Аналитик нужен? 3 причины нанять такого специалиста и 2 довода против
Я много раз видела, как собственники бизнеса пытаются усидеть на всех стульях: управлять, планировать, еще и заниматься аналитикой. Расскажу, почему лучше всё-таки нанять такого специалиста в штат и жить счастливо.
Привет! Я Анастасия Заран, руковожу аналитическим агентством «Разумный маркетинг». Если в компании нет аналитика, это не значит, что бизнес скоро обанкротится. Компании работают и растут, но не так эффективно, как могли бы. Дело в ресурсах: их едва хватает на текучку, а думать о развитии некогда.
Аналитик помогает разгрузить всех и освободить ресурсы для развития. Поделюсь своим опытом, почему такой специалист полезен.
Причина 1. Уйти от табличек в сторону автоматизации
Привычные инструменты для работы во многих компаниях — Excel-таблицы или CRM. В них хранят клиентскую базу, данные о доходах и расходах и другие цифры. Если нужно поработать с цифрами, сделать расчет или составить прогноз, на работу может уйти целый день. Это отнимает время у линейных сотрудников или руководителя и тормозит все процессы.
Аналитик освобождает команду от ручного труда. Например, я на своих проектах настраиваю отчеты так, чтобы все цифры подтягивались автоматически. Для этого использую BI-системы (BI — это сокращение от business intelligence, «бизнес-аналитика»). Эти системы собирают и обрабатывают данные из разных источников.
Если знать, как устроена BI-система, работать с цифрами легко — нужная статистика открывается, если добавить фильтры в дашборд.
Пример из практики. У одного из моих клиентов руководители тратили 300 часов в год только на подготовку отчетности. С BI-системой топ-менеджеры перестали заниматься рутиной, а компания сэкономила больше 2 млн рублей за год.
Причина 2. Комплексно смотреть на ситуацию в бизнесе и строить прогнозы
Предприниматели часто ориентируются на количественные показатели бизнеса, реже на качественные. Например:
- количество клиентов;
- объем продаж;
- средний чек;
- пожизненная ценность клиента (LTV — Lifetime Value);
- когорты;
- коэффициент удержания клиентов (Retention Rate).
Справедливости ради три последних показателя принимают во внимание редко. Но даже их может не хватать для комплексного анализа ситуации в бизнесе.
Аналитик возьмет больше данных, проанализирует и оценит их под другим углом. Например, рассчитает средний чек для разных категорий клиентов, изучит влияние скидок и дней выдачи зарплаты на покупательскую способность и сопоставит другие факторы. Это нужно, чтобы составить прогноз и ориентироваться на него при принятии решений.
Приведу пример аналитики для онлайн-школы. По поведению родителей на графиках видно, что люди с двумя детьми доходят до тестового периода в 4,5 раза чаще тех, у кого в онлайн-школе учится только один ребенок. Это полезная информация, которую можно использовать в рекламе.
Подробнее о кейсе онлайн-школы я рассказывала в статье «„Хотим у вас поучиться data-driven‟: как мы нашли точки роста на 100+ млн рублей потенциальной прибыли в месяц»
Пример из практики. Клиент заказал у меня отчет о мероприятиях, которые его команда провела за неделю. В планах было проанализировать 40 метрик, среди которых было количество новых подписчиков и клиентов.
Я предложила проанализировать 300 показателей и сравнивала дополнительно количество активных участников и их покупок до и после каждого мероприятия, а еще повторные заказы и приглашение по реферальной программе. Результат анализа помог понять, какие форматы мероприятия привлекают качественную аудиторию, какие темы заходят людям и каких спикеров лучше приглашать.
Отчет на 300 метрик не поместился на график, но я сделала так, чтобы результаты анализа можно было фильтровать по срезам. А еще мой отчет можно было переиспользовать — не собирать аналитику заново, а просто поменять фильтры. Так клиент сэкономит время в будущем.
Причина 3. Грамотно распределять бюджет и больше зарабатывать
По моему опыту, не у всех компаний получается сразу установить справедливую цену на товары или услуги. Просто на начальных этапах не учитывают все факторы, от которых зависит цена. Но если пересмотреть их и рассчитать всё заново, можно увеличить прибыль. А объем ресурсов, которые тратит компания на то, чтобы продать товар или оказать услугу, останется прежним. Соответственно, прибыль вырастет без дополнительных усилий.
Аналитик проанализирует расходы компании, окупаемость бизнеса и найдет точки роста. Это могут быть неэффективные сотрудники, неподходящие KPI или процессы, которые нужно наладить.
Пример из практики. На графике ниже — заказы, которые люди совершают в периоды распродаж. Заказов вроде много, и кажется, что всё хорошо. Но средний чек в периоды скидок оказался ниже, чем обычно. В результате компания теряла 36% выгоды из-за скидок.
У менеджеров моего клиента был KPI — 30 звонков в день. Я проанализировала процессы и поняла, что количество звонков не отражается на выручке. Гораздо важнее срок, за который менеджеры заключают сделку. Если договор подписан за 26 дней, вероятность успеха повышается. Когда клиент обновил KPI, выручка выросла в 2,5 раза.
Почему компании может быть рано нанимать аналитика
Кажется, что с аналитиком компания всегда выигрывает. Но есть ситуации, которые показывают: бизнес пока не готов к найму такого специалиста.
1. Нет массива данных и программ для их обработки. Аналитик может выявлять закономерности и делать выводы на основе данных. Их нужно накопить, а еще установить программы для сбора и обработки данных — на это могут уйти месяцы и не меньше 2 млн рублей.
Я работаю с хранилищами данных — Data Warehouse — или озером данных, Data Lake. Эти базы помогают собирать данные из разных источников: кассовых аппаратов, сайта, соцсетей, мессенджеров и CRM-системы. Если у компании есть необходимые программы, можно выполнить быструю аналитику на актуальных данных и накопить их для анализа в динамике. Подробно рассказываю, как работают Data Warehouse и Data Lake в статье «Компании теряют миллионы без аналитики данных. Рассказываю, как этого избежать».
2. Нет бюджета на специалиста с практическим опытом. Теоретических знаний не всегда хватает, чтобы принести реальную пользу бизнесу. Например, аналитик может 3–5 лет копить насмотренность, учиться оперировать цифрами и предлагать несколько вариантов решений.
Аналитики с опытом — это уже крепкие мидлы с зарплатой от 150 000 рублей. Их услугами пользуются компании с оборотом от 30 млн рублей в месяц.
При этом компании важно удерживать свои кадры интересными задачами и индексацией зарплаты. А всё потому, что спрос на IT-специалистов высок и конкуренты могут легко схантить сотрудника.
Отличная мотивация — подвязать зарплату аналитика к KPI. Например, если специалист помогает компании монетизировать направление за счет данных, в зарплату можно включить процент от финансовой выгоды, которую получит компания.
Другая опция: меньше ad-hoc - больше свободы.
Принимать бизнес-решения на основе аналитики — это всегда выигрышная стратегия. Данные помогают понять, как дела у компании сейчас и к чему готовиться в будущем, а планирование придает уверенности.
Мы с командой помогаем компаниям проанализировать процессы бизнеса, увидеть проблемы, узнать, как зарабатывать больше при тех же вложениях. Мой Телеграм @Anastasia_Zaran — пишите, обсудим ваши задачи.
Как думаете, почему еще аналитик может быть полезен бизнесу? Делитесь предположениями в комментариях 👇