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Produktanalyst: Was macht es, wie viel verdient es, welche Vorteile bringt das Unternehmen?

Product Analyst - die Brücke zwischen Geschäft und Daten. Er arbeitet Hand in Hand mit dem Produktmanager und hilft dem Produktteam, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Der Netis-Autor Denis Vikharev erklärt, was Produktanalyse ist, warum Produktanalysten in Unternehmen, die Produktanalytiker werden können, geschätzt werden, über seine Aufgaben, sein Gehalt und seine Tools.

Was ist Produktanalyse?


Mithilfe der Produktanalyse können Sie sehen, wie Benutzer mit dem Produkt interagieren. Herkömmlicherweise können zwei Aufgaben der Produktanalyse unterschieden werden: Datenerfassung und deren Interpretation.

Zunächst sammelt der Produktanalyst eine Reihe von Zahlen aus verschiedenen Quellen: Auf welche Schaltflächen Benutzer klicken, wie oft sie das Produkt verwenden, welche Funktionen des Produkts des Produkts beliebt sind und welche nicht. Diese Messungen zeigen, was mit dem Produkt passiert, erklären aber nicht warum.

Im zweiten Schritt zieht der Analyst Erkenntnisse aus den Zahlen, die das Benutzerverhalten erklären. Dank dessen versteht das Produktteam, welches Produkt es hergestellt hat und wohin es gehen soll.
Die Produktanalyse hilft dem Team zu verstehen, wer wann, wo und was getan hat. Und was tun als nächstes mit all dem?

Warum Produktanalysten im Geschäft geschätzt werden


Ein Produktanalyst verfolgt Benutzerereignisse innerhalb des Produkts, übersetzt die Bedeutung der Zahlen in die Geschäftssprache und gibt betriebliche Empfehlungen zur Lösung des Problems. Wir haben vier Aufgaben identifiziert, die ein Unternehmen mit den Händen eines Produktanalysten löst.

Halten Sie Benutzer im Produkt


Geld kann Unternehmen ein explosives Wachstum ermöglichen und viele neue Kunden gewinnen. Produktanalysen helfen dabei, bestehende Benutzer zu schützen, indem sie ihr Verhalten kennen, mit den Problemen arbeiten, mit denen sie konfrontiert sind, und den Wert, den sie für das Produkt erhalten.

Ein neuer Benutzer kostet das Unternehmen immer mehr als der bestehende. Daher ist es für Unternehmen von Vorteil, Ressourcen in Produktanalysen zu investieren.
Meinung des Venture-Investors Tomasz Tunguz : „Einerseits trägt Wachstum dazu bei, die Investitionsrunde anzukurbeln, und zeigt die Nachfrage nach dem Produkt. Andererseits wirft der Abfluss von Kunden Fragen nach der Konformität des Produkts mit dem Markt auf.

"Die Stimulierung des Geschäftswachstums bei einem Produkt, das die Anforderungen des Marktes nicht ganz erfüllt, kann dazu führen, dass ein Unternehmen Millionen von Dollar sammelt und" ausrollen "muss."

Freunde zu einem Produkt und einem Markt machen


Es ist unmöglich, Benutzerbindung zu gewinnen, ohne den Kernwert des Produkts zu verstehen, der eine Anpassung an den Produktmarkt garantiert (wörtlich "Produkt-zu-Markt"). Um den gleichen „Aha-Moment“ zu finden, müssen Sie wissen, welche Aktionen treue Kunden von verlorenen Kunden trennen.
"Aha Moment" ist der Schlüssel zum Wachstum, der Moment, in dem der Benutzer den Wert des Produkts versteht. Wenn Sie es finden, können Sie anhand von Kundendaten die richtigen Schlussfolgerungen ziehen. Für Facebook war dies die  Erreichung des Ziels von „7 Freunden in 10 Tagen . “
Zu wissen, welche Produktmetriken für den Benutzer relevant sind, lässt sich leichter an den Markt anpassen. Anthony Mandelli von Snowplow erinnert sich, wie Airbnb-Gründer Joe Gebbia  im Podcast „How I Built It“  über das Muster sprach, das ich anhand von Daten sah: Vermieter konnten lange Zeit keine Wohnung mieten, weil sie nicht wussten, wie man attraktive Fotos macht. Dann übernahm Airbnb die Lösung des Problems und steigerte zeitweise den Umsatz des Unternehmens.

Durch die Lösung des Problems mit der Qualität der Fotos konnte der Umsatz von Airbnb um ein Vielfaches gesteigert werden. Quelle: Airbnb-Website

Wettbewerber übertreffen


Untersuchungen von McKinsey  zeigen, dass Unternehmen mit klugem Einsatz von Daten und Analysen in großem Umfang wachsen können. Dank dessen vergrößert sich die Kluft zwischen Branchenführern und nacheilenden Akteuren ständig.

Zum Zeitpunkt der Studie gaben Befragte marktführender Unternehmen an, dass sie mit ihren Dateninitiativen und Analysen in drei Jahren einen Gewinn von mindestens 20% erzielt haben.

Spotarbeit mit Analytics hat nicht den gewünschten Effekt. Um führend zu werden, müssen Sie eine langfristige Strategie für die Arbeit mit Daten erstellen.

Verbessern Sie die Benutzererfahrung


Ein Produktteam kann ein Produkt blind ändern. Ohne Analyse der Ergebnisse kann man jedoch nicht sicher sein, was speziell zu Erfolg oder Misserfolg geführt hat. Die Produktanalyse untersucht Benutzerverhaltensdaten in Echtzeit. Dies hilft dem Team, die Vision des Produkts während des nächsten Iterationszyklus zu überdenken und die erforderlichen Maßnahmen zu ergreifen.

Wer kann Produktanalyst werden?


Die Firma "Normal Research" stellte fest, dass Menschen meistens "von Grund auf" gezielt in den Beruf einsteigen und einige Experten aus Entwicklung und Marketing kommen.

Daten  aus dem Bericht  2019 über den Analysemarkt Der

Beruf eines Produktanalysten kann für Produktmanager interessant sein, die bereits wissen, wie man mit dem Wert eines Produkts arbeitet, aber Fachwissen in der Analyse entwickeln möchten: Produktwachstumspunkte verstehen, dessen Entwicklung vorhersagen.

Um sich für die Position eines Produktanalysten zu qualifizieren, müssen Sie Statistiken und Mathematik abrufen.

Frage an den Analysten: Mit welchem ​​Hintergrund sind Sie in den Beruf gekommen?



Tatyana Chadaeva , Senior Analyst Expert bei Beeline.

Durch meine Ausbildung bin ich eine internationale Wirtschaftswissenschaftlerin mit guten Kenntnissen in Mathematik und Statistik. An der Universität interessierte sie sich für soziale Aktivitäten und ging zur Personalabteilung. Aber am Ende befand ich mich in Marketing und Produktanalyse und bin sehr froh darüber.


Vladislav Prishchepov , Ex-Analyst bei Yandex, Produktmanager bei AppMetrica

Vor seiner ersten Arbeit als Analyst war er als technischer Redakteur und Entwickler (JS) tätig. Die Erfahrung und Sichtweise des Entwicklers hat mir bei meiner Arbeit als Analyst oft geholfen.


Vsevolod Mironovich , Leiter der Analytics-Gruppe bei SberMarketing

Einmal arbeitete ich als Projektingenieur und leitete Projekte zu Entwicklung und Werbung im Studio und in der Agentur. Als ich in einer Finanzorganisation zur Kundenseite wechselte, war ich auch gezwungen, über die Wirksamkeit der gestarteten Projekte zu berichten: Geld zählen, Ressourcen planen, Fälle für die Einführung neuer Produkte schützen, aktuelle optimieren und fördern. Damals brachte mich das Bedürfnis dazu, mich mit Analytik zu beschäftigen.

Nachdem ich die Artikel gelesen hatte, richtete ich zunächst das grundlegende Tracking ein und fügte es in Dashboards ein, um zu verstehen, was los war und wer im Allgemeinen all diese Personen auf der Website waren. Und dann begann ich zu überlegen, wie ich all dies beeinflussen, wie ich die Conversion steigern, mehr verdienen und infolgedessen das Wissen aus dem Internet, das durch echte Erfahrung und Unebenheiten gestützt wurde, ausreichte, um einen Job als führender Analyst in einem anderen Unternehmen zu bekommen.

Was macht ein Produktanalyst?


Ein Produktanalyst analysiert den Zustand eines Produkts und hilft bei dessen Entwicklung: Er stellt sicher, dass die Produktmetriken nicht durchhängen und Produktentscheidungen erfolgreich sind.

Wir haben keine einheitlichen Regeln für die Organisation von Daten, die Festlegung von Zielen und die Durchführung von Tests für Produktanalysten gefunden. Jedes Unternehmen hat seine eigenen. Der Lebenszyklus des Produkts, mit dem Sie arbeiten müssen: Beim neu gestarteten Startup wird der Analyst gebeten, das Datenerfassungssystem aufzuräumen, und beim ausgereiften System werden Wachstumspunkte gefunden und Konkurrenten berücksichtigt.

Aus diesem Grund haben wir Dutzende von offenen Stellen analysiert und eine  Liste der Aufgaben zusammengestellt, denen sich der Analyst möglicherweise gegenübersieht . Die Überprüfung umfasste nicht nur IT-Unternehmen, sondern auch das „traditionelle Geschäft“: Luftfahrtunternehmen, Massenmarkt- und Logistikunternehmen.


Finden Sie Produktwachstumspunkte und Engpässe


Für ein Produktteam ist es schwierig, sich auf Daten zu verlassen, wie oft sie auf eine Schaltfläche geklickt haben, und sie erklären nicht den Grund für menschliches Verhalten. Daher geht das Team zum Analysten, der anhand der Daten Schlussfolgerungen zieht und Muster und Anomalien im Produkt findet.

Fall der Firma Devtodev



So finden Sie einen Engpass. Gamedev Beispiel

Entwickeln Sie Berichte und Produktüberwachungsmetriken


Dashboards zeigen Teams und Führungskräften wichtige Produktmetriken, Abhängigkeiten und Trends. Der Analyst entscheidet, welche Berichte und Metriken im Dashboard angezeigt werden sollen, damit sie nicht von der Hauptsache ablenken und bei Managemententscheidungen helfen. Es gibt keine universellen Metriken, die das Team benötigt. Sie werden abhängig von den Geschäftszielen und der Art des Produkts ausgewählt.
Produktmanager Sergey Tikhomirov korreliert eine Reihe von Metriken  mit dem Produktlebenszyklus . Und das AppMetrica-Produkt Vladislav Prishchepov empfiehlt, vom Ziel auszugehen und sich  auf die Schlüsselmetrik des Produkts zu konzentrieren . Für eine Anwendung zur Lieferung von Lebensmitteln ist dies also „Zeit zum Essen“: die Zeit vom Abschluss einer Bestellung bis zum Erhalt.

Validieren Sie Teamprobleme und -lösungen


Der Analyst „gräbt“ quantitative Daten, um Teamhypothesen zu testen und Aufgaben korrekt zu priorisieren. Wenn das Team während eines eingehenden Interviews ein Problem festgestellt hat, kann der Analyst es bestätigen oder widerlegen. Zum Beispiel, nachdem Hunderte von Gesprächen von Call-Center-Managern mit Kunden anhand von Schlüsselwörtern mithilfe von Sprachanalysetools analysiert wurden.

Führen Sie A / B-Tests durch


Arbeitshypothesen werden am Kontrollsegment der Benutzer getestet. Der Analyst stellt sicher, dass der Test nicht von externen und internen Faktoren beeinflusst wird: Feiertage, Wetter draußen, Kunden von Call-Center-Managern anrufen - all dies kann die Leistung beeinträchtigen.

Das Testergebnis sollte statistisch signifikant sein - laut Appsumo-Service  geschieht dies nur in 12,5% der Fälle . Wenn das Kontrollsegment die Hypothese bestätigt, wird es skaliert. Ein separates Problem besteht darin, nach Tests in b2b mit wenig Verkehr eine Entscheidung zu treffen.

Hypothesen testen und skalieren


Das Testen einer Hypothese ist bedingt in vier Phasen unterteilt: 1) Wir suchen nach einer Metrik, die wir beeinflussen möchten. 2) eine Studie durchführen; 3) das Feedback analysieren; 4) töte die Hypothese oder Skala. Der Analyst arbeitet in jeder Phase mit dem Produktteam zusammen, beantwortet die Fragen „Warum ist das passiert?“ Und „Was ist dagegen zu tun?“ Und erspart dem Team die Unterstützung unpopulärer Entscheidungen. Der Hauptwert der Arbeit des Analysten liegt in der Interpretation der Ergebnisse.

Fall der Firma Avito


Avito änderte die Schnittstelle der Produktkarte und führte einen A / B-Test durch. Er zeigte, dass in der Kontrollgruppe weniger (schlecht) auf die Schaltfläche "Schreiben" geklickt wurde, die Konvertierung der ersten Nachrichten jedoch zunahm (gut).

Die Testergebnisse sind negativ, es scheint schlecht zu sein.


Aber wenn Sie schauen, ist es besser.

Daten analysieren


Ein großer Aufgabenpool für Produktanalysten liegt im Bereich der Hard Skills: Er versteht die Grundlagen der Statistik und spricht Programmiersprachen. Dies hilft dem Analysten, Daten zu sammeln und zu verarbeiten, ihre Qualität zu bewerten und nach Mustern zu suchen.

Produktanalyse-Arbeit - Kommunikation mit Menschen und Arbeit mit professionellen Analysetools

Frage an den Analysten: Die wichtigsten Aufgaben, die Sie ausführen?



Tatyana Chadaeva , Senior Analyst Expertin

bei Beeline Arbeiten mit neuen Benutzern (nicht Kunden):

  • die Wirksamkeit verschiedener Produktvertriebskanäle;
  • Bau von Verkaufstrichtern, Analyse von Benutzerpfaden, deren Optimierung;
  • A / B-Tests.

Arbeiten Sie mit aktuellen Kunden:

  • Erstellen eines Benutzerprofils und Berechnen grundlegender Metriken (für verschiedene Produkte): LT, LTV, MAU \ DAU, Aufbewahrung, Abwanderung, ARPU, Verkehrsverbrauch;
  • Suche nach Möglichkeiten zur Monetarisierung einer mobilen Anwendung, zur Steigerung des Umsatzes nach Produkten, zur Kundenbindung und zur Analyse der Wirksamkeit von Marketingkampagnen.

Es wird viel Zeit aufgewendet für:

  • Einrichten von regelmäßigen Berichten in BI-Systemen;
  • Markieren von Ereignissen auf der Site und allgemeines Einrichten der Datenerfassung aus verschiedenen Quellen;
  • Erstellen von End-to-End-Analysen und Data Marts in einem Cluster.


Vladislav Prishchepov , Ex-Analyst bei Yandex, Produktmanager bei AppMetrica

Was er einfach nicht tat, sondern am häufigsten nach Wachstumspunkten bei Daten und Zahlen suchte und Schwächen und Stärken hervorhob.


Vsevolod Mironovich , Leiter der Analytics-Gruppe bei SberMarketing.

Bedingt kann die Arbeit des Analysten in drei Phasen unterteilt werden: Wir sammeln Daten, analysieren, handeln und so weiter. Es ist schwierig, alle drei gut zu verstehen, da es eine Vielzahl von Technologien gibt. Jedes Mal, wenn Sie den Mund halten, führt jemand das erste Commit des nächsten JS-Frameworks durch, wodurch Ihre Haare auf dem Kopf reduziert werden, oder es wird ein neuer Store mit Connectors für Google Analytics gestartet.

Daher spezialisieren sich Kollegen oft auf etwas. Einige Leute mögen statistische Forschung mehr, auch wenn das Produkt es immer noch auf ihre eigene Weise macht, andere bauen automatisierte Berichtssysteme, auch wenn sie am Ende nur einen Screenshot für das Presea benötigen. Als Abteilungsleiter habe ich die Möglichkeit, Honig zu sammeln und die Ergebnisse aller zu sehen, um Fehler zu vermeiden. Ich habe die Möglichkeit, aber aus irgendeinem Grund benutze ich sie nicht und gehe zu den Feldern, um meine Zapfen zu füllen. Es ist interessanter.

Produktanalyse-Tools



Python  (analog: R, Java)

Eine Programmiersprache mit einfacher Syntax, einer großen Anzahl von Bibliotheken und einer entwickelten Community, die bei Bedarf hilft.

Geeignet für die Verarbeitung großer Datenmengen, die Excel nicht verarbeiten kann. Sie können Daten visualisieren, Aufgaben für die Informationsanalyse automatisieren, Modelle zur Vorhersage von Kundenabflüssen erstellen und Clustering durchführen.


Google Analytics  (analog: Yandex.Metrica, Heap) Ein

kostenloses Tool für die Webanalyse. Es zeigt die Verkehrsquellen und Benutzeraktionen auf der Website, die Anzahl der Besucher, Ansichten, Conversions und einen Bericht über benutzerdefinierte Ereignisse sowie eine Kohortenanalyse.


Tableau  (analog: Power BI, QlikSense, Looker)

Eine Plattform zur Analyse und Visualisierung von Daten mit einer übersichtlichen Oberfläche. Es wird helfen, effektive Grafiken zu erstellen und Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren. Funktioniert mit MS Excel, MySQL, SQL, Google BigQuery und Microsoft Azure. Es ist möglich, die automatische Aktualisierung und Verteilung von Berichten zu konfigurieren, sie per E-Mail zu senden, einen Link auf dem Server zu veröffentlichen und auf den Bericht als Referenz zuzugreifen.


Mixpanel  (analog: Amplitude, Flurry, KissMetrics)

System zur Analyse und Analyse in Echtzeit. Es hilft zu verstehen, was Benutzer nach der Registrierung tun. Ermöglicht es Ihnen, einen Trichter mit den Bedingungen für jedes Ereignis darin zu erstellen, Pushs zu senden und A / B-Tests durchzuführen.


SQL

Ein Tool für die Arbeit mit Datenbanken innerhalb des Produktökosystems. Damit erhält, verarbeitet und komponiert der Analyst die erforderlichen Daten ohne den Entwickler. Sie können Berichte mit dynamischen Zeiträumen erstellen, Tabellen verknüpfen und Werte nach den erforderlichen Kriterien abschneiden.

Frage an den Analysten: Drei Tools, ohne die Ihr Arbeitstag nicht vergeht?



Tatyana Chadaeva , eine leitende Expertin für Analytik in Beeline

SQL, Excel, Google Analytics (+ Qlick Sense oder ein anderes BI-System + GTM, auch ohne sie nirgendwo).




Vladislav Prishchepov , ehemaliger Analyst bei Yandex, Produktmanager bei AppMetrica

Google-Tabellen, Dropbox-Papier, Analysesystem / Data Warehouse (jedes Produkt, an dem wir gearbeitet haben, hatte unterschiedliche Analysesysteme und Data Warehouses).


Vsevolod Mironovich , Leiter der Analytics-Gruppe bei SberMarketing

SQL. Daten werden normalerweise in Datenbanken gespeichert, und in der Regel findet die Interaktion mit ihnen in dieser Sprache statt, sodass der Analyst ohne sie nirgendwo hingehen kann. In meinem Fall befinden sich die meisten Daten in BigQuery.

VS-Code. Damit sich die Daten in der Datenbank befinden, müssen Sie sie zuerst dort ablegen. Manchmal müssen Sie dazu ein Skript in einer Sprache schreiben, das die Daten über die API des Werbebüros oder des Analysesystems abruft und an das Ziel sendet. Die Codierung ist auch nützlich, um Daten auf dem Weg zu verknüpfen, zu verarbeiten, zu aggregieren und im Allgemeinen eine vollständige Studie durchzuführen und die Ergebnisse zu visualisieren.

Ich bin nur an VS-Code gewöhnt, weil ich in meiner Freizeit viel über Javascript schreibe. Für die Arbeit verwende ich hauptsächlich Python, da es eine Reihe von vorgefertigten Lösungen und praktischen Mechanismen mit Zellen enthält. Um im Fach zu sein, habe ich versucht, in R zu schreiben, aber alles, wenn es nur SOMMER ist - aufgrund des Berufs mit Excel habe ich nicht viel, wie mit Logik und Zahlen.

Gehalt der Produktanalysten und Nachfrage nach ihnen


Eine globale Studie  der Beratungsagentur MarketsandMarkets zeigt, dass sich der globale Markt für Produktanalysen von 2019 bis 2024 verdoppeln wird.

Treiber sind die zunehmende Nutzung von Big Data und die Notwendigkeit für Unternehmen, wettbewerbsfähige Produkte zu produzieren.

Märkte und Märkte: Der Markt für Produktanalysen wird sich in fünf Jahren verdoppeln. Die

Nachfrage nach Analysten wird auch in traditionellen Geschäftsbereichen steigen. Zum Beispiel im Einzelhandel, der Geschäfte in der Region in Retail-Tech verwandelt. Einzelhändler sind an Dienstleistungen zur Verfolgung des Kundenverhaltens interessiert: um Diebstahl zu verhindern, Waren in Regale zu stellen und Anzeigen auszurichten.

X5 Retail Group  Über Einzelhändler Business Needs

Research Normale Untersuchungen zeigen, dass ein Produktanalyst in seinem ersten Jahr 134.000 Rubel und nach drei Jahren im Unternehmen 274.000 Rubel erhält.

Screenshot  aus dem  Analystenmarktbericht 2019

Zum Zeitpunkt des Schreibens des Artikels über HeadHunter waren 1.000 Stellen für Product Analyst und fast 5.000 für Product Analyst frei.



Artikel, Kanäle und Videos zur Produktanalyse


Kanäle, Blogs 


  1. Alles über A / B-Tests  - A / B-Tests .
  2. Artikel Wissenschaft  - Anton Martsen Aktien Material auf Produkt- und Geschäftsstrategie, Kennzahlen, Analysen, angewendet Daten Wissenschaft und Nutzerforschung. Der Autor befasst sich ausführlich mit jedem Thema, um die Essenz verschiedener Methoden und Ansätze zu vermitteln.
  3. - — 33 000 , .
  4. Burger Data — c, - «» .
  5. Make Sense podcast — Make Sense. , — , , , .
  6. BigQuery Insights — SQL- MacPaw.com.
  7. No Flame No Game — .
  8. Krasinsky: growth, marketing & product, analytics — , -, .
  9. Datalytics — -, Python.
  10. Close2Sense — , .
  11.  — , .
  12. Grow Horse — Growth Management, , ( ).

 


  1. , AppCraft. -
  2. , Skyeng. 
  3. , Wrike. 
  4. , . 
  5. , AGIMA.  :
  6. , Retentioneering. 
  7. , Rambler. 
  8. , Ultimate Guitar. 
  9. , , « ».  R
  10. , Creative Mobile.  , , Excel 6
  11. , Devtodev 
  12. , CPO FunCorp.  iFunny

: (, , ) , ?



Tatyana Chadaeva , Senior Analyst Expertin bei Beeline

Ich würde Ihnen raten, sofort mit dem Erlernen von Programmiersprachen zu beginnen, zumindest SQL. Wenn Sie mit Big Data arbeiten, können Sie nicht darauf verzichten. Gute Trainer:  eins  und  zwei .

Lesen Sie auch einen coolen  Artikel  darüber, wie Manager den idealen Analysten sehen.

Persönlich war es sehr nützlich für mich und half zu verstehen, dass Kunden von mir nicht nur schöne Berichte erwarten, sondern auch nützliche Erkenntnisse, Schlussfolgerungen und infolgedessen, dass ich das Produkt nicht schlechter (oder vielleicht besser) als den Produktmanager kenne und verstehe.

Es ist sehr nützlich, ein gutes Verständnis der Statistik zu haben. Hier ist ein guter und  detaillierter Kurs über Stepik . Ich würde ihn gerne früher belegen .


Vladislav Prishchepov, Ex-Analyst bei Yandex, Produktmanager bei AppMetrica

Es ist schwierig, drei Dinge zu nennen, die mir helfen würden. Ich würde etwas anderes raten: häufiger mit anderen Analysten anderer Unternehmen kommunizieren, fragen, welche Aufgaben und wie sie lösen, wenn möglich, wie sie formulieren und Schlussfolgerungen ziehen.


Vsevolod Mironovich , Leiter der Analytics-Gruppe bei SberMarketing

  • Der Podcast „How Games Make“ könnte damals seine Meinung geändert haben.
  • Jeder geeignete ML-Kurs hätte sich bis heute auf 300.000 pro Sekunde beschleunigt.
  • Irgendwas  mit Burgern ;-)


Von den Herausgebern von Netology


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