Продуктовый аналитик: чем он занят каждый день и как им становятся

Девять утра, аналитик открывает панель с показателями и видит, что за выходные доля людей, доходящих до оплаты, просела на пятую часть. Первая мысль — сломался счётчик. Проверка показывает, что нет, цифры собираются как обычно. Вторая мысль — виноват новый экран, который выкатили в пятницу. Проверка по устройствам показывает, что падение только на телефонах определённого размера экрана, и то не у всех.

К обеду выясняется, что на маленьких экранах кнопка подтверждения уехала под клавиатуру, и человек просто не видит, куда нажимать. К вечеру правка выкатывается, показатель возвращается. Один день работы, одна найденная причина и сумма, которую компания не потеряла на следующей неделе.

Так выглядит профессия в самом наглядном виде. В остальные дни она тише и состоит из вопросов, на которые нет очевидного ответа: почему люди уходят на третьем шаге, стоит ли делать новую функцию, окупится ли скидка новым покупателям. Продуктовая аналитика — это ремесло превращения поведения людей в цифры, а цифр в решения.

Чем эта роль отличается от соседних

Путаницы вокруг названий много, поэтому разложим по местам. Продакт-менеджер отвечает за продукт целиком: за то, что делать дальше, за приоритеты и за результат. Продуктовый аналитик обеспечивает эти решения фактами: он собирает данные, ставит эксперименты, показывает, где продукт теряет людей. В маленькой компании обе роли часто носит один человек, и тогда аналитика становится частью продуктовой работы, а не отдельной должностью.

Аналитик данных в широком смысле работает со всем, что попадает в хранилище: финансы, логистика, склад, продажи. Продуктовый аналитик смотрит узко, зато глубоко — только на то, как люди пользуются продуктом. Маркетинговый аналитик считает привлечение и деньги на рекламу, а продуктовый начинает там, где человек уже пришёл. Исследователь пользовательского опыта задаёт вопросы людям напрямую, а продуктовый аналитик читает следы их поведения; лучшие решения рождаются, когда эти двое разговаривают друг с другом.

Приходят в продуктовую аналитику редко с улицы. Обычные дороги: из отчётности и бизнес-анализа, из маркетинга, из тестирования, из поддержки, где человек лучше всех знает, на что жалуются пользователи. Реже — сразу после университета, и тогда первые месяцы уходят на понимание того, как устроен бизнес. Прошлый опыт в предметной области работает как ускоритель: аналитик, знающий, как продаётся товар в рознице, быстрее понимает, что стоит за провалом в цифрах.

Ниже — программы каталога по продуктовому направлению: в них аналитическая часть идёт рядом с управлением продуктом, что для входа в профессию удобно.

Из чего складывается неделя аналитика

Первое — сбор и порядок в данных. Прежде чем что-то считать, нужно, чтобы события отправлялись правильно. Аналитик участвует в описании того, какие действия пользователя записывать, следит, чтобы разработчики их не сломали при следующем обновлении, и первым замечает, когда данные начинают врать. Эта часть скучная и совершенно обязательная: неверная разметка событий обесценивает любые выводы.

Второе — регулярная отчётность. Панели с показателями, которые смотрит команда, еженедельные сводки, объяснение резких движений. Половина вопросов снимается на этом уровне.

Третье — исследования по запросу. «Почему люди перестали пользоваться разделом», «кто наши самые доходные пользователи и чем они отличаются», «есть ли смысл в бесплатном периоде». Здесь начинается настоящая работа: сформулировать вопрос точно, выбрать способ проверки, честно оценить, что данные могут показать, а что нет.

Четвёртое — эксперименты. Планирование, расчёт нужного числа участников, запуск, разбор результата. Самый частый вывод эксперимента — «разницы нет», и это тоже результат, за который платят: он экономит месяцы разработки.

Пятое — разговоры. Аналитик постоянно объясняет: команде, руководителю, иногда и себе. Умение рассказать историю по цифрам ценится не меньше, чем умение эти цифры получить. Отчёт, который никто не понял, ничем не отличается от несделанного.

Шестое, о чём не пишут в описаниях вакансий, — защита выводов. Результат исследования часто расходится с тем, во что верят в команде, и тогда аналитику приходится спокойно показывать, откуда взялась каждая цифра. Это не спор ради победы: цель в том, чтобы решение принималось с открытыми глазами. Тем, кто тяжело переносит возражения, эта часть даётся труднее прочих.

Что осваивать, чтобы войти в профессию

1. Запросы к базам данных. Это первый и обязательный инструмент: без него вы зависите от чужого расписания выгрузок.
2. Таблицы и визуализация: сводные отчёты, панели показателей, аккуратные графики, которые не вводят в заблуждение.
3. Прикладная статистика: средние и медианы, разброс, значимость различий, ошибки при множественных сравнениях.
4. Продуктовые метрики: удержание, повторные покупки, ценность пользователя за срок жизни, воронки.
5. Системы аналитики и разметка событий: как устроен сбор данных в приложении и на сайте.
6. Python на прикладном уровне — когда таблиц перестаёт хватать.
7. Понимание продукта и бизнеса: откуда берутся деньги, что такое себестоимость привлечения, чем живёт компания.

Последний пункт для новичков самый неочевидный и самый важный. Человек, который умеет считать, но не понимает экономики продукта, выдаёт технически безупречные отчёты мимо цели. Понимание экономики продукта отличает аналитика, к которому идут за советом, от того, к кому идут за выгрузкой.

Отдельно скажем, чего в списке нет. Машинное обучение на входе не требуется: подавляющее большинство продуктовых вопросов закрывается запросами, аккуратной статистикой и здравым смыслом. Модели приходят позже и далеко не во всех компаниях. Если программа обещает нейронные сети на второй неделе, а метрики и эксперименты остаются на потом, порядок в ней перевёрнут.

Тренироваться можно и без работодателя. Возьмите открытые данные любого сервиса, придумайте продуктовый вопрос и доведите его до ответа с графиками и выводом на одну страницу. Три-четыре таких разбора уже составляют портфолио, с которым не стыдно откликаться.

На что смотреть в программе обучения

Первое — есть ли в программе продуктовая часть, а не только инструменты. Курс, где учат языку запросов и построению графиков, готовит аналитика вообще; продуктового аналитика делает разбор метрик, экспериментов и логики принятия решений.

Второе — практика на живых кейсах. Хорошая программа даёт данные реального вида: с пропусками, с сезонностью, с непонятными всплесками. Учебный набор без шума воспитывает ложную уверенность.

Третье — работа с экспериментами. Проверьте, есть ли темы про планирование теста, размер выборки и типичные ошибки: именно здесь начинающие аналитики допускают промахи, которые дорого стоят компаниям.

Четвёртое — как проверяют задания. В аналитике особенно важен человеческий разбор: расчёт бывает арифметически верным и при этом бессмысленным по постановке. Спросите, сколько работ смотрит преподаватель лично.

Пятое — что останется на руках. Итоговый проект с внятным вопросом, честным разбором и выводом — это ваш пропуск на собеседование. Список пройденных тем таким пропуском не является.

Выбор редакции

Продакт-менеджер

Eduson Academy ·6 мес. · 5,0

5 390 ƃ^* 13 490 ƃ −60% Смотреть программу

• Профессия Product Manager SkillFactory 4 830 ƃ^* 9 650 ƃ −50%
• Продакт-менеджер: расширенный курс Нетология 6 000 ƃ^* 12 130 ƃ −51%
• Продакт-менеджер Нетология 4 770 ƃ^* 10 590 ƃ −55%
• Продакт-менеджер с нуля расширенный Яндекс Практикум 7 620 ƃ^*
• Продакт-менеджер с нуля Яндекс Практикум 6 470 ƃ^*

Все курсы в каталоге

Шестое — какие инструменты дают потрогать. Хорошо, когда в программе есть и язык запросов, и система построения панелей, и хотя бы одна система продуктовой аналитики. Конкретные названия не так важны: они меняются от компании к компании, логика везде схожая, и человек, освоивший один инструмент, переучивается на другой за неделю.

Что двигает доход в этой роли

Главный рычаг — влияние на решения. Аналитик, который выполняет заявки на выгрузки, и аналитик, чьи выводы разворачивают планы команды, стоят по-разному, хотя набор инструментов у них может совпадать. Переход между этими состояниями — вопрос не стажа, а привычки доводить работу до рекомендации, а не до таблицы.

Второй — масштаб продукта. Там, где аудитория измеряется сотнями тысяч человек, десятая доля процента конверсии превращается в заметные деньги, и работа аналитика оценивается соответственно. В небольшом продукте данных мало, статистика шумит, и роль неизбежно скромнее.

Третий — отрасль и модель бизнеса. Подписочные сервисы, финансовые продукты и торговые площадки традиционно вкладываются в аналитику больше, чем компании с редкими крупными сделками. Четвёртый — формат занятости: штат, работа в продуктовой студии и проектное сотрудничество дают разный доход и разную стабильность.

Пятый — рынок. Локальный работодатель и зарубежный заказчик считают по разным шкалам; удалённая работа делает вторую дорогу возможной, но добавляет требований — от английского до умения работать без ежедневного контроля. Потолок наступает у аналитика, который остаётся на обслуживании чужих запросов. Дальше растут в сторону управления продуктом, руководства командой аналитики или углубления в эксперименты и моделирование, и каждый шаг требует нового обучения.

Кому эта работа подходит

Тем, кому интересны люди и их поведение не меньше, чем цифры: за каждой строчкой в выгрузке стоит человек, который куда-то торопился и чего-то не понял. Тем, кто умеет сомневаться в собственных выводах и перепроверять. Людям, которым нравится объяснять сложное простыми словами. И тем, кто получает удовольствие от точности: в этой работе приятно не только найти ответ, но и убедиться, что он верный.

Хорошо ложится на тех, кто и раньше вёл личные подсчёты: домашний бюджет в таблице, статистику пробежек, учёт заказов в своём небольшом деле. Привычка измерять и сравнивать — половина профессии. Возраст и первое образование значат немного: в аналитику приходят и в двадцать пять, и в сорок, а гуманитарное образование помогает в той части работы, где выводы нужно превратить в понятный текст.

С чего начать, если вы решились

Выберите продукт, которым сами пользуетесь каждый день, и опишите его воронку: какие шаги проходит человек от первого открытия до платежа. Затем придумайте три вопроса, на которые вы хотели бы ответить, будь у вас доступ к данным. Это упражнение на полчаса показывает, есть ли у вас продуктовое мышление, — и оно же станет отличной темой для разговора на собеседовании.

Нетология

4,2 · 291 отзыв

На рынке с

2011 года

Курсов в каталоге

335

Сайт школы

netology.ru

Нетология — российская онлайн-школа, запустившаяся в 2011 году и выросшая в одну из крупнейших EdTech-платформ Рунета. Через её программы прошли более 186 тысяч человек, значительная часть — из Беларуси и других русскоязычных стран. Учебный процесс ведётся на русском языке, часовой пояс вебинаров ор...

Смотреть курсы школы

MBS

4,7 · 105 отзывов

На рынке с

2007 года

Курсов в каталоге

413

Сайт школы

mbschool.ru

MBS — Moscow Business School — современная бизнес-школа для специалистов, руководителей и компаний, которые стремятся к развитию и росту. Мы предлагаем практические программы МВА, авторские курсы и семинары, тренинги по soft skills и корпоративное обучение. С 2007 года MBS помогает студентам и компа...

Смотреть курсы школы

Ещё одно наблюдение из практики найма: на собеседовании спрашивают не про формулы, а про ход рассуждения. Кандидату дают ситуацию — упал показатель, ваши действия — и слушают, какие версии он перебирает и в каком порядке проверяет. Тренируйте именно это, вслух и на бумаге.

Дальше выбирайте программу, в которой продуктовая логика и инструменты идут вместе. Аналитик без инструментов остаётся теоретиком, инструменты без понимания продукта дают красивые графики, из которых ничего не следует. Работает только связка.

Что почитать дальше

• С чего начать в продакт-менеджменте
• С чего начать в проектном управлении
• С чего начать в профессии: Операционный менеджер