Отчет – не анализ
Между отчетом и анализом есть принципиальная разница:
Отчет
Анализ
Предоставляет данные
Предоставляет ответы и/или
рекомендации
Предоставляет то, что запросили
Предоставляет то, что нужно
Стандартизирован
Гибкий, подстраивается под решение
проблемы
Часто может генерироваться
автоматически
Очень сложно автоматизировать
Говорит о прошлом
Говорит о будущем, учитывая
прошлое и настоящее
Анализ всегда представляет собой ответы на вопросы с понятными и измеримыми параметрами оценки,
включая шаги, необходимые для получения ответов на эти вопросы. Основа анализа – статистически значимые, актуальные и достоверные данные
Порой экспертное мнение человека пытаются выдать за данные,
на базе которых строятся выводы. Тут нужно разобрать пару моментов:
Эксперт – это признание компетенций в профессиональной среде, и если у специалиста оно есть, то это действительно может быть основой для каких-то аналитических выкладок. Но если нет – необходимо опираться на статистически значимые исследования
своей компании или компаний, которые такие исследования проводят, например, TNS, Google, «Яндекс» и другие;
Актуальность данных, особенно в маркетинге, это главное,
потому что выводы на базе устаревшей информации будут ложными.
Порядок формирования анализа
Формирование KPI → Формирование задачи на изменение KPI → Формирование и сбор данных → Выводы на основе данных → Рекомендации, что конкретно сделать, чтобы изменилось KPI → Внедрение изменений → Ретроспектива.
Формирование задачи на изменение KPI
Бизнес диктует планы по увеличению доходов, маркетинг трансформирует эти задачи в планы по заказам, заявкам, трафику и отдает их агентству или подрядчику. На этом этапе постоянно страдает корректность постановки задач из-за больших амбиций
и скромных ресурсов. Извечная проблема человечества – получить как можно больше, затратив как можно меньше. В целом, в этом нет ничего плохого, но опытный аналитик во время приемки задачи всегда оценивает насколько адекватны требования.
Например, разберем типичную задачу: «Сформировать и обосновать гипотезы для увеличения среднего чека по продажам сервисных карт для корпоративных клиентов». В такой постановке ошибка в том, что решения, которые вырабатывались аналитиком, не подходили для текущих клиентов. Не проговорив, что нас интересуют только новые клиенты, мы получили неподходящие гипотезы.
Формирование и сбор данных
Цели в Яндекс.Метрика, кол-трекинг, отчет по сделкам за период, статистика поведения потребителей – это все информация, сбор которой должен быть настроен заранее, желательно централизованно, для быстрого и удобного доступа к различным срезам данных.
Выводы и рекомендации
Имея статистически значимые выводы, мы можем генерировать рекомендации по изменениям. Задача на этом этапе: указать конкретные шаги, которые можно предпринять, чтобы использовать результаты анализа для улучшения бизнеса.
Представьте, что у вас есть две гипотезы по результатам анализа:
С вероятностью 90% действие А принесет рост продаж на 5% в год. Стоимость внедрения 10% от годового оборота.
С вероятностью 50% действие Б принесет рост продаж на 30% в год. Стоимость внедрения 5% от годового оборота.
Какое решение вы бы выбрали при прочих равных?
Ретроспектива
Аналитик отвечает за качество своего анализа, как и любой профессионал. Ретроспектива должна показать, какие гипотезы отработали, и какое отклонение от плановых показателей произошло фактически. А также почему эти отклонения возникли, и что предпринять в будущем.
Мы сознательно используем слово «отклонение», а не «падение», поскольку считаем, что значимые отходы от плана в обе стороны – это ошибка анализа и планирования. Просто при отклонении в сторону роста показателя клиент радуется, а в отрицательную – грустит, но нам грустно всегда, когда аналитик значимо отошел от плана.
Ретроспектива – прекрасный инструмент оценки своей квалификации и накопления опыта, когда понимаешь разницу между «данные говорили об ХХХ» и «по факту получилось NNN».
Разные взгляды на аналитику
Давайте разберемся, как видит аналитику