Представь, что у тебя нет аналитика. Как ты сам соберёшь нужные данные?


Если у меня нет аналитика, я самостоятельно организую сбор, обработку и интерпретацию данных. Это требует владения базовыми навыками работы с инструментами аналитики, понимания структуры данных продукта и чётких целей анализа. Работа строится в несколько последовательных этапов:

1. Формулировка целей анализа

Перед тем как приступить к сбору данных, важно ответить на вопросы:

  • Что именно я хочу узнать?

  • Для какой гипотезы мне нужны данные?

  • Какие метрики это подтверждают или опровергают?

  • Какие действия могут последовать из результата?

Примеры целей:

  • Понять, где пользователи отваливаются при онбординге.

  • Выяснить, какие сегменты активнее пользуются новой фичей.

  • Оценить Retention новых пользователей.

  • Проверить, сработала ли гипотеза после изменения интерфейса.

2. Поиск и понимание доступных источников данных

На этом этапе я изучаю, где и как хранится информация. Возможные источники:

  • Системы аналитики: Google Analytics, Yandex Metrica, Amplitude, Mixpanel, Firebase, AppMetrica.

  • Сырые данные в БД: PostgreSQL, Clickhouse, BigQuery, MySQL.

  • Логи серверов и бэкенда: nginx, custom event logs.

  • Событийные системы: Kafka, S3, Redshift.

  • Собственные инструменты сбора событий — встроенные SDK или middleware в приложении.

  • CRM и поддержка: Zendesk, Intercom, HelpDesk.

Если данных нет — планирую, что нужно добавить в трекинг (см. пункт 5).

3. Инструменты и подходы к анализу

Если данные уже собираются, я использую:

📊 Интерфейсы no-code:

  • Google Analytics или Amplitude — для построения отчетов, воронок, событий.

  • Hotjar / UXCam / Smartlook — для просмотра пользовательских сессий.

  • Firebase / AppMetrica — для анализа мобильных событий.

🧮 SQL и ручной анализ:

  • Работа с PostgreSQL / Clickhouse / BigQuery — через DBeaver, Metabase, DataGrip или встроенные консоли.

  • Пишу запросы: воронки, агрегаты, ретеншн, конверсии, time to action, cohort-аналитику.

  • Использую JOIN'ы, агрегаты, фильтры, временные окна.

Пример:

SELECT user_id, COUNT(\*) as sessions
FROM events
WHERE event = 'open_app'
GROUP BY user_id
ORDER BY sessions DESC;

4. Работа с визуализацией

Для лучшего понимания данных:

  • Визуализирую в Metabase, Superset, Looker Studio.

  • Использую таблицы, графики, heatmap, boxplot, cohort chart.

  • Создаю дешборды с основными метриками (DAU/WAU/MAU, Retention, Funnels, Conversion).

5. Добавление недостающего трекинга

Если нужных данных нет:

Определяю, что нужно трекать:

  • События: нажатия, ошибки, переходы, завершения.

  • Свойства: user ID, платформа, версия, сегмент, источник трафика.

Реализую сбор:

  • Веб: внедряю JavaScript SDK (например, для Amplitude, Yandex Metrica, GA).

  • Мобильное приложение: добавляю ивенты через SDK Firebase / AppMetrica / custom SDK.

  • Бэкенд: вставляю логирование в нужные эндпоинты.

Пример:

amplitude.getInstance().logEvent('clicked_buy_button', {
product_id: '1234',
user_plan: 'free'
});

Слежу за тем, чтобы был уникальный ID пользователя, session_id и event_time.

6. Качественная аналитика и обратная связь

Помимо количественных данных, важно собрать качественные:

  • Интервью с пользователями (по CustDev-сценарию).

  • Юзер-тесты (с записью экрана, комментариями).

  • Обратная связь из поддержки или соцсетей.

  • Фидбэк от бета-тестеров.

Если нет доступа к исследователям — провожу интервью сам. Записываю, структурирую ответы, обобщаю инсайты.

7. Сегментация данных

Чтобы не делать обобщений на всех пользователей:

  • Делюсь аудиторию на когорты: платящие / неплатящие, активные / ушедшие.

  • Сравниваю показатели между сегментами.

  • Оцениваю поведение разных каналов привлечения (organic / paid).

  • Строю ретеншн по когортам и cohort-based воронки.

8. Формулировка выводов и принятие решений

После анализа:

  • Строю документ или слайд с результатами: гипотеза, метод, данные, вывод, рекомендация.

  • Презентую результаты команде.

  • Уточняю backlog — какие гипотезы подтвердились, какие нужно протестировать.

Таким образом, даже без аналитика я могу:

  • Построить аналитическую модель поведения пользователей;

  • Увидеть конверсии и слабые места воронки;

  • Найти отклонения и причины падения метрик;

  • Подготовить обоснованные решения для roadmap или гипотез A/B-тестов.

29-06-2025
Easy 10 просмотров