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.
⚙️ 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.
🧠 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.
🛠 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.