лонгрид про аналитику

смузи без комочков

Елена Серёгина
06.10.2017
Можно ли представить современный мир без чисел? Сколько градусов будет завтра за окном и как меняется цена на машину мечты? Числа повсюду. Мы анализируем цифровую информацию, чтобы принять верное решение. А анализ чисел стал для нас естественной частью процесса принятия решений.

Если вы создаете технологические продукты или продаете что-то в Интернете, анализ данных и аналитика для вас наверняка вышли за пределы бытовой арифметики. А анализ чисел (данных) - естественная часть процесса принятия решений. Позвольте рассказать вам, что я думаю об этом.

Я думаю, что можно значительно усовершенствовать этот процесс, если обогатить его таким естественным способом мыслить, при котором мы хорошо видим "за деревьями лес". Вот трудится человек над продуктом, стремится познать объект своего труда. Его стол и вкладки браузера завалены аналитической информацией. Человек дотошен, применяет статистику, использует сложные инструменты. Но довольно часто этому человеку трудно делать выводы и находить небанальные решения на основе данных. Ему мешает то, что он живет в чаще густого леса. Только вместо деревьев - числа и графики.

Многаграфикофф
АНАЛИТИКА: ОЖИДАНИЯ И РЕАЛЬНОСТЬ
Фитнес браслет — герой нашего времени. Если заглянуть в его дешборд, можно увидеть высокую концентрацию информации. Гистограммы и пай чарты нужны нам, чтобы усвоить самое важное. Но в то же время, графики могут таить опасность.

Красивые картинки создают видимость продуктивной работы аналитика. Однако яркая инфографика лишь средство, но никак не цель анализа.

Бывает так, что кроме горько-сладкого послевкусия от просмотра дэшбордов или отчётов, у тех, кто ими пользуется, ничего не остается. Если такое происходит часто, людям начинает казаться, что чего-то важного аналитика не отражает или попросту не содержит. Это сигнал о том, что графики и числа загнали их потребителей в чащу густого леса. Хорошая новость для нас состоит в том, что в аналитике есть метод выхода из этой чащи - моделирование.

Чтобы увидеть лес, из него следует выйти
Поговорим о разработке технологических продуктов. Как вы думаете, у тех, кто выстраивает стратегию развития продукта в абстрактной фирме обычно есть его модель? Я утверждаю, что да. Модель продукта есть всегда. Это свойство большинства людей - строить упрощенное представление о том, с чем они имеют дело. Однако не всегда это представление близко к реальности.

Вспомните древние споры про плоскую и шарообразную Землю. Сначала у людей было искаженное представление о планете в виде блина на китах и черепахе. Говоря на языке менеджеров, проблема была в том, что люди в древности видели лишь горизонт ближайших целей. Слишком погружались во внутренние процессы и не смотрели на жизнь со стороны.

Позже оказалось, что защитники модели плоской Земли не правы. И чтобы увидеть Землю со стороны, то есть понять, что ее форма близка к шару, вовсе не требуется покидать просторы планеты. Достаточно просто хорошенько подумать.

Вернемся к поднятому в начале главы вопросу: есть ли у абстрактной продуктовой команды модель их продукта? Ответ: да, есть. Но способна ли эта модель быть такой же результативной, как модель шарообразной планеты, которая помогла людям в кругосветных и космических путешествиях? Это большой вопрос. Давайте обсудим, как можно построить модель продукта, которая станет инструментом его развития.

воркшоп
Смузи без комочков и аналитическая модель продукта
Подумайте, как нарисовать схему работоспособной мясорубки!
Я начну с истории, которая вдохновила меня на эту главу статьи. Воркшоп школы менеджеров Яндекса. Тема: дизайн продуктов. Костя Горский (ныне design lead в Intercom) попросил слушателей нарисовать схему мясорубки.

Схема мясорубки — пример графической модели продукта. Основная трудность в ее создании —понимание того, из каких деталей состоит устройство и как они связаны между собой. Сила задания в том, что оно на конкретном примере учит нас мыслить, как дизайнер, создающий модель объекта. Предлагаю, взять подход Кости за основу и вместе построить аналитическую модель продукта.
Что получится, если модель продукта построит аналитик?
Что получится, если модель мясорубки построит продуктовый аналитик? Читатель может оказаться вегетерианцем, поэтому я заменю мясорубку на блендер, а мясо — на бананы.

Продуктовая аналитика нередко начинается с измерения продуктовых показателей. Как понять, что следует измерять в нашем случае? Выбор показателей для модели зависит от фокуса взгляда на продукт. Если вы на пути выхода из леса графиков, то начните с трех главных фокусов:
1
качество продукта;
2
аудитория продукта;
3
выручка бизнеса.
Поговорим о качестве продукта. Что бы вы взяли за метрику* качества блендера, делающего смузи из бананов? Поделитесь в комментариях!
*Метрика в продуктовой аналитике — это численная мера (по сути числа), которая используется для наблюдения, контроля и оценки успешности продукта.
Блендер помогает людям (пользователям) перемалывать бананы до однородной массы. Наверняка людям нравятся быстрые и экономичные блендеры. Предлагаю измерить время работы блендера, использованное электричество и однородность измельченной массы. Время измеряется секундомером, мощность - ваттметром.

Однородность консистенции, как подсказывает Росконтроль, определяется числом комочков, просматриваемых в тонком слое смузи на светящемся столе. Для количественной оценки предлагаю отделить однородную массу от всего остального (комочков и кусочков бананов) через сито и измерить вес того и другого.
Тогда, если мы загрузили в блендер 200 гр бананов, а получили лишь 100 гр однородного вещества за 30 секунд на мощности 600 Вт, то эффективность работы блендера 50% при t=30 sec и P=600 W. Продолжив измерения, мы можем узнать, что при t=80 sec и P=600 W блендер выдаст на 90% однородный банановый смузи. А при P=400 W за 30 секунд удастся измельчить лишь 30% вещества.
Мы измерили зависимость между степенью однородности смузи и временем работы блендера, а также его мощностью, в нескольких точках. Соединив эмпирические наблюдения линией графика, то есть предположив, как устроена зависимость там, где мы ее не измеряли, мы создаем модель. В реальных задачах моделирование может занять больше времени и ресурсов вашего мозга, однако общий способ мышления будет примерно таким же. И даже в примере с блендером нам удалось приблизиться к модели продукта, которая раскрывает связь продуктовых показателей и помогает ими управлять.

Допустим, мы провели анализ конкурентов и узнали, что лучшие блендеры измельчают бананы в 2 раза качественнее при характерных для этого продукта показателях**.

**при мощности P=400 W и за время t=30 секунд.

Теперь мы можем выставить обоснованный KPI для продукта (ключевой показатель эффективности): при равных условиях наш блендер должен давать на 60% однородную банановую массу, как и лидер-конкурент. Хотя, возможно, вы бы пожелали обогнать соперника.
Что можно сказать о модели продукта, которая получается при фокусе на его качество?
Модель продукта с фокусом на качество позволяет:

  • раскрыть связь показателей качества продукта и управлять ими;
  • сделать осмысленный анализ рынка;
  • выставить обоснованные, а значит достижимые, KPI.
      Банановый смузи без модели продукта
      Что происходит в командах, где нет аналитического моделирования
      “Зачастую аналитикам приходится брать в руки тяпочки и перекладывать данные из одной кучки в другую" — опытный коллега "Иннокентий".
      Тяпочки — рутинные и неэффективные процессы. Аналитика - большое поле, на котором тяпочки подчас становятся способом выживания. Однако иногда они захватывают и поражают рабочий процесс, как опухоль. В продуктовой аналитике тяпочками может стать ручной анализ фичей и а/б-тестов. Тяпочки — долго, дорого и плохо. И это адский труд (что отчасти правда, и я знаю, о чем говорю).
      Как выглядит работа продуктовой команды, у которой нет модели продукта?
      Ежедневно аналитики такой команды ищут в логах данные о новой запущенной фиче: вчера выкатили блендеры со встроенным радио, позавчера — с облегченными чашами.
      Как бы выглядела работа продуктовой команды блендера для смузи, если бы у них не было модели продукта? Смею предположить, что измерялась бы шумность работы блендера в децибелах, степень прозрачности его чаши, а также, вероятно, процент однородности смузи, но лишь на некоторых мощностях. Ежедневно аналитики такой команды ищут в логах данные о новой запущенной фиче: вчера выкатили блендеры со встроенным радио, позавчера — с облегченными чашами. И все бы ничего, но вес чаш логируется с ошибкой.

      Это активная команда? Да! Это результативная команда, есть ли у нее стратегия? Нет. Увы, но без массированного пиара блендеры такой команды не будут покупать, ведь они вряд готовят воздушный смузи, не выбивая пробок в квартире потребителей.
      "Тяпочки" и эффективность
      Если у продуктовой команды есть математическая модель продукта, понятная ключевым участникам процесса разработки, — у такого продукта будет преимущество на рынке. Трудно представить эффективную аналитику без моделирования, как и аналитику совсем без тяпочек. Trade off между моделированием и тяпочками - непростой баланс между скоростью и качеством. Для выбора в пользу качества нужны ресурсы, чего особенно не хватает молодым продуктам. Однако у меня есть личное наблюдение по итогам работы в стартапах и Яндексе:

      Эффективные аналитики в эффективных командах работают с моделями чаще, чем с "тяпочками".


      Как понять, что команда готова увидеть смысл в числах?
      Что будет с бизнесом, если мы изменим цены/страны присутствия/бюджет на рекламу?
      Мне повезло. Периодически коллеги отбирали у меня тяпочку и спрашивали:

      Что будет с бизнесом, если мы изменим цены/страны присутствия/бюджет на рекламу?

      Это сигнал о том, что бизнес созрел до потребности в качественной аналитике, и в том числе - продуктовых моделях.

      Если члены вашей команды периодически задают подобные вопросы, она готова стать эффективной.
      Действуйте!
      Credits
      Illustrator — Maya Чаю Чай
      Editor — Galina Seregina