Хорошая аналитика — это не набор данных 🧠
Хорошая аналитика — это не набор данных 🧠 Периодически вижу обзоры про ботов, которые «сами всё посчитают»: подключаешь нейронку, и она строит тебе аналитику. Звучит логично, нейронки реально неплохо считают статистику и тянут большие объёмы данных. Но вот что забавно: кейсов с по-настоящему хорошей аналитикой я почти не вижу. Почему так? Потому что хорошую аналитику вообще мало кто умеет делать. И первая причина в том, что аналитику часто путают со сбором данных. «Мы собрали кучу классных данных. Вот такой срез есть, и такой, всё можно посмотреть». На деле это чаще вредно, чем полезно. Ресурсы потрачены, а толку ноль. Цель аналитики всегда одна — принятие решений. Если на основе цифр не родилось ни одного решения, значит что-то пошло не так. Результат аналитической работы это решения. Всё остальное просто сбор данных. Для меня это разные вещи. Почему всё упирается в сравнение Чтобы принять решение, почти всегда нужно что-то с чем-то сравнить. Сама по себе цифра — просто факт, на её основе вывод не сделаешь. Выросло, упало, нормально это или плохо — понятно только в сравнении. Поэтому меня почти всегда интересует динамика. А в том, как именно мы сравниваем, и прячется самое интересное. Пример: сравнение год к году Самый частый способ — сравнить этот год с прошлым. Так чаще всего и оценивают динамику компании: развивается она сейчас или падает. Недавно видел такой опрос: как у вас прошли первые четыре месяца, приросли или просели? Цель понятная — понять, идёт этот год лучше или хуже прошлого. А вот вывод может быть очень рискованным. Покажу на нашей компании Если сравнить год к году, у нас заметная просадка по выручке. Прошлый первый квартал по выручке был хороший, а этот заметно ниже. Кажется, что дела идут так себе. Но если смотреть помесячно за последние полтора года, картина другая. Прошлый год начинался хорошо. Потом летом по нам начал сказываться кризис, и продажи постепенно поползли вниз. Худшим был четвёртый квартал. А в этом году каждый месяц идёт чуть лучше предыдущего. Выручка понемногу, но растёт. То есть на самом деле мы прошли кризис и медленно выходим в рост. А сравнение год к году рисует обратное: будто мы сейчас в яме. Один и тот же набор данных. Два противоположных вывода. Разница только в контексте. И вот где спотыкаются нейронки Посчитать и сравнить они могут быстро. А понять контекст компании пока не вывозят: что стоит за цифрами, какой период с чем корректно сравнивать, что вообще происходило с бизнесом. Этот контекст тяжело оцифровать и передать. Его нужно накапливать постепенно: знания о компании, история, что и почему менялось. Я сейчас как раз собираю такие данные по агентству, чтобы потом строить на них настоящую аналитику, а не красивые срезы.