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Analista de producto: qué hace, cuánto gana, qué beneficios aporta el negocio

Analista de productos: el puente entre el negocio y los datos. Trabaja de la mano con el gerente de producto y ayuda al equipo de producto a tomar las decisiones correctas. El autor de Netis, Denis Vikharev, explica qué es la analítica de productos, por qué los analistas de productos son valorados en los negocios, quién puede convertirse en analista de productos, sobre sus tareas, salario y herramientas.

¿Qué es la analítica del producto?


La analítica del producto le permite ver cómo los usuarios interactúan con el producto. Convencionalmente, se pueden distinguir dos tareas de análisis de productos: la recopilación de datos y su interpretación.

Primero, el analista del producto recopila un montón de números de diferentes fuentes: en qué botones hacen clic los usuarios, con qué frecuencia usan el producto, qué características del producto del producto son populares y cuáles no. Estas medidas muestran lo que le sucede al producto, pero no explican por qué.

En el segundo paso, el analista extrae información de los números que explican el comportamiento del usuario. Gracias a esto, el equipo de producto comprende qué producto ha fabricado y dónde seguir adelante.
La analítica del producto ayuda al equipo a comprender "quién" hizo "qué, cuándo y dónde". Y qué hacer a continuación con todo esto.

Por qué los analistas de productos son valorados en los negocios


Un analista de productos rastrea los eventos de los usuarios dentro del producto, traduce el significado de los números al idioma de la empresa y proporciona recomendaciones operativas para resolver el problema. Identificamos cuatro tareas que una empresa resuelve con las manos de un analista de producto.

Mantener a los usuarios en el producto.


El dinero puede proporcionar a las empresas un crecimiento explosivo y atraer muchos nuevos clientes, y el análisis de productos ayuda a preservar a los usuarios existentes al conocer su comportamiento, trabajar con los problemas que enfrentan y el valor que reciben en el producto.

Un nuevo usuario siempre le cuesta más a la empresa que el existente, por lo que es beneficioso para las empresas invertir recursos en análisis de productos.
Opinión del inversionista de riesgo Tomasz Tunguz : “Por un lado, el crecimiento ayuda a aumentar la ronda de inversión y muestra la demanda del producto. Por otro lado, la salida de clientes plantea preguntas sobre la conformidad del producto con el mercado.

"Estimular el crecimiento del negocio en un producto que no cumple con los requisitos del mercado puede llevar a una compañía a recaudar millones de dólares y necesitar" desplegarse "".

Hacer amigos un producto y un mercado.


Es imposible ganar la lealtad del usuario sin comprender el valor central del producto, lo que garantiza el ajuste del producto al mercado (literalmente, "conformidad del producto con el mercado"). Para encontrar el mismo "Aha Moment", necesita saber qué acciones separan a los clientes leales de los perdidos.
"Aha Moment" es la clave del crecimiento, el momento en que el usuario comprende el valor del producto. Encontrarlo ayudará a las conclusiones correctas basadas en los datos del cliente. Para Facebook, este fue el  logro del objetivo de "7 amigos en 10 días" .
Saber qué métricas de productos son relevantes para el usuario es más fácil de igualar con el mercado. Anthony Mandelli de Snowplow recuerda cómo el fundador de Airbnb, Joe Gebbia,  en el podcast "Cómo lo construí",  habló sobre el patrón que vi usando datos: los propietarios no pudieron alquilar un apartamento durante mucho tiempo porque no sabían cómo hacer fotos atractivas. Luego, Airbnb se hizo cargo de la solución del problema e incrementó los ingresos de la compañía a veces.

Resolver el problema con la calidad de las fotos aumentó los ingresos de Airbnb varias veces. Fuente: sitio web de Airbnb

Superar a la competencia


La investigación de McKinsey  muestra que el uso inteligente de datos y análisis permite a las empresas crecer a gran escala. Gracias a esto, la brecha entre los líderes de la industria y los jugadores rezagados se amplía constantemente.

En el momento del estudio, los encuestados de las compañías líderes del mercado dijeron que sus iniciativas de datos y análisis les trajeron al menos un 20% de ganancias en tres años.

El trabajo puntual con análisis no tiene el efecto deseado. Para convertirse en un líder, debe crear una estrategia a largo plazo para trabajar con datos.

Mejora la experiencia del usuario


Un equipo de producto puede modificar un producto a ciegas. Pero sin analizar los resultados, uno no puede estar seguro de qué condujo específicamente al éxito o al fracaso. La analítica del producto examina los datos de comportamiento del usuario en tiempo real. Esto ayuda al equipo a repensar la visión del producto durante el próximo ciclo de iteración y a tomar las medidas necesarias.

Quién puede convertirse en analista de producto


La compañía "Normal Research" descubrió que la mayoría de las personas se dedican a la profesión "desde cero", y algunos expertos provienen del desarrollo y el marketing.

Datos  del informe de  2019 sobre el mercado analítico La

profesión de analista de productos puede ser interesante para los gerentes de productos que ya saben cómo trabajar con el valor de un producto, pero desean desarrollar experiencia en análisis: comprender los puntos de crecimiento del producto, predecir su desarrollo.

Para calificar para el puesto de analista de productos, deberá recordar estadísticas y matemáticas.

Pregunta para el analista: ¿con qué antecedentes ingresó a la profesión?



Tatyana Chadaeva , Analista Experta Senior en Beeline.

Por educación, soy una economista internacional con un buen conocimiento de las matemáticas y las estadísticas. En la universidad se interesó en actividades sociales y fue a RRHH. Pero al final me encontré en marketing y análisis de productos y estoy muy contento con eso.


Vladislav Prishchepov , ex analista de Yandex, gerente de producto en AppMetrica

Antes de su primer trabajo como analista, logró trabajar como escritor técnico y desarrollador (JS). La experiencia y la visión del desarrollador a menudo me ayudaron en mi trabajo como analista.


Vsevolod Mironovich , jefe del grupo de análisis en SberMarketing

Una vez que trabajé como ingeniero de proyectos, dirigí proyectos de desarrollo y publicidad en el estudio y la agencia. Cuando cambié al lado del cliente en una organización financiera, también me obligaron a informar sobre la efectividad de los proyectos lanzados: contar dinero, planificar recursos, proteger casos para lanzar nuevos productos, optimizar y promover los actuales. Fue entonces cuando la necesidad me hizo profundizar en el análisis.

Primero, después de leer los artículos, configuré el seguimiento básico y lo puse en los paneles, solo para comprender lo que estaba sucediendo y quiénes en general estaban todas estas personas en el sitio. Y luego comencé a pensar cómo influir en todo esto, cómo aumentar la conversión, ganar más y, como resultado, el conocimiento de Internet, respaldado por una experiencia real y lleno de baches, fue suficiente para conseguir un trabajo como analista líder en otra empresa.

¿Qué hace un analista de producto?


Un analista de producto analiza el estado de un producto y ayuda a desarrollarlo: se asegura de que las métricas del producto no disminuyan y las decisiones del producto sean exitosas.

No encontramos reglas uniformes para organizar datos, establecer objetivos y realizar pruebas para analistas de productos; cada empresa tiene la suya propia. El ciclo de vida del producto con el que tiene que trabajar es importante: en el inicio recién lanzado, se le pedirá al analista que ordene el sistema de recopilación de datos, y en el maduro, encontrarán puntos de crecimiento y considerarán competidores.

Por lo tanto, analizamos docenas de vacantes y compilamos una  lista de tareas que el analista puede enfrentar . La revisión incluyó no solo a las empresas de TI, sino también al "negocio tradicional": compañías aéreas, empresas de mercado masivo y empresas de logística.


Encuentra puntos de crecimiento de productos y cuellos de botella


Es difícil para un equipo de productos confiar en los datos sobre cuántas veces hicieron clic en un botón; no explican la razón del comportamiento humano. Por lo tanto, el equipo acude al analista, quien saca conclusiones basadas en los datos, encuentra patrones y anomalías en el producto.

Caso de la empresa Devtodev



Cómo encontrar un cuello de botella. Ejemplo de Gamedev

Desarrollar informes y métricas de monitoreo de productos.


Los paneles muestran a los equipos y líderes métricas, dependencias y tendencias clave de los productos. El analista decide qué informes y métricas deben mostrarse en el tablero para que no distraigan de lo principal y ayuden a tomar decisiones administrativas. No existe un conjunto universal de métricas que el equipo necesita, se seleccionan según los objetivos del negocio y el tipo de producto.
El gerente de producto Sergey Tikhomirov correlaciona un conjunto de métricas  con el ciclo de vida del producto . Y el producto AppMetrica Vladislav Prishchepov aconseja comenzar desde el objetivo y centrarse  en la métrica clave del producto . Por lo tanto, para una aplicación de entrega de alimentos, este es el "momento de comer": el tiempo desde que completa un pedido hasta que lo recibe.

Validar problemas y soluciones del equipo


El analista "cava" datos cuantitativos para probar las hipótesis del equipo y priorizar correctamente las tareas. Si el equipo identificó un problema durante una entrevista en profundidad, el analista puede confirmarlo o refutarlo. Por ejemplo, habiendo analizado cientos de conversaciones de gerentes de centros de llamadas con clientes por palabras clave utilizando herramientas de análisis de voz.

Realizar pruebas A / B


Las hipótesis de trabajo se prueban en el segmento de control de los usuarios. El analista se asegura de que la prueba no esté influenciada por factores externos e internos: días festivos, clima afuera, llamadas a los clientes por parte de los gerentes de los centros de atención telefónica; todo esto puede distorsionar el rendimiento.

El resultado de la prueba debe ser estadísticamente significativo; según el servicio de Appsumo,  esto ocurre solo en el 12,5% de los casos . Si el segmento de control confirma la hipótesis, se escala. Otro problema es tomar una decisión después de las pruebas en b2b con poco tráfico.

Probar y escalar hipótesis


Probar una hipótesis se divide condicionalmente en cuatro etapas: 1) estamos buscando una métrica en la que queremos influir; 2) realizar un estudio; 3) analizar la retroalimentación; 4) mata la hipótesis o escala. El analista trabaja con el equipo de producto en cada etapa, responde las preguntas "¿Por qué sucedió esto?" Y "Qué hacer al respecto", evita que el equipo apoye decisiones impopulares. El principal valor del trabajo del analista está en interpretar los resultados.

Caso de la empresa Avito


Avito cambió la interfaz de la tarjeta del producto y realizó una prueba A / B. Mostró que en el grupo de control comenzaron a hacer clic en el botón "Escribir" menos (mal), pero la conversión de los primeros mensajes aumentó (bien).

Los resultados de la prueba son negativos, parece que es malo.


Pero si lo miras, es mejor.

Analizar datos


Un gran grupo de tareas para analistas de productos se encuentra en el campo de las habilidades difíciles: comprende los conceptos básicos de las estadísticas y habla lenguajes de programación. Esto ayuda al analista a recopilar y procesar datos, evaluar su calidad y buscar patrones.

Trabajo de análisis de productos: comunicación con personas y trabajo con herramientas de análisis profesionales

Pregunta para el analista: ¿las tareas clave que realiza?



Tatyana Chadaeva , Beeline Analista Experta Senior

Trabajando con nuevos usuarios (no clientes):

  • la efectividad de varios canales de venta de productos;
  • construcción de embudos de ventas, análisis de rutas de usuario, su optimización;
  • Pruebas A / B.

Trabajar con clientes actuales:

  • crear un perfil de usuario y calcular métricas básicas (para diferentes productos): LT, LTV, MAU \ DAU, Retención, Churn, ARPU, consumo de tráfico;
  • buscar formas de monetizar una aplicación móvil, aumentar los ingresos por productos, retención de clientes, análisis de la efectividad de las campañas de marketing.

Se dedica mucho tiempo a:

  • configuración de informes periódicos en sistemas de BI;
  • marcar eventos en el sitio y, en general, configurar la recopilación de datos de varias fuentes;
  • creando análisis de extremo a extremo, data marts en un clúster.


Vladislav Prishchepov , ex analista de Yandex, gerente de producto en AppMetrica

Lo que simplemente no hizo, pero que con frecuencia buscaba puntos de crecimiento en datos y números y destacaba las debilidades y fortalezas.


Vsevolod Mironovich , jefe del grupo de análisis en SberMarketing.

Condicionalmente, el trabajo del analista se puede dividir en tres etapas: recopilamos datos, analizamos, actuamos, etc. Es difícil entender bien los tres, porque existe una gran variedad de tecnologías. Cada vez que te callas, alguien hace la primera confirmación del próximo JS-framework, que reducirá tu vello en la cabeza, o lanza una nueva tienda de conectores para Google Analytics.

Por lo tanto, a menudo los colegas comienzan a especializarse en algo. A algunas personas les gusta más la investigación estadística, incluso si el producto todavía lo hace a su manera, otras crean sistemas de informes automatizados, incluso si al final solo necesitan una captura de pantalla para una preza. Yo, siendo el jefe del departamento, tengo la oportunidad de recolectar miel y ver los resultados de todo, evitando errores. Tengo la oportunidad, pero por alguna razón no la uso y voy a los campos a llenar mis conos, es más interesante.

Herramientas de análisis de productos



Python  (análogo: R, Java)

Un lenguaje de programación con sintaxis simple, una gran cantidad de bibliotecas y una comunidad desarrollada que ayudará si es necesario.

Adecuado para procesar grandes cantidades de datos que Excel no puede manejar. Le permite visualizar datos, automatizar tareas para el análisis de información, crear modelos para predecir los flujos de salida de los clientes y realizar clustering.


Google Analytics  (análogo: Yandex.Metrica, Heap) Una

herramienta gratuita para análisis web. Mostrará las fuentes de tráfico y las acciones de los usuarios en el sitio, la cantidad de visitantes, las vistas, la conversión, un informe sobre eventos personalizados, ayudará a realizar un análisis de cohorte.


Tableau  (análogo: Power BI, QlikSense, Looker)

Una plataforma para analizar y visualizar datos con una interfaz clara. Ayudará a construir gráficos efectivos, combinar datos de diferentes fuentes. Funciona con MS Excel, MySQL, SQL, Google BigQuery, Microsoft Azure. Es posible configurar la actualización y distribución automática de informes, enviarlos por correo electrónico, publicar un enlace en el servidor y acceder al informe por referencia.


Sistema Mixpanel  (análogo: Amplitud, Flurry, KissMetrics)

para análisis y análisis en tiempo real. Ayuda a comprender qué hacen los usuarios después del registro. Le permite construir un embudo con las condiciones para cada evento en él, enviar impulsos, realizar pruebas A / B.


SQL

Una herramienta para trabajar con bases de datos dentro del ecosistema del producto. Con él, el analista recibirá, procesará y compondrá los datos necesarios sin el desarrollador. Puede crear informes con períodos dinámicos, unir tablas, cortar valores de acuerdo con los criterios necesarios.

Pregunta para el analista: ¿tres herramientas sin las cuales su jornada laboral no pasa?



Tatyana Chadaeva , experta senior en análisis en Beeline

SQL, Excel, Google Analytics (+ Qlick Sense o cualquier otro BI-system + GTM, sin ellos, también, en ninguna parte).




Vladislav Prishchepov , ex analista de Yandex, gerente de producto en hojas de

cálculo de Google AppMetrica , papel de Dropbox, sistema de análisis / almacén de datos (cada producto que trabajamos tenía diferentes sistemas de análisis y almacenes de datos).


Vsevolod Mironovich , jefe del grupo de análisis en SberMarketing

SQL. Los datos generalmente se almacenan en bases de datos y, como regla, la interacción con ellos se lleva a cabo en este idioma, por lo que sin él el analista no irá a ninguna parte. En mi caso, la mayoría de los datos están en BigQuery.

VS Code. Para que los datos estén en la base de datos, primero debe ponerlos allí. A veces, para esto, debe escribir un script en algún idioma, que obtendrá los datos utilizando la API de la oficina de publicidad o el sistema analítico y los enviará al destino. La codificación también es útil para vincular, procesar, agregar datos a lo largo del camino y, en general, realizar un estudio completo y visualizar los resultados.

Estoy acostumbrado a VS Code, porque escribo mucho en JavaScript en mi tiempo libre. Para el trabajo, uso principalmente Python, porque tiene un montón de soluciones preparadas y mecanismos convenientes con células. Para estar en el tema, traté de escribir en R, pero cualquier cosa, si solo es VERANO, en virtud de la profesión con Excel, no tengo mucho, así como con lógica y con números.

Salario de analistas de productos y demanda de los mismos.


Un estudio global realizado  por la agencia de consultoría MarketsandMarkets muestra que de 2019 a 2024, el mercado global de análisis de productos se duplicará.

Los impulsores son el uso creciente de big data y la necesidad de que las empresas produzcan productos competitivos.

MarketsandMarkets: el mercado de análisis de productos se duplicará en cinco años La

demanda de analistas también crecerá en los sectores empresariales tradicionales. Por ejemplo, en el comercio minorista, que transforma las tiendas en el área en tecnología minorista. Los minoristas están interesados ​​en servicios para rastrear el comportamiento de los clientes: para evitar robos, para colocar productos en los estantes, para orientar anuncios.

X5 Retail Group  Acerca de minoristas Investigación de necesidades comerciales

 Normal Research muestra que un analista de productos recibe 134,000 rublos en su primer año y 274,000 rublos después de tres años en la compañía.

Captura de pantalla  del informe de  mercado de analistas de 2019

Al momento de escribir el artículo en HeadHunter, había 1,000 vacantes para Product Analyst y casi 5,000 para Product Analyst.



Artículos de análisis de productos, canales y videos.


Canales, Blogs 


  1. Todo sobre las pruebas A / B  - Pruebas A / B.
  2. Ciencia de productos  : Anton Martsen comparte material sobre estrategia de productos y negocios, métricas, análisis, ciencia de datos aplicada e investigación de usuarios. El autor profundiza en cada tema en detalle para transmitir la esencia misma de los diferentes métodos y enfoques.
  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 , experta analista senior en Beeline.

Le aconsejaría que comience a aprender lenguajes de programación de inmediato, al menos SQL. Cuando trabajas con big data, no puedes prescindir de él. Buenos entrenadores:  uno  y  dos .

Lea también un artículo interesante  sobre cómo los gerentes ven al analista ideal.

Personalmente, fue muy útil para mí y me ayudó a entender que los clientes esperan de mí no solo informes hermosos, sino también ideas útiles, conclusiones y, como resultado, que conoceré y entenderé el producto no peor (o tal vez mejor) que el gerente de producto.

Es muy útil tener una buena comprensión de las estadísticas, aquí hay un curso bueno y  detallado sobre Stepik , me gustaría tomarlo antes.


Vladislav Prishchepov, ex analista de Yandex, gerente de producto de AppMetrica

Es difícil nombrar tres cosas que me ayudarían. Aconsejaría algo más: comuníquese más a menudo con colegas analistas de otras compañías, pregunte qué tareas y cómo resuelven, si es posible, observe cómo formulan y ofrecen conclusiones.


Vsevolod Mironovich , jefe del grupo de análisis en SberMarketing

  • El podcast "Cómo hacen los juegos" podría haber cambiado de opinión en ese momento.
  • Cualquier curso de ML adecuado habría acelerado a 300k por segundo para hoy.
  • Algo  sobre hamburguesas ;-)


De los editores de Netology.


Si observa de cerca la profesión de analgésicos alimentarios, lo invitamos a estudiar los programas de nuestros cursos:

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