Продвижение в интернете сегодня невозможно без хотя бы базовых навыков в аналитике данных. Но что делать, когда этой «базы» не хватает? Данных становится всё больше, времени все меньше, а решить задачу, пройдясь по паре таблиц, уже не получается.
Вероятно, это значит, что вам пора подняться на ступень выше и освоить продвинутые навыки веб-аналитики. Рассказываем, как освоить 4 таких навыка.
Начните правильно организовывать данные
Самый простой способ хранения данных — скидывать всё в разные Excel-таблички. Это может работать в небольших компаниях или в каких-то отдельных задачах вроде отчётности по заказам. Но когда речь заходит о серьёзной аналитике, такой подход никуда не годится.
Поэтому для работы с корпоративными данными разработали серию принципов под общим названием Business Intelligence (BI). Такой подход помогает решить одну простую задачу: создать такую информационную систему, в которой пользователи смогут получать нужные сведения быстро, эффективно и с удобной визуализацией.
В BI данные хранятся в удобных и гибких базах данных. Достать оттуда информацию — это дело пары кликов или запросов. Причём запросы могут быть сложными вроде «из какого источника на наш сайт переходили мужчины старше 25 лет, проживающие в Санкт-Петербурге». Чтобы достать такую информацию из Excel вам придётся попотеть — сравнить несколько таблиц, поставить множество фильтров, прописать несколько функций. С BI вы просто вбиваете нужный запрос — и вся информация у вас.
Работают с такими базами обычно через специальное ПО вроде PowerBI или Tableau. Эти сервисы упрощают поиск, подготовку отчётности, а еще визуализируют нужную информацию так, чтобы её могли считать даже те, кто никогда в жизни аналитикой не занимался.
Научитесь общаться с базами данных
Предположим, вы установили BI-систему. Но как в неё будут попадать данные извне — ведь автоподгрузку установить на всё невозможно? А что делать, если вы работаете с подрядчиками, которые не хотят ставить BI-систему? Тут на помощь приходят языки запросов — такие наборы скриптов, которые позволяют пользователю напрямую «говорить» с базами данных и получать (или вносить) любую нужную информацию.
Пример: подрядчик прислал вам Excel-таблицу с информацией о пользователях. Вы понимаете: «Ага, мне нужно переместить данные отсюда в базу по разным критериям — отдельно половозрастной состав, отдельно интересы, отдельно источники перехода и т. д.». Вы можете потратить несколько часов на ручную сортировку, а можете сделать несколько запросов на подходящем языке, и компьютер сделает всё за вас. То же касается выгрузки данных да и просто работы в условиях, когда BI-системы под рукой нет. Удобно!
Какой язык запросов учить? Тут всё просто: берите SQL. Этот язык — де-факто стандарт в работе с базами данных. Можно сказать, что он и есть язык запросов, а все остальные — это, скорее, вариации для частных случаев и нишевого применения.
Впустите программирование в свою жизнь
Если вы прочитали этот подзаголовок и схватились за голову, а то и за сердце — «О боже, еще и программирование учить!» — не переживайте! Речь идёт не о том, чтобы писать приложения или тренировать нейросети.
Программирование уже много лет используют в дата-анализе для визуализации, работы с множеством баз данных, построения сложных графиков, фильтрации данных прямо с веб-сайтов, выведения зависимостей, статистического тестирования гипотез и много чего ещё.
Но заниматься дата-анализом с помощью универсальных языков (типа Java или C++) не всегда удобно — это примерно как использовать швейцарский нож, просто чтобы резать овощи на кухне. А поэтому разработчики и аналитики изобрели несколько языков специально для работы с данными. Самый популярный среди них — R. Он бесплатный, достаточно простой и широко распространённый. С ним работают и в маленьких компаниях, и университетах, и корпорациях уровня Google и Facebook. Освойте его — и перед вами откроются почти безграничные возможности в работе с данными.
Залезьте в голову клиента
Веб-аналитика — это про знание клиента и того, как он взаимодействует с вашим продуктом. Логичное развитие этой идеи — Customer Journey Map, такой способ предоставления информации о продукте, при котором в центре внимания оказывается опыт потребителя. Ваша задача: шаг за шагом выстроить путь, который проходит ваш клиент с момента, как впервые узнаёт о вас, и до впечатлений после покупки/получения услуг.
Построение хорошей карты требует серьезного анализа десятков факторов и паттернов поведения. Но после этого вы получите крайне полезную модель, которая позволит буквально по полочкам разобрать все плюсы и минусы бизнес-процесса на каждом этапе работы.
Как все эти навыки помогут лично вам
Прежде всего ваша работа станет интереснее. Вы сможете автоматизировать большую часть рутинных задач. То время, которое вы потратили бы, копаясь в таблицах, вы используете на решение проблем бизнеса. Сможете выдвигать более сложные гипотезы, предлагать эффективные, обоснованные идеи.
Начинающему веб-аналитику знание SQL, BI и R поможет стать гораздо востребованным профессионалом — а значит, и зарабатывать больше.
Но эти навыки пригодятся и digital-специалистом, для которых аналитика не основное занятие. Интернет-маркетолог, который может помочь с CJM; проджект-менеджер, способный сделать понятный дашборд; или продакт-менеджер, который умеет писать скрипт для сбора и категоризации данных о продажах, — это специалисты на вес золота.
А где всему этому научиться?
На курсе «Профессия Веб-аналитик» от Skillbox.
Программа состоит из 4 основных курсов:
- Веб-аналитика с нуля.
- Основы и практика Business Intelligence.
- SQL для анализа данных.
- Язык R для анализа данных.
Кроме того, вы сможете выбрать один из дополнительных курсов: Power BI или Tableau. А в качестве бонуса получите ещё и мини-курс «Статистика и теория вероятностей».
Новые знания вы отработаете на практических заданиях и дипломных проектах. Последние ещё и станут кейсами в вашем портфолио.
Вся учёба в Skillbox проходит дистанционно и в свободном графике. Это значит, что заниматься можно откуда угодно (лишь бы компьютер был под рукой), а учёбу получится совмещать с работой и личной жизнью.
Бонусы для тех, кто дочитал до конца
Платить за обучение можно в рассрочку и без переплат. Ещё и с отсрочкой на полгода: первый взнос — только через 6 месяцев.
На курс действует скидка в 40%. Так что сейчас — самое время сделать следующий шаг в аналитике! Листайте дальше, чтобы записаться на курс.