Эссе про идеального аналитика

Среда, 31 Август, 2011

Я много раз говорил со сцены и приватно, что считаю очень важным для хорошего аналитика энциклопедическое образование. Почему так? Да потому что все процессы в мире протекают одинаково вне зависимости от сферы! Один и тот же закон описывает рост бактерий в чашке Петри, цикл жизни проекта, закономерность распространения слухов. Одни и те же принципы описывают взаимодействие молекул газового столба и потенциал распространения информации в человеческом сообществе. Одни и те же закономерности вы найдете в течении химической реакции и в процессах происходящих в рабочем коллективе развитой компании, а изученные еще в 30-е годы Тардом и Ле Бонном. Именно поэтому я часто говорю, что самое главное в этом мире – отличное, глубокое знание физики, хотя многие со мной в этом месте не согласятся.

Большинство исследований, которые мы делаем, представляют собой очень сложный микс из различных данных. Например, как мы делаем исследование «Электронная коммерция в России» (огромный файл на сотни страниц). В его основе три опроса, проведенные в разное время разными методами. Каждый из этих опросов репрезентативен относительно аудитории интернета или населения страны в целом, однако, они все репрезентируют разную аудиторию. При помощи этих опросов мы анализируем потребительское поведение пользовательской аудитории в России, однако, этих данных недостаточно для детализированного исследования, и мы еще пока не знаем, насколько они точны, хотя мы уже можем проверить данные исследования друг на друга и понять, что они совпадают/не совпадают с учетом разницы в аудитории и методе. Второе, что мы берем – это данные статистики, которые вытаскиваем из десятков разных источников: счетчики типа LI, данные Google, данные Alexa, данные панелей. Все эти данные тоже собраны разными способами, но нам надо их сравнить, потому что статистика двух соседних магазинов может быть собрана двумя совсем разными системами. Наконец, мы находим всю доступную нам информацию (как открытую, так и не очень), с помощью которой мы верифицируем все, что мы получили и понимаем устойчивость и достоверность мнения. Но и это еще не все! А еще мы проводим интервью с игроками рынка (экспертные интервью) для верификации данных и интервью с потребителями (глубинные интервью) для оценки потребительского поведения.

То есть работа над исследованием представляет собой сочетание из огромного числа методик, данных и разнообразия оценок. Зато мы получаем оценку 360 градусов в полном смысле этого слова – мы видим этот рынок с точки зрения каждого игрока. И именно поэтому я так уверенно говорю, что точнее и детализированнее, чем то, что мы делаем, данных на рынке нет – им просто неоткуда взяться.

А вот теперь самое сложное – аналитик, который сможет вести такое исследование, должен обладать поистине огромными знаниями не только в каждой из методик, но и в самой электронной торговле. А энциклопедическое образование позволит ему увидеть скрытые закономерности в рынках электронной торговли, которые повторяют совершенно другие рынки в других странах и в другое время. Вот, что должен уметь настоящий аналитик!

А вот школы для выращивания таких аналитиков в стране нет. И пока я не вижу никаких перспектив. Лучших аналитиков выпускает Шанинка и Вышка (социология), но им еще учиться и учиться. И вот эта проблема меня, мягко говоря, очень сильно беспокоит. Одному мне ее не решить. И всей компании Data Insight ее не решить. Никак.

  • Адрес электронной почты не публикуется. Обязательные поля отмечены *




    *