Эксперт отрасли и продакт-менеджер Альфа-Банка Ярослав Муромцев рассказывает, как правильное отображение данных может радикально изменить подход к управлению и развитию продуктов, а также делится опытом использования визуализации данных для принятия бизнес-решений.
Визуализация данных не просто улучшает эстетическую привлекательность отчетов и презентаций. Это мощный инструмент, который позволяет лучше интерпретировать сложные аналитические данные, быстро выявлять тренды и аномалии, а также раскрывать неочевидные взаимосвязи между различными бизнес-процессами. В этой статье мы обсудим, как визуализация данных помогает быстро принимать обоснованные решения и поддерживать рост на каждом этапе разработки продукта.
Почему важна визуализация данных
Обзор ключевых преимуществ визуализации данных: интерпретация данных, выявление трендов, аномалий и взаимосвязей
Визуализация данных значительно упрощает интерпретацию больших объемов информации. В продакт-менеджменте мы используем этот инструмент для достижения нескольких целей.
- Интерпретация данных. Сложные данные становятся понятными благодаря визуальному представлению. Графики, диаграммы и карты помогают быстрее схватывать суть данных, делая аналитику доступной не только для специалистов по данным, но и для менеджеров и исполнительной команды.
- Раскрытие взаимосвязей. Визуализация помогает увидеть, как различные аспекты бизнеса влияют друг на друга. Сложные взаимосвязи между различными показателями и метриками становятся более очевидными, когда они представлены в визуальном формате, что позволяет принимать обоснованные решения на основе комплексного анализа.
- Выявление трендов. Визуализация помогает наглядно отслеживать изменения в данных со временем. Это особенно важно в динамично меняющихся отраслях, где требуется оперативно реагировать на новые тренды и адаптировать бизнес-стратегии.
- Обнаружение аномалий. Необычные паттерны или выбросы в данных могут указывать на важные, но скрытые проблемы. Визуализация данных помогает быстро идентифицировать такие аномалии — это становится ключом к своевременному устранению потенциальных угроз или ошибок.
- Проведение экспериментов. Визуализация данных также необходима при проведении A/B-тестирования и других видов экспериментов. Она позволяет наглядно сравнивать результаты различных тестовых групп, делать выводы об эффективности внесенных изменений.
- Оперативное принятие стратегических решений. Визуализация данных играет важную роль в процессе стратегического планирования и принятия решений в компании. Она позволяет наглядно представить сложные данные таким образом, что лица, принимающие решения, могут быстро и эффективно погрузиться в суть текущих задач и проблем. Такой подход позволяет руководству компании быстро получать комплексное и глубокое понимание рыночной ситуации и оперативно принимать обоснованные решения. Это экономит время, ускоряет процесс адаптации стратегий и поддерживает конкурентоспособность компании в быстро меняющейся отрасли.
Как визуализация данных помогает оперативно принимать обоснованные решения
В нашем подходе к визуализации данных центральное место занимает концепция дерева метрик.
Дерево метрик — это иерархическая визуализация структуры метрик, используемая для анализа и представления метрик компании в различных уровнях детализации. Такая структура позволяет систематизировать и декомпозировать ключевые бизнес-метрики на прокси-метрики, что значительно упрощает анализ и понимание данных.
Сначала определяются ключевые метрики — наиболее значимые для оценки успеха продукта или компании. Затем ключевая метрика разбивается на более мелкие, конкретные метрики, которые оказывают на нее прямое влияние. Например, коэффициент конверсии может быть разложен на количество посещений сайта, число активных пользователей, процент выполнения определенных действий (например, заполнение анкеты) и т. д. После структурирования метрик создается визуальное представление в виде дерева, которое становится основой для разработки дашбордов, позволяющих руководителям и аналитикам наглядно видеть структуру метрик и быстро анализировать данные по различным направлениям.
Мы следуем принципу сохранения структуры дерева метрик во всех дашбордах. Каждый дашборд отражает иерархию метрик от ключевых до прокси-метрик.
Такой подход имеет следующие преимущества:
- Быстрая диагностика и решение проблем. Когда ключевая метрика показывает аномальные значения, структура дерева метрик позволяет быстро перейти к анализу метрик...
