Что делают в банке аналитики и сколько за это получают

Как известно, данные — это новая нефть. И финансовому сектору остро нужны специалисты, которые умеют с ними обращаться. Какие именно — рассказывает глава направления продуктовой аналитики МТС Банка Антон Долгачев, ментор школы SkillFactory.

Конкуренция на рынках сегодня высока, количество игроков велико, и наращивать клиентскую базу становится все дороже. Ни для кого не секрет, что обычно дешевле бывает увеличивать выручку за счет кросс-продаж уже сложившейся аудитории. Особенно если компания крупная и наработанная база клиентов имеется по нескольким направлениям бизнеса.

При этом важно не только предлагать релевантные продукты в удобных каналах коммуникаций и в подходящий момент времени. Нужно также стремиться развивать экосистемный клиентский опыт, понимать «боли» аудитории и зоны собственного роста.

Каждая из этих задач имеет свою специфику. Но для всех них нужны специалисты, работающие с накапливаемыми данными. Именно о таких мы поговорим.

020.png

Продуктовые аналитики

Эти ребята занимаются тем, что помогают развивать крутые продукты, полагаясь на данные. Изучение поведения клиентов, продаж, тестирование гипотез, аналитика в веб-ресурсах и мобильных приложениях, создание инструментов принятия решений по продуктам — вот основные направления задач таких специалистов.

Чтобы успешно с ними справляться, необходимо иметь базовый набор знаний для анализа данных. Владеть основами статистики, методами обработки информации с помощью Excel, SQL, библиотек Python или R, техникой визуализации в системе Power BI или Tableau, уметь правильно интерпретировать полученные результаты. Важно обладать общим «цифровым» бэкграундом — знать HTML, CSS, JavaScript и так далее, иметь опыт работы с Google Analytics, «Яндекс.Метрикой», понимать методы удержания клиентов.

В банке продуктовые аналитики создают и пользуются инструментами отчетности и мониторинга метрик, систематически анализируют ситуацию и ищут точки роста, готовят точечные исследования с подачи других подразделений.

Пример: в МТС Банке мы провели построение и анализ сквозной воронки, начинающейся от привлечения пользователя на сайт и заканчивающейся активацией кредитной карты. В результате мы смогли выявить конкретные точки роста по данному продукту, которые были не заметны при классическом анализе approval rate (уровень одобрения заявок) и take rate (доля выданных карт)

04.png

точка2.pngРабота с инструментами для анализа данных — важная задача для компании вне зависимости от ее сферы деятельности. В ритейле, банковской, туристической медицинской и других отраслях аналитики решают задачи, направленные на улучшение бизнес-показателей, а значит, генерируют прибыль. Для тех, кто хочет освоить эту профессию с нуля или углубить свои знания, в SkillFactory разработали курс «Аналитик данных». Специализация включает сквозное обучение и тренажеры по инструментам для анализа данных. В них более 1500 упражнений, которые помогут освоить SQL, Python, «Google Таблицы», различные BI-системы и познакомиться с основами математической статистики.

04.png

2.png

Маркетинговые аналитики

По функционалу эта позиция очень напоминает описанную выше. Тем не менее она имеет множество своих тонкостей и «фишечек».

Основная задача в данном случае — находить точки роста в сфере привлечения клиентов, держа под контролем маркетинговые расходы. В идеале нужно увеличивать количество лидов, то есть потенциальных потребителей ваших услуг, при том же самом бюджете.

Маркетинговые аналитики оценивают эффективность различных каналов привлечения и их действия в комплексе, реакцию аудитории на дизайн интерфейсов. Они тестируют те или иные гипотезы и создают инструменты для принятия решений маркетологами, а также обеспечивают интеграцию аналитических и рекламных систем.

Такой специалист должен разбираться в рекламных технологиях, методах анализа трафика и конверсии. Требуется хорошо владеть теми же HTML, CSS, JavaScript, знать, что такое SEO и ASO, механизмы мобильной и веб-аналитики.

В банке маркетинговый аналитик может, например, исследовать клиентскую базу и определить направления для ретаргетинга, сравнив результаты рекламной кампании для тестового и контрольного сегментов.

3.png

Аналитики клиентского опыта

Анализ клиентского опыта можно разделить на два направления. Первое предполагает использование качественных методов исследований: интервью, usability-тестов и так далее. Второе — количественных: расчет показателей вроде NPS, tNPS или CSI по итогам соответствующих опросов. Поскольку каждое из направлений требует своих компетенций, обычно ими занимаются разные специалисты.

Аналитик клиентского опыта должен владеть методологией различных индексов, обладать навыками построения «карты путешествия клиента» (CJM), понимать взаимосвязи между качественными и количественными подходами при выявлении «болей» аудитории. Базовый «цифровой» бэкграунд в данном случае не так важен, хотя тоже будет нелишним.

Приведу кейс из нашей практики. Коллеги провели анализ динамики индекса tNPS для пользователей дистанционного банковского обслуживания и выявили конкретные операции, которые послужили фактором снижения клиентской лояльности. Была построена гипотеза, определена целевая группа, организована небольшая серия интервью. Удалось определить причину недовольства, поправить баг с одним из типов переводов, тем самым улучшить клиентский опыт у 25% аудитории. В результате tNPS всего канала вырос на несколько баллов.

04.png

точка2.pngДата-аналитики нужны в девяти из десяти компаний. За крутых специалистов идет настоящая борьба, им готовы хорошо платить. Онлайн-курс «Профессия Data Analyst» позволяет погрузиться в новую сферу с нуля за 18 месяцев. За пять — семь часов в неделю вы освоите востребованные навыки аналитика данных и соберете портфолио из шести разных проектов.

04.png


03.png

И о деньгах

Преимущество IT-сферы в том, что здесь бывают высокие зарплаты даже у начинающих специалистов. По данным HeadHunter, дата-аналитики в среднем могут зарабатывать 140 000 рублей в месяц. А в случае успешного карьерного роста зарплата достигает 180 000—250 000 рублей.

Лучший способ стать востребованным специалистом — учиться у практиков и тренироваться на реальных задачах. Если вы переживаете, что после обучения не сможете найти работу, то знайте: еще во время обучения профессии Data Analyst карьерный центр SkillFactory поможет составить резюме и начать проходить собеседования. А лучшие студенты имеют возможность стажироваться в компаниях-партнерах. 

точка2.pngВнимание! По промокоду FINPARTY вы получите скидку в 50% на курс «Аналитик данных». Предложение действует до 30 октября 2020 года.

Мы на facebook
Читайте нас в Яндекс Дзен

2020 © Finparty
Использование материалов Finparty.ru разрешено только при наличии активной ссылки на источник.
ООО «Информационное агентство Банки.ру».
Карта сайта
Карта тегов
Дизайн — «Липка и друзья», 2015