В 2023 году около 15% розничных покупок в России совершались онлайн, и эта цифра непрерывно растет. Доверие к цифровым торговым площадкам возрастает благодаря защищенности платежей, удобной логистике и широкому ассортименту, недоступному в обычной рознице, особенно в небольших городах. Объем больших данных, используемых в онлайн-торговле, растет в геометрической прогрессии. В этих условиях набирают актуальность вопросы аналитики и управления ими.

На московской конференции Aha! `24, которая прошла 6 июня 2024 года, ведущие эксперты электронной коммерции, банкинга, фудтеха и цифровых сервисов обсудили основные вопросы аналитики и управления разработкой цифровых продуктов: проведение и оцифровка пользовательского опыта, A/B-исследования, проверка продуктовых гипотез, стратегия этапов развития продукта, управление в среде аналитики и product-менеджмента и многие другие.

Эксперт в области продуктовой и data аналитики, руководитель команды в крупнейшей e-commerce компании Молдовы поделилась современными задачами работы с большими данным в продуктовой аналитике и в сфере оценки эффективности маркетплейсов.

— Аксинья, Вы Team Lead команды, занимающейся продуктовой и data аналитикой в крупнейшем молдавском интернет-холдинге Simpals, чьи интернет-площадки охватывают 75% всего молдавского интернета. Расскажите, какую роль в цифровой коммерции играет продуктовая и дата-аналитика?

— Я бы сказала, ключевую. Могу привести в качестве примера компанию, в которой я работаю. Как Team Lead команды я принимаю все важные решения, касающиеся аналитики, включая найм коллег и участие в формировании продуктовых решений компании. Одна из площадок компании 999.md/ru — аналог российского сервиса Авито — на протяжении многих лет самый посещаемый сайт Молдовы с 2.2 миллиона уникальных посетителей ежемесячно при населении Молдовы в 2.5 миллиона человек. Это масштабная область для реализации самых глобальных проектов и технологий.

Если коротко, в роли ведущего аналитика группы я провожу детальные исследования на основе данных. Инсайты и гипотезы, полученные в результате этих исследований, способствуют росту ключевых метрик компании, таких как выручка, конверсии, вовлеченность пользователей и другие. Компании, которые эффективно используют продуктовую и дата-аналитику, получают конкурентное преимущество. Они могут быстрее адаптироваться к изменениям рынка, предлагать более релевантные продукты и услуги и, как следствие, привлекать и удерживать больше клиентов.

— Как руководитель направления занимающегося продуктовой и дата-аналитикой расскажите, какие проблемы и задачи, на Ваш взгляд, являются ключевыми в этой сфере? 

— Как специалист по продуктовой аналитике, в чьи компетенции входит влияние на KPI и метрики продукта, а это выручка, количество клиентов, рост бизнеса и т. д. я осознаю, что одной из ключевых задач является работа с постоянно растущими объемами данных. С каждым годом компании накапливают все больше данных, и умение эффективно управлять и анализировать эти данные становится критически важным. Технологии Big Data позволяют обрабатывать и анализировать огромные объемы информации, выявлять инсайты и принимать обоснованные решения. Это комплексная задача, включающая множество этапов, начиная с интеграции и заканчивая аналитической оценкой. Данную тематику я рассмотрела в своей последней статье «Интеграция больших данных в стратегии продуктовой аналитики», вышедшей в International Journal ofLatest Engineering and Management Research в апреле этого года.

— Сегодня профессия продуктового аналитика — одна из самых востребованных в сфере ИТ. Это связано со всеобщей цифровизацией. Вы с самого начала хотели реализоваться в этом направлении, когда поняли, что это перспективно? 

— Как человек с детства интересующийся математикой, а в дальнейшем статистикой и комбинаторикой, я искала профессии, позволяющие реализовать мою увлеченность. Так я узнала о работе с данными, а в дальнейшем, уже в студенчестве после стажировки в Хельсинки, открыла для себя профессию продуктового аналитика. Для меня особенный интерес к ней заключался в сочетании аналитики данных и работе с продуктами. Это и определило мой выбор профессии. Тогда в Хельсинки — в Университете прикладных наук Хяме, куда я, благодаря хорошей учебе, попала по программе обмена со второго курса Национального исследовательского технологического университета, я разработала пет-проект: «прогнозирование спроса на прокат велосипедов». В нём я собрала и обработала данные и применяла модели машинного обучения, то есть серьезно занялась своей будущей специальностью.

Потом я приняла решение участвовать в программе Сбера — Sberseasons. Это программа стажировки студентов старших курсов. Так как с самого начала я себя хорошо зарекомендовала, мне предложили три варианта работы в разных проектах Сбера. Я выбрала Sberbank CIB, где продолжила стажировку в должности стажера-аналитика, полгода занимаясь аналитикой корпоративных инвестиций. Спустя полгода я получила предложение от маркетплейса OZON, где и состоялся мой дебют в качестве продуктового аналитика. Там я получила большой опыт, работая с четырьмя финтех продуктами и многочисленными заказчиками. Спустя ещё полгода приняла одно из предложений — от инвестиционной компании — БКС-инвестиции, где заняла должность первого аналитика. И наконец, в 2021 году приняла приглашение от Simpals.

— В качестве эксперта в ноябре 2023 вы судили большой дататон ООН по большим данным, получили приглашение в комитет экспертов по данным и статистике этой организации. Являетесь членом престижного и большого комьюнити специалистов в области datascience и аналитики. Благодаря чему Вы получили такое весомое международное признание?

— Я всегда была проактивной — предлагала новые идеи и стремилась к развитию в работе и в профессиональном комьюнити. Принимала участие во многих международных проектах. Только за последние полгода я была судьей трех MLH — Major League Hacking — хаккатонов. В 2023 году я организовала свой митап по аналитике в Молдове. Кроме того, в СМИ, освещавших профильные темы, меня часто привлекают в качестве эксперта с просьбой прокомментировать различные вопросы уже не только продуктовой и data аналитики, но и других сфер IT. Например, на сайте одного из самых популярных телеканалов России в конце мая этого года вышла большая научно-популярная статья про использование искусственного интеллекта в личных переписках, в которой я отвечала на вопросы журналиста. Видимо, такая активность, в том числе в публичной сфере, была замечена и обернулась приглашением в эти ведущие международные сообщества.

— Вы также являетесь организатором неформальных встреч для разработчиков — митапов, посвященных как раз аналитике. С чего начали и почему занялись этой, по сути, общественной работой? 

— Цель митапов — это создание пространства для обмена знаниями и опытом среди специалистов различных областей. Я выступала на митапах для участников хакатонов, product менеджеров, аналитиков, разработчиков, в том числе коллег из других компаний. На своих митапах я рассказывала о продуктовой аналитике, объясняла, что такое A/B тесты, делилась своим опытом и давала практические советы по внедрению продуктовой аналитики и настройке продуктовых метрик, а также в целом рассказывала об аналитике как о сфере деятельности. К организации одного из митапов я привлекла свою коллегу, которую менторила с нуля, это, можно сказать, был опыт в опыте. Кстати, А/В тесты, на мой взгляд, являются одним из самых важных инструментов продуктовой аналитики. Сейчас к публикации готовятся три моих статьи на эту тему: «Оптимизация пользовательского опыта с помощью A/B-тестирования», «Улучшение и ускорение A/B-тестирования», «Работа с метриками отношения в A/B-тестировании». В апреле вышла моя шерпа по маркетингу «Примеры оптимизации конверсии: A/B-тестирование продукта и рекламы для привлечения потенциальных клиентов».

— Вы упомянули, что привлекали менее опытных коллег в качестве соорганизаторов своих мероприятий. Вам интересна роль наставника?

— Мне нравится помогать людям профессионально развиваться, влиять на мир, делать его лучше, независимо от объекта влияния: результаты ли это компаний, карьерные успехи коллег и менти, общества в целом. В своей компании я провожу тренинги и обучение для product managers по метрикам, стилям тестирования гипотез, A/B тестированию, написанию базовых запросов к базам данных. Также выстраиваю personal developmentplan для аналитиков, следя за их развитием и ростом. Провожу обучающие встречи по аналитическим темам. Это способствует повышению уровня работы отдельных команд и компании в целом. За эти несколько лет в моем подчинении было 4 человека, и каждый из них внес значительный вклад в развитие продукта.

— Принято считать, что программист – мужская профессия, хотя сегодня ее успешно осваивают и женщины. Вы стали тому примером и помогаете девушкам найти себя в этой профессии. Почему для вас это важно?

— Я ментор в программах Women in Tech и Women in Big Data (Женщины в сфере технологий и женщины в сфере больших данных — ред.). Это бесплатные международные программы, где женщины могут получить помощь в развитии своей карьеры. Сейчас мир IT принадлежит мужчинам. Зачастую это результат предвзятого отношения к женщинам. Я работаю над изменением гендерных стереотипов, что способствует созданию более инклюзивной рабочей среды. Так, в качестве ментора я помогла четырем женщинам, одним — поднять свою квалификацию в аналитике, другим — найти себя в сфере IT, где они успешно реализовались. Например, в моей команде работает девушка, ранее не имевшая опыта в IT, однако за два года под моим руководством она выросла до middle-специалиста. Я давно задумываюсь о том, чтобы помощь женщинам в построении IT-карьеры выделить в отдельный проект, в рамках которого c раннего возраста рассказывать им о возможностях этой интересной сферы. Это даст возможность показать им, что они могут достигать большего. Пока это только проект, но в будущем, надеюсь, я смогу его реализовать.

— Каким Вы видите будущее продуктовой и data аналитики?

В будущем во всей аналитике еще сильнее возрастет роль искусственного интеллекта. Это приведет к созданию более сложных и мощных инструментов, что станет соблазном для многих специалистов полагаться исключительно на технологии, не стремясь к глубокому пониманию процессов.

С развитием продуктовой и дата-аналитики данные будут играть всё более важную роль в принятии бизнес-решений. Для большего понимания потребностей клиента компании будут стремиться интегрировать любые доступные данные с пользовательским опытом, получая максимально персонализированные продукты и услуги. Это потребует новых подходов к обработке и анализу данных, что приведет к разработке инструментов, доступных и понятных всем участникам процесса. В результате каждый его участник сможет эффективно использовать данные для принятия решений. Это поможет не только удовлетворять текущие потребности рынка, но и формировать будущие тенденции, максимально используя потенциал аналитики и Big Data.