На днях думал о том, какие уровни владения аналитикой проходил я сам, какие проходят все мои знакомые из индустрии и что отличает крутышей от начального уровня. И выявил несколько общих паттернов.
➡️ Движение по наитию
В этой стадии решения принимаются без оглядки на данные вообще. Захотели запустить рекламу — запустили. Захотели привести 500 лидов — привели 500. Решили отключить пару кампаний — отключили.
➡️ Данные — это важно, «но»
На следующем шаге ты понимаешь и признаёшь, что данные — это важно. Например, ты прошел какой-то курс и решил принимать решения на основании данных. Но у тебя нет глубокого понимания, как это должно работать — почти любая инициатива упирается во что-то и в итоге гаснет.
Например, ты понял, что нельзя просто так планировать следующий год — нужно опираться на исторические данные, смотреть поведение текущих когорт и прогнозировать будущие когорты. Но сразу же ты сталкиваешься с кучей проблем:
➖ У тебя есть только часть данных. Не понятно, какие брать.
➖ Компания последние несколько лет растёт и прогноз получается слишком плоским, позитивным и нереалистичным.
➖ ...
В итоге ты потратил кучу времени, а никакой пользы это не принесло — возникла куча «но», из-за которых твоя аналитика стала просто «аналитикой для галочки».
➡️ Владение аналитикой на уровне рабочего инструмента
Это последняя стадия, когда ты реально умеешь применять аналитические подходы в реальной жизни, даже если есть куча «но».
Когда ты достиг этой стадии, ты можешь спрогнозировать следующий год с помощью когорт, сезонности и прочих штук, даже если возникает много «но». Ты можешь проанализировать ассортиментную матрицу, даже если там 10 000 SKU, есть ограничения по месту на полке, требования к минимальной представленности брендов и другие «но». Ты можешь провести достоверное тестирование гипотезы, даже если невозможно провести чистый A/B-тест, потому что много разных «но».
Самое интересное, что с точки зрения технических знаний, между вторым и третьим уровнем нет абсолютно никакой разницы — оба человека будут абсолютно одинаково считать когорты, абсолютно одинаково делать какую-нибудь кластеризацию товаров и т. д.
Основное отличие — как в раз в умении адаптировать тот или иной аналитический подход даже под самую нетривиальную задачу с большим количеством «но».
И этому можно научиться. В этом вопросе главное — совершить единоразовый квантовый скачок со второго на третий уровень. А дальше реакция необратима — ваше мышление навсегда перестроится.
Такой «скачок» можно запустить двумя вещами:
➖ Ты подробно посмотрел на стороннем примере, как это работает и словил эффект «о, а так можно было?!»
➖ Ты на примере какой-то близкой тебе темы прочувствовал, почему твой старый «топорный» подход не работал и какой результат может дать новый подход.
Именно такой эффект я хочу активировать у студентов своего тренинга «Как делать аналитику». Чтобы после прохождения вы не просто прокачались в продвинутых подходах к проведению аналитики, а чтобы случился этот самый квантовый переход на новый уровень.
Если чувствуете, что находитесь на втором уровне и хотите запустить квантовый переход на третий — приглашаю вас сделать это вместе на новом потоке тренинга, который стартует уже завтра 😎
📊 Simulative