Продуктовая аналитика — это область, в которой каждый день используются разнообразные инструменты для сбора, обработки и анализа данных, что помогает принимать обоснованные решения для улучшения продуктов. Мы расскажем о самых популярных и эффективных инструментах, которые продуктовые аналитики используют в своей работе.
Google Analytics
Один из популярных и универсальных инструментов для анализа трафика и поведения пользователей на веб-сайтах. Google Analytics позволяет отслеживать посещаемость, выявлять источники трафика, анализировать поведение пользователей, а также строить воронки конверсии. Это незаменимый инструмент для понимания, как пользователи взаимодействуют с вашим продуктом.
Что можно делать с Google Analytics:
отслеживать поведение пользователей на сайте;
разрабатывать воронки конверсии для анализа путей пользователей;
создавать сегменты пользователей для более точного анализа;
настроить цели и события для отслеживания действий на сайте.
Яндекс.Метрика
Яндекс.Метрика — это инструмент веб-аналитики, который позволяет анализировать трафик и поведение пользователей на сайте, отслеживать источники трафика и оценивать эффективность рекламных кампаний. Отличительной особенностью Метрики является наличие карт кликов, тепловых карт и вебвизора, который записывает сессии пользователей для последующего анализа.
Что можно делать с Яндекс.Метрикой:
отслеживать источники трафика и эффективность маркетинговых кампаний;
анализировать поведение пользователей с помощью вебвизора (записи действий пользователей на сайте;
использовать карты кликов и тепловые карты для оптимизации интерфейса;
настраивать цели и анализировать их выполнение;
получать данные в реальном времени и строить отчеты по ключевым метрикам.
SQL
SQL (Structured Query Language) — это язык запросов, который используется для работы с базами данных. Продуктовые аналитики используют SQL для извлечения, фильтрации и анализа данных, хранящихся в базах данных компании. Знание SQL позволяет работать с большими объемами данных и извлекать необходимые метрики.
Что можно делать с SQL:
Извлекать и анализировать данные из различных источников.
Проводить фильтрацию и агрегацию данных.
Создавать сложные запросы для анализа больших наборов данных.
Объединять данные из разных таблиц и источников.
Power BI / Tableau
Power BI и Tableau — это мощные инструменты для визуализации данных. Они помогают создать наглядные отчеты и дашборды, которые позволяют быстро оценить ключевые метрики и динамику показателей. Эти инструменты позволяют объединять данные из разных источников и превращать их в интерактивные графики и диаграммы.
Что можно делать с Power BI/Tableau:
Создавать дашборды для отслеживания ключевых метрик.
Объединять данные из разных источников в одном интерфейсе.
Разрабатывать интерактивные отчеты для бизнес-анализа.
Делать визуализацию больших данных с возможностью фильтрации.
Excel / Google Sheets
Да, несмотря на огромное количество специализированных инструментов, Excel и Google Sheets остаются незаменимыми для продуктовых аналитиков. Эти инструменты удобны для быстрого анализа небольших наборов данных, построения таблиц, вычислений и визуализаций. Excel и Sheets также часто используются для прототипирования отчетов и дашбордов.
Что можно делать с Excel/Google Sheets:
Анализировать данные с помощью встроенных функций и формул.
Создавать сводные таблицы для структурирования данных.
Визуализировать данные с помощью графиков.
Использовать макросы для автоматизации обработки данных.
Hotjar / Crazy Egg
Эти инструменты помогают отслеживать поведение пользователей на сайте с помощью карт тепловых зон, записи сессий и анализа кликов. Продуктовые аналитики используют их для лучшего понимания того, как пользователи взаимодействуют с интерфейсом, где они кликают, какие элементы их привлекают, а где они теряются.
Что можно делать с Hotjar/Crazy Egg:
Анализировать поведение пользователей с помощью тепловых карт.
Записывать сессии пользователей для более детального анализа.
Понимать, какие части сайта наиболее популярны.
Разрабатывать рекомендации для улучшения пользовательского интерфейса.
Mixpanel
Mixpanel — это инструмент, который помогает отслеживать поведение пользователей в реальном времени и проводить глубокий анализ действий. Он используется для построения воронок конверсии, анализа когорт, сегментации пользователей и построения отчетов о том, как пользователи взаимодействуют с продуктом на всех этапах.
Что можно делать с Mixpanel:
Проводить когортный анализ для оценки удержания пользователей.
Создавать воронки для отслеживания пути пользователя от первого действия до конверсии.
Анализировать пользовательские сегменты по различным параметрам.
Получать информацию в реальном времени о взаимодействии пользователей с продуктом.
Jupyter Notebooks / Python
Для продвинутых аналитиков, работающих с большими объемами данных, Python и Jupyter Notebooks — это незаменимые инструменты для анализа и обработки данных. Python используется для построения моделей, автоматизации процессов и работы с большими наборами данных.
Что можно делать с Python/Jupyter Notebooks:
Проводить сложный анализ данных с использованием библиотек Pandas, NumPy.
Строить предсказательные модели с использованием машинного обучения.
Автоматизировать обработку данных и создание отчетов.
Анализировать большие данные с использованием Python-скриптов.
Продуктовые аналитики используют широкий спектр инструментов, чтобы собирать, анализировать и интерпретировать данные, улучшая продукт и повышая его эффективность. Знание этих инструментов позволяет специалистам не только эффективно работать с данными, но и принимать обоснованные решения, которые приводят к улучшению пользовательского опыта и бизнес-результатов.
Если вы хотите стать продуктовым аналитиком, важно не только освоить теорию, но и научиться работать с этими инструментами на практике.
Научитесь не просто строить графики, а находить инсайты и влиять на ключевые метрики. Смотрите нашу подборку лучших курсов по продуктовой аналитике для прокачки этого навыка.
