ОСНОВИ АНАЛІТИКИ ДАНИХ

Роль дата-аналітика у діджитал-продукті

Процес прийняття рішень у бізнесі можливий двома способами: 

• методом експертних оцінок — рішення приймаються, спираючись на досвід спеціаліста, його кваліфіковану думку. Основна вада такого підходу в тому, що кожній людині, в силу особистого досвіду та світогляду, притаманне когнітивне спотворення дійсності;

• data-driven підходом — рішення приймаються, базуючись на аналітиці даних. Цей підхід дозволяє підтвердити або заперечити експертну оцінку та уникнути неякісних рішень, спричинених когнітивним спотворенням. 

Аналітик в IT-компанії працює з даними, і на основі них знаходить інсайти, причинно-наслідкові зв’язки, точки росту для бізнесу, слабкі місця. Цією інформацією потім користуються продакт-менеджери, маркетологи, СЕО та інші спеціалісти компанії.

У бізнесі є потреба постійного моніторингу ключових метрик: дохідність користувача (LTV), відсоток користувачів, які платять за продукт, або звичайний рівень конверсії у цільову дію. Тож якісна аналітика напряму впливає на прибуток і грошові потоки бізнесу, адже її метою є збільшення прибутку та оптимізація окупності затрат (ROI — Return on Investment).

Висновки аналітика — це остання інстанція у прийнятті об’єктивних рішень. Зазвичай цим висновкам довіряють. Це велика відповідальність — помилка може коштувати як сотні, так і сотні тисяч доларів. 

BI (Business Intelligence) аналітика:

• пошук відповідей на питання, скільки грошей принесе нам залучений сьогодні користувач впродовж наступного року або півроку на основі наявних даних. Часто для виконання завдань такого плану використовують алгоритми машинного навчання;

• розробка дашбордів за допомогою сервісів візуалізації даних, таких як Tableau, Power BI, або власних розробок. Наприклад, ми в Universe розробили власну систему дашбордів, які охоплюють більшість важливих показників маркетингу і BI. Наявні варіанти «під ключ», хоч і мають переваги у простоті використання, швидкості внесення змін та створенні нових дашбордів, але не повністю відповідають нашим, часто вузьким, потребам бізнесу. Власні розробки дають змогу одночасно поєднувати інтерактивність, гнучкість, простоту і машинне навчання.