Что такое BI-аналитика

Сегодня тема аналитики очень популярна и востребована. Но аналитика — это очень обширное понятие, плюс есть множество терминов: бизнес-аналитика, веб-аналитика, продуктовая аналитика, BI аналитика, UX-аналитика. Что только не придумывают! CRM-аналитика, перфоманс-аналитика…

Но если говорить определением: аналитика — это решение нескольких фундаментальных задач:

1. Определение процессов, которые необходимо анализировать.
2. Определение способа изменения показателей процесса.
3. Определение способа оценки эффективности процесса.
4. Подтверждение или опровержение гипотез оптимизации процесса.

Пока мало понятно? Ну ничего, сейчас разберемся…

Вообще, как и в Вебе, так и в бизнесе аналитика крайне важна, так как многие вещи, происходящие в бизнес-процессах, с ее помощью либо подтверждаются, либо опровергаются.

Реальный пример. SEO-шник одной  компании для увеличения органического трафика насоздавал кучу гео-зависимых страниц на сайте. Сколько его не отговаривали, не смогли убедить, что это не принесет пользы. Хороший сайт, он прекрасно индексируется, работает замечательно, претензий к сумме дохода от сайта у заказчика нет. Руководство и бухгалтерия довольны. НО! Насколько здесь были оправданы потраченные ресурсы (время, финансы) на создание этих страниц? Насколько это действие вообще было нужно?

Аргумент SEO-шника был железный: а вот мы ранее в других интернет-магазинах так делали и это даже работало. И потом, все так делают, даже один мальчик из другого класса тоже так делает!

Сказано — сделано! А теперь с помощью аналитики проверим, как работают эти гео-страницы.

Чтобы отслеживать бизнес-процессы на сайте, необходимо, чтобы на нем была корректно настроена система аналитики. Наша компания «Иван Никитин и партнеры» оказывает данную услугу.

В данном случае попробуем сделать очень быстрый, буквально экспресс-анализ. Открываем Google Analytics, выбираем нужные показатели, и в цифрах убеждаемся, что все усилия на создание гео-страниц были потрачены в никуда — ожидаемого дохода за период 60 дней они не принесли.

То есть, первый вывод: если бы SEO-шник НЕ СОЗДАВАЛ БЫ эти страницы, то общие показатели эффективности продаж в компании НЕ ИЗМЕНИЛИСЬ БЫ. Конечно же вывод не окончательный. По-хорошему бы проверить влияние гео-страниц в разным моделях атрибуции, но уже первые данные, полученные буквально за три минуты, очень наглядно говорят, что эти усилия были потрачены впустую.

Но при этом мы видим, каковы доходы с других страниц за это же время. Вот, в чем прелесть аналитики с помощью цифр опровергать или подтверждать домыслы.

Итак, смысл любой аналитики – проверять гипотезы: верны они или ошибочны?

Здесь мы использовали инструмент Universal Analytics. А сейчас мы переходим на новый GA4, так как старый Universal Analytics скоро прекращает свою работу.

Почему GA4, а не Яндекс Метрика? Спросите вы. А потому что он более продвинутый, и в чем именно — мы подробно рассмотрим в этом цикле статей, а пока перейдем к понятию BI-аналитики, то есть Business Intelligence.

Принципы понимания BI аналитики

1. Мы для себя уяснили, что аналитика — это способ цифрами подтвердить свое предположение или наоборот, его опровергнуть.
2. Цифры чего? Очень важно понимать эти цифры. Если мы хотим, чтобы аналитика была успешной, каждая цифра должна иметь физический смысл и четкую интерпретацию. То есть, что это такое и как это понимать.
3. И самое главное: цифры для кого? Понимает ли заказчик все эти бесконечные отчеты, которые ему предлагают системы аналитики и специалисты? Какой физический смысл несут эти цифры и как их использовать?

Вот это и есть BI- аналитика! Дать заказчику информацию о бизнес-процессах в понятной форме.

Цифр в аналитике много. Вот с этого и начнем.

Бизнес-процессы

Когда мы говорим, что хотим сделать аналитику, то мы должны понимать, аналитику чего мы хотим? Веб сайта? Нет, это неправильная постановка вопроса. На сайте может быть куча бизнес-процессов. В компании тоже может быть куча бизнес-процессов. Аналитика не завязывается только на один веб. Например, мы считаем оборачиваемость офлайн магазина, у которого нет сайта. Но, тем не менее, аналитика там есть. Потому что есть бизнес-процесс.

Бизнес-процессы — это обработка данных и информации о клиентах, получения прибыли и пр. Бизнес-процессы могут быть большие, сложные и емкие. А могут быть короткие. Вот чем точнее мы сформулируем бизнес-процесс, тем точнее сможем выполнить его анализ и сделать для него аналитику. Как правило, для сайтов большинство бизнес-процессов легко формализуемые и достаточно простые.

Современная аналитика довольно сложная. Если раньше аналитика предполагала, что мы будем пользоваться только Яндекс Метрикой и GA4, то современная аналитика стала более сложной, и,  в связи с этим получилось, что сами по себе инструменты (Яндекс Метрика и GA4) предполагают определенный навык работы с ними.

Вот у нас этот навык есть: мы знаем, куда тыкать, куда смотреть… Подавляющее количество обычных пользователей этого навыка не имеют, и поэтому, что мы внедряем аналитическую систему на сайт, или нет — им ни холодно, ни жарко.

Более того, в подавляющем количестве случаев, после внедрения Яндекс Метрики или Ga4 заказчики вообще ими не пользуются. Потому что они открывают их и не знают, куда и чего смотреть. Либо понимают их превратно, либо неправильно пользуются.

Особенно часто этим грешат SEO-шники, потому что это такой подход, который привычен для них, для заказчиков, для клиентов, он зачастую имеет определенный отпечаток старых подходов, старых принципов. Например, максимум, что смотрят — уникальные пользователи, уники 😂 и т. д. Это неправильный подход. Почему? Потому что любая цифра должна отображать, показывать, насколько хорошо или плохо идет процесс. Цифра УНИКИ показывает ОБЩИЙ объем аудитории. Отлично, а дальше что? Например, за отчетный период с поисковых машин к нам перешло 1000 человек (уников), по рекламе — 10000 человек. Реклама дает бóльшее количество пользователей, это видно. А дальше что? Какие выводы можно сделать?

И вторая проблема: может ли заказчик быстро узнать эту цифру? Может ли он быстро найти в Метрике или, а Аналитике этот отчет?

Теперь посмотрим работу BI:

Те же цифры, но они собраны в одном отчете, прямо в админке (чтобы долго их не искать), которые показывают то, что чаще всего нужно при анализе трафика сайта.

Что такое BI-аналитика?

BI-аналитику часто называют дашбордами, то есть набором красивых графиков. Отчасти это верно, поскольку BI-аналитика — это визуализация данных.

Основная задача BI-аналитики — в человеческом виде представить цифры, показывающие эффективность бизнес-процессов так, чтобы человек понимал без дополнительной подготовки, насколько эффективно проходит тот или иной бизнес-процесс.

BI —  средство нарисовать что-то, понятное человеку. BI — не только какие-то там математические аппараты или какие-то там расчеты, …  — это всё за кадром, а на поверхности — несколько простых и понятных цифр, графиков, которые сразу говорят: вот это хорошо, а вот это плохо.

И если задача понятности не решается — грош цена вашему BI! Мы много раз видели такие дашборды! Внедряется в компании за приличный ценник серьезная аналитическая система, вводятся две штатные единицы аналитиков, и через полгода гора рожает мышь — отдают отчет в виде столбчатой диаграммы чего-то и гордым названием “атрибуция первый клик”. Это реальный пример из жизни! Честно говоря, я не смог разобраться что это такое было, а что говорить о заказчиках? И как это использовать? В моей практике таких примеров много… К сожалению.

Вот другой пример, положительный. Задача — контроль работы сайта. Человек нажал кнопку «BI отчеты» и сразу получил результат (см. скриншот). Вот как работает твой сайт: у тебя было столько-то пользователей, вот столько новых, вот столько покупок и т. д. Не надо быть семи пядей во лбу, чтобы понять вот эти цифры.

Дальше, “Маркетинговые каналы” — сложный термин, и тут же идет расшифровка, что такое Маркетинговые каналы.

Менеджеры этой компании регулярно спрашивали нас, сколько людей пришли с рассылок и с каких? Сейчас это узнать очень просто:

1. Кликаем на столбик Рассылки;
2. Видим, что их было две;
3. Смотрим подробно, какое количество пользователей, сколько покупок, и пр. показатели с каждой рассылки.

Вот этим мы и занимаемся: создаем человеко-понятные отчеты о работе бизнес-процессов, происходящих на сайте и в компании.

Таким образом BI — это способ или метод, как нам сделать или построить отчет так, чтобы человеку было понятно, как работает тот или иной процесс в компании. Самое важное понимание BI и любой другой части аналитики — это аналитика процесса. Например, процесс привлечения пользователя. В данном случае — показать на дашборде, как пользователь попадает к нам на сайт. Причем показать двумя-тремя, ну максимум пятью цифрами и графиками, больше намного хуже воспринимается.

Но таких процессов может быть много, и потребности в анализе того или иного аспекта, практической задачи возникают постоянно. Компания делает новую функцию на сайте, например, посадочную страницу, калькулятор, запускает новую рекламную активность и т. п. — как это работает? И мы должны быстро и понятно ответить на этот вопрос.

Вот еще пример: в  компании XYZ решили развивать партнерскую сеть, у них есть список партнерских ссылок и кодов, которые она раздает. А потом выплачивает своим партнерам вознаграждение за то, что они приводят людей. Вот какой партнер работает лучше, какой хуже? Сколько людей они привели и сколько пользователи, от них пришедшие, купили? То есть постановка задачи, описание бизнес-процесса и сам вопрос, который озвучивает бизнес: «Мы хотим видеть эффективность работы каждого партнёра».

Для того чтобы это анализировать используется либо Яндекс Метрика, либо Google Analytics. Мы используем Google Analytics 4, потому что она более крутая. Она событийная, внутри с ней проще работать и пр., хотя в ней тоже есть проблемы. Однако, ни Метрика, ни Аналитика не хранят персональные данные, например, контактные данные партнеров. Они о партнерах вообще ничего не знают! И наши задачи, вытекающие из запроса следующие:

1. Определить границу процесса.
2. Определить источники данных для аналитики.
3. Определить метрики (показатели) эффективности.
4. Представить эти метрики в интерактивном и понятном заказчику виде.

И вот через несколько дней мы решаем эту задачу в первом приближении, и заказчики получают готовый инструмент, отвечающий на их вопросы:

Еще раз, при решении конкретной задачи аналитики, крайне важно выбрать какие именно цифры показывать. И это фундамент любой аналитики:

ХОЧЕШЬ УПРАВЛЯТЬ — ИЗМЕРЯЙ!

Например, возьмем показатели процесса “Привлечение трафика на сайт”. Как мы увидели ранее, первым показателем будет объем этого трафика, например, в пользователях (униках). Что еще? Как нам измерить КАЧЕСТВО трафика? Все скажут — конверсия! И… ошибутся! Вот смотрите:

Можно сделать вывод, что метрик эффективности (или как говорят, опорных метрик) у процесса может быть несколько.

Но к этому мы вернемся чуть позже.

Выводы

• Любая аналитика — это способ измерения бизнес-процессов.
• Любой бизнес-процесс имеет свои границы и показатели (метрики).
• Важно выбрать те метрики, которые отражают эффективность протекания процесса с наименьшей погрешностью.
• BI-аналитика — способ представить метрики процесса в понятном и интерактивном виде.

Появились вопросы? Пишите в комментариях — мы с радостью на них ответим.