Почему веб-аналитик – профессия будущего. Мнение эксперта Романа Ломовского

Он создал продукт, позволяющий в несколько кликов собирать данные из разных источников, оценивать эффективность рекламных каналов, подрядчиков, менеджеров, прогнозировать выполнение планов. Как итог - сокращение затрат на маркетинг на 30%. Мы пообщались с экспертом и узнали, как сделать аналитику двигателем торговли.

От предпринимателя до ведущего аналитика

До пандемии Роман Ломовской  был владельцем турагентства. Впрочем, уже тогда, в своей компании он внедрял подход к управлению, основанный на цифрах. Однажды увидел курс, где один из блоков оказался посвящен анализу бизнес-показателей. С целью развития своего дела, Роман захотел пройти обучение. А потом случилась пандемия коронавируса, и ему стало понятно, что вместе с глобальными мировыми изменениями его ждут не менее глобальные профессиональные перемены – он распрощался с туристической индустрией и с головой ушел в digital.

«В digital я попал не случайно - помимо вновь полученных скиллов по анализу данных, у меня был опыт работы с системами веб-аналитики, полученный еще в турагентстве. Поэтому меня сразу пригласили на должность в digital-агентство Original Works, где я отвечал за анализ всех “цифровых” данных», - вспоминает Роман Ломовской.

Так, от выполнения небольших проектов по настройке систем веб-аналитики и анализа показателей сайтов Роман быстро перешел на более сложный уровень задач и стал ведущим специалистом.

В рост!

С течением времени пополнялась история успешных кейсов, среди которых оказался крупный интернет-магазин. Клиенту требовалось настроить сквозную аналитику.

Роману предстояло выяснить, почему падают продажи, и найти решение. Стандартные подходы не сработали, и Ломовской составил собственный алгоритм. Начал отслеживать показатели не только сайта, но и отдела продаж и даже склада. Результат анализа удивил: коэффициент конверсии на прежнем уровне, посещаемость сайта за последние месяцы стала выше, количество заказов тоже. Получалась довольно интересная картина: количество заявок с сайта растет, а продажи при этом падают. Стало очевидно, что проблему следует искать в другом месте. Проверив показатели отгрузок по всем складам, Роман Ломовской понял, что у одного из них почти нет отгрузок. Причина - менеджеры склада просто не перезванивают потенциальным покупателям для подтверждения заказа, а те в свою очередь, не дождавшись ответа, совершают отмену.

После  того, как работа Романа Ломовского была завершена, коэффициент конверсии из заявки с сайта в продажу сразу вырос на 10% - а это более 200 000 рублей в месяц.

Другой интересный случай произошел во время работы с федеральным интернет-магазином строительных материалов. Клиент обратился с просьбой найти причину низкого количества заказов с сайта, а также выдвинуть предложения по улучшению ситуации.

«Оценивая показатели интернет-магазинов, я в обязательном порядке обращаю внимание на то, как ведут себя потенциальные покупатели в корзине при оформлении заказа. То есть смотрю, какие паттерны в поведении есть у посетителей в тот момент, когда они уже готовы совершить покупку. И данный кейс не стал исключением. Анализируя микроконверсии внутри корзины, я обнаружил, что 50% пользователей, которые в итоге не оформляют заказ, покидают сайт на этапе выбора доставки», - говорит Роман Ломовской.

Оказалось, что на сайте имелась техническая проблема, из-за которой довольно часто он зависал и не давал пользователю ввести свой адрес. Ошибка возникала случайно, поэтому и обнаружить ее, просто просматривая сайт, было трудно. В итоге клиент исправил выявленный баг, а количество продаж выросло почти вдвое.

Хард-скиллы и софт-скиллы ведущего аналитика

По мнению Романа Ломовского, для того, чтобы решать подобные задачи по построению сквозной аналитики и анализу пользовательской активности сайтов, нужно иметь знание базовых инструментов: Google Analytics, Google Tag Manager, Яндекс Метрика, язык запросов SQL, Python для анализа и обработки данных, а также для статистических тестов.

Не обойтись и без средств визуализации. Для простых отчетностей Роман Ломовской использует Google Data Studio, для технически более сложных- Power BI. Это хард-скиллы, но необходимы и софт-скиллы. Важно понимать, как устроен бизнес в целом, на что стоит обращать внимание в поведении пользователей.

Сейчас, чтобы войти в профессию и быть успешным в ней, не требуется высшее образование, но все же, будущему аналитику нужно изучить базовую статистику и указанные инструменты. Кроме того, не стоит забывать, что постоянно возникают новые системы работы, фишки и методы обработки данных (например, Power BI появился лишь в 2014 году, а сейчас он является одним из самых популярных инструментов визуализации данных во всем мире). А значит, как бы ни банально звучало, учиться и развиваться нужно постоянно.

Поэтому летом 2021 года Роман Ломовской, наряду с основателями и CEO крупнейших digital-студий страны, выступил спикером на конференции Callday Agency, которая была организована сервисом Calltouch для профессионалов агентского рынка. На ней Роман поделился опытом построения сквозной аналитики, получив много положительных отзывов и вопросов от коллег. Они воодушевились результатами Романа Ломовского и компании, в которой он работает, решив развивать сквозную аналитику у себя и своих клиентов.

«С некоторыми из коллег мы до сих пор на связи, обмениваемся полезной информацией и идеями. Приятно осознавать, что мой опыт оказался полезен для кого-то в индустрии», - говорит Роман.

Следуя своему же правилу – не останавливаться и быть в поиске новых знаний и решений, Роман Ломовской уже вынашивает идеи по развитию сквозной аналитики. Помимо крупных и значимых проектов в этой сфере деятельности в ближайшем будущем запланирована работа по выпуску нескольких исследований по анализу данных.

Роман разрабатывает скрипты для сквозной аналитики, позволяющие выгружать информацию из популярных сервисов в базы, например, Clickhouse. Идея делиться с коллегами появилась так: в компании, где работает Ломовской, решили создать аналитическое хранилище. Позже стало понятно - на рынке отсутствует готовый сервис для ETL, который бы идеально подошел под поставленные задачи. Решение пришло - разработка собственных ETL пайплайнов.

ETL - это аббревиатура, образованная из слов Extract, Transform, Load. Если переводить дословно - процесс извлечения, преобразования и загрузки данных. На практике это выглядит следующим образом: сначала данные нужно добыть (из CRM-системы, сайта или любого другого источника), затем структурировать, исключить ошибки, привести информацию к нужному формату. Последний этап - загрузка преобразованных данных в место хранения, как правило, это таблица в базе данных.

Понимая, что тема актуальна, личными наработками Роман поделилися с коллегами, предоставив доступ к скриптам для выгрузки данных из популярных в России сервисов коллтрекинга.

В таком формате, по мнению эксперта Ломовского, знания окажутся полезны большему количеству коллег: от новичков до профессионалов.