Мир аналитики сегодня напоминает лабиринт: Google Analytics, Power BI, Tableau, Python, SQL, дашборды, метрики, KPI. Кажется, что стоит только оступиться и вы уже тонете в данных без видимой цели.
Но на самом деле всё проще, чем кажется. Главное - не пытаться охватить всё сразу. Вот небольшая шпаргалка, как начать или привести в порядок свою аналитику, не перегружаясь.
Начните с цели, а не с инструментов
Первый шаг - ответить себе на вопрос: зачем вам аналитика? Хотите повысить конверсию? Снизить CAC? Улучшить контроль по закупкам?Без чёткой цели любые данные это просто цифры в таблице.
Выбирайте инструмент под задачу
Не нужно сразу внедрять Power BI, если хватит Excel с парой сводных таблиц.
Веб- и рекламная аналитика → Google Analytics, Яндекс.Метрика
Визуализация и отчёты → Tableau, Power BI
Глубокий анализ → Python (Pandas), R, SQL
Главное, чтобы инструмент решал вашу задачу.
Задавайте правильные вопросы
Аналитика начинается не с данных, а с вопросов.
Почему упали продажи в этом квартале?
Где теряются лиды в воронке?
Какие каналы реально приносят прибыль?
От формулировки вопроса зависит, что вы будете собирать и как интерпретировать.
Оживите данные через визуализацию
Цифры говорят, но графики рассказывают истории.
Дашборд с актуальными KPI помогает не только понять ситуацию, но и быстро принять решение. И да - меньше таблиц, больше графиков. И никаких радужных градиентов, пожалуйста.
Аналитика — это процесс, а не разовое действие
Вы сделали отчёт? Отлично. Теперь его нужно обсуждать, пересматривать, донастраивать. Лучшие практики строятся итерационно: анализ → инсайт → изменение → новая проверка.
Вывод: не стремитесь к идеальному дата-ворхаусу с первого дня. Начните с малого, получите первый инсайт, внедрите одно улучшение и повторите. Постепенно из рутины вырастет система, которая действительно работает на бизнес.