AIN.UA » Бизнес, СообществоАналитический супергерой, скилы и будущее аналитики на конференции Analyze!

Аналитический супергерой, скилы и будущее аналитики на конференции Analyze!

713

18 апреля пройдет VII ежегодная конференция по онлайн-аналитике Analyze!, на которой соберется более 400 специалистов сферы: Google, WIX, Rozetka, Comfy, Hotline, Prom, WebPromo, Depositphotos, «Цитрус», OLX Group, UniSender, Price, RIA, EVA, «Алло», «Київстар», Netpeak и др.

Незадолго до конференции мы поинтересовались у спикеров, какими навыками должен обладать современный аналитик и что ожидает область в ближайшем будущем.

Галина Харьковская, Web analyst на Booking.com, об аналитическом супергерое:

«Для меня аналитический супергерой — Krista Seiden, Analytics Advocate и бывший Product Manager в Google Analytics. Krista — активный спикер и основатель организации Women in Analytics. Ее блог — это один из моих ресурсов best practices в аналитике и вдохновение для развития. Также я была удивлена ее современным и креативным подходом к выбору команды аналитиков».

Глеб Ходоровский, Co-founder Conversion Rate Store, об основных инструментах и будущем аналитики:

«Ключевой инструмент аналитики — это эксперименты (А/Б-тесты, MVT-тесты и т. д.). Любая интерпретация данных без подтверждения гипотез экспериментами — это только субъективное мнение. Если говорить конкретно о софте, то не вижу альтернатив Google Optimize.

Также всегда стараюсь быстро базово проверять статистическую значимость данных для всех показателей, которые смотрю, и не делать до этого никаких выводов. Поделюсь своей подборкой статистических калькуляторов.

Для количественных данных люблю Hotjar — там есть большинство нужных инструментов: онлайн-опросы, тепловые карты и карты скролов, записи сессий, виджеты обратной связи и рекрутинга репрезентативных пользователей для юзер-тестов.

Веб-аналитики, которые только отвечают на вопросы руководителей, потеряют работу уже через 1–2 года. Практически пропадет спрос на навыки использования инструментов. Объясняю, почему так:

  1. Допилят Ask Analytics Intelligence в GA. Можно будет голосом спросить, как у Siri „Какой retention второго дня последней Facebook-кампании?“.
  2. Совершенствуется фича Insights on Demand, которая уже сегодня неплохо отвечает на многие стандартные вопросы.
  3. Многие последние наработки Google в ML/AI можно будет применять к дата-сетам GA в пару кликов, без знаний Python и математики. Будут простые описание ценности каждого алгоритма „для чайников“ и уже готовые стандартные решения в insights. Частично это есть уже сегодня».

Юлия Хансвярова, Digital Marketing Director в SEMrush, о том, какие скилы наиболее востребованы для аналитика сегодня:

«В принципе, за то время, в течение которого мы с командой занимаемся анализом данных, этот набор не слишком изменился: R, Python, distributed сomputing, хорошее знание математики и статистики.

Если посмотреть на состав и распределение ролей в западных командах, мы увидим сильный тренд в сторону специализации: одни люди занимаются передачей и хранением данных, другие — создают и доводят до совершенства модели. В целом, некоторая общая база знаний должна быть у всех, неважно позиционируешь ли ты себя как Data Engineer или как Machine Learning Expert».

Максим Гапчук, независимый веб-аналитик, о будущем аналитики:

«Если немного пофантазировать, то представляется человек, который, взглянув на данные, за секунду может найти инсайты, которые помогут бизнесу развиваться. Такой себе „человекоробот“: со смекалкой человека и вычислительными мощностями дата-центров Google.

Если же больше в конкретику, то он прекрасно разбирается с тем, как работает web, знает несколько языков программирования, имеет аналитический склад ума и знает, как обрабатывать огромные массивы данных, чтобы на выходе они обретали смысл.

С учетом роста популярности блокировщиков рекламы и новой версии Intelligent Tracking Prevention 2.1 от Apple, мне кажется, что будущее за системами аналитики, которые смогут идентифицировать пользователей без записи различных идентификаторов в браузеры.

Не стоит забывать и о растущем объеме данных о действиях пользователей, которые мы собираем каждый день. Как итог — полностью измениться подход к подсчету количества пользователей, а маркетинг станет еще более персонализированным»,

Michal Rechter, Head of Business Analysis в Wix, об аналитике через 10 лет:

«Я полагаю, что через 10 лет AI сможет овладеть большей частью „основ“ аналитики — он будет немного быстрее в поиске огромных объемов данных и создании сложных и гораздо более творческих и удивительных связей между наборами данных.

Чтобы оставаться актуальными, мы — аналитики-люди — должны сосредоточиться на следующем:

  1. Задавать правильные вопросы — хотя AI, возможно, даст нам лучшие ответы, я думаю, мы все равно будем лучше задавать вопросы, поскольку это требует более целостного концептуального и стратегического подхода.
  2. Перевести „понимание данных“ (корреляции/шаблоны и т. д.) в „стратегические выводы“ (курс действий/переопределение целей и т. д.).
  3. Помогать машинам учиться, чтобы они могли улучшить свои аналитические навыки (стать тренерами вычислительных машин).

Это изменение фокуса, хотя и трудное и болезненное для реализации, приблизит аналитиков намного ближе к ядру бизнес-стратегии и фактически сделает их еще более важными для успеха компании».

Больше информации о спикерах и программе Analyze!

Для тех, кто хочет успеть зарегистрироваться на конференцию со скидкой 10% — промокод AIN2019_analyze.

Зарегистироваться

Заметили ошибку? Выделите ее и нажмите Ctrl+Enter, чтобы сообщить нам.

1

Комментарии | 1

Последние новости
27 июн
Смотреть все

Поиск

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: