2021-01-26 12:22:44
Заканчиваем нашу рубрику, в которой опытные специалисты и руководители рассказывают о структуре команд по работе с данными в их компаниях.
И сегодня у нас последнее мини-интервью с Сергеем Брылем - Chief Data Science Officer в MacPaw. У Сергея есть телеграм-канал @analyzecore и блог https://www.analyzecore.com, где он в основном пишет про анализ данных, Data Science и визуализацию с использованием языка R.
Сергей Брыль:
"MacPaw мультипродуктовая компания, в текущем портфеле есть 10 продуктов, которые представлены на различных платформах. Поэтому, продуктовая аналитика для нас является ключевой экспертизой, а продуктовые аналитики - ядром команды аналитики.
На данный момент мы развиваем 6 направлений, которые входят в структуру Data Science Department. Важность и независимость аналитической функции в компании обеспечивается через то, что я представляю ее интересы на уровне Executive team.
Product Analytics. Мы пришли к выводу, что продуктовая аналитика должна быть глубоко интегрирована в продуктовую команду. С самого начала аналитики должны помочь разработать показатели успеха продукта, измерять прогресс и помогать выявлять риски и области роста для бизнеса. Более того, их понимание, основанное на данных, должно быть постоянным вкладом в разработку продукта. Функционально они подчиняются Chief Data Science Officer, а линейно - соответствующим продуктовым менеджерам.
Такой тип организационной структуры дает нам возможность:
- распространять дата-дривен культуру непосредственно на людей, принимающих ежедневные решения, вовлекать в культуру всю продуктовую команду
- всегда быть в контексте происходящего в продукте и очень оперативно и гибко действовать
- добиваться большей синергичности с другими аналитическими командами в решении задач
Кроме вышесказанного, это удобно для продуктового менеджера, иметь единую точку входа в достаточно широкую аналитическую функцию, как в MacPaw. Достаточно пообщаться с аналитиком своей команды, чтобы иметь представление какие дополнительные исследования могут быть сделаны силами всего Data Science направления.
С другой стороны, такая структура предполагает достаточно высокие требования к продуктовым аналитикам как в hard, так и soft skills.
Другие направления построены на специализированной глубокой экспертизе и в организационной структуре представлены в виде сервисов (или экспертных центров).
DataHub - тут сосредоточена наша data инженерная экспертиза. Команда DataHub делает возможной тонко-настраиваемую аналитику с помощью кастомных технических решений и интеграций с продуктами и сервисами.
Особое значение это направление приобретает из-за того, что в портфеле нашей компании продукты на различных платформах, используют различные рекламные каналы, имеют разные модели монетизации и другие специфические особенности.
AI Lab. Миссия команды повышать эффективность процессов и ежедневных решений с помощью Machine Learning.
Этот сервис отвечает за два вектора развития:
- улучшение существующих решений в области продаж продуктов и улучшения пользовательского опыта
- использование машинного обучения как части продукта (фичи)
Market & Customer/User Research - сервис, который дает нам аналитику из внешнего мира о:
- рынках и аудиториях, их особенностях
- пользовательском опыте
Это дает возможность обогащать наши внутренние данных внешними, количественные данные качественными. В итоге, мы получаем взгляд на 360 градусов о предмете изучения. Мы можем сравнить наши успехи на определенном рынке или у определенной аудитории с доступной аналитикой о них. Мы можем подтвердить, опровергнуть или сгенерировать новые гипотезы, которые мы строим о поведении пользователей на наших внутренних данных.
MarTech - сервис, который сфокусирован на автоматизации маркетинга с использованием аналитических данных. Кроме того, это наш инновационный и исследовательский центр. Благодаря работе сервиса, мы являемся бета-тестировщиками, имеем ранний доступ к различным аналитическим и маркетинговым инструментам и более подготовлены к изменениям в этой сфере.
1.2K viewsSergey Bryl', 09:22
A
