Бизнес аналитик как найти

Как найти настоящего бизнес-аналитика

“Нам нужен не всякий программист, – сказал горбоносый.  – Программисты народ дефицитный, избаловались, а нам нужен небалованный”.  – “Да, это сложнее”, – сказал я. Горбоносый стал загибать пальцы: “Нам нужен программист: а – небалованный, бэ – доброволец, цэ – чтобы согласился жить в общежитии…” – “Дэ, – подхватил бородатый, – на сто двадцать рублей”. –”А как насчет крылышек? – спросил я. – Или, скажем, сияния вокруг головы? Один на тысячу!” – “А нам всего-то один и нужен”, – сказал горбоносый.  “А если их всего девятьсот?” – “Согласны на девять десятых” (Аркадий и Борис Стругацкие).

Найти хорошего бизнеса-аналитика – непростая задача, особенно, если речь идет о сфере автоматизации. В то же время наш опыт показал, что это возможно. Как? С помощью программы стажировки в ЛАНИТ. О ней мы и расскажем в этой статье.

О роли аналитика

Айтишники хорошо знают, какими средствами можно автоматизировать что угодно. Это хорошо показали комментарии к моей прошлой статье – действительно, сегодня существуют различные сервисы, помогающие сотрудникам самостоятельно составлять любые типовые договоры. Но при этом наши заказчики — профессионалы своего дела —  часто не верят в то, что какие-то программы могут им помочь. Наоборот, автоматизация часто воспринимается как источник зла гораздо большего, чем ее отсутствие.

Почему? Потому что любой юрист знает, что одно неверное слово может стоить клиенту миллионов. Что маленькая опечатка может привести к задержкам и затратам. А некорректно рассчитанные сроки – к выплате неустойки. 

Большинство же айтишников не так внимательны к деталям предметной области. Они не так тонко чувствуют разницу между авансом и задатком. И мы получаем огромную пропасть между теми, кто знает, что можно сделать, и теми, кому это нужно. В результате мы имеем проекты автоматизации, в которых задача как бы решается, но потом все накапливают негативный опыт от этой автоматизации, потому что документ «сомнительного качества, все равно его целиком переделывать».

И эта ситуация – не проблема инструмента и технологии. Это проблема аналитики на проекте.

Хороший аналитик всегда знает, что как бы он самостоятельно ни разбирался в предметной области, люди, которые работают с этим каждый день, разбираются лучше.

Хороший аналитик знает, что его задача не только в том, чтобы что-то внедрить или разработать, но в первую очередь в том, чтобы эта технология действительно начала приносить пользу.

Хороший аналитик знает особенности предлагаемого решения. Хороший аналитик понимает, какие инструменты и для чего лучше использовать.

О том, что такое хороший аналитик, написано огромное количество книг, статей, проведено множество вебинаров. Остается только найти ответ на вопрос: «Где взять такого аналитика?»

О стажерской программе

Мы долго обсуждали необходимость запуска стажерской программы в Департаменте систем управления документами ЛАНИТ. 

Я проводила по четыре собеседования в день. Коллекция анекдотов о людях, которые хотят сидеть, смотреть видео и получать за это от 120 тысяч, активно пополнялась, а вот те самые небалованные, добровольцы и толковые аналитики никак не находились. Нет, я не имею ничего против просмотра видео за деньги, но у меня была открыта совершенно другая вакансия. 

Итак, в один прекрасный день, мы просто взяли и решили, что пора запустить стажерскую программу. 

Отбор стажеров

Мы разместили информацию и в наших соцсетях, и на hh.ru и получили огромное количество откликов. 

Первый этап, который предстояло пройти кандидатам, это отбор по резюме и телефонное интервью с нашими HR. 

Вторым этапом было очное тестирование кандидатов. Мы пригласили в офис и дали различные задания: как тестовые, так и требующие развернутых ответов. 

Тех кандидатов, чьи письменные работы нас заинтересовали, мы пригласили на финальный этап – собеседование. 

Программа стажировки

Первая неделя нашей стажировки была посвящена только изучению теории и общему знакомству. Мы проводили вебинары о платформе LanDocs, о том, как у нас устроена работа в отделе, какими информационными системами мы пользуемся сами, а также лекции по предметной области. Также предоставили стажерам огромное количество материалов для самостоятельного изучения (а как мы знаем, самостоятельное умение «раскопать» тему – важный скилл для любого аналитика). На каждых двух стажеров был один куратор, которому можно было задавать вопросы.

Вторая неделя помимо теоретической части включала в себя выполнение задач по тестированию на наших проектах – эти задачи позволяли стажерам-аналитикам посмотреть, как мы пишем требования, а также что именно на основе этих требований получается.

Оставшиеся три недели были посвящены самому главному – работе с требованиями.

На лекциях мы обсудили, какие требования бывают, что может быть источником требования, как их собирать и фиксировать, какие проектные документы бывают и как их писать. И перешли к практике.

Основной задачей в рамках этой стажерской программы была подготовка требований для автоматизации кадрового электронного документооборота. Каждому стажеру предлагалось в рамках одного процесса подготовить предложения в части автоматизации процесса на базе нашей платформы, нарисовать макеты интерфейса и защитить это решение перед потенциальным заказчиком (нами ).

Эта задача оказалась такой интересной и объемной, что мы даже немного вышли за изначальные планы на длительность стажировки и закончили ее на неделю позже.

Отзывы о нашей стажировке

Вот несколько отзывов от ребят, прошедших стажировку в нашем подразделении.

«Очень понравилось, что была возможность на практике ознакомиться с работой бизнес-аналитика. Понравилась отзывчивость кураторов и сама программа, задания были интересные, лекции очень информативные».

«Было очень интересно окунуться в рабочий процесс, понять компетенции младшего бизнес-аналитика, ознакомиться с составом проектной документации и иметь возможность посмотреть на реальные примеры её составления (в приложении Confluence). Понравилось проводить функциональное тестирование системы – описывать полученный результат, работать на стендах тестирования – особенно приятно осознавать, что это реальные задачи, ты отчитываешься о результате разработчикам, вносишь хоть маленький, но вклад в текущий проект. Изначально задание на разработку требований показалось сложным, ведь надо было продумать столько деталей, понять логику системы, но по мере его выполнения становилось только интереснее. Понравилось работать с приложениями Jira и Confluence – сначала они вызывали много вопросов, но потом стало понятно, что они помогают систематизировать задачи, организовать удобное взаимодействие и структурировано вести документацию без потерь. Стоит отметить комфортную рабочую обстановку – по всем вопросам можно было обратиться к кураторам, сотрудникам отдела кадров и получить ответ на вопрос».

«Хотелось бы сказать спасибо всем, кто принял на себя роль наших наставников, все лекции были лаконичными и информативными – было легко воспринимать новую информацию, а примеры из рабочей практики делали повествование ещё более конкретным и интересным. И огромное спасибо моему куратору Свете – спасибо за оперативные ответы на кучу моих вопросов, начиная от организационных и заканчивая функционалом системы, было приятно поработать под твоим руководством».

Стажерская программа-2022

Нам понравилось проводить стажировки – это позволило нам самим получить новый опыт и структурировать свои наработки. И еще больше нам понравились результаты, так как наша команда дополнилась очень классными ребятами. 

И мы обязательно будем проводить стажерскую программу в этом году. 

Программа адаптации новых сотрудников

Помимо стажерской программы, предназначенной для совсем начинающих аналитиков без опыта работы, у нас также есть программа адаптации для новых сотрудников всех уровней. Потому что даже очень-очень-очень опытному сотруднику нужно познакомиться с особенностями работы в нашем отделе, с нашей платформой, а нам в свою очередь – познакомиться с ним поближе.

У каждого нового сотрудника в нашем отделе есть план на испытательный срок. Этот план рассчитан на три месяца.

В течение двух недель выхода к нам новый сотрудник имеет возможность познакомиться с «зачетами», которые входят в обязательный план испытательного срока в нашем отделе, и спланировать сдачу зачетов, исходя из своих знаний, умений и интересов.

Для аналитиков у нас обязательные зачеты в части следующих разделов:

• изучение нашей платформы, ее функций и архитектуры;

• изучение наших внутренних систем;

• знание предметной области;

• работа с требованиями: правила разработки и оформления, принятые у нас, используемые инструменты и технологии и обязательное ревью требований от более опытного аналитика на этапе испытательного срока.

У каждого сотрудника есть куратор его испытательного срока – тот человек, которому можно задавать вопросы в первую очередь. А сама “сдача зачетов” предполагает общение с разными людьми – таким образом, новый сотрудник знакомится со многими ключевыми сотрудниками в отделе и получает разностороннюю обратную связь.

Если вы хотите присоединиться к нашей команде, заполните анкету участника стажерской программы на сайте job.lanit.ru. 

Будем рады рассказать о возможностях работы в ЛАНИТ.

Бизнес-аналитика – источник дополнительной прибыли и конкурентное преимущество для компаний. С ее помощью руководитель узнает о спаде в продажах за часы, а не за дни и недели, прогнозирует денежные потоки, рассчитывает запасы, видит вклад каждого сотрудника в цифрах, мониторит конкурентов и в итоге опережает их.

Про технологии BI и Big Data сказано много, но они не работают без человека. Многие автоматизируют старые отчеты в новой программе, а потом удивляются, что инвестиции в IT не окупились. Или ждут, что искусственный интеллект скажет, как управлять компанией.

Система бизнес-аналитики – это не только технология, в ней важен человек. Тот, кто будет находить неочевидные взаимосвязи и оцифровывать их в управленческие решения. Первичен он, а не IT-решение. Давайте разберемся, кто такой бизнес-аналитик, и какими качествами он должен обладать. Как его найти и вырастить в компании.

Что должен делать бизнес-аналитик?

Бизнес-аналитик – связующее звено между стратегией и операционной деятельностью компании. Хорошо, когда он разбирается и в IT, и в бизнесе:

• Понимает структуру данных, бизнес-процессы, может четко поставить задачу программистам.
• В состоянии сам проанализировать данные, подготовить отчеты для топ-менеджеров: донести ключевые выводы, предложить варианты действий.

Хороший аналитик – это консультант. Он не просто готовит отчеты по регламенту, а думает о прибыли компании. Плановая экономика не развивала такой подход, и экономистам отводилась роль калькуляторов.

К сожалению, до сих пор в крупных корпорациях, госструктурах, встречается такая пассивная позиция: «Вот отчет по форме. Удельная себестоимость 1200 рублей на единицу продукции. А дальше пусть начальство решает, что с этими цифрами делать».

Ваш бизнес-аналитик должен занимать активную позицию: «Себестоимость 1200 рублей. Она выросла на 15% за последние полгода. В основном из-за цен на сырье. Хотя в среднем наш рынок сырья вырос лишь на 5%. Если даете добро – я проанализирую цены и подготовлю список альтернативных поставщиков. Это займет неделю».

Какими качествами нужно обладать бизнес-аналитику?

У него должны быть одновременно развиты системное и творческое мышление. По-простому: он должен уметь хорошо считать, писать и рисовать.

• Считать. Бизнес-аналитик должен разбираться в экономике и финансах, уметь отличать БДР от БДДС и ROI от EBITDA. Помимо развитой логики, ему нужно владеть инструментами анализа данных: как минимум быть на «ты» с Excel.
• Писать. Умение четко формулировать мысли важно для бизнес-аналитика. Как хороший консультант, он пишет кратко, емко и по делу, уважая время своего руководителя, заказчика.
• Рисовать. Визуализация – универсальный язык коммуникаций. Бизнес-аналитику важно уметь находить образы, которые будут понятны и директору, и продавцу, и технарю. Необязательно быть дизайнером, чтобы использовать графику. Важно не оформление, а умение выражать идеи схемами, диаграммами и даже картинками из интернета.

Умение программировать – плюс, но это необязательное качество. В зрелом возрасте трудно научиться программировать без базового технического образования, но научиться понимать программистов, уметь отредактировать XML и SQL-запрос реально.

В Клубе анонимных аналитиков я познакомился с Мариной, категорийным менеджером зарубежной FMCG-компании. Несмотря на педагогическое (!) образование, она системный человек: все раскладывает по полочкам. В филиалах зарубежных компаний с данными бардак. Марина навела порядок в отчетах, нашла общий язык с программистами, поняла, как устроена база. В итоге она придумала, как экономить один рабочий день в неделю для десяти коллег за счет небольшой автоматизации и изменения регламента. Сначала ей дали в помощь программиста в проектном режиме, затем аналитика. Теперь она начальник отдела и получает зарплату в два раза выше.

Проблема: многие начинают письма с длинной предыстории, рассказывают об исходных данных, о том, что они считали, и на какие вопросы искали ответ. Чего они хотят от адресата – можно найти только на второй странице, если хватит сил дочитать.

Поэтому, когда я нанимаю к себе бизнес-аналитика, то даю тестовое задание: «Вот выгрузка из базы по продажам. Подготовьте отчет на одном слайде с ответами на вопросы: какие клиенты самые важные, какие услуги востребованы». К этому слайду надо приложить пояснительную записку. А тех, кто пишет повести на десять страниц, я сразу отсекаю. Молодежь обижается: мол, я же не дал образец «как надо», не разжевал, что хочу увидеть.

Я заставляю своих аналитиков добавлять аннотации в один абзац к документам или к большим письмам. В них они пишут, чего хотят от адресата в терминах действия: выбрать из вариантов, согласовать, назначить ответственного. Если действий не требуется, объясняют, зачем адресату тратить время на чтение их документа.

Например, участвую в переговорах, где агент по привлечению инвестиций объясняет клиенту свои финансовые условия: «10% от бюджета проекта в случае выигрыша тендера. Аванс – 25% от моей доли». Клиент насторожился. Тогда я взял планшет и пальцем нарисовал схему на примере бюджета в два миллиона.

В итоге все друг друга поняли и ударили по рукам. Кажется, что тут особенного? Но я столько раз бывал на совещаниях, где после рассказа о проекте люди молча кивали: мол, все понятно. Но когда спикер то же самое рисовал на доске, у них вдруг возникали вопросы.

Правда, во всем нужно знать меру. Если ваш аналитик к каждому совещанию готовит безукоризненную презентацию, возможно, он тратит время не на то. Но если дизайн так важен – дайте ему в помощь студента-стажера.

Что бизнес-аналитик дает компании?

Корпорации с отстроенными процессами не нужен аналитик-консультант, он будет ограничен рамками, не впишется в культуру. Но для среднего бизнеса, работающего на конкурентном рынке, внедрение аналитики будет драйвером роста. А стартап будет расти в разы, даже если один человек выделит половину рабочего времени на решение аналитическо-стратегических задач.

Вот история про логистическую компанию, которая чуть не вложилась в бессмысленный IT-проект.

Несмотря на вложения в маркетинг, продажи шли плохо. Директор захотел автоматизации, чтобы контролировать воронку продаж, каналы и конверсии на онлайн-дашборде. Предстояло много технической работы. Пригласили бизнес-аналитика. Он изучил процесс продаж целиком и увидел узкое место: клиенты терялись на этапе согласования коммерческого предложения. Причина проста: КП были сложными и непонятными сметами.

Решили сделать калькулятор КП. Через месяц после разработки он принес менеджерам сделок на 3 млн сверх плана. Компания получила быстрый результат вместо вложений в рискованный и долгий IT-проект. Вместо огромных смет клиенты получали такую инфографику. Она понятно и убедительно показывала экономику сделки. А главное – клиент на уровне визуального восприятия, эмоций запоминал это предложение среди еще пяти однотипных смет конкурентов:

Как найти классного бизнес-аналитика?

Да никак. Супермен, которого я описал, всегда при деле. Зарплата ниже 200 тыс. рублей в месяц ему неинтересна. И бизнес ваш должен быть для него перспективным.

Когда я работал по найму, то не мог брать к себе в отдел дорогостоящих специалистов: был ограничен ставками штатного расписания. Приходилось нанимать людей за среднерыночную зарплату и выращивать их. Я набил много шишек на этом пути и поделюсь своим опытом.

Сначала поищите внутри своей компании. Начните с отделов, связанных с анализом бизнес-показателей: финансы, экономика, маркетинг. Это может быть кто-то из проектных менеджеров: тот, кто достаточно долго проработал в компании, понимает внутреннюю кухню и рынок. Важно, чтобы он продолжал полагаться на цифры, а не только на свое чутье и опыт.

Дайте тестовую задачу: пусть проанализирует свой недавний проект / продукт, или тренды его сегмента рынка. Отчет принимайте в свободной форме, но намекните, что лучше сделать наглядную презентацию с ключевыми выводами для директора. Критерии все те же: считать, писать и рисовать.

Ищите тех, кто мыслит шире рамок вашего бизнеса. Если человек пришел к вам на работу десять лет назад сразу после института, то он и не знает, как работать по-другому. А с опытом в другой компании и даже отрасли ему есть что привнести.

Как-то на должность аналитика IT-проектов я выбирал между двумя людьми. Первый раньше работал менеджером проектов в веб-студии и по образованию вообще дизайнер. Другой – в системном интеграторе, знал ГОСТы и умел писать для госзаказчиков ТЗ на 100 страниц. Его компания была очень похожа на нашу. Я выбрал веб-дизайнера, и не прогадал: он привнес в наш рабочий процесс инструменты скетчинга и прототипирования, о которых мы и не знали. Мы стали согласовывать ТЗ с клиентами в два раза быстрее. И под Новый год смогли выполнить прибыльный проект с горящими сроками.

Если не нашли кандидата внутри, публикуйте вакансию. В процессе внутреннего поиска вы определите критерии подходящего кандидата. Написать текст вакансии будет просто.

Как выбрать правильного кандидата

Берите специалистов, которых интересуют реальные задачи вашего бизнеса. Я не работаю с теми, кто говорит заумными фразами о стратегии, и не думает о ее реализации.

Однажды мне порекомендовали умного веб-аналитика. Обсудили с ним мой проект. Я услышал кучу новых модных слов. Затем еще раз. Конкретных предложений, что делать с рекламой, он так и не сделал:

– Надо с семантикой поразбираться, тут такой нетривиальный морфоанализ…

– А что дальше? – спрашиваю я. – Какие рекламные кампании, объявления, таргетинг?

– Вы же заказчик. Как вы решите, так и настрою…

На этом сотрудничество закончилось. Для меня он – улетевший в космос зануда, который будет отвечать за правильное семантическое ядро, а не за продажи в интернете.

Как растить бизнес-аналитика

Начнем с того, чего не стоит делать.

• Не отправляйте на МВА. Давайте по-честному: вам нужен человек для решения локальных задач. На МВА мышление искажается лучшими мировыми практиками, правильными теориями. В итоге мозг может улететь в космос. Бизнес-аналитик не стратег и не топ-менеджер, который может задумать реорганизацию компании. Вам такой не нужен.
• Не учите Big Data. Понять ключевые тренды можно и самостоятельно, а вот учиться строить нейронные сети – это не для бизнес-аналитика. Я не имею ничего против продвинутой аналитики, но она, к сожалению, часто ведет к строительству космического корабля, который редко взлетает.

Учите прикладным вещам. Это может быть что-то отраслевое: digital-маркетинг, инвестиционный анализ или нововведения в строительных сметах. Совмещайте внешнее обучение с внутренним. После одного-двух дней обучения пусть ваш кандидат проведет лекцию, мастер-класс для коллег, донесет новые идеи. Знания должны быть полезны всей компании, а не только ему одному.

Универсальных рецептов немного. По моим наблюдениям, аналитикам не хватает визуального и стратегического мышления. Этому я обучаю на своих курсах. Аналитики учатся делать понятные отчеты для своих руководителей и заказчиков. Они получают свежий взгляд, множество примеров из ритейла, дистрибуции, банков, логистики, телекома и венчурного бизнеса.

Остальное приходит с практикой. Главное, помните: от вас, как заказчика, тоже многое зависит. Если вы не знаете, чего хотите, или не хотите принимать неприятные решения на основе фактов – не ждите лояльности от вашего консультанта.

Как выстроить работу

Я рекомендую распределять рабочее время аналитика так: 50% времени на текучку (управленческая отчетность, система качества менеджмента, только без формализма), 50% – на аналитические проекты.

Аналитические проекты возникают во время общения аналитика с топ-менеджментом компании. Если аналитик регулярно ходит на совещания, получает вопросы от директоров, участвует в обсуждении реальных проблем бизнеса, проекты появляются сами собой. Это намного эффективнее, чем когда аналитик выдумывает, в каких бы цифрах покопаться.

Для проектов аналитику может потребоваться команда. Сформируйте ее из внутренних специалистов с матричным подчинением аналитику, либо найдите команду на аутсорсинге. Когда задача ясна, а проект четко сформулирован, исполнителей легко найти даже на стороне.

Еще два примера

1. Компания купила базу таможенных деклараций, чтобы понять структуру экспорта конкурентов. Но база оказалась грязной, с кучей опечаток, дублей. Ее нужно было очистить техническими методами с применением экспертного знания. Со своей IT-службой они не договорились: бюрократия в большой компании. Зато смогли выделить бюджет и отдать нам на аутсорсинг. Мой аналитик с профильным опытом и программист решили задачу и подготовили презентацию с инфографикой для директора.

2. Ко мне на воркшоп пришел бизнес-аналитик лизинговой компании. Директор поставил ему задачу: сделать отчет, который показывает тренды рынка, позиции компании. Данные в базе есть, так что нужен был сразу отчет в BI-системе. Вместо двух недель он сделал это за один день. Вырвавшись из офисной текучки, он продумал сценарий пользователя, полностью переделал интерфейс с понятного аналитику на понятный директору. Мы нашли нестандартные визуализации, чтобы тот «увидел и понял все сразу».

Как учиться и где учить?

Если вы хотите стать успешным бизнес-аналитиком – развивайте оба полушария и проявляйте инициативу. Не ждите, что вас повысят просто так. Интересуйтесь дизайном, копирайтингом, программированием, бизнесом. Черпайте примеры из других отраслей. Предупреждаю: быстрых рецептов нет. Я потратил восемь лет, наступил на все грабли, чтобы сейчас жить в Майами и управлять российским бизнесом удаленно.

Если вы директор или топ-менеджер – посмотрите на недавний отчет, который вам подготовили подчиненные. Все ли в нем понятно вам без комментариев? Если нет, или за пять лет он не менялся – вам нужны свежие идеи.

И если вы хотите получать понятные отчеты от своих подчиненных, отправляйте их на мой онлайн-курс. На нем они не только будут учить теорию на абстрактных примерах, но и сделают свой проект с консультациями от меня и моей команды. Этот проект может быть разработан специально для вашей компании.

Партнерский материал

Человек или софт

Любой аналитик знает, что сам процесс работы с информацией заключается в сборе данных, составлении определенных целей/гипотез и их тестировании. В зависимости от типа вашего бизнеса вы можете делать упор на одном (или нескольких) из этих пунктов. Если вы интернет-магазин, то вам необходима систематизация данных, их постоянная выгрузка и обновление. Здесь крайне важны IT-навыки и работа с Big Data (регрессионный анализ, кластерный анализ, обязательная дескриптивная статистика и прочее). Спросите, с какими программами работал кандидат, как происходила «добыча» данных, в каких системах они анализировались (SPSS, Stata, Eviews и т. д. ). Учитывайте, что даже если кандидат хорошо разбирается в продвинутых статистических и математических пакетах, то это не всегда хорошо. Вернее, вы не всегда сможете использовать ресурсы кандидата на 100%, т. к. стоимость этих пакетов поражает воображение. Поэтому ищите аналитиков, которые хорошо разбираются в пакете Office и особенно в классическом Excel. Но если бюджет позволяет и у вас выбор — нанять еще одного кандидата или приобрести продвинутый софт — то выбирайте второе. Качество и глубина расчетов вырастет в разы, да и самим работникам будет приятнее работать.

Проверить в деле

Если вы работаете, к примеру, в ресторанной сфере, то здесь на первом месте знания маркетинга и стратегий. Узнайте, как кандидат находил бы дополнительную информацию (отзывы/мнения, фокус-группы, опросы) и насколько грамотно он умеет составлять опросы и проводить сбор данных. В данном случае от кандидата вы ждете построение грамотных вопросов и некую креативность (сухие цифры как некая точка опоры). Можно попросить его составить опросник — например, чтобы узнать у посетителей оценку вашей кухни. По предложенной анкете можно будет уже сделать выводы о квалификации кандидата: насколько он в теме, насколько точно и ясно заданы вопросы, какую информацию можно в итоге получить из этого опроса. В статье John Webb «Questionnaires and their Design» (оригинал доступен только на платной основе) есть много хороших советов по анкетированию. К примеру, следует быть крайне точным в построении вопросов (вместо того чтобы спросить «Как часто вы ходите в ресторан», лучше поинтересоваться «Сколько раз за последний месяц вы были у нас?»). Анкета должна быть составлена так, чтобы респондент не тратил на нее много времени, в вопросах — не больше 20 слов.

Наконец, дайте при вас аналитику решить проблему вашей компании, хотя бы схематично расписать стратегию. Если вы видите, что кандидат предлагает нестандартные методы, а не «снижение цен/увеличение рекламы», то это хороший знак. Ищите креативность даже там, где от работника требуются только самые жесткие расчеты. Именно новые интересные решения помогут вам не только заявить в дальнейшем о себе на рынке, но и отхватить его часть.

Определить уровень

Современный аналитик должен обладать миксом знаний из области бизнеса, IT и аналитики.

Бизнес. Здесь подразумеваются не только стратегические решения, но и общее понимание маркетинга, рекламы, финансовой стороны и даже юридических аспектов. Этот параметр отвечает за понимание общей концепции бизнеса и уровень принятия управленческих решений.

IT. Если коротко, то в нашем случае это оптимизация работы конечных пользователей с Big Data. Вообще умение «добывать» эти данные — основная задача для сегодняшних аналитиков (взять, к примеру, статью Gian Fulgon «Big Data: Friend or Foe of Advertising», в которой описывается необходимость работы с массивами данных и факт того, что слишком много информации зачастую попросту не берется в расчет). IT — это то, что связывает анализ данных и стратегические решения.

Аналитика. Об этом пункте говорить можно много, но следует разделить его на три составляющие. Это анализ прошлых данных (historical data), прогнозирование будущих событий (forecasting) и описание текущей ситуации. Классификаций много, но временной срез самый наглядный и простой для понимания. К примеру, под forecasting понимается ожидаемая выручка в следующем периоде, оценка изменения целевой аудитории через 2–3 года (ее вкусов и привычек), влияние ожиданий на будущие тренды и многое другое.

Кандидат может обладать знаниями из этих областей в разных пропорциях. Где-то это отношение должно составлять 15/50/35 (онлайн-ретейл и B2C сектор, в частности), где-то — 70/0/30 (консалтинг и часто B2B для малых компаний). Вы должны сами определить (хотя бы примерно), чего вы ждете от кандидата и каким базовым набором знаний из каких сфер он должен обладать. Конечно, оценить эти навыки с точностью до процентов непросто, но вы можете представить себе это соотношение, пусть показатели и субъективны.

Постройте график или таблицу с тремя осями (показателями), и отметьте желаемый уровень: пусть, например, это будет 29/28/43. Опрашивая кандидатов, оценивайте их качества по этим показателям и выбирайте того, кто наиболее близок к запросу. Найти аналитика, который бы отвечал всем вашим требованиям, трудно, будем откровенны — это невозможно (если только это не чудо). Чаще всего ваш выбор будет состоять из специалистов с ярким разбросом характеристик и навыков.

Как мы видим, ближе всего к идеальному варианту находится Антон, т. к. он соответствует больше нашим ожиданиям. Даже в ситуациях, где выбор не совсем очевиден, он заметно упрощается.

Иногда знания дороже, чем опыт

Там, где стратегические решения зависят не от самого аналитика, критерии отбора должны быть менее жесткие в плане опыта и более требовательные в плане образования.

Посудите сами — если ваш аналитик знает всего 1–2 модели, которые он прогонял все 5 лет в Excel, то толку вам от этого мало. Именно хорошее (и свежее) знание матчасти, различных программ и их различий, а также желание применять теории на практике — вот, что вам нужно. Есть и еще один минус у «матерых» аналитиков — нежелание переходить на что-то новое. Даже если вы видите, что ваш кандидат неплохо разбирается в самом анализе, но не интересуется последними новинками в своей сфере, то вам стоит задуматься.

Приведу пример: вы ищете человека, который бы смог оценить эффективность рекламы. С одной стороны, у вас есть опытный человек, знающий все классические KPI (ROI, CPL, CTR и далее), и есть новичок, знающий более изысканные модели анализа эффективности (к примеру, two-step Probit Model) и читающий Journal of Advertising Research. Конечно, можно выбрать первого кандидата, но от второго можно ждать больше интересных, со стратегической точки зрения, выводов и заключений. Ярким примером может служить шотландская пивоварня BrewDog, которая на данный момент выходит на мировой рынок и имеет среднегодовой рост выручки в районе 81%, согласно Fast Track 100. Наняв команду молодых маркетологов, руководство компании с первого же дня поручило им непростое задание — оценить потенциал рынка (как местного, так и мирового) и принять инвестиционное решение. Более того, юные специалисты должны были еще и найти сами эти деньги (т. к. компания частная, то она была сильно ограничена в ресурсах). В итоге пивоварня запустила несколько кампаний в стиле краудфандинга с интересным названием «Equity for Punks», заполучив за первый год существования порядка $6,8 млн. На данный момент уже прошел третий раунд сбора средств и, согласно оценке основателей компании, уровень потенциальных инвестиций превышает $250 млн. Итоги такой политики налицо — выручка пивоварни за 2012 год составила $17,2 млн и продолжает стремительно расти.

Дайте время

Не игнорируйте испытательный срок и тестируйте кандидатов — только так вы сможете проверить специалиста в деле. Если вы предложите адекватные деньги сразу после испытательного срока (с учетом потраченного аналитиком времени на доказательство своих умений и знаний), то хороший работник согласится. Остерегайтесь тех, кто не будет спрашивать вас о своей заработной плате — толковые работники знают, сколько они стоят на рынке, и будут биться до последнего, тогда как плохим все равно. Конечно, эти правила можно отнести ко всем работникам, но и здесь про них забывать тоже не стоит. Еще маленький нюанс: предлагая испытательный срок и обещая хорошую зарплату после — будьте четки в своем предложении. Аналитики — люди цифр и грамотных расчетов, им не нужен треп про дух компании, моральные ценности и прочее. Вы либо нанимаете этих людей, либо нет. Точка.

Источник картинки на тизере: Фотобанк Фотодженика