📊 Качество аналитики и точность данных
Точность отчетов / прогноза
— Насколько данные и выводы соответствуют реальности.
— Например: погрешность прогноза <5%.
Количество найденных инсайтов, влияющих на бизнес
— Сколько выводов помогли принять стратегические решения или повлияли на рост показателей.
Количество ошибок в отчетах
— Кол-во замеченных неточностей или неверных интерпретаций данных.
— Насколько данные и выводы соответствуют реальности.
— Например: погрешность прогноза <5%.
Количество найденных инсайтов, влияющих на бизнес
— Сколько выводов помогли принять стратегические решения или повлияли на рост показателей.
Количество ошибок в отчетах
— Кол-во замеченных неточностей или неверных интерпретаций данных.
⚙️ Скорость и продуктивность
Время подготовки отчета / дашборда
— Сколько времени тратится на выполнение задачи — особенно по срочным запросам.
Кол-во завершённых задач по аналитике в срок
— Например, по Jira или Trello: сколько аналитических задач закрыто без просрочек.
Количество автоматизированных отчетов
— Метрика эффективности: чем больше автоматизации — тем меньше ручной работы и больше времени на аналитику.
— Сколько времени тратится на выполнение задачи — особенно по срочным запросам.
Кол-во завершённых задач по аналитике в срок
— Например, по Jira или Trello: сколько аналитических задач закрыто без просрочек.
Количество автоматизированных отчетов
— Метрика эффективности: чем больше автоматизации — тем меньше ручной работы и больше времени на аналитику.
🧠 Вовлечённость и влияние
Влияние на бизнес-метрики
— Насколько аналитика помогла улучшить ROI, снизить CAC, повысить CR и т.д.
Количество гипотез, подтверждённых / опровергнутых анализом
— Активность в генерации и проверке гипотез для роста бизнеса.
Уровень удовлетворенности внутренних заказчиков (стейкхолдеров)
— Важно в продуктовых и B2B-компаниях — насколько отделы довольны аналитикой.
— Насколько аналитика помогла улучшить ROI, снизить CAC, повысить CR и т.д.
Количество гипотез, подтверждённых / опровергнутых анализом
— Активность в генерации и проверке гипотез для роста бизнеса.
Уровень удовлетворенности внутренних заказчиков (стейкхолдеров)
— Важно в продуктовых и B2B-компаниях — насколько отделы довольны аналитикой.
🛠 Технические метрики
Количество созданных / обновленных дашбордов и метрик
— Например, в Power BI, Tableau, Metabase, Looker.
Обработка больших объемов данных (Big Data)
— Умение работать с данными в миллионах строк и оптимизация SQL-запросов.
— Например, в Power BI, Tableau, Metabase, Looker.
Обработка больших объемов данных (Big Data)
— Умение работать с данными в миллионах строк и оптимизация SQL-запросов.
