-то запросов, если это возможно.
2. сохранять информацию о том, какие метрики достаточно часто повторяются, как они считаются и из каких витрин в основном берётся информация.
3. сохранять результаты исследований, которые вы проводили сам.
4. хранить типовые ошибки, которые обычно встречаются при обработке различных данных в вашей зоне ответственности.

4. Использовать нейронки, но не становиться их рабами

Мы уже писали гайд как не стать ИИ макакой, но опишем здесь кратко, а недавно наши преподаватели даже проводили дебаты про ИИ. Eсли вслепую брать ответы нейронки, то времени станет только меньше, потому что надо будет искать, почему запрос считает не тех пользователей или почему используется не тот статистический тест. Поэтому следуем такому пайплайну.

1. сначала самостоятельно формулируем задачу и то, какой результат ожидаем;
2. потом отдаём нейронке конкретный кусок работы;
3. проверяем код, логику и данные;
4. только после этого используем результат.

Подписаться: @ProdAnalysis