6 советов начинающему веб-аналитику

Экспериментируйте и проводите A/B-тесты

Эксперименты и A/B-тесты помогают аналитику искать узкие места и точки роста. Гипотез, как улучшить продукт, генерируется очень много, и ваша задача выбрать оптимальную. Поэтому разберитесь, как правильно делать A/B-тесты, и действуйте!

Вы научитесь заранее отличать хорошие гипотезы от плохих и сможете из двух просто хороших гипотез выбрать лучшую.

Пользуйтесь SQL

Я использовал SQL везде, где работал. Если будете владеть SQL, то не придётся ждать, пока программисты выгрузят данные — так вы сэкономите время. Овладеть SQL можно за пару недель.

Например, аналитик хочет оптимизировать первую сессию пользователя в приложении. Для этого ему нужно получить информацию, как пользователи проходят обучение по шагам. Эта информация хранится в базе и достать её может только программист, но он занят и отмахивается фразой: «Поставь свою задачу в конец списка, доберусь до неё к концу недели». Аналитик ждёт.

В это время его коллега, владеющий SQL, быстро делает запрос и получает данные за 2 минуты. Итог очевиден: и программисты целы, и аналитики сыты.

Разберитесь в показателях вашего проекта

Набор показателей сильно зависит от проекта: где-то есть платный трафик и затраты на маркетинг, одни проекты работают в вебе, другие на мобильных устройствах. Например, в игровых проектах множество метрик игровой экономики, а интернет-магазины требуют различных показателей по номенклатуре.

Поэтому стоит собрать все используемые показатели вместе. Лучше не в список, а в карту метрик, прописав все взаимосвязи и корреляции. Стрелка из метрики A в метрику B означает, что при изменении A изменится и B. Такая карта позволит быстро реагировать на изменения метрик и находить их причины. Приведу реальную схему, которую я использую в аналитике приложений.

Допустим, у нас изменился LTV (lifetime value, показатель жизненного цикла клиента). В чём же причина, в ARPU (среднем доходе с пользователя) или в удержании? Смотрим, удержание не изменилось — значит, ARPU. ARPU, в свою очередь, зависит от ARPPU (среднем доходе с платящего) и доли платящих пользователей в структуре аудитории. Доля платящих не изменилась, значит, смотрим, почему же у нас изменился ARPPU, меняли ли мы цены? Добавляли ли новые товары в магазин? Верно выстроенная зависимость помогла нам разобраться.

Например, в f2p-играх увеличение показателя retention ведёт и к увеличению аудитории (DAU) и увеличению среднего дохода с игрока — чем дольше человек играет, тем выше вероятность оплаты и каждый последующий платёж.

Не переставайте учиться

Если всех китайцев поставить в один ряд и идти вдоль него, здороваясь с каждым, то вы никогда не дойдёте до конца, потому что новые китайцы будут появляться быстрее, чем вы идёте.

Такая же ситуация и в аналитике: новые методы появляются постоянно, и вы не успеете отследить все. Нужно всегда быть начеку и совершенствовать навыки.

Резюмируем

Профессия аналитика предполагает, что ваша рука должна быть постоянно на пульсе: следите за новыми методами анализа, общайтесь с коллегами, посещайте профильные мероприятия. Но не рассматривайте аналитику как самоцель — оторванные от реальности аналитики, к сожалению, тоже встречаются. Аналитика должна приносить пользу продукту, определять его дальнейшее развитие, а значит вам будет отводиться и ответственная роль.