Ответ

Бизнес-метрики — это количественные показатели, отражающие результативность бизнес-решения на практике. Бизнес-аналитик сначала собирает информацию о стратегических целях компании, затем выясняет, какие ключевые показатели (KPI) соотносятся с решаемыми задачами.

Далее аналитик формулирует конкретные, измеримые, достижимые, релевантные и ограниченные по времени метрики по принципу SMART. Примеры: рост выручки на 15% за год; уменьшение количества возвратов на 5% за квартал; увеличение NPS на 10 пунктов и др. Аналитик описывает порядок сбора, частоту измерения, формулы расчёта, инструменты контроля, а также границы отклонений при анализе метрик.

Важно интегрировать метрики в процессы компании и заранее определить источники данных: CRM-системы, BI, отчётность. Для автоматической обработки аналитик может использовать Python/pandas:

import pandas as pd
# Расчет метрики удержания клиентов
retention = (customers_active_month2 / customers_active_month1) * 100

Ключевые особенности:

• Метрики вытекают из бизнес-целей и отражают ценность для стейкхолдеров.
• Описываются детально: источник данных, формула, период.
• Регулярная ревизия и корректировка по результатам.

Вопросы с подвохом.

Все ли метрики должны быть количественными?

Нет, существуют также качественные метрики (например, удовлетворённость клиентов по результатам интервью или фокус-групп).

Должен ли бизнес-аналитик сам разрабатывать формулы расчёта всех метрик?

Не всегда: формулы могут предоставлять профильные эксперты, аналитик сводит их к понятной структуре, автоматизирует сбор, а не изобретает каждую формулу.

Уместно ли использовать только одну метрику для оценки успешности проекта?

Нет, рекомендуется использовать несколько метрик (например, оценить как пользовательские, так и финансовые показатели), чтобы получить комплексную картину.

Типовые ошибки и анти-паттерны

• Формулировка размытых метрик типа “повысить эффективность” без четких критериев.
• Отсутствие привязки метрик к конкретной цели бизнеса.
• Игнорирование источников и корректности данных.

Пример из жизни

Негативный кейс: Аналитик внедрил новую систему обработки заказов, в качестве метрики выбрано лишь “уменьшение времени обработки”.

Плюсы: Быстро получен измеримый результат Минусы: Не учли увеличение количества ошибок в заказах и снижение удовлетворенности клиентов

Положительный кейс: Аналитик предложил набор метрик: среднее время обработки, уровень ошибок, обратная связь клиентов (NPS).

Плюсы: Комплексная оценка, своевременное выявление проблем Минусы: Возросла сложность сбора и анализа данных