Reklama

Analityka dlja startapiv — jak organizuvaty її naležnym čynom

Nalaštuvannja analityčnyh servisiv ta zaprovadžennja korektnoї kuľtury analizu ta agregaciї danyh — odyn iz ključovyh komponentiv do pobudovy uspišnogo startapu. Jak uporatysja z cym zavdannjam?
Читати кирилицею
Analityka dlja startapiv — jak organizuvaty її naležnym čynom
  1. Головна
  2. Biznes
  3. Analityka dlja startapiv — jak organizuvaty її naležnym čynom
  • Сподобався пост? Став вподобайку!
  • 0
Nalaštuvannja analityčnyh servisiv ta zaprovadžennja korektnoї kuľtury analizu ta agregaciї danyh — odyn iz ključovyh komponentiv do pobudovy uspišnogo startapu. Jak uporatysja z cym zavdannjam?

Stadija zasnuvannja (vid 0 do 10 pracivnykiv)

Na ćomu etapi u vas nemaje resursiv i nemaje času. Isnuje miľjon rečej, jaki možna vymirjaty, ale vy nastiľky blyźki do detalej svogo biznesu, ščo vy naspravdi možete pryjmaty dosyť instynktyvni rišennja i bez nadto pryskiplyvoї analityky. Jedyne, ščo potribno dlja perevirky togo, ščo vy vymirjujete, — vaš produkt. Rešta pytań možuť začekaty.

Ščo robyty: Vstanoviť Google Analytics na svojemu sajti ta nalaštujte Google Tag Manager. Dani ne buduť ideaľnymy bez dodatkovoї roboty, prote naviť bazovyh nalaštuvań vam bude dosyť. Dlja elektronnoї torgivli takož možete nalaštuvaty fiľtry. Jakščo vy stvorjujete programne zabezpečennja buď-jakogo typu, vam potribne vidstežennja podij v režymi reaľnogo času. Dlja cijeї mety možna skorystatysja takymy servisamy, jak Mixpanel ta Heap. Dlja analizu finansovoї zvitnosti možna vykorystaty Quickbooks, Excel ta Baremetrics. Jakščo u vas brakuje tehničnyh znań, možlyvo, vam znadobyťsja fahiveć, jakyj dopomože vam proanalizuvaty GA ta vidstežuvaty podiї.

Ščo ne robyty: Vse, ščo ne je odnym z pererahovanyh vyšče punktiv. Ne dozvoljajte komuś prodavaty vam shovyšče danyh, platformu BI, velykyj konsaltyngovyj proekt. V analityčnu platformu čy skladnu systemu obrobky danyh je sens investuvaty na značno piznišyh etapah.

Duže rannja stadija (vid 10 do 20 pracivnykiv)

Vy trohy pokraščujete svoju komandu. Svojeju čergoju, ljudy potrebujuť danyh, ščoby vykonuvaty svoju robotu naležnym čynom. Pry ćomu ne u vsih je ekspertyza ščodo obrobky danyh.

Ščo robyty: Na ćomu etapi vy, napevno, najnjaly marketologa. Perekonajtesja, ščo cja ljudyna volodije robotoju iz GA. Varto, aby usi vaši posylannja na sajti čy rozmiščeni materialy maly UTM-mitky. Perekonajtesja, ščo ne vidbuvajeťsja podvijnyj oblik subdomeniv.

Jakščo u vas je menedžer iz prodaživ i vy korystujetesja CRM, vykorystovujte vbudovani zvity. Perekonajtesja, ščo vaši spivrobitnyky znajuť, jak cym korystovuvatysja. Vam potribno znaty osnovni reči, taki jak produktyvnisť zverneń ta koeficijent konversiї. Salesforce dopomože vam iz cym uporatysja. Ne eksportujte dani v Excel, ne stvorjujte zvity u (žahlyvomu) rozrobnyku zvitiv.

Biľšisť system dovidkovoї služby čy analityčnyh system ne majuť zručnyh zvitiv, tomu vybyrajte KPI, jaki možna legko vymirjaty v mežah najavnogo interfejsu. Perekonajtesja, ščo vy vidstežujete NPS. Sprobujte takož skorystatysja Wootric abo Delighted.

Ščo ne robyty: Šče zarano dlja shovyšča danyh ta dlja analityky na osnovi SQL – ce prosto zajmatyme bagato času. Vy povynni vytratyty veś svij čas na te, ščoby pracjuvaty, a ne analizuvaty, i najprostišyj sposib ce zrobyty — vykorystovuvaty vbudovani možlyvosti zvituvannja riznyh produktiv SaaS, jaki vy vykorystovujete dlja vedennja biznesu. Vy takož ne povynni najmaty analityka na povnyj robočyj deń. Tut važlyviše vytratyty obmeženi košty.

Rannja stadija (vid 20 do 50 pracivnykiv)

Na cij stadiї vy pobačyte, ščo tehnologija analityky staje kraščoju ta švydšoju. Raniše cej typ infrastruktury buv dostupnyj lyše dlja nabagato biľšyh kompanij. Ce — najvažča i najvažlyviša faza.

Ščo robyty: Nalaštujte svoju infrastrukturu danyh. Ce označaje vybir shovyšča danyh, instrumentu ETL ta instrumenta BI. Vam takož znadobyťsja cila komanda analitykiv: inženery, analityky, fahivci z roboty iz danymy. Vam potribno znajty taku osoblyvu ljudynu, jaka zmože zibraty dovkola sebe komandu potribnyh fahivciv. Často ci ljudy majuť dosvid roboty u sferi konsaltyngu abo finansiv, majuť MVA. Podumajte nad tym, aby najnjaty konsuľtanta.

Ščo ne robyty: Jakščo mašynne navčannja ne je osnovnoju častynoju vašogo produktu, poky ne najmajte naukovogo spivrobitnyka. Ne varto robyty kastomnyh analityčnyh šabloniv čy vlasnyh system analityky. Ne varto zaoščadžuvaty na hmarnomu shovyšči, korystujučysja tradycijnymy bazamy danyh, takymy jak Postgres.

Serednij etap (vid 50 do 150 pracivnykiv)

Cej etap potencijno je najbiľš skladnym. Vy — jak i raniše — majete vidnosno nevelyku komandu ta nebagato resursiv, ale vas prosjať nadaty dlja biznesu vse biľš skladnu ta riznomanitnu analityku, i vaša robota može bezposeredńo vplynuty na uspih čy nevdaču kompaniї v cilomu. Tut važlyvo dosjagty progresu, odnočasno perekonavšyś, ščo vy prodovžujete zakladaty osnovu dlja majbutnih etapiv svogo zrostannja.

Čytajte takož: Data Scientist — hto ce takyj i čy varto obyraty cej fah

Ščo robyty: Zaprovadyty proces dlja modeljuvannja danyh na osnovi SQL. Vaši modeli danyh slugujuť osnovnoju biznes-logikoju dlja vašoї analityčnoї roboty, i nymy slid korystuvatysja v peršu čergu. Perekonajtesja, ščo vaš proces obrobky danyh ta їhńogo analizu dozvoljaje vsim korystuvačam vnosyty zminy do skryptiv modeljuvannja danyh, maje kontroľ versij ta pracjuje u prozoromu seredovyšči. Peremistiť svoju analityčnu robotu do Snowplow Analytics. — cej servis volodije tymy ž možlyvostjamy, ščo j platni instrumenty, ale zasnovanyj na open source.  Jakščo vy ne zrobyte perehid na ćomu etapi, vam ne vdasťsja zibraty nabagato biľše detalizovanyh danyh, — a vykorystannja kompleksnyh platnyh instrumentiv legko može «vymyvaty» iz vašogo bjudžetu ščonajmenše $10 tys ščomisjacja.

Jadrom vašoї komandy na ćomu etapi majuť staty biznes-analityky: ljudy, jaki je ekspertamy v SQL i vašyh instrumentah BI, i vytračajuť čas na robotu z biznes-korystuvačamy, ščoby dopomogty їm iz zapytamy danyh. Varto takož na ćomu etapi pošukaty svogo peršogo fahivcja iz posadoju Data Scientist.

Jakščo vy zajmajetesja biznesom u SaaS-segmenti, vy povynni pracjuvaty nad modellju prognozuvannja potoku. Jakščo vy je komercijnym biznesom, slid pracjuvaty nad modellju prognozuvannja popytu

Ci modeli, jmovirno, ne buduť nadzvyčajno vytončenymy, ale vony stanuť velykym udoskonalennjam u porivnjanni z vypadkovoju robočoju knygoju Excel, jaku vy stvoryly i vely na počatkovomu etapi.

Ščo ne robyty: Legko zanurytysja v sebe i počaty investuvaty u skladnu infrastrukturu dlja obrobky danyh. Ne robiť ćogo. Na ćomu etapi velyki investyciї v infrastrukturu zalyšajuťsja dorogym vidvolikannjam vid osnovnoї mety. Dodajte do robočyh noutbukiv Jupyter dlja roboty z danymy. Znajdiť nedorogi sposoby stvorennja naboriv danyh ETL, jaki ne majuť integrovanyh komponentiv.

Etap zrostannja (vid 150 do 500 pracivnykiv)

Cej etap poljagaje u stvorenni masštabnyh analityčnyh procesiv. Potribno zbalansuvaty vidpovidi na pytannja, jaki vam potribni śogodni, z vprovadžennjam praktyk analityky, jaki buduť potribni u majbutńomu, po miri masštabuvannja proektu ta komandy.  U kompaniї na 150 pracivnykiv lyše 3-6 potijnyh analitykiv. Koly vy dorostete do 500+ spivrobitnykiv, možete legko zbiľšyty cej viddil up’jatero. Jakščo vy ne vporajeteś iz cym perehodom, vy pracjuvatymete menš efektyvno po miri zrostannja komand. Vam dovedeťsja dovše skladaty značušči statystyčni dani, a vaši vidpovidi buduť menš jakisnymy. Ščoby podolaty cej vyklyk, slid nalagodyty vidpovidni procesy.

Ščo robyty: Slid zaprovadyty testuvannja danyh. U vas je dani, ščo nadhodjať iz prynajmni desjatka džerel na ćomu etapi, i vam potribno provesty optymizaciju, aby usunuty pomylky, povtory, nuľovi polja ta pry ćomu zberegty korystuvaľnyćku biznes-logiku. Jakščo u vas nemaje prozorogo avtomatyzovanogo procesu, jakyj perevirjaje vhidni dani, jakisť vašogo analizu prodovžuvatyme degraduvaty, a vy pry ćomu ne zmožete vstanovyty spravžńoї pryčyny takogo zanepadu.

Čytajte takož: Vladyslav Flaks, OWOX: «Nalaštuvaty analityku možna za deń»

Vaš analityčnyj kod — ce aktyv, jakyj keruje vašym sajtom ta dodatkom. Vygotovlennja vysokojakisnogo kodu vymagaje serjoznogo kontrolju nad versijeju. Dolučiť usih učasnykiv komandy do shovyšča kodu na Git, navčiť їh korystuvatysja gilkamy obgovoreń ta komentuvannja kodu.

Serjozno stavtesja do dokumentaciї. Seredovyšče danyh u vašij kompaniї na ćomu etapi značno uskladnyťsja. Jedynyj sposib efektyvno keruvaty cymy znannjamy ta dilytysja nymy iz vašoju komandoju — ce investuvaty čas ta energiju, neobhidnu dlja dokumentuvannja zmin. Ce dodasť dejakyh nakladnyh vytrat, ale jakščo vy v ce ne investujete, vaši analityky pracjuvatymuť dovše nad zapytamy.

Isnuje 2 osnovnyh modeli pobudovy analityčnoї komandy: centralizovana ta vbudovana. Nemaje čitkoї pravyľnoї vidpovidi, jaka z modelej pasuvatyme vašomu proektu. Prote same ce rišennja bude ključovym faktorom dlja vašogo podaľšogo zrostannja.

Ščo ne robyty: Ne pryjmajte vypravdań ta kompromisiv u vypadku pomylok čy nedolikiv u roboti. Provedennja analityky na ćomu rivni — ce važka robota, i dlja ćogo potribna talanovyta i motyvovana komanda, jaka postijno innovacijno rozvyvajeťsja. Ogljady kodu vymagajuť času ta energiї. Analityky ne zvykly testuvaty svij kod, a dokumentuvannja je kopitkoju praceju. Vy možete zitknutysja iz oporom (javnym čy pryhovanym) z boku tyh učasnykiv komandy, jaki pam’jatajuť, «stari dobri časy», koly vse bulo prostišym ta ne nastiľky «bjurokratyzovanym». Ale oskiľky skladnisť zrostaje, vam potribno rozvynuty svoї procesy dlja adaptaciї. Serjozne stavlennja do zbyrannja ta analizu danyh — zaporuka togo, ščo zrostannja vašogo startapu na ćomu etapi ne naštovhneťsja na «skljanu stelju».

Share
Написати коментар
loading...