Читать книгу Growth Hacking. Как раскрутить стартап с нуля - Виталий Смирнов - Страница 12

Умение собирать, сортировать и грамотно анализировать информацию о клиентах является еще одним краеугольным камнем в цикле гроухакинга. Без этого вы попросту не сможете получить необходимые данные, используемые в процессе генерации идей для новых экспериментов. Поначалу growth-команда может привлекать аналитика данных только по мере необходимости, но с развитием команды и количества задач лучше будет перевести такого специалиста в команду на постоянной основе.

Убедитесь, что ваш аналитик понимает, каким образом организовать проведение экспериментов, чтобы получать статистически надежные результаты и делать из них верные выводы. Важно также и умение объединить информацию из множества источников, чтобы иметь более полное представление о поведении пользователей. И наконец, самый важный навык аналитика – предоставлять свои выводы и наблюдения в готовом, наглядном виде, понятном остальным сотрудникам. Роль аналитика, если вы занимаетесь проведением относительно простых экспериментов, может выполнять и маркетолог или разработчик, т. к. в обеих этих специальностях требуется некоторый навык работы с данными. Но в более сложных экспериментах отнеситесь к выбору аналитика ответственно. Не привлекайте к работе неопытных стажеров, которые более-менее владеют только Яндекс.Метрикой, и уж тем более не обращайтесь к сторонним digital-агентствам. Кроме того, отдельное внимание в этой книге мы уделим инструментам для аналитики, поскольку слишком часто специалисты полагаются на уже существующие программные решения вроде Google Analytics, и в результате не получают и половины информации из исходных данных, которые у них имеются. Талантливый аналитик способен наглядно продемонстрировать, что информация – это новое золото, если уметь правильно с ней обращаться.