Найти в Дзене
PharmaDataLab

Аналитический фокус 2026: карты синхронизации пользовательского пути

В последнее время много читаю публикаций в тг про тренды в аналитике: куда всё движется, заменит ли AI аналитиков, что будет с BI через год-два. С частью тезисов я солидарен, с частью - нет. Тренды - это, конечно, увлекательно, но далеко не всем из них суждено материализоваться и начать приносить бизнесу велью. А работать, как ни странно, всё ещё нужно здесь и сейчас. Иногда кажется, что мы пытаемся что-то догнать, не до конца разобравшись с текущими задачами. В общем, тренды - важны, но ими одними аналитика не живёт. Если посмотреть на последние годы, мы действительно много внимания уделяли: ▫️разработке ▫️инструментам ▫️процессам ▫️data governance и data quality ▫️и, конечно, AI (куда же без него) И всё это правильно. Но, как мне кажется, по дороге мы начали терять фокус с самого главного - пользователя. Вне зависимости от того, трансформируется ли BI из дашбордов в AI-агентов, достигнете ли вы 100 уровня в data quality или построите идеальный governance, вашими инструментами в

Аналитический фокус 2026: карты синхронизации пользовательского пути

В последнее время много читаю публикаций в тг про тренды в аналитике: куда всё движется, заменит ли AI аналитиков, что будет с BI через год-два.

С частью тезисов я солидарен, с частью - нет. Тренды - это, конечно, увлекательно, но далеко не всем из них суждено материализоваться и начать приносить бизнесу велью. А работать, как ни странно, всё ещё нужно здесь и сейчас.

Иногда кажется, что мы пытаемся что-то догнать, не до конца разобравшись с текущими задачами.

В общем, тренды - важны, но ими одними аналитика не живёт.

Если посмотреть на последние годы, мы действительно много внимания уделяли:

▫️разработке

▫️инструментам

▫️процессам

▫️data governance и data quality

▫️и, конечно, AI (куда же без него)

И всё это правильно.

Но, как мне кажется, по дороге мы начали терять фокус с самого главного - пользователя.

Вне зависимости от того, трансформируется ли BI из дашбордов в AI-агентов, достигнете ли вы 100 уровня в data quality или построите идеальный governance, вашими инструментами всё равно будут пользоваться люди. Люди, которые принимают решения. Иногда быстро. Иногда в пятницу вечером. Иногда без инструкции.

Мы строим аналитику как продукт. А у любого продукта есть пользователи. И именно им - а не только техническим аспектам - должен принадлежать основной приоритет.

(Да, даже если архитектура очень красивая и её хочется показать.)

В конечном счёте все наши телодвижения - ради пользователя. В этом смысле в ближайший год, а может и дольше, аналитике стоит сместить фокус в сторону пользовательского опыта.

Потому что BI, аналитика, информационные системы - это такие же продукты, как YouTube или Instagram. Если пользователям неудобно, непонятно или больно - они просто не будут пользоваться.

Максимум - откроют раз в квартал «потому что надо». На разных проектах были попытки "прощупывать" пользователей, в основном при помощи опросов типа CSAT или NPS, но надо понимать, что сегодня могу ответить так, а завтра по-другому, понятно, что это лучше, чем ничего, но кажется, что они дают не самое глубокое понимание пользовательского опыта.

Ранее я уже писал про проектирование взаимодействия и даже делал расширенный видео-выпуск.

Это практика, которая помогает проектировать дашборды и отчёты так, чтобы ими действительно пользовались, а не просто уважали за сложность.

Но есть ещё один очень мощный инструмент, который помогает лучше понять привычки пользователей.

Карты синхронизации пользовательского пути (CJM / User Journey Map)

Звучит серьёзно, но на деле - это крайне практичный инструмент.

Карты бывают разные.

Синие, белые, красные… ладно, шучу 🙂

На самом деле их действительно много, но для себя я выделяю две ключевые:

1️⃣ Customer Journey Map (CJM) — карта пути клиента

2️⃣ User Journey Map — карта пользовательского пути

Есть ещё service map, service blueprint и другие вариации - каждая решает свои задачи.

Карта пути клиента помогает понять, как уже существующий клиент взаимодействует с вашим продуктом:

▫️как попадает в биай или дашборд

▫️какие отчёты открывает

▫️где спотыкается

▫️где теряет контекст

▫️и в какой момент начинает экспортировать данные в Excel (тревожный сигнал).

Карта пользовательского пути - шире. Она не привязана жёстко к вашему продукту и описывает,

как потенциальный пользователь в целом решает свою аналитическую задачу, ещё до того, как открыл ваш BI.

Ценность этих карт в том, что они:

📍возвращают фокус на человека

📍помогают увидеть разрывы между тем, как мы проектируем аналитику, и тем, как ею реально пользуются

📍позволяют синхронизировать аналитику и ожидания пользователей

И да, иногда оказывается, что проблема не в данных, не в графиках и даже не в AI. А в том, что мы просто сделали продукт не под тот сценарий. С возрастом к этому начинаешь относиться спокойнее. Почти.

Мне кажется, что в 2026 году аналитический фокус будет не только про новые инструменты и агенты,

а про глубокое понимание пользовательского пути и синхронизацию аналитики с реальными задачами людей.

🚀 Набрасывайте на вентилятор