Введение
Представьте, что команда строит новый сервис: разработчики кодят, тестировщики ловят баги, менеджеры двигают таски по Kanban-доске. Всё вроде идёт по плану, но в какой-то момент появляется вопрос: «А пользуются ли люди нашим продуктом так, как мы задумывали?».
И вот тут на сцену выходит продуктовый аналитик — не маг и не гадалка, но именно тот человек, который умеет разговаривать с цифрами и превращать их в осмысленные решения для бизнеса.
Кто такой продуктовый аналитик?
Если упростить до максимума, продуктовый аналитик — это GPS-навигатор для продукта. Разработчики и дизайнеры могут «строить дорогу», но именно аналитик показывает, куда стоит ехать и не свернули ли мы случайно в тупик.
Он не просто «анализирует данные», а ищет ответы на вопрос: «Как улучшить продукт так, чтобы пользователям было удобнее, а бизнесу — прибыльнее?».
Чем он отличается от других аналитиков?
Data Scientist копает глубже в математику и ML: его цель — придумать алгоритм, который предскажет будущее.
Бизнес-аналитик формализует требования и общается с заказчиком.
Продуктовый аналитик работает с реальными пользователями и продуктом: его интересует не абстрактная модель, а конкретный ответ — «куда идти дальше».
Если совсем грубо: Data Scientist строит ракету, бизнес-аналитик пишет ТЗ на её запуск, а продуктовый аналитик смотрит, долетели ли мы вообще туда, куда хотели.
Чем он занимается каждый день
Работа продуктового аналитика обычно выглядит так:
- Метрики и дашборды. Он следит за ключевыми числами: сколько пользователей пришло, сколько осталось, сколько ушло.
- A/B-тесты. Запустили новую кнопку «Купить»? Аналитик проверит, кликают ли по ней чаще, чем по старой.
- Исследование поведения. Он разбирается, на каком шаге пользователи чаще всего «сваливаются» из воронки.
- Формулировка гипотез. «А что если добавить бесплатный пробный период?» — аналитик не просто спрашивает, а проверяет, что будет в цифрах.
По сути, он тот человек, который отвечает на извечный вопрос «А оно вообще работает?».
Зачем он нужен команде
Продуктовый аналитик превращает данные в аргументы.
Без него команда часто действует на интуиции: «кажется, пользователям понравится эта фича». А аналитик говорит: «стоп, у нас есть цифры — они показывают другое».
Он как переводчик между пользователями (которые голосуют кликами и отписками) и командой (которая пишет код).
Пример из жизни
Возьмём стриминговый сервис.
- Команда добавила новую функцию — подборки фильмов «по настроению». Разработчики всё сделали красиво, дизайнеры нарисовали обложки. Но спустя месяц выяснилось: пользуются функцией только 5% зрителей.
- Менеджер в растерянности, дизайнер обижен, а аналитик открывает данные и замечает: большинство пользователей просто не видят подборки, потому что они спрятаны внизу главной страницы.
- Команда поднимает блок выше, и через неделю цифры показывают рост использования до 25%.
- Никто не писал новый функционал, не тратил месяц разработки — просто приняли решение на основе анализа. Вот это и есть магия продуктового аналитика.
Заключение
Продуктовый аналитик — это не человек с Excel в руках, а полноценный член команды, который помогает принимать решения не на уровне «кажется», а на уровне «знаем». Он связывает пользователей, бизнес и разработку через язык цифр. И чем сложнее становится продукт, тем нужнее такой «переводчик» внутри команды.
#ПродуктовыйАналитик #АналитикаДляIT #DataDriven #ПродуктоваяАналитика #ITСпециалист #Метрики #ABТестирование #ProductAnalyst #PA #Product