Время гостевого поста! Наши друзья из университета интернет-профессий «Нетология» поделились отличной статьей по веб-аналитике, написанной совместно с Василием Сабировым — ведущим аналитиком devtodev.
Совет 1. Выучите теорию вероятностей и основы математической статистики
Это направление математики пригодится всем аналитикам. И дело не только в том, что вы будете знать, с какой вероятностью на кубике выпадет число 3 (спойлер: ⅙). Разобравшись в этом, вы узнаете полезные аналитические методы: корреляцию, регресионный анализ, деревья решений, нейросети.
Также советую разобраться в проверке гипотез и статистической значимости — это поможет делать аккуратные и точные выводы. Если хотите принимать решения, основываясь на данных, то без статистической значимости не обойтись.
Совет 2. Экспериментируйте и проводите A/B-тесты
Эксперименты и A/B-тесты помогают аналитику искать узкие места и точки роста. Гипотез, как улучшить продукт, генерируется очень много, и ваша задача выбрать оптимальную. Поэтому разберитесь, как правильно делать A/B-тесты и действуйте!
Вы научитесь заранее отличать хорошие гипотезы от плохих и сможете из двух просто хороших гипотез выбрать лучшую.
Совет 3. Пользуйтесь SQL
Я использовал SQL везде, где работал. Если будете владеть SQL, то не придётся ждать, пока программисты выгрузят данные — так вы сэкономите время. Овладеть SQL можно за пару недель.
Например, аналитик хочет оптимизировать первую сессию пользователя в приложении. Для этого ему нужно получить информацию, как пользователи проходят обучение по шагам. Эта информация хранится в базе и достать её может только программист, но он занят и отмахивается фразой: «Поставь свою задачу в конец списка, доберусь до неё к концу недели». Аналитик ждёт.
В это время его коллега, владеющий SQL, быстро делает запрос и получает данные за 2 минуты. Итог очевиден: и программисты целы, и аналитики сыты.
Совет 4. Разберитесь в показателях вашего проекта
Набор показателей сильно зависит от проекта: где-то есть платный трафик и затраты на маркетинг,одни проекты работают в вебе, другие на мобильных устройствах. Например, в игровых проектах, множество метрик игровой экономики, а интернет-магазины требуют различных показателей по номенклатуре.
Поэтому стоит собрать все используемые показатели вместе. Лучше не в список, а в карту метрик, прописав все взаимосвязи и корреляции. Стрелка из метрики A в метрику B означает, что при изменении A изменится и B. Такая карта позволит быстро реагировать на изменения метрик и находить их причины. Приведу реальную схему, которую я использую в аналитике приложений.
Допустим, у нас изменился LTV (lifetime value, показатель жизненного цикла клиента). В чём же причина, в ARPU (среднем доходе с пользователя) или в удержании? Смотрим, удержание не изменилось — значит, ARPU. ARPU, в свою очередь, зависит от ARPPU (среднем доходе с платящего) и доли платящих пользователей в структуре аудитории. Доля платящих не изменилась, значит, смотрим, почему же у нас изменился ARPPU,меняли ли мы цены? Добавляли ли новые товары в магазин? Верно выстроенная зависимость помогла нам разобраться.
Например, в f2p-играх, увеличение показателя retention ведёт и к увеличению аудитории (DAU) и увеличению среднего дохода с игрока — чем дольше человек играет, тем выше вероятность оплаты и каждый последующий платёж.
Совет 5. Пользуйтесь аналитическими системами
Разберитесь, как автоматизирована ваша предметная область. Наверняка ваши коллеги по отрасли используют Google Analytics и Яндекс Метрику. Изучите, на что они способны, какие отчёты показывают, как могут быть полезны вам.
Нужно понимать, что аналитическая система — это продукт, сделанный экспертами индустрии. В ней достаточно универсальных отчётов. Учитесь у аналитических систем!
В то же время, универсальность — палка о двух концах. Под отдельный продукт свою аналитическую систему не сделаешь. Системы дают лишь базовый набор отчётов, который подойдёт всем, но всех нужд клиентов не покроет.
Совет 6. Не переставайте учиться
Если всех китайцев поставить в один ряд и идти вдоль него, здороваясь с каждым, то вы никогда не дойдёте до конца, потому что новые китайцы будут появляться быстрее, чем вы идёте.
Такая же ситуация и в аналитике: новые методы появляются постоянно, и вы не успеете отследить все. Нужно всегда быть начеку и совершенствовать навыки.
***
Настоящий маркетинг — это цифры. Научись в них разбираться, анализировать и планировать при помощи эффективных инструментов и возможностей веб-аналитики.
Запишись на онлайн-программу «Веб-аналитика: что нужно знать интернет-специалисту» от «Нетологии» со скидкой 3 000 руб. по промокоду myemarketing и после обучения ты сможешь управлять маркетингом с помощью реальных данных.
На онлайн-программе ты научишься:
- настраивать и оптимизировать аналитику любого проекта
- правильно анализировать данные аналитики и принимать верные решения на их основании
- использовать веб-аналитику для оценки качества бизнеса, маркетинга.
- работать со всеми актуальными инструментами веб-аналитики и выбирать их, в зависимости от своих потребностей
Старт обучения — 21 апреля, успей подать заявку!
