Чем занимается маркетолог-аналитик Wrike?

Марина Арямнова сразу поняла, что хочет заниматься аналитикой: ей было интересно изучать пользовательское поведение и тестировать гипотезы. Она рассказывает, какими инструментами пользуется, как вырасти до мидл-специалиста и почему важно читать первоисточники.

Как я решила стать аналитиком

В 2020 году я закончила бакалавриат СПбГУ по направлению «Бизнес-информатика», сейчас учусь в магистратуре ВШЭ, но на направлении «Менеджмент и аналитика» — мне интересно узнать, что это за сфера. Еще в старшей школе, когда все искали себе профессию, я поняла, что хочу заниматься аналитикой. При этом я выбирала направление без глубокого технического уклона, потому что там чувствую себя некомфортно — я не программист и не разработчик.

Первые полтора года в университете у меня не было точного представления о том, каким именно аналитиком я хочу быть. Тогда мы в основном изучали математику и теорию. Это было сложное время, но у меня сформировался образ мышления. На третьем курсе я попробовала работать, искала стажировки. Студентом попасть на аналитическую стажировку сложно, а тогда их вообще было мало — в основном искали экономистов, менеджеров и HR-специалистов.

Мне повезло, я попала в «Мегафон». Мы занимались анализом поведения покупателей: писали простые модели на VBA в Excel (упрощенная версия Visual Basic для автоматизации процессов в MS Office). Тогда я поняла, что мне нравится исследовать покупательское поведение и анализировать каналы коммуникации, но из-за отсутствия автоматизации простых процессов быстро стало скучно.

После этого я попала в «Газпромнефть — Альтернативное топливо» на разработку BI-приложений в подразделение BI-аналитики. «Газпром» сотрудничает с моим направлением в СПбГУ, поэтому туда активно набирают студентов. Там тоже быстро поняла, что мне это неинтересно, и захотела вернуться к маркетингу. Тогда я занималась дипломом: писала про анализ соцсетей методами машинного обучения, работающего на графах. Потом меня даже пригласили в «Сколково» в Школу машинного обучения — рассказать, что я сделала.

В дипломе я исследовала сообщества: группы, которые содержат в себе небольшие подгруппы. В них есть узел — лидер, который распространяет информацию и влияет на других. Я писала алгоритм, который искал главных людей в подгруппах, и смотрела, как их активность влияет на ребят, с которыми они связаны более тесно, чем с остальными членами группы.

Это был базовый анализ, так как тогда у меня было немного навыков: для поиска узлов я ранжировала аккаунты по популярности, числу взаимодействий, активности. По факту я искала макроблогеров во ВКонтакте.

Читайте также: Кто такой маркетолог-аналитик?

Как я попала в профессию

На четвертом курсе я присматривалась к Wrike, но начальных позиций там не было, а я думала, что моего опыта недостаточно. В итоге решила, что ничем не рискую, если отправлю резюме, — тем более была открыта вакансия в подразделении маркетинговой аналитики. Я прошла собеседование, хоть и думала после каждого этапа, что мне откажут.

Из-за того что компания зарубежная, коммуникация там в основном на английском. В начале работы из всего предложения я понимала только одно слово — свое имя, потому что для многих терминов в русском языке нет аналога, люди просто вставляют английские слова в предложения.

Совет: учите английский. На русском языке мало ресурсов и информации, по большей части это переводы английских источников или их адаптация. Если хотите быть специалистом, нужно читать первоисточники, научные статьи. К тому же аналитики в России получают гораздо меньше, чем аналитики за рубежом: за одну и ту же работу — разброс зарплат в несколько раз.

Из университета я пришла с базовыми знаниями SQL, мы дошли до изучения только оконных функций. Теперь с SQL я взаимодействую 65% времени, потому что аналитики часто работают с базами данных.

Задач, в которых нужен Python, меньше, он нужен для создания сборок, получения данных через API. Сейчас я спокойно могу из любой рекламной системы достать какие угодно данные.

Для меня основной инструмент — Google Analytics, который нужен для анализа трафика на сайте. С ним можно в реальном времени получать данные напрямую в BigQuery (облачное хранилище, позволяющее обрабатывать запросы к большим данным) через сквозную интеграцию между внутренними системами Google.

Однако данные Google Analytics выгружаются в BigQuery в определенном формате, и ты не можешь влиять ни на их тип, ни на структуру. Если из Google Analytics нужна дополнительная информация, то ее можно получить только через API-запрос.

Чтобы запускать обновляемые сборки, нужно знать Airflow или Jenkins. Сборка — это код, который из нужного источника собирает информацию в нужной для тебя форме и складывает в базу каждый день в определенное время. Я очень гордилась, когда написала первую сборку, которая работала через API, и вся информация разложилась как надо.

Однажды я делала простую задачу: нужно было написать запрос к базе, получить информацию, проанализировать и отдать стейкхолдеру. Я не заметила, как у меня задублировались значения, и в ряде кейсов сумма в несколько раз увеличилась.

Это был важный урок, что нужно сто раз проверять, что ты делаешь, и понимать, что стоит за цифрами. Но ничего страшного не произошло, мне просто объяснили, как все исправлять, даже не ругались.

Сейчас я пытаюсь внедрять разные методы, которые оптимизируют процессы, чтобы использовать меньше данных или чтобы они были другого качества. Мне нравятся задачи, связанные с исследованиями и улучшением, — из-за этого я и решила стать аналитиком.

В девятом классе на первой работе я помогала в HR-подразделении одной питерской компании. Руководитель как-то спросил, что меня увлекает. Я ему рассказала, что HR мне был неинтересен. Тогда он показал отчет в Excel с графиками: в одной из ячеек он на полпроцента изменил показатель, и график стал совсем другим. Я поразилась: мизерное изменение оказывает огромный эффект на всю систему.

Именно это мне и нравится: что-то незначительное в моих задачах часто приносит 80 процентов результата.

Недавно компания предложила мне перевод в чешский офис, я, конечно, согласилась. У меня уже лежит подписанный контракт, но пока я еще в России, потому что из-за коронавируса консульство было закрыто с июля, как бы я ни хотела. Надеюсь, перееду в сентябре.

Аналитика — не только моя работа, но и хобби. Я обожаю составлять майнд-мэпы: собирать статьи, связывать их между собой по смыслу. Друзья говорят: «Марина, ты все время работаешь по выходным». Я так не считаю. Просто каждый месяц я выбираю интересное направление и углубляюсь в него. Чтобы переключиться после всех задач, после работы я езжу на скейте за кофе. Тридцати минут мне хватает, чтобы отдохнуть. Если бывают стрессовые моменты и накапливается усталость, я хожу на силовые тренировки.

Что нужно знать, чтобы стать маркетологом-аналитиком?

Чем глубже ты погружаешься в структуру компании и узнаёшь, как в ней устроены данные, тем быстрее растет твой уровень. Мое повышение заняло пять месяцев, и сейчас я мидл.

Cовет:

Самое важное для роста — задавать больше вопросов. Я много ходила к тимлиду и спрашивала, чего мне не хватает, что нужно сделать. Я всегда просила обратную связь — какие мне нужны навыки, чтобы вырасти, какие у меня проблемы.

Мой тимлид говорил, что сначала нужно нарабатывать технические навыки: изучать аналитические системы (у меня это был Google Analytics), разбираться в средах разработки (PyCharm, Git), использовать инструменты визуализации (Tableau, Google DataStudio, Power BI) и знать статистику, если работаешь с тестами и проводишь исследования.

Потом подключаешь софт-скиллы: коммуникация, выстраивание отношений с коллегами, ведение проектов.

Многие делают только те задачи, что им ставят. Аналитику важно и самостоятельно искать проекты, которыми было бы интересно заниматься и которые были бы полезны компании. Это точка роста, потому что ты видишь возможности, предлагаешь решения и этим показываешь свой профессионализм.