Аналитики раскрыли тренды: самые популярные направления в бизнесе

Аналитики раскрыли тренды: самые популярные направления в бизнесе

Введение

В современном мире бизнес постоянно развивается и меняется. Новые технологии и тренды вызывают изменения в бизнесе, и для успеха компании необходимо следить за этими изменениями. В этой статье мы рассмотрим самые популярные направления в бизнесе, которые раскрыли аналитики.

Электронная коммерция

Электронная коммерция, или электронная торговля, является одним из самых популярных направлений в бизнесе. С помощью интернет-магазинов и веб-сайтов компании могут продавать свои товары и услуги по всему миру. Электронная коммерция позволяет компании снизить расходы на аренду и персонал, а также расширить свою клиентскую базу.

Социальные сети

Социальные сети стали неотъемлемой частью бизнеса. С помощью социальных сетей компании могут рекламировать свои товары и услуги, а также взаимодействовать со своей клиентской базой. Социальные сети позволяют компании получить обратную связь от клиентов и улучшить качество своей продукции и услуг.

Мобильные приложения

Мобильные приложения стали одним из самых популярных направлений в бизнесе. С помощью мобильных приложений компании могут продавать свои товары и услуги, а также предоставлять свои услуги клиентам. Мобильные приложения позволяют компании расширить свою клиентскую базу и повысить узнаваемость своей марки.

Бизнес-аналитика

Бизнес-аналитика является одним из самых важных направлений в бизнесе. С помощью бизнес-аналитики компании могут получать информацию о своей клиентской базе, продажах и маркетинговых кампаниях. Бизнес-аналитика позволяет компании оптимизировать свои процессы и повысить эффективность своего бизнеса.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели самые популярные направления в бизнесе, которые раскрыли аналитики. Электронная коммерция, социальные сети, мобильные приложения и бизнес-аналитика являются ключевыми направлениями в современном бизнесе. Чтобы оставаться конкурентоспособными, компании должны следить за этими трендами и адаптироваться к изменениям в бизнесе.

Связанные вопросы и ответы:

Что такое аналитика

Аналитика — это искусство. Среди определений чаще всего встречаются слова «логика», «рассуждения», «объективность», «моделирование». Но суть аналитики — помочь бизнесу принять лучшее решение в конкретной ситуации. Рассуждения в вакууме никакой пользы для компании не несут. Аналитик не просто выдаёт отчёты и графики после анализа данных. Он предлагает варианты, которые помогут решить проблему, улучшить процесс или продукт.

Выводы на основе данных — уникальное знание, с ним сложно спорить. Хотя большинство решений в компании принимаются вслепую. Это происходит из-за того, что процесс сбора информации, систематизации и подведения итогов занимает время. Если каждый вывод прорабатывать максимально подробно, то компания будет отставать от рынка. Основатель Amazon Джефф Безос говорил: «Большинство решений должны приниматься, когда у вас есть примерно 70% желаемой информации. Если будете ожидать 90%, то, скорее всего, опоздаете».

Любое решение в компании — баланс между тем, насколько в нём уверен руководитель, и тем, как оно ускорит бизнес по сравнению с конкурентами. Поэтому задача аналитика — в кратчайшие сроки собрать такой объём информации с выводами, чтобы он позволял принять решение. При этом задача менеджера — осознать эту информацию, услышать доводы аналитика, взвесить все риски и решить, как действовать.

Так распределяются задачи между менеджером и аналитиком

Важно, что за результат отвечает менеджер. Аналитик выступает консультантом: он рассказывает, как бы поступил в этой ситуации, обосновывает свой выбор числами.

Например, часто аналитиков просят обрисовать, каким будет через 5–10 лет рынок, на котором работает продукт компании. Правильного ответа на этот вопрос никто не знает, предсказывать будущее ещё не научились — но его можно смоделировать. Тогда команда, принимающая решения, не будет тратить время на споры, каким рынок станет впоследствии. Это поможет ей сосредоточиться на более прикладных проблемах: например, как привлечь новых клиентов в нынешней ситуации.

Аналитик участвует не только в решении высокоуровневых стратегических задач. Он может упростить жизнь менеджеру в операционных вопросах. Чем они локальнее, тем больше данных есть для анализа. Например, аналитик легко может определить, какой лендинг работает лучше: у него для этого есть вся необходимая информация.

Какие направления бизнеса считаются самыми популярными среди аналитиков

Продуктовый аналитик занимается развитием конкретного продукта компании (например, приложения или учебного курса) и ищет зоны роста, касающиеся как текущего состояния, так и перспектив развития продукта.

Продуктовый аналитик также изучает бизнес-показатели, но при этом он уделяет много времени изучению обратной связи от потребителей или пользователей, анализирует, как они используют продукт, чем довольны, на что жалуются. Он внимательно отслеживает реакцию на все нововведения — например, проверяет, используются ли новые фильтры в интернет-магазине. Или изучает, привело ли совершенствование рекомендательной системы в онлайн-кинотеатре к большей досматриваемости фильмов.

Продуктовый аналитик постоянно изучает поступающие данные, работает с пользовательскими сценариями, воронками продаж, следит за новинками рынка и конкурентами. Он же формирует гипотезы дальнейшего совершенствования продукта, ставит прогнозы по KPI и метрикам после внедрения нововведений.

Первое, с чем должен уметь работать продуктовый аналитик — это рынок. Нужно уметь оценивать продуктовые показатели, поведение пользователей, конкурентов, проводить качественные и количественные исследования.

Второе — уметь рассчитывать вероятности и строить прогнозы. Для этого обычно используют:

• системы для продуктовой аналитики — например, Amplitude;
• системы для работы с данными — SQL, PosgreSQL Power Query;
• системы бизнес-аналитики — Power BI, Tableau, Qlik Sense;
• инструменты программирования — например, язык Python.

Также важно уметь проектировать AB-тесты и разрабатывать стратегии развития продукта.

Кому подойдет это направление аналитики?

Тем, кому интересно полностью погрузиться в какой-то один проект и развивать его. Среди аналитических профессий рабочий день и инструменты продуктового аналитика наиболее разнообразны — он работает и с ценами, и с интерфейсами, и с отзывами, поэтому эта профессия может стать хорошей точкой входа в аналитическую сферу в целом.

Узнать больше об этой профессии можно на странице нашего факультета продуктовой аналитики .

Какие факторы влияют на популярность определенных направлений аналитики

Мобильная аналитика - это три основных направления: аналитика маркетинга, аналитика продукта, аналитика сторов, где размещаются приложения.

Важные показатели для аналитики мобильных приложений: количество загрузок из сторов, откуда пользователи узнали про ваше приложение (из стора или по ссылке на сайте), или окупаемость затрат на рекламу, рейтинг приложения, надолго ли задерживается приложение в смартфоне, платные действия пользователей.

Доступно всего три таких модели анализа мобильного приложения, познакомимся с ними подробнее.

Трекинг . Сравнительно с началом развития этой отрасли, трекинг значительно улучшился. Модераторы направления сделали большую работу, вложили в систему много идей. Теперь здесь можно узнавать не только стандартную информацию. Расширились возможности для бизнеса. Но стоит помнить, что бесплатные трекинги редко предоставляют реально широкий выбор. Скорее всего, за получение статистики по установкам тоже придется платить. 

Система аналитики . Работа заключается не в инсталлах, а в анализе органического трафика. Эти компании априори не используют мотивированный трафик. В них достаточного трафика. Функциональность заключается в: анализе воронки действий; разделении пользователей на сегменты по заданным требованиям; отправки Push-уведомлений; поиск багов. Система аналитики в платных версиях может частично выполнять работу, которая относится к трекингу. Накрутка Гугл плей часто проверяется такими методами.

Какие компании наиболее известны своей работой в области аналитики

System analytic (SA) // Системный аналитик. По результатам анализа статистики прямых обращений работодателей, позиция системного аналитика оказалась наиболее востребованной. В период с 7 по 13 ноября кандидат, разместивший свое резюме на одном из популярных сайтов по поиску работы* получил самое большое (164) количество уникальных откликов компаний. Соотношение количества открытых вакансий составило 1800 позиций и 860 резюме **, что объясняет большое количество прямых обращений работодателей – нехватка специалистов налицо.

Уровень специалиста, который поделился статистикой обращений — Senior. Опыт работы в системном анализе более 5 лет, ключевые компетенции: работа с интеграциями, знание UML, опыт написания SQL запросов средней сложности.

Golang Developer уровня Senior c опытом разработки на Go более 4-х лет получил 46 откликов работодателей. Соотношение количества вакансий (527) и резюме (230) **, в целом соответствует норме рынка – Golang достаточно молодой язык, который ввиду его специфики используется не везде.

Java Developer уровня Senior получил 38 прямых откликов компаний. При этом соотношение количества вакансий (1 000), размещенных на одном из популярных сайтов по поиску работу ниже количества размещенных резюме (1 200) **.

Возможно, низкое количество прямых откликов компаний связано с условным паритетом спроса и предложения (1200:1000), при котором специалисты сами хорошо откликаются на вакансии.

Tech Lead (CTO). Количество прямых обращений к кандидату на позиции Tech Lead составило 24 отклика. Уровень эксперта соответствует Senior: управленческий опыт 3+ лет, опыт работы в роли FullStack разработчика в продуктовых компаниях, основной язык — Java.

Количество размещенных в открытом доступе вакансий и резюме выглядит достаточно сбалансировано (606 вакансий и 581 резюме) **.

Какие навыки необходимы для работы в аналитике

Используйте примеры профессиональных навыков для аналитика в виде списка:

1. Навыки аналитического мышления.
2. Опыт в выявлении потребностей заказчика.
3. Прогнозирование и анализ рекламных компаний.
4. Работа с большим объемом информации.
5. Навыки межличностного общения.
6. Опыт успешной реализации системных проектов.
7. Обладаю знаниями отраслевых норм и стандартов.
8. Навыки работы в команде.
9. Знание продуктовых и маркетинговых метрик.
10. Базовые знания Linux (работа с терминалом).
11. Опыт в постановке задач разработчикам.
12. Навыки управления сотрудниками.
13. Навыки работы с Numpy, Matplotlb и Seaborn.
14. Есть практический опыт программирования на языке Python.
15. Формирование отчетности по основным финансово-экономическим показателям.
16. Ежемесячный расчёт KPI по сотрудникам департамента.
17. Имеется опыт бюджетного и ресурсного моделирования.
18. Навык выстраивания сквозной аналитики.
19. Знание математической статистики и теории вероятности.
20. Есть опыт оценки требований и постановки задач на доработку функционала.
21. Умение собирать, обрабатывать и анализировать данных из различных источников.
22. Знание статистических методов и умение применять их для анализа данных и проверки гипотез.
23. Умение разрабатывать и поддерживать базы данных для менеджмента информации.
24. Знание основных методов моделирования и машинного обучения для предсказания и оптимизации бизнес-процессов.
25. Навыки создания и анализа бизнес-отчетов с использованием инструментов BI.
26. Умение определять бизнес-проблемы и разрабатывать соответствующие аналитические решения.
27. Знание экономики и бизнес-стратегий для эффективного планирования и управления финансами.
28. Умение коммуницировать сложную информацию и результаты анализа с другими участниками команды.
29. Навыки поиска, обработки и анализа данных, которые помогут увидеть связи между разными параметрами для улучшения результатов работы.

Как изменились популярные направления аналитики за последние годы

В 2024 году бизнес-аналитики будут все больше погружаться в сферу расширенной аналитики и искусственного интеллекта (ИИ). Эти прогнозы подкреплены данными из источника « Analytics and AI predictions for 2024: Exploring the future », а также исследованием внутри группы компаний Юзтех « Использование искусственного интеллекта в 2024 году: прогнозы экспертов и кейсы ». Интеграция инструментов искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения позволит аналитикам извлекать ценную информацию из огромных наборов данных, что позволит принимать более обоснованные решения. По мере того как компании продолжают использовать большие данные, бизнес-аналитики, обладающие навыками навигации и интерпретации сложных наборов данных, будут пользоваться большим спросом. Будь то прогнозирование рыночных тенденций, выявление предпочтений клиентов или оптимизация операционных процессов, синергия между бизнес-анализом и искусственным интеллектом призвана изменить профессию.

Эта область затронула и меня. В настоящее время я участвую в проекте, связанном с автоматизацией работы контактного центра, а именно, с облегчением взаимодействия операторов и клиентов. Возник вопрос о внедрении искусственного интеллекта. В текущей реализации уже использовано интерактивное голосовое меню (IVR), которое виртуально общается с клиентом и направляет его на соответствующую линию оператора.

Существует потенциал для дальнейшего развития в этой области: можно внедрить возможность консультирования клиентов по базовым вопросам (наличие товара в магазине или на складах, описание товаров и их область применения) и реализовать чат-бота на основе искусственного интеллекта для ведения коммуникации с клиентами. Это увеличит лояльность клиентов, так как коммуникация будет мгновенной, а также максимально разгрузит операторов, позволяя им решать более значимые задачи, такие как онлайн-продажи.

Какие новые направления аналитики могут появиться в будущем

Она появилась как типичная часть заказной разработки, когда заказчик формулировал требования, а подрядчик их выполнял. Добавить что-то после подписания контракта, где оговорены сроки, сумма, объем работ, было дорого и сложно. Этого старались избежать, поэтому и появились системные аналитики, которые очень подробно прорабатывали ТЗ.

Три года назад, когда я пришла в Газпромбанк, было что-то похожее. Отделы аналитики и разработки жили отдельно друг от друга. У нас были своя зона ответственности, свои правила взаимодействия с разработчиками — как раз через документацию. Разработчики просили, чтобы мы писали ее правильно, подробно — и они могли сразу прочитать и реализовать требования. Но это в прошлом.

Но сейчас, когда компании занимаются инхаус-разработкой, потребность в системных аналитиках снижается — потому что реагировать на меняющиеся требования гораздо проще: не нужно мучиться с договорами и пересогласовывать каждый шаг.

К тому же все работают в agile-командах, где очень тесно друг с другом взаимодействуют. Разрыв между продакт-оунером и разработчиком гораздо меньше, как следствие, потребность в связующем звене ниже. И переводить «с бизнесового на технический» уже не всегда надо — в кросс-функциональных командах заказчики и разработчики неплохо понимают друг друга.

Получается, что системный аналитик остается не у дел, если вся его компетенция — работа с требованиями. Но он может помогать продакту качественно декомпозировать задачу, погрумить бэклог, оформить постановки в таск-трекере. Или написать техническую документацию, чтобы новичкам было проще разобраться в системе.