Вселенная веб-аналитики кажется нам космически сложной. Так легко заблудиться в просторах сложных тем или застрять в своем мирке. Можно бесцельно бродить, испытывая ложное чувство успеха или разочарования. В итоге, мы не осознаем, где находимся, хорошо ли справляемся и верное ли направление указывает нам наш компас. Неоднократно сталкивался с этим сам. Даже банальный вопрос: «Как эффективна наша аналитика?», вызывает гору сложных объяснений вместо простой картинки, которую начальство может легко усвоить. И всё это потому, что мы много говорим об инструментах, о процессе работе (сбор, обработка, отчет, анализ), о том, как всё организовать, как управлять, как устранить разрыв в коммуникации, как блеснуть успехом, и ещё и ещё... Со временем, стратегическая система веб-аналитики, которая должна была указывать нам правильный путь развития аналитики, начинает выглядеть так...  Каждый из этих системных подходов рассматривают аналитику лишь в одном измерении! Правда, есть ещё один оценочный скелет, который помогает понять, как привести аналитику к заветному совершенству, в каком бы состоянии она сейчас не находилась. Сделайте быстрый запрос в поиске: «digital analytics maturity model», и вы увидите что-то вроде этого. 
Стоит заметить, что ни одна из этих систем, не находится в вакууме и затрагивает множество компонентов бизнеса. Обе картинки пугают своей сложностью. Это потому, что мир аналитики, который мы населяем, сложен сам по себе. Вспомните только: инструменты аналитики, структура компании, модели управления, разрывы в коммуникации, лестницы метрик и многое другое. Если следовать подходам, как на картинках выше (кстати, мои работы там также представлены), то можно прийти к двум глубоко болезненным ситуациям. 1. Очевидная ситуация:  Никто из директоров не понимает, какую историю хотят до них донести и чем вообще занимаются в отделе аналитики, пусть даже в основах. Поэтому, они продолжают решать и действовать интуитивно, а аналитика в компании голодает без внимания и материальных вложений, которых она заслуживает. 2. Неочевидная ситуация:  Руководители компаний с развитой системой аналитики не до конца ощущают её невообразимую пользу или наоборот полную бесполезность своей аналитической работы (людей, процессов, инструментов). Понимаете, ни одна из стратегий или моделей оценки зрелости аналитики, о которых я писал выше, не дает подлинного осознания того, как аналитика влияет на прибыль бизнеса. Получается так, что веб-аналитика не подпитывается сведениями из жизни самого бизнеса. Она окрылена новомодными фишками в инструментах аналитики, советами произвольных экспертов и всего другого, что блестит своей крутостью: «О! Нам нужна offline-атрибуция!». Если вообразить себе эти два сценария: ослепленные лидеры, ослепленные аналитики, то попросту разрывается сердце. Дилемма о том, как все упростить и дать зрение руководству совместно с аналитиками, не отпускала мои мысли долгое время. Я намерился создать простую визуализацию, которая включила бы в себя масштабность бизнеса, его сложность и многие движущие компоненты. В этом блоге, вы уже видели некоторые из моих попыток найти лечение этой болезни. Назову некоторые: Digital Marketing & Measurement Model | Analytics Ecosystem | Web Analytics 2.0. Каждая из них должна была решить задачу с определенной стороны, но ни одна не исцелила боль в полной мере. Это в особенности касается неочевидной ситуации под номером 2 выше. Мой голод не утихал. Я хотел создать визуализацию, которая была бы инструментом диагностики и определяла, если мы отклонились от цели, изолировались или просто действуем бесцельно. Она помогла бы понять, в какой степени аналитика влияет на прибыль бизнеса и что стоит осуществить в будущих планах. Как-то произошел волшебный случай. Во время разговора, в котором мы обдумывали систему метрик, мой коллега столкнулся с целым набором необычных задач. Он задал мне несколько вопросов и, как искра, во мне зажглась идея. Я подошел к доске и оживленно набросал простую схему, которая сразу представила всё сложности под другим, более понятным углом и в то же время сохранила всю интеллектуальную мощь. Вот рисунок, который я тогда набросал в ответ:  Да, он родился страшненьким. Но, для меня — гордого родителя, он был прекрасным. Спустя 16 часов прямого перелета в Сингапур, корявый эскиз начал оживать в PowerPoint! Где же еще? В результате получилось всего пять слайдов. Как говорят: «It’s not the ink, it’s the think.» Сегодня я хочу поделиться с вами полностью завершенной, опробованной на практике и отработанной до мелочей версией этих пяти слайдов. Вместе, они помогут вам в корне переосмыслить всю аналитическую работу: 1. вы поймете, как в действительности данные влияют на вашу компанию сейчас, 2. подметите для себя очень точные и характерные детали, которым следует быть в ваших краткосрочных и долгосрочных планах. Чтобы рассказать просто о большом и сложном мире веб аналитики, на доске, изображенной выше, используется матрица 2×2. Каждая ячейка содержит метрики (online, offline, nonline). Влияние на бизнес отложено по оси Y, от сверх-тактического до сверх-стратегического уровня. Время—полезности данных отложено по оси X, от данных в режиме реального времени до периода в 6 месяцев. Прежде, чем мы продолжим. И вправду, то, что ось X разбивается на несколько сегментов, дает нам матрицу 2×5, а не 2×2. Пусть это будет платой за то, чтобы сделать схему более действенной :) Изучим подробнее ось Y. Сверх-тактический уровень (Super Tactical) — это наименьшее влияние на прибыль бизнеса (доли центов). Сверх-стратегический уровень (Super Strategic) — это наибольшее влияние на доход бизнеса (десятки миллионов долларов). Масштаб оси Y — экспоненциальный. Вы заметите, что цифры светлого шрифта между Super Tactical и Super Strategic растут от 4 до 10, от 24 до 68 и так далее. Это показывает нам, что влияние не возрастает ступенчато — каждый шаг вверх дает значительно больший прирост влияния.  Изучим подробнее ось X. Тогда как большинство данных уже могут собираться в режиме реального времени, не все метрики нужны здесь и сейчас. Для примера, показы рекламных баннеров можно мониторить online и это может быть полезным (если действовать на лету, они могут оказывать сверх тактическое влияние порядка доли центов). Пожизненная ценность клиента (CLV), с другой стороны, станет полезной только спустя несколько месяцев (если правильно действовать, то влияние на бизнес будет сверх-стратегическим — десятки миллионов долларов). Вот как эти идеи представлены на матрице влияния:  Вы можете скачать матрицу влияния в формате Excel в конце этого поста. Рекламные показы можно использовать, чтобы в режиме реального времени принимать решения на рекламных платформах: баннеры, видео и поиск (например, посредством автоматизации). Вы можете отчитываться о валовой прибыли online, но это никому не нужно. Прибыль следует глубоко анализировать раз в месяц, чтобы получать ценные выводы с более высоким влиянием. Наконец, пожизненная ценность клиента (CLV) требует сложнейшего стратегического анализа, а данные копятся месяцами. Потребуется время, чтобы решения принесли результаты, но они будут невероятными. Сделайте перерыв. Обдумайте рисунок выше. Если вам ясно, почему каждая метрика там, где она есть, то остальная часть этого поста приведет вас в безумный восторг, сравнимый разве что с живыми объятиями. В законченном виде матрица влияния содержит 46 самых распространенных бизнес-метрик с акцентом на продажи и маркетинг. Эти метрики охватывают интернет, телевидение, розничные магазины, наружную рекламу и любые другие известные стратегии присутствия бренда. Digital-метрик больше, потому что цифровые технологии позволяют собирать больше данных. Некоторые метрики задействуют все маркетинговые каналы, например, метрики бренда: узнаваемость, предпочтение и готовность купить. Заметьте, что также включены показатели доходности бизнеса, которые рассчитываются внутри ваших ERP и CRM систем. Каждая метрика занимает место в зависимости от того, как она влияет на бизнес и как часто нужно получать данные. Также важно то, какие метрики окружают её. Вот увеличенное изображение нижней левой части матрицы:  Давайте постараемся ещё лучше понять смысл влияние и время—полезности на конкретном примере: Показатель отказов. Находится на строке с силой влияния равной четырем и в колонке с недельной необходимой срочностью. Хоть показатель отказов и доступен в режиме реального времени, но он приносит пользу только, если есть весомый объем данных, например, за неделю. Сперва, может показаться странным, что такая простая метрика оказывает влияние равное четырем, а GRP для ТВ и % новых сеансов стоят ниже. Это из-за более широкого характера влияния показателя отказов. Чтобы тщательно анализировать и принимать решения на основе показателя отказов необходимо: Вообразите себе, что можно изменить, если есть такие знания. Это выходит далеко за рамки самой метрики показателя отказов. Вот почему показатель отказов имеет больший вес, чем рекламные показы, узнаваемость и других размытые метрики. Когда вы продумываете свои метрики и KPI, то вы сами назначаете им глубину влияния. Для лучшего понимания матрицы влияния, вот её полная версия:  Вы можете скачать матрицу влияния в формате Excel в конце этого поста. Пока вы рассматриваете картинку, обратите внимание, что я добавил матрице легкий стимулирующий оттенок. Например, чтобы посчитать какую-либо метрику для живого человека со всеми его устройствами, вам придется перестроить технологию определения уникального пользователя (вот подход, который я предпочитаю: Implications Of Identity Systems On Incentives). Почему вообще нужно переживать об этом? Обратите внимание, как высоко расположены эти метрики по силе влияния на бизнес! Метрики всплывающих опросов на сайте (Voice of Customer) располагаются высоко по оси Y и это отражает их ценность. Взгляните, например, где находится юзабилити метрика Task Completion Rate и метрика готовности порекомендовать продукт (Likelihood to Recommend). Эти показатели стоят высоко в иерархии, потому что положительно влияют на доход и на культуру компании. Тем самым они обеспечивают осязаемое и неосязаемое преимущество бизнесу. Отметим также, что классические digital-метрики из Adobe, Google Analytics живут в нижней тактической области влияния. Если вы день и ночь только ими и занимаетесь, то пусть это будет тревожным звонком для вас. Возможно, вы делаете малый вклад в бизнес, а это не хорошо для вашего развития. В правом верхнем углу, будет видно, насколько я увлечен прибылью и ценностью продукта. Это фундамент конкурентного преимущества в 2018 году (да, и после). На основе этих метрик, можно полностью поменять маркетинговую стратегию (это десятки миллионов долларов для крупных компаний), ассортимент продукции, стратегию привлечения клиентов и многое другое. Матрица также включает, первую широкодоступную метрику на базе машинного обучения: Качество сеанса. Её вы найдете примерно посередине. Для каждого сеанса на десктоп или мобильной версии сайта, это метрика оценивает от 1 до 100 то, насколько посетитель был близок к конверсии. Оценка вычисляется алгоритмом машинного обучения, который учится на данных о поведении и конверсии пользователей. Сделайте перерыв. Скачайте картинку в полном разрешении. Поразмышляйте. Надеюсь, что расположение моих 46 метрик подскажет вам, как разместить метрики свойственные именно для вашего бизнеса. Если есть метрики, которые я не охватил, то поделитесь ими в комментариях ниже. Пополняйте коллективные знания. Теперь, когда вы лучше понимаете смысл матрицы, пора сокрушить те две проблемы, которые не давали нам покоя в начале поста. Сейчас мы сделаем что-то нереально крутое, вы даже не подозреваете, что такое возможно. Заканчиваем с теорией, пришло время для живых, классных задач... Основным импульсом, который побудил меня создать матрицу влияния, был неочевидный вопрос № 2: Насколько же вы с вашей аналитической работой имеете значение для денег бизнеса? Вы имеете значение, если как-то влияете на бизнес. Вы влияете на бизнес, если ваша аналитическая работа достаточно развита, чтобы строить метрики, которые имеют значение. Как вам такое циклическое размышление? :) В нашем случае мы оцениваем зрелость, не через людей, процессы и многие слои технологий. Мы оцениваем зрелость по результату от всех перечисленных танцев с бубном. Ответьте на простой вопрос: Какие метрики обычно используются для принятия решений и действительно что-то меняют каждую неделю, месяц и т. д.? Забудьте про тестовые метрики, которые вы строили для практики месяцев девять назад. Забудьте про метрики, которые нужны, чтобы плавать по волнам тошнотворных таблиц «данных ради данных». Забудьте про метрики, которые хотелось бы проанализировать, но пока не до этого. Действительность. Оценивайте то, что есть сейчас. Бессмысленно обманывать себя. Возьмите те метрики, которые всегда побуждают к действию, поменяйте им цвет шрифта на зеленый в матрице влияния. Вот такая матрица получилась у крупного европейского клиента с множеством каналов привлечения трафика после честного исследования:  Многие из digital-метрик окрашены в зеленый, потому что в действительности это так и есть. Вы видите, что стратегия маркетинга компании простирается также на TV и другие оффлайн каналы, в том числе и розницу. Думаю, вы узнаете многие из этих метрик, потому что сами используете их для анализа каждый день. Они являются результатом кропотливой работы сотрудников компании и внешних подрядчиков по аналитики. Для данной компании самое зеленое скопление метрик находится в нижнем левом квадранте, большинство имеют влияние десять или меньше (по оси Y в масштабе 1:1). Есть один четкий выброс (Nonline Direct Revenue — показатель, который очень трудно вычислить! Это хорошо, ура!) Каждый хороший консультант знает, что если у есть матрица 2*2, то можно создать четыре тематических квадранта. В нашем случае четыре квадранта называются: надежное основание, средний и продвинутый уровни:  Для нашей компании, зрелость аналитики в основном укладывается в область, которую можно назвать «Надежное основание». Удобная вещь, да? Всё зависит от того, как давно в компании существует аналитика, сколько аналитиков в ней работает, сколько денег она вложила в технологии данных, размер команды, если это аналитическое агентство, и так далее. Если у них команда из 50 человек, они вкладывают 18 миллионов долларов в аналитику каждый год в последнем десятилетии, прибавьте к этому 12 инструментов и 25 крупных исследований каждый год… Тогда ясно, что это не очень хорошее положение дел. Даже без этого, матрица влияния теперь четко показывает, что самые сильные метрики задействуются недостаточно. Это такие метрики, на которыми надо глубже думать, запасаться терпением и серьезно изучать их, чтобы глобально повлиять на итоговые показатели бизнеса. Выполните такое упражнение в вашей компании. Определите метрики, которые постоянно используются для принятия решений. Какой квадрант отражает зрелость вашей программы аналитики? С учетом инвестиций в людей, процессы, инструменты и консультантов, вы должны быть как можно ближе к верхним квадрантам со сверх стратегическими метриками. Это так?
​ Определите ваш целевой квадрант. В нашем кейсе компания могла бы двигаться снизу-направо, а затем вверх. Они также могли бы двигаться в верхний левый угол, а потом направо. Выбор зависит от текущей реальности: бизнес-стратегии, людей, процессов, инструментов аналитики. Это должно быть очевидно, вы всегда хотите оказаться в продвинутом квадранте слева вверху. Но, вы не можете идти от начинающего до продвинутого напрямую по диагонали. Эволюция умнее, чем революция. Если вы пока не освоили основной нижний левый квадрант, то сделайте это в первую очередь.
​ Создайте конкретный план того, что нужно предпринять, чтобы добраться до следующего желаемого квадранта. Вам, конечно, понадобятся новые сотрудники, может даже новый сильный лидер-аналитик со стратегическим мышлением (меньше делает, больше думает), вам потребуется запустить новые проекты, чтобы внедрить эти метрики, и вы будете определенно нуждаться в финансировании. Разделите план на полугодовые периоды, чтобы сверяться с ориентирами для отчётности.
​
Главное, что теперь наконец, понятно, куда вы идете и зачем вы идете туда. Мои поздравления!
​ Устройте культурный сдвиг. Поделитесь результатами вашего аудита со всей компанией: как обстоят дела сейчас (метрики зеленого цвета) и как должно быть (черный цвет). Вдохновите каждого маркетолога, аналитика, финансового аналитика, персонал из отдела логистики, оператора call-центра, и каждого из замдиректоров. Так вы сделаете шаг вправо или влево по квадрантам матрицы. Если они в всё ещё измеряют AVOC, убедите их двигаться в сторону в уникальных просмотров страниц или CTR. Это будет вызовом для вас, но так вы сможете развить систему аналитики, как видно в матрице, и повлиять на доход бизнеса. Большинство компаний ждут, что прилетит какой-то волшебник и реализует за ночь масштабный, революционный проект. Этого никогда не будет. Вместо этого, нужно, чтобы каждый сотрудник двигался по матрице вверх и вправо, в то время как команда аналитики подталкивает эти изменения. От небольших изменений, влияние на бизнес со временем накапливается, как снежный ком. Так. Какой ваш сектор? Куда будете двигаться дальше: вправо или вверх? Когда есть возможность иметь данные, хочется измерять всё. Люди обычно считают, что чем больше данных, тем лучше результаты. Агентство предоставляет 40 вкладок отчета с 8-м размером шрифта и горой цифр. Наверно они проделали много работы — а значит это более ценно с точки зрения денег. Замдиректора пытается втиснуть еще два графика с 7 метриками и измерениям в одностраничный дашборд. Если б большие объёмы данных означали более взвешенные решения, то был бы мир на земле. Основная часть нашей работы, как аналитиков, сводится к тому, чтобы правильные данные (метрики), попадали нужному человеку в нужное время.  Чтобы сделать это, мы должны учитывать «ранг» метрики (соответствует оси Y). Ранг — это серьёзность полномочий и принимаемых решений. Также нужно думать о частоте, с которой поступают данные, наряду с глубиной выводов, которыми надо сопровождать данные (IABI FTW!). И наконец, ранг определяет количество времени, отведенного для обсуждения результатов. Обычные менеджеры имеют меньший ранг, они обязаны принимать тактические решения, стоимостью порядка десятков тысяч долларов. Топ менеджеры и большую полёт, им платят намного больше зарплаты, бонусов и акций компании, ведь они ответственны за принятие сверхстратегических решений, влияющих на десятки миллионов долларов. Эта проблема теперь имеет красивое и элегантное решение, если применить матрицу влияния. Разделите матрицу по горизонтали и убедитесь, что метрики доведены до каждого руководителя соответственно с их положением.  Вы можете скачать матрицу влияния в формате Excel в конце этого поста. Топ менеджеры живут в сверхстратегической сфере по нашей шкале — приблизительно 40 и выше, если оценивать по уровню принимаемых решений. Этот набор метрик обеспечивает тяжелые решения, требующие достаточного объема бизнес-контекста, глубоких размышлений и они влекут за собой широкие изменения. Аналитикам понадобится время, чтобы провести надлежащий анализ, добыть полезные знания и рекомендации. Вы также можете заметить, что почти все метрики доставляются топ-менеджерам ежемесячно или реже. Это отражение того, что на их уровне решаются задачи, которые пронизывают структуру компании, систему поощрения и точки касания с пользователем и т. д. И так, соответствуют ли метрики в дашбордах или презентациях для топ-менеджеров сверхстратегическому уровню? Возможно, ваша аналитической деятельность устроена так, что ваши топ-менеджеры тратят свое время на принятия тактических решений? Ниже под слоем для топ-менеджеров вы увидите скопления метрики чуть меньшего стратегического влияния на доход компании, например для руководителей отделов. Время полезности также отличается по оси X. За ними — слой для менеджеров, которые принимают скорее тактические решения. Последний слой — мой любимый способ улучшить процесс решений: убираем из процесса самого человека. :) Последние технологии позволяют автоматически принимать решения по метрикам сверхтактического уровня на основе алгоритмов машинного обучения. Например, человеку не нужно пересматривать Viewability рекламных объявлений, потому что передовые баннерные платформы автоматически улучшают кампании на основе этой метрики. По правде, дорогостоящий человек, который глядит в отчеты с этой метрикой, только замедлит работу. Не получиться выиграть доли центов, которые эта метрика может дать. Соберите дашборды и важные отчеты, созданные за все время аналитической работы. Сгруппируйте их по рангу (топ-менеджеры, руководители отделов...). Убедитесь, что метрики для каждого из уровней руководства, соответствуют тем, что рекомендует матрица влияния. Например, включает ли в себя последний отчет для CMO прибыль в расчете на одного человека, или процент дополнительной прибыли с nonline-каналов продаж? Если да, то — ура! Но, если в нём метрики узнаваемости, предпочтения бренда, намерения купить, конверсии или показатель отказов. Тогда все плохо. Почему ваш директор по маркетингу должен использовать свое драгоценное время, чтобы принимать тактические решения? Это проблема аналитической культуры? Может это след того, что у аналитиков не хватает смекалки? Так, почему же? На самом деле, всё большое и сложное в действительности не такое уж большое и сложное. Такой простой анализ помогает увидеть основные препятствия, которые хоронят всю пользу данных для быстрого и умного развития бизнеса. Проявите инициативу и постарайтесь автоматизировать всё, что возможно. Если данные доступны и полезны в режиме реального времени, то есть алгоритмы, которые могут принимать решения за людей. Если есть ограничение, то они — от нас (люди, бюрократия, коммуникация и т. д.). Для более стратегических слоев, решение будет различаться от проблемы к проблеме. Может потребоваться новый тимлид в команде аналитики или сдвиг в культуре компании, или другая схема взаимодействия в иерархии управления (менеджеры, руководители отделов, топ-менеджеры). Но, кое-что определённо потребуется, чтобы совместить нужные метрики с уровнями начальства: изменение в том, как работники материально поощряются. Как вы заметили выше, сила матрицы в том, что она способна упрощать сложности. Это не значит, что не придется иметь дело со сложностями, но вы теперь сможете подходить к ним более сосредоточенно! Еще одно упражнение, в котором мы разрежем матрицу влияния, на это раз упражнение — для самой команды аналитиков. Команда аналитики сталкивается с непростой задачей, когда нужно распределить усилия и схватиться за одну из чудесных возможностей, которые дает матрица влияния. Это усугубляется тем, что всегда много дел и мало людей, чтобы чтобы взяться за что-либо новое. Ой, и не говорите мне о времени! Почему в сутках только 24 часа? Итак, как мы убедимся, что выбрали правильный путь в аналитике? Разделите матрицу по вертикали вдоль оси X со временем полезности.  Вы можете скачать матрицу влияния в формате Excel в конце этого поста. Для любой метрики, которая нужна в реальном времени, мы должны расчехлить мощности автоматизации. Кампании могут быть оптимизированы на основе данных в реальном времени: показы, клики, посещения, просмотры страниц, CPA и т. д. Мы должны перестать делать отчеты и начать кормить данными наши рекламные платформы, такие как AdWords, DoubleClick и т. д. С самыми простыми алгоритмами платформы автоматизация могут действовать лучше, чем люди. Если вы инвестируете в специалистов по машинному обучению у себя в команде, даже самые простые алгоритмы, которые они построят, будут учиться быстрее и скорее превзойдут человека в быстрых тактических решениях. Рутина перестанет высасывать жизненной силы день за днём, когда решения сверх тактического уровня будут автоматизированы. Аналитики получат время, чтобы сосредоточиться на метриках, которые собираются дольше и требуют более глубокого анализа, чтобы извлечь полезные знания и рекомендации. Метрики, доступные еженедельно или раз в несколько недель лучше показывать различным руководителям среднего звена (менеджеры и руководители отделов), чтобы поддерживать решения актуальной информацией. Используйте специальные триггерные оповещения, чтобы отправить эти данные нужному человеку в нужное время. В случае недельных метрик, менеджерам будет достаточной тактической информации и, в таком случае, не нужно тратить время на глубокий анализ. Распределение ролей станет более чётким, снимется ненужное бремя с топ-менеджеров. Станет больше свободного времени, чтобы сосредоточиться на действительно важном. Когда время полезности метрики начинает приближаться к месяцу, вы попадаете в стратегическую территорию. Взгляните на метрики этой области. Они сложные, стратегические, ранга топ-менеджеров и замдиректоров. Теперь не достаточно отчитаться о том, что произошло, нужно понять, почему это произошло и какими факторами влиять на причину. Так добываются знания, которые потенциально могут принести бизнесу миллионы долларов. Придётся вложиться и усилить вашу аналитику не только выводами, но и конкретными рекомендациями с прогнозом влияния на бизнес. Удивительно, но у вас будет столько же много текста, сколько и данных в отчете (именно так вы поймете, что всё делаете правильно!). Наконец — кульминация в достижениях аналитика. Последний вертикальный срез включает в себя метрики, которые измеряют результативность целых потребительских групп, сегментов и каналов привлечения среди всего прочего. Вот где мета-анализ вступает в игру. Потребуется больше времени и более сложные аналитические подходы. Придётся тянуть данные из BigQuery или аналогичных платформ, где возможно перемешать данные по-своему, распаковать R, построить статистическую модель (здравствуй, random forest!), чтобы найти наиболее важные факторы, воздействующие на производительность компании. То, как распределены усилия аналитической команды между этими четырьмя категориями — ещё один способ оценить зрелость аналитики в компании, а также обеспечить производительность, когда аналитиков не много. Например, если большая часть времени съедается отчётами по метрикам из автоматизируемой области, то вы на стадии новичка (т. е. не сильно влияете на прибыль бизнеса). Найдите пустой конференц-зал. Покажите на экране все задачи, которыми занималась ваша команда за последние 30 дней. Разбейте полученное на 4 области: автоматизировано, подается в виде отчётов, анализируется и глубоко исследуется. Посчитаете навскидку, какую часть времени провела команда в каждой из областей. Что вы видите? Силы распределены оптимально? Соответствуют ли метрики каждой из групп задач матрице влияния? Если вы ответите на эти вопросы, то в корне переосмыслите всю аналитическую работу. Переосмысление будет глубоким и широким (люди, процессы, инструменты). Так вы пойдёте по правильному пути к настоящим аналитическом высотам. В основе матрицы влияния лежит единственная верная метрика успешности бизнеса — прибыль. Два простых измерения: сила влияния и время полезности, помогаю ясно понять ключи успешности веб-аналитики. Такой самоанализ бывает болезненным, но если поделиться им со остальными, то можно начать делать шаги в направлении последовательного совершенствования аналитической работы. Вот какая сила в матрице 2*2 (или же 2*5)! Как всегда, теперь ваша очередь. Если директор по маркетингу спросит: «Какой толк от нашей аналитики?», что вы ему ответите? Насколько легко вам удастся ему это объяснить? Что вы учитываете, когда строите краткосрочные и долгосрочные планы по развитию аналитики? Если топ-менеджеры получают самые продвинутые метрики из правого-верхнего квадранта, то как вам это удалось? Если вы уже внедрили распознавание образов и сложную классификацию, то поделитесь уроками с нами? Пожалуйста, поделитесь своим мнением о матрице влияния, а также ответьте на вопросы выше в комментариях. С нетерпением жду нашего разговора. Аналитик данных