Всі навколо говорять про роботу з даними. Чому ІТ-продукту необхідна аналітична екосистема та як налаштувати її правильно

За час роботи Syntropy ми працювали з десятком IT-продуктів різних розмірів та індустрій і майже всюди зустрічали проблеми з аналітикою. Можна зрозуміти чому: для цілісного збору даних потрібен з десяток різних сервісів, інтегрованих між собою. Які є типи аналітик та як кожен допоможе компанії зростати швидше?

Helicopter view на аналітику IT-продукту. Які дані збирати та для чого?

Система аналітик допомагає команді розвʼязувати такі завдання:

1. Швидко реагувати на проблеми. Наприклад, ви помітили різкий спад використання функції. Завдяки цьому знайшли баг, виправили та зберегли юзерів. 
2. Знаходити нові гіпотези. Ви побачили позитивну аномалію – юзери використовують додаток для завдань, про які ви до цього не задумувались. Змінили позиціонування, налаштували рекламу на іншу аудиторію, отримали більше юзерів. 
3. Прискорити зміни в компанії. Аналітика допомагає швидко бачити результати ухвалених рішень, робити висновки та впроваджувати зміни. 
4. Легкість вводити нових людей у продукт. Наявність даних допомагає новим людям швидко вникнути в продукт, що зменшує час на їхній онбординг. 
5. Залучати інвестиції. Інвестори використовують дані для прийняття рішень. Тому аналітика вкрай потрібна тим, хто планує залучати фінансування. 

Аналітична екосистема – це така собі «рукавичка Таноса». Кожна її частина має свою «суперсилу» та дає відповіді на певний тип питань. Розглянемо типи аналітик, необхідних для розвитку IT-продукту:

• Бізнес-аналітика. Наскільки ваш продукт є успішним загалом?
• Продуктова. Як люди використовують ваш софт?
• Фінансова. Яка структура доходів та витрат компанії?
• Маркетингова. Які аудиторії, канали та повідомлення генерують вам дохід? 
• Аналітика продажів (CRM). Наскільки ефективно відділ продажів обробляє ліди?
• Аналітика звернень до служби підтримки. З якими проблемами користувачі звертаються найчастіше? 
• Технічна. Наскільки ваш продукт стабільний з технічної точки зору? 
• Customer Data Platform (CDP). Не є аналітикою, але виконує важливу інфраструктурну функцію – приводить дані до єдиного формату та інтегрує аналітики між собою.

Графічно систему аналітик зобразимо у вигляді піраміди. В основі лежать аналітики загального рівня, і що вище, то більша деталізація. Деякі метрики та дані перетинаються у різних типах аналітик. 

Пульс компанії. Завдання, інструменти та метрики бізнес-аналітики 

Як працює? «Хочу з одного погляду розуміти, що відбувається з моєю компанією», – такий запит є у більшості СЕО. Бізнес-аналітика його задовольняє – вона є набором дашбордів, які показують головні метрики компанії. Дані для них стікаються з інших аналітик, звітів та інструментів. 

Для чого потрібна? Показує загальний стан і прогрес компанії, наскільки добре вона досягає своїх цілей. Бізнес-аналітика швидко реєструє аномалії в підрозділах компанії – якщо якийсь показник сильно змінюється, це є приводом заглибитись в аналітику відповідної команди та знайти причину змін. Також демонстрація головних метрик компанії команді добре мотивує команду як за принципом «моркви спереду», так і за принципом «моркви ззаду». 

Поширені метрики. В кожного продукту та компанії метрики відрізняються, тут наводжу найбільш поширені та універсальні. Також пам’ятайте, що деякі метрики перетинаються у різних аналітиках. Отже, основні метрики бізнес-аналітики: 

• Доходи, витрати, прибуток. Темпи їхнього зростання щомісячно, щорічно. 
• Retention – коефіцієнт утримання юзерів, яка частина з них повертається до продукту через певний час?
• CAC – вартість залучення користувача, та LTV – дохід з нього за життєвий цикл.
• North Star Metric – головна метрика зростання продукту. Наприклад, у Facebook це була кількість користувачів, які додали сім друзів за 10 днів. 
• Кількість користувачів, середня частота використання, тривалість сесії.

Інструменти: Tableau, Power BI, GeckoBoard та Google Data Studio. 

Продуктова аналітика – головна причина змін у стартапі. Як люди використовують ваш продукт?

Як працює? Агрегує інформацію про дії користувачів у продукті, показує їх у вигляді графіків та воронок. Проходження онбордингу, найбільш популярні функції додатку, типи операційних систем аудиторії – все це дає продуктова аналітика. Налаштовується вона через імплементацію в код спеціальних тегів (івентів) на перегляд екранів, дії та характеристики користувачів. 

Приклад. У вас HRM-платформа, і ви хочете знати, чи ваша аудиторія користується запитами на відпустку – функцією, яка складається з чотирьох кроків. Ви будуєте воронку з чотирьох екранів і бачите, що на третьому кроці відвалюється 90% користувачів. Аналіз третього екрану привів вас до гіпотези, що там забагато полів. Ви зменшуєте їхню кількість, тестуєте – і бачите підвищення кількості людей, які завершили запит. Чудово, щойно ви вдосконалили продукт на основі даних. 

Для чого потрібна? Продуктова аналітика допомагає приймати зважені рішення про додавання/видалення функцій у софті, проводити А/Б-тестування, вдосконалення користувацького досвіду. Часто люди говорять, що використовують продукт в один спосіб, але поводять себе інакше. Продуктова аналітика дає вам реальну картинку їхньої поведінки. 

Поширені метрики: 

• DAU, WAU, MAU – кількість активних користувачів по днях, тижнях, місяцях.  
• Retention – утримання користувачів у продукті, загальне та за певними функціями. 
• Onboarding Completion – кількість користувачів, які пройшли онбординг, воронка його проходження на кожному етапі. 
• Звіти щодо використання певних фіч додатку у вигляді воронок, абсолютних та відносних показників. 
• Поведінкові звіти залежно від тарифного плану користувача: тривалість сесій, частота використання. 

Інструменти: Amplitude, Mixpanel. Теплові карти – CrazyEgg, Hotjar. 

Фінансова аналітика – стан «кровоносної системи» компанії. Яка структура ваших доходів та витрат? 

Як працює? Фінансові звіти показують, наскільки ухвалені компанією рішення трансформуються в основний показник її успішності – гроші. В ній ви бачите кількість наявних ресурсів та межі компанії – скільки вона може проіснувати за поточних умов та ресурсів. 

Вибір інструменту фінансової аналітики залежить від індустрії, бізнес-моделі, типу організації та платіжних систем бізнесу. Часто вона інтегрується з рахунками компанії, HRM, системою обліку товару на складах та платіжними системами. 

Для чого потрібна? Допомагає зрозуміти, які рішення компанія може дозволити, а які – ні. Показує, наскільки поточна бізнес-модель успішна та які продукти приносять найбільше доходу. За допомогою неї можна оцінити ефективність зроблених інвестицій. А для зовнішніх інвесторів фінансова аналітика є ключовим фактором прийняття рішення про вливання коштів. 

Поширені метрики: 

• Дохід, витрати, прибуток, рентабельність. Часто це перераховується і на певний продукт, фічу, підрозділ чи інвестицію. 
• LTV, CAC – дохід з користувача за життєвий цикл та вартість його залучення.
• Burn rate – скільки місяців стартап може проіснувати за поточних ресурсів та показників.
• Churn Rate – відсоток користувачів, які перестають користуватись продуктом за певний період. 
• Прогнози за фінансовими показниками. 

Інструменти: їх сотні, підбір залежить від специфіки продукту та індустрії. Наведу найбільш універсальні. 

Малі та середні бізнеси: QuickBooks, Zoho Books, FinMap, 1C.

SaaS та додатки: RevenueCat, Chargebee, ChartMogul. 

Маркетингова аналітика – розвідцентр компанії. Які канали та аудиторії генерують вам дохід? 

Як працює? Якщо продуктова аналітика допомагає правильно інвестувати всередині компанії – в розробку продукту, то маркетингова показує, куди потрібно інвестувати назовні – для залучення клієнтів. 

Для чого потрібна? Відповідає на класичні питання нічного сторожа: «Хто ви? Звідки? Що потрібно?» Тобто маркетингова аналітика показує вам характеристики вашої аудиторії, канал її залучення та потреби, які ваш продукт допомагає їй закрити. 

Є інша «вогнепальна» метафора, яка пояснює завдання маркетингової аналітики: АКМ – розуміння Аудиторії, Каналу та Меседжу. 

У маркетинговій аналітиці важливо налаштувати конверсії – цільові дії, які ми хочемо, щоб зробив юзер (залишити контакти, завантажити промодокумент, купити підписку). Це дозволяє не тільки бачити кількісні показники, а й відкриває двері для автоматичної оптимізації реклами. Так рекламні кабінети Facebook чи Google самі підбирають таргетинг під вашу рекламу, що збільшує кількість конверсій. 

Правильне налаштування конверсій допомагає бачити атрибуцію – вплив маркетингових активностей на результат. Зараз подорож користувача до купівлі доволі складна і рідко складається з одного контакту. Задумайтеся, коли ви купували щось одразу, побачивши лише саму рекламу? Зазвичай людина спочатку бачить рекламу у Facebook, потім читає статтю на сайті, клікає по рекламному банеру, шукає відгуки в Google і тільки тоді – купує. 

Поширені метрики:

• Кількість візитів на сайт/сторінку, конверсій, співвідношення між ними (конверсійність). 
• Середній час на сайті/сторінці, кількість переглянутих сторінок на сеанс. 
• Bounce Rate – відсоток сеансів, коли людина вийшла з сайту, не зробивши жодної дії. 
• Кількість лідів – людей, які лишили контактні дані. 
• Кількість взаємодій з продуктом до конверсії.  
• Підписники у різних соцмережах. 

Інструменти: Google Analytics, CrazyEgg. Також у кожного каналу (email, SMM) є більш вузькі аналітики та метрики. 

CRM, аналітика відділу продажів. Скільки лідів конвертується у продажі та як збільшити цей показник?  

Про аналітику продажів розповість людина, яка розуміється на питанні набагато краще за автора – Анну Каінову, консультанта з продажів для стартапів. 

Як працює? Якщо уявити компанію велосипедом, то продажі – це одна з його педалей, яка рухає його вперед (інша – маркетинг). Система ведення та аналітики продажів (Customer Relationship Management, CRM) агрегує дані про потенційних та існуючих клієнтів, їхнє місце у воронці, допомагає оцінити ефективність відділу продажів. 

Для чого потрібна? За допомогою CRM координують роботу менеджерів та проводять всебічний аналіз відділу продажів. Основні питання, на які відповідає CRM:

• наскільки потенційний клієнт кваліфікований та підходить під портрет ідеального користувача? 
• скільки коштує знайти та утримати клієнта? 
• як продажі наповнюють та витрачають бюджет компанії? 
• скільки часу витрачає команда на переговори та кваліфікацію? 
• який обсяг потенційних продажів компанія має зараз, які прогнози на майбутнє? 

Аналітика продажів допомагає зрозуміти потреби користувача, його критерії вибору. Це надає дані для вдосконалення маркетингових повідомлень, скриптів розмов та продукту. Тому так важливо, щоб відділ продажів постійно взаємодіяв з іншими структурами компанії. 

Основні метрики:

• Обсяги продажів: загальні, за продуктами і тарифними планами.
• Відсоток доходу від нових та старих клієнтів.
• Відсоток угод, закритих за участі відділу продажів та автоматично.
• Кількість потенційних угод на кожній стадії, конверсійність переходу в кожну, щомісячні темпи їхнього зростання.
• Вартість продажу – витрати відділу продажу на закриття угоди. Найчастіше вимірюється як відсоток з доходу компанії. 
• Середня довжина циклу продажу.
• Win Rate – співвідношення успішних угод до їх загальної кількості.
• Upsales, crossales – вартість угод з поточними клієнтами.

Інструменти: Hubspot CRM, Zendesk CRM, Pipedrive.

Інтеграція аналітики продажів, маркетингу, продукту та фінансів дозволяє бачити взаємодію користувача з компанією на всіх стадіях. Це часто називають наскрізною аналітикою – вона дозволяє бачити, які саме взаємодії з користувачами приносять компанії найбільший дохід. Існують окремі інструменти, заточені саме під наскрізну аналітику, наприклад Ringostat та OWOX. 

Аналітика звернень до служби підтримки. Де у користувачів виникають проблеми та як обернути цю інформацію на користь? 

Як працює? Службу підтримки або люблять – і розповідають, як замовили піцу через підтримку monobank, або ненавидять – та пишуть гнівні пости у Facebook. Робота саппорту в ІТ-продукті критично важлива – за даними PWC, 32% людей готові зупинити роботу з брендом після першого ж негативного досвіду. Тому підтримку важливо вести не через пошту на сайті, а через спеціальні платформи, які категоризують проблеми та допомагають розвʼязувати їх швидше. 

Для чого потрібна? Як говорили в однойменній книзі, скарга – це подарунок. Аналітика звернень у службу підтримки дає ідеї для нових фіч, показує слабкі місця продукту та допомагає вдосконалити досвід користувача. Наприклад, якщо нові клієнти не можуть розібратися з використанням продукту, за допомогою звернень у підтримку ви зрозумієте, які навчальні матеріали їм потрібні. Або різко збільшилася кількість звернень – отже, десь виникли технічні проблеми.

Однією з найважливіших функцій саппорту є утримання користувачів та збільшення їх LTV. Аналітика допомагає ефективно керувати цим процесом.

Основні метрики:

• Середній час очікування до першої відповіді.
• Середній час очікування у всіх відповідях.
• Відсоток запитів, вирішених з першої відповіді менеджера.
• Загальний відсоток успішного вирішення запитів.
• Оцінка задоволеністю служби підтримки/менеджером за шкалою від 1 до 10.

Поширені інструменти: Zendesk, MonkeyLearn, HelpDesk, Intercom.

Технічна аналітика та метрики ІТ-продукту. Наскільки ваш продукт стабільний та оптимізований? 

Розповідає Дмитро Волошин, співзасновник та СТО українського EdTech-гіганта Preply.

Як працює? Згідно з дослідженням Gartner, одна хвилина недоступного сервісу для IT-продуктів коштує $5400. У серпні 2016 року п’ятигодинне відключення електроенергії в експлуатаційному центрі спричинило 2000 скасованих рейсів та збитки в розмірі $150 млн для Delta Airlines. А якщо ви не вимірюєте доступність, стабільність чи надійність вашого продукту, то як можете зрозуміти, скільки коштів втрачаєте ви?

Якщо продукт нестабільний, повільний або не виконує своїх функцій, він швидко втратить юзерів і нічого йому не допоможе. Технічна аналітика відслідковує баги, стабільність продукту та серверів, показує можливості для оптимізації.  

Для чого потрібна? Іншим прикладом популярної метрики є швидкість завантаження сторінок. Недавні дослідження Google показують, що зайва секунда завантаження вебсайту зменшує конверсію на 20% для мобільних пристроїв. Схожі дані наводить найбільший світовий ритейлер Amazon – кожні 100 мілісекунд затримки відповіді сервера призводять до втрат 1% продажів. 

Для того щоб бізнес міг приймати зважені рішення щодо ІТ-продукту, йому потрібно розуміти, яка його надійність. До прикладу, класикою надійності для вебсайтів є SLO > 99,99%, що означає, що 99,99% запитів користувача до вебсайту успішні. За допомогою такого роду метрик можна переводити час недоступності ІТ-продукту в гроші і мати більш очевидну цінність від систем моніторингу та логування, які вказуватимуть на проблеми у функціонуванні продукту.

Ключові метрики: 

• Вартість технічної підтримки поточного продукту – сервери, інструменти, хостинг, безпека.
• Кількість багів та крашів. Середній час для їх знаходження та вирішення.
• Uptime – середній час доступності серверу. 
• Response Time – швидкість виконання цільової дії софта. Google, наприклад, показує це і користувачам – за скільки мілісекунд він знайшов для вас ці мільйони сторінок. 
• Індикатор рівня обслуговування (SLI) – показник рівня послуг, що надається постачальником послуг клієнту.

Поширені інструменти: Datadog, Pingdom, Sentry, New Relic. 

«Єдиний перстень, щоб правити всіма». Customer Data Platform – зв’язуюча ланка всіх аналітик

Ми розглянули сім типів аналітик, у кожної з них може бути декілька інструментів – як впорядкувати цей хаос? Раніше інтеграція цих інструментів, створення єдиного дашборду були вкрай складним завданням. Це потребувало залучення розробників, маркетологів, продактів, СЕО, аналітиків та фінансистів. Нині з’явилися рішення, які дуже полегшують цей процес, – Customer Data Platforms (CDP). 

CDP – це хаб, який агрегує в собі дані про користувачів у єдиному форматі, а вже потім надсилає їх у різні типи аналітик. Таким чином, не потрібно вручну вводити код кожної аналітики та розставляти під них мітки – достатньо зробити це один раз. Це зручно та економить тисячі доларів при налаштуванні. Крім того, CDP забезпечує послідовність у роботі з даними – для всіх платформ вона буде однаковою, що не спричинятиме проблем з їхньою цілісністю.

Поширені інструменти: Segment, Insider.

Чи виправдовує аналітична екосистема час та ресурси на її налаштування?

Швидкість налаштування аналітики залежить від розміру компанії. Для стартапу це може бути два – чотири тижні, для корпорації – місяці координації роботи декількох підрозділів. Чи окупає себе аналітика? Так, бо без неї неможливо масштабуватись та залучати інвестиції. 

Аналітика є критичною для зростання IT-продукту. Вона економить кошти, час та нервові клітини команди. Ключові люди компанії за її допомогою можуть «підняти повіки» і щодня бачити реальний стан справ в організації. Команда отримує конкурентну перевагу в швидкості реакції на внутрішні та зовнішні події, оптимізує використання ресурсів та ухвалює якісні, засновані на даних рішення.