В каком направлении аналитики работаешь

# В каком направлении аналитики я работаю

Мой фокус: Product Analytics

Мой основной фокус — Product Analytics, а не Business Intelligence или Data Engineering.

Что такое Product Analytics?

Product Analytics — это применение данных для понимания, оптимизации и развития продукта. Основные направления:

1. User Behavior Analysis

• Как пользователи используют продукт?
• Какие фичи используют, а какие нет?
• Где они отвалиаются в воронке?

Примеры моей работы:

• Анализ onboarding: 45% уходит на день 1 (см. историю выше)
• Feature adoption: какие пользователи используют новую фичу?
• User segmentation: premium vs free, power users vs casual

2. A/B Testing и Experimentation

• Дизайн экспериментов
• Статистический анализ
• Развёртывание и мониторинг

Примеры:

• 50+ A/B тестов за карьеру
• Lift в конверсии на 18% в среднем
• От гипотезы к развёртыванию за 2 недели

3. Metrics & KPIs

• Определение правильных метрик
• Построение систем метрик (North Star)
• Мониторинг и алертинг

Примеры:

• ARPU, LTV, CAC, Retention curves
• Cohort анализ
• Funnel анализ

4. Data-Driven Decision Making

• Помощь product/business teams в принятии решений
• Storytelling через данные
• Влияние на продуктовую стратегию

Что я НЕ делаю (или делаю редко)

❌ Business Intelligence / Analytics Engineering

• Построение дашбордов (делаю, но не основное)
• Data warehousing
• ETL/ELT пайплайны

Хотя я владею SQL на уровне advanced, это инструмент для product analytics, а не основная специальность.

❌ Data Engineering

• Построение data pipelines
• Архитектура хранилищ
• Оптимизация инфраструктуры

Я работаю с infrastructure, но основной фокус на insights, не на инфра.

❌ Machine Learning

• Predictive models (редко использую)
• NLP, Computer Vision
• Recommender systems (интересно, но не специализируюсь)

Хотя я владею базовой статистикой и регрессией.

В чём я специализирован

1. Экспериментальный дизайн

• Power analysis
• Sample size расчеты
• Sequential testing
• Multiple testing correction

2. Статистика

• Hypothesis testing
• Confidence intervals
• Bayesian vs Frequentist

3. User analytics

• Funnel analysis
• Retention/churn
• Cohort analysis
• Feature adoption

4. SQL/Python для продуктовой аналитики

• Быстрые запросы для insights
• Автоматизация расчётов
• Не overengineering

5. Коммуникация

• Превращение данных в insights
• Презентации для stakeholders
• Influence без authority

Типы проектов, которые я люблю

✅ Интересны:

1. Retention optimization — почему уходят пользователи, как их вернуть
2. Pricing & monetization — как монетизировать без потери пользователей
3. Feature prioritization — какую фичу делать следующей?
4. Funnel optimization — где теряем пользователей, как улучшить?
5. Growth experiments — как расти быстро и дёшево?
6. Marketability measurement — как измерить эффект маркетинга?

❌ Не интересны:

• Построение дашбордов (хорошо, но не вдохновляет)
• Business reporting (скучно)
• Data warehouse optimization (нужны инженеры)
• ETL debugging (не для меня)

Стек инструментов, которые я использую

SQL (основной инструмент):

• PostgreSQL, MySQL, ClickHouse
• Window functions, CTEs
• Сложные запросы для анализа

Python:

• pandas, numpy, scipy
• Статистический анализ
• Автоматизация

Visualization & BI:

• Tableau (продвинутый уровень)
• Power BI (базовый)
• Google Data Studio

A/B Testing platforms:

• VWO, Optimizely
• Airbnb Experiment Platform
• Самостоятельные тесты

Analytics:

• Mixpanel, Amplitude
• Segment, Braze

Мой идеальный профиль работы

Компания:

• High data maturity (данные везде)
• Strong experimentation culture
• 10M+ DAU (достаточно данных)
• Growth stage (Series B-C, $10-100M ARR)

Роль:

• Senior Product Analyst или Analytics Lead
• 30% стратегия (определение метрик, roadmap)
• 40% экспериментирование (A/B тесты)
• 20% ad-hoc анализ
• 10% инфра и автоматизация

Команда:

• 2-5 аналитиков (не соло)
• Сильные product managers
• Инженеры, готовые слушать данные
• Открытая культура к экспериментам

Почему именно Product Analytics?

Потому что:

1. Влияние — работаю прямо с продуктом, вижу результат
2. Вариативность — каждый день новая проблема
3. Статистика — люблю математику и логику
4. Бизнес-фокус — не просто красивые дашборды, а решения
5. Люди — работаю с teams, влияю на их решения

Чего я избегаю:

• Скучных отчётов
• Repeat работы (ручного работы)
• Инфраструктуры (это для инженеров)
• Политики и politics

История моего фокуса

Начало карьеры: Data Engineer (SQL, ETL) Переход: Product Analytics (insights, experiments) Специализация: A/B Testing, User Behavior Сейчас: Senior Product Analyst с влиянием на стратегию

И я не жалею об этом выборе. Product analytics позволяет быть closer к бизнесу, видеть impact и работать на стыке технологии и человеческого поведения.

Что я ищу в новой компании

Роль, где я смогу:

• ✅ Определять метрики и KPIs
• ✅ Дизайнировать и запускать A/B тесты
• ✅ Влиять на product strategy через данные
• ✅ Расти до Principal Analyst или Head of Analytics
• ✅ Работать с интересными продуктовыми вызовами

В фокусе: Product Analytics, не Business Intelligence