Comments 8
Не понял чем MVP аналитика из статьи отличается от просто аналитики. Тут ведь просто про построение воронки продаж от лида до прибыли. То есть, как будто накинул метки на лидогенерацию (для digital канала - utm, собственно как в статье) и сиди считай ROI, ROMI , чего душе угодно.
Ну да, так все и делают. А скидывать цифры в кучу, что-то на что-то делить это как бы не аналитика и не дорого. В чем тут какое-то ноу-хау? Потом заходит речь про какую-то эволюцию, которая не бьётся с вышеперечисленными тезисами (выращивание аналитика это долго, дорого и до момента его становления компания не будет иметь готовой аналитики).
Другой вопрос про стек и подход. Облако, pgsql, общеизвестные bi программы для визуализации дашиков.
Ну во-первых стек шире, значительно, есть вполне дифференцированные подходы для разного бизнеса (от размера зависит и ещё от ряда факторов).
То есть, если повторить, ничего нового я не вижу, тема MVP так вовсе не раскрыта.
К слову, в одной из известных мне маленьких компаний, так уж сложилось что помощник директора знал php и mysql поверхностно. MVP заключался в построении аналитики по принципу: данные из Excel в csv - csv в сервис на apache (громно сказано, Denver просто развернули) - оттуда выгрузка CSV и в Excel, где графики настроены. Но это они никто VBA не знал. А знал бы помощник VBA, то и промежуточные манипуляции с apache не потребовались бы. Вот это - MVP с минимальными затратами, из того что есть и соразмерно целям и ценностям.
Под mvp мы говорим про построение первого пайплайна данных - сбор из источников, очистка, приведение типов, обновление, создание витрин и визуализаций
Эксель есть у всех, кто хоть как то пытается управлять по цифрам. Но его достаточно быстро становиться мало (ну или много по геморою)
Вот это "это же просто romi, все его считают", уже не так. Собрать данные от кабинета до выручки в 1с через crm, докинуть расходы на фот маркетолога и подрядчиков того же директа, правильно применить окно атрибуции. И вот тогда у нас получается romi. И это только mvp. Очень мало кто без выделенных людей в это умеет.
Стек действительно гораздо шире, но подавляющее большинство кейсов в малом бизнесе закрываются скриптами сбора на серверлесс, аналитической базой и бесплатным визуализатором.
Если обозначать именно такой состав MVP, то тогда следует дораскрыть именно заголовок статьи. Ведь в своей сути, по сегменту МСБ мы имеем подавляющее число компаний (как по количеству, так и по качественным метрикам), у которых не более 2 data-колодцев. И, зачастую, даже не намеренно в них есть суррогатные индексы, уникальные, подходящие для мэтчинга всех категорий затрат с итоговой выручкой. Даже не берем digital. Просто ID партии есть, ещё выпустил такой то бригадир/начальник смены, рабочие часы работников пробиты, ФОТ есть, стоимость производства , грубо по всем видам затрат расписана до себестоимости единиц по каждой номенклатуре , по поставке данные накладных внесены , связаны с ID партии, по ID накладных идёт поставка в ритейл (далее опускаем доп. данные, которые тоже есть) , всё это выгружается в формализованном виде, остается смэтчить с отчётом от ритейлеров. По сути , вечерок, Excel+VBA (прости хоспади) или пару дней и php+MySQL, и всё, базовая аналитика и в разрезе эффективности продаж на уровне ритейлера, и по типам выкладки внутри ритейлеров, и по гео, да много почему - накидано в объёме, достаточном для длительного пользования среднестатистическим представителем сегмента МСБ. По-моему так.
Но это частенько даже слишком для нижней части МСБ сегмента. Взять, к примеру, омю троюродную тётушку, реализующую товары не собственного производства через озон и wb. Именно аналитики с площадок + excel (даже без VBA) ей более чем достаточно.
Соответственно , хорошо бы в статье с таким заманчивымтзаголовком и дать +/- понятный алгоритм, по которому владелец бизнеса (не знаем какого масштаба) поймёт , нужно ли вкладываться в аналитику и что для него MVP.
Так то , это многим сейчас нужно. А то из каждого подвала сначала слышится "у нас кризис роста, мы внедряем современные подходы" , а потом мебель и оргтехнику за долги выносят ;)
"Соответственно , хорошо бы в статье с таким заманчивым заголовком и дать +/- понятный алгоритм, по которому владелец бизнеса (не знаем какого масштаба) поймёт , нужно ли вкладываться в аналитику и что для него MVP. "
А у нас уже есть такая статья :)
https://habr.com/ru/articles/917602/
Классная статья, спасибо!
Интересно, как вы обычно решаете вопрос с обновлением данных в MVP-аналитике — по расписанию (например, раз в сутки) или в реальном времени? И насколько, по вашему опыту, это влияет на нагрузку на продовую базу?
Спасибо большое! Мы стараемся!
Чем ближе к реалтайму сбора, тем меньше это mvp. Обычно мы ставим раз в сутки. Бывает, что несколько раз, например перед планеркой, что бы успели поправить данные. Реализуем через cron либо на сервере источнике, либо на нашем сервере, если берем из api. Это если говорить про небольшие проекты на типовых источниках. Что бы не грузить базу, забираем в момент времени без нагрузки и инкрементами за небольшой период времени.
На больших проектах все потяжелее и с специальными системами типа airflow.
Есть механики, как даже риалтайм забор данных можно делать не нагружая прод. В частности посмотрите cdc (change data capture)
80% в любой аналитике- это поиск данных, сбор данных, интеграция, очистка и согласование. Это самая дорогая и самая длительная часть проекта. Она на столько дорогая, что когда заказчик слышит её стоимость, то чаще говорит - жили без этой аналитики и дальше проживём.
Все так. При этом клиент видит только итоговый дашбор или датасет и очень удивляется, что задача: "давайте добавим еще одно поле и фильтр по нему" превращается в квест на пару недель.
Мы идем по пути, когда осознанно закрываем глаза на неоптимальность системы, избыточность данных или нагрузку на железо. Основной фокус - сходимость данных и скорость ответа. При объеме менее 10 млн. Строк большинство косяков можно нивелировать большим объемом оперативы у базы.
Типизируем стек и используем облака, что бы сократить девопс. Это сильно все ускоряет и дает возможность сократить кост.
Почему бизнесу не нужна полноценная аналитика