UnionCreated using FigmalectureCreated using Figma
8486 https://ppc.world/uploads/images/14/2a/634d6b4f0e28c-Frame-45.jpg 2022-10-18 Аналитика ppc.world 160 31

Алексей Никушин, основатель Матемаркетинга: «Аналитик — самый несчастный человек в компании»

Алексей Никушин прошел путь от инженера до основателя большой конференции о маркетинговой и продуктовой аналитике. Он рассказал нам о том, как она появилась, как благодаря аналитике провести конференцию при угрозе общего локдауна и как с помощью Python выбрать отель для отпуска в Турции. Разговор будет интересным!

17-18 ноября в Москве пройдет Матемаркетинг — техническая конференция для маркетологов, аналитиков и продакт-менеджеров. Слушателей ждет сотня докладов, воркшопов и дискуссий. Среди основных тем конференции — миграция на российский стек, повышение эффективности маркетинговых вложений, оценка эффекта без А/Б-теста, работа с атрибуцией, основные тренды и многое другое.

Алексей Никушин
Знакомьтесь, Алексей Никушин

Вы уже как-то рассказывали, что довольно рано начали работать и успели попробовать себя в разных должностях. Приход в аналитику был стечением обстоятельств или это осознанный путь?

Я действительно начал работать довольно рано — в 18 лет. Мне хотелось яркой студенческой жизни, а на это требовались дополнительные деньги. У моих родителей нет высшего образования, и для них было очень важно, чтобы я его получил, поэтому работать во время учебы они мне не разрешали. Тогда я устроился техником на одну из кафедр в университете, где настраивал оборудование, подключал компьютеры, был системным администратором и тому подобное. Кроме этой бестолковой работы, я заинтересовался научной деятельностью. У меня всегда было очень хорошо с физикой — физика, как и аналитика, отлично ставит голову на место и учит видеть взаимосвязи. Я занимался наукой в сфере радиофизики и электродинамики, и к концу третьего курса у меня уже были стипендии Губернатора, Правительства и Президента. Но в какой-то момент я понял, что институт мешает моему образованию, поэтому ушел работать в Ростелеком, где занимался мониторингом сетей оптической связи по всей России. Там я впервые столкнулся с тем, что мы сегодня называем автоматизацией и аналитикой.

Работа была сменной — мы приезжали далеко за город на ведомственный объект в 40 км от Самары. В течение ночной смены нужно было собирать цифры по каждому каналу связи. Тогда я в первый раз в жизни написал простенький скрипт, который собирал данные из систем и формировал Excel-табличку, сверял данные с историческими и, если никаких аномалий не было, то VBA-макрос отправлял письмо старшему смены. Мне очень нравился этот процесс, так как он позволял мне экономить время и хотя бы немного дремать по ночам.

Примерно через полгода я перешел в Мегафон, где занимался оптимизацией развития радиосети. Работа состояла из двух частей. Первая — ездить по базовым станциям и настраивать оборудование, а вторая — работа с SQL и Excel. В последствии работа с данными стала существенно превалировать над выездами «в поля». Некоторые проекты, появившиеся как гипотезы работы с операторскими данными, позволили улучшить качество трафика, что в итоге привело к переходу в продуктовое подразделение, где я уже занимался продуктовой разработкой. При этом через полтора года меня заменил робот — в Москве развернули единый биллинг, и менеджеры в регионах стали не так нужны.

Что вы сделали, чтобы справиться с кризисным периодом?

Я переехал в Москву и устроился в маленькое консалтинговое агентство. В нем мне быстро поставили голову на место — научили задавать правильные вопросы бизнесу и получать ответы на них. Я учился работать с отчетностью компаний и выяснял, как и на основе чего принимаются решения. При этом все чаще на встречах я слышал слова о том, что внешний консалтинг становится избыточным, — всю информацию компании получают из своих данных. Это заставило меня всерьез задуматься о том, что надо переходить от слов к цифрам.

В какой момент появилась конференция или мысль о ней?

Конференция появилась в 2018 году, но путь к ней занял около двух лет. Когда только-только появился Telegram, в нем уже были каналы — их вели Андрей Себрант, Алена Владимирская, Бобук и другие люди, известные в digital-тусовке. Я тоже создал свой канал, в который выкладывал информацию об исследованиях интернет-рынков. Канал быстро дорос до 30 000 подписчиков, а кроме этого сформировалось сообщество аналитиков, стратегов и маркетологов из крупных компаний.

Бесплатные курсы интернет-профессий

Доступны после регистрации на сайте

Учиться бесплатно

В начале 2017 года я принялся изучать инструментарий и подходы к маркетинговой и продуктовой аналитике. Еще не было курсов, я просто читал статьи, писал ребятам из чата, задавал им какие-то вопросы, и мне объясняли, как работают Яндекс Метрика, Google Analytics и все остальное. Через полгода я вышел руководителем направления маркетинговой аналитики в Rambler Group и понял, что на самом деле знаю очень мало. Мне снова пришлось идти к своему сообществу, задавать ему вопросы и внедрять решения на основе тех ответов, которые я получал. Тогда я понял, что у меня есть уникальная возможность — задавать сложные вопросы правильным людям и получать объективные глубокие ответы на них. Когда у тебя есть чат экспертов и канал на 30 000 человек, то что самое простое, что из этого можно сделать — конференция.

С чего вам приходилось начинать, как развивался Матемаркетинг?

Перед тем, как сделать конференцию в первый раз, мы провели серию из восьми митапов — сначала бесплатных, потом с невысокой стоимостью билета. Мы анализировали, как люди ходят с одного митапа на другой, какие темы вызывают больше интереса, на какие темы люди готовы говорить, а на какие нет. Мы поняли, что наша аудитория готова слушать лекции про А/Б-тесты, оптимизацию маркетинг-микса, темы, связанные с дата-инженерией. В ноябре 2018 года случился первый Матемаркетинг, на который пришло 650 человек, после чего я решил уйти из найма и развивать проект.

В 2019 году на Матемаркетинг пришло уже 1700 человек. Потом был коронавирусный 2020 год, в который мы смогли привели 1200 зрителей в онлайне. В 2021 году в Москве были локдауны — мы смогли собрать максимальное количество людей, которое можно было уместить на площадке, — 1350 и еще 900 человек в онлайне. И вот теперь у нас 2022 год, опять сложный и непонятный, но мы пытаемся искать варианты, при которых люди смогут посетить конференцию и офлайн, и онлайн.

Какие трудности были на старте?

В 2018 году мы делали конференцию в первый раз и допустили все ошибки. Не знали, как быстро регистрировать людей, как пользоваться CRM, как проводить оплату и делать закрывающие документы. Зато это дало нам понять, что конференция это далеко не только программа и билеты, это еще и множество процессов, которые необходимо соблюсти, чтобы люди чувствовали себя комфортно.

Как выбираются темы для Матемаркетинга?

Сначала формируются общие тематики, например, «Оптимизация рекламных бюджетов для малого и среднего бизнеса». После этого мы углубляемся в детали и ищем доклады-решения конкретных задач. В этом смысле то, что мы называем маркетингом, не очень похоже на тот маркетинг, о котором говорят на других конференциях. Многие говорят: «Вы вообще про маркетинг? Где SMM, где TikTok, где уникальные офферы, СРА, в конце концов? О каком маркетинге вы говорите, вы свою программу видели?».

Но мы стараемся создавать и предлагать слушателям большое количество кейсов, которые могут пригодится им непосредственно при работе аналитиком. Хорошему продакту и аналитику нужна насмотренность на кейсы — мы все очень зашоренные, и нам нужна широта мысли, а конференция эту проблему решает. Так появляются неочевидные темы, которые очень хорошо заходят — например, в этом году к нам придет СберМаркетинг и расскажет о том, как продвигать приложение, которое удалили из стора. Также мы стараемся прорабатывать ситуации, когда, например, аналитик приходит на собеседование в службу такси, и его просят предложить несколько вариантов выдачи заказчику оптимального автомобиля. Чтобы ответить на такой вопрос, аналитику нужно знать о существовании многих деталей и механик, применяемых для достижения сервисом эффективности. Кейсы, базирующиеся на хардкорной продуктовой аналитике, очень нравятся слушателям, а мы считаем, что они позволяют качественно готовиться к собеседованиям любого уровня. Одна из задач Матемаркетинга — превратить рынок найма в рынок кандидата, чтобы члены нашего сообщества всегда имели возможность найти хорошую интересную работу.

Еще по теме:

Как рассчитать выгодную стоимость клика и конверсии для своего бизнеса

Как вы выбираете и отбираете спикеров, как проходит отсев заявок?

Программа формируется из внешних заявок и из тех спикеров, которых мы пригласили сами. Форма подачи заявки на доклад довольно сложная, и в ней нужно сразу ответить, какую задачу вы решили, какую пользу почувствуют слушатели от этого доклада, чему они научатся и что будут делать по-другому. Кто ясно мыслит, тот ясно излагает. Если заявка оформлена плохо и не содержит какой-либо конкретики, мы даже рассматривать ее не будем. Мы не принимаем заявки от пиарщиков, инфобизнеса, блогеров и тех, кто хочет прорекламировать себя или свою компанию. Идеальный формат на Матемаркетинге — это хорошо проработанная вечнозеленая лекция, внутри которой спикер рассказывает о нескольких кейсах, которые детально раскрывают тот или иной аспект решаемой им задачи.

Мы боремся с тем, чтобы не брать коммодити-темы: сквозная аналитика, коллтрекинг и другие коммодити-технологии. Если ты хочешь рассказать про сквозную аналитику, то давай подумаем, как нам это сделать, чтобы это было не просто про сквозную аналитику, а что-нибудь про разметку данных или про кейс, когда у тебя меняется система аналитики, и тебе нужно заново все собрать, переписать куки и соотнести с тем, что было раньше.

Вы советовали книгу Джордана Элленберга, в которой описывается ценность математического мышления в жизни. А что с аналитикой? Можете привести примеры бытовых ситуаций, когда аналитика встраивается в обычную жизнь и помогает по-новому взглянуть на какие-то ситуации?

Один из ярких примеров, когда мы в 2020 году с супругой собирались отдыхать в Турции и не могли выбрать отель. Тогда я написал простой скрипт на Python, который собирал отзывы из Booking и TripAdvisor. Оценки и отзывы меняются со временем, и я хотел увидеть их в динамике, а не единой цифрой. Например, в 2018 году люди писали про хлорную воду, а 2020 году таких отзывов уже не было. При этом средняя оценка отеля упала из-за большого количества прошлогодних отзывов. Возможно, это совершенно не оптимальный подход к решению задачи поиска отеля, так как супруга просто зашла в Instagram*, нашла этот отель, посмотрела сторис, которые люди выкладывали оттуда в реальном времени, написала кому-то из них в директ и сказала, что отель действительно хороший и не нужно писать никаких скриптов.

Также аналитика позволяет экономить в быту. Когда в 2020 году начались первые локдауны, мы делали ремонт. Мне хотелось по максимуму экономить на закупке бытовой техники, и я просчитывал программы лояльности крупных магазинов с точки зрения начисления и обмена баллов, кешбэка и даже последовательности покупки той или иной техники для максимизации эффекта. В итоге, на технику, которая стоила около 1 млн рублей, мы потратили около 700 000.

Когда мы делали Матемаркетинг в 2021 году, мы постоянно следили за расширенной статистикой по коронавирусу в Москве. Мы использовали данные о погоде, скользящее среднее коэффициента распространения вируса, динамику прошлого года с поправками на погодные условия и наша модель показывала, что в середине ноября будет снижение количества заражений, и техническая возможность провести конференцию точно будет. Этот прогноз позволил нам не переносить Матемаркетинг на весну.

Алексей Никушин
Здесь не 1700 человек, но именно столько было на Матемаркетинге в 2019 году

Заметили ли вы приток молодых специалистов в аналитику за последний год?

Мы видим приток молодых специалистов и джунов через наш чат «Работа ищет аналитиков», в который ежедневно приходит около 50-70 новых подписчиков.

Если вы джун или только хотите им стать, то мы рекомендуем выбирать онлайн-школу, которая гарантирует вам большое количество технических задач. Сейчас школ аналитики очень много, и можно бесплатно проходить тренажеры по SQL. Инструментарий вторичен — вы должны научиться решать задачи.

Какой сейчас порог вхождения в аналитику данных? Условно, сможет ли в эту сферу войти человек, который не силен в математике?

Порог входа невысокий, но нужно быть в какой-то степени занудой, чтобы постоянно докапываться до сути. Аналитик — самый несчастный человек в компании. Ему постоянно задают вопросы в формате «Кто виноват и что делать?» и он должен искать ответы на эти вопросы, способы проверить гипотезу максимально быстро, дешево и так, чтобы это не превратилось в ошибку, которая потратит большое количество денег компании.

Есть ли в аналитике дефицит специалистов и кого больше всего не хватает? Какими скиллами нужно обладать, чтобы стать востребованным специалистом?

Сейчас максимально востребовано умение проводить эксперименты, и везде требуется глубокое погружение в А/Б-тесты. При этом сегодня аналитика как никогда раньше направлена на улучшение эффективности экономики бизнеса. То есть ты должен быть хорошо подкован в знании статистики, на хорошем уровне владеть SQL, а с другой стороны максимально важно, чтобы ты понимал специфику бизнеса. Я считаю, что в будущем у нас вся аналитика превратится в новую грамотность, как это когда-то случилось с английским языком. Через 5-7 лет скиллы аналитика будут «вшиты» в любого специалиста из сферы маркетинга, рекламы или управления продуктом.

Будет полезно:

9 лучших инструментов для А/Б-тестирования

*Компания Meta, а также ее продукты Facebook и Instagram признаны экстремистскими на территории РФ.

Последние комментарии

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: