Какие инструменты использовать для аналитики продукта?
Список инструментов неполный. Тут перечислено только то, что мне приходилось использовать в работе. Плюс упор делается на пользу для продакт-менеджера, а не в целом для индустрии.
🔎 Системы веб-аналитики
Яндекс Метрика
На мой взгляд, на российском рынке это ключевой и обязательный инструмент для базовой аналитики вашего продукта в вебе. Достаточно добавить код счётчика — и у вас в руках вся ключевая аналитика продукта «из коробки»: источники трафика; поведенческие метрики; записи сессий; карта кликов; пол, возраст и география пользователей. И всё это без какой-либо дополнительной настройки. Если в команде нет аналитика, то это вообще must-have.
Google Analytics 4
Злобный брат-близнец Метрики. Инструмент мощный, но пользоваться им больно. За рубежом остаётся базовым инструментом для понимания поведения пользователей. Рекомендую подключить счётчик и использовать для «сверки часов», периодически поглядывая, что GA тебе показывает. В Google Аналитике удобно строить воронки и считать конверсии, так как все данные строятся от уников, а не визитов, как в Метрике.
📊 BI и визуализация данных
Системы веб-аналитики хоть и настроены «из коробки», но они собирают не весь набор данных. Да и не всё хочется им передавать, так как данные о продукте будут храниться не на ваших серверах, а у Яндекса или Google. Тут на помощь придут BI-системы, позволяющие объединять в одной системе данные из разных источников, в том числе и из веб-аналитики. В таких инструментах в одном отчёте могут быть и метрики продукта, и данные из биллинга, и даже сведения о сотрудниках. Вообще всё, что только потребуется для аналитики бизнеса. Большой плюс — это полный доступ к данным и широкая кастомизация визуализации.
Tableau
Для глубокой аналитики и красивых дашбордов. Если у тебя есть аналитик, это мощнейший инструмент для исследования и визуализации данных. Стандарт в иностранных компаниях.
Power BI
Более доступная альтернатива от Microsoft. Хорошо интегрируется с экосистемой Office и Azure. На данный момент используется только настоящими олдами бизнес-аналитики.
Redash
Селф-хост система визуализации данных с открытым исходным кодом. На мой взгляд, на этом плюсы закончены. Инструмент стал очень актуальным и популярным в последние годы, но сам по себе он очень тормозной и с рядом ограничений — и по количеству данных, и по возможностям их вывода. Например, воронки там визуализировать «из коробки» нельзя.
DataLens
BI-система от Яндекса. Очень простая, но довольно функциональная. Тут тоже хватает ограничений для визуализации, но их меньше, чем у Redash. Отчёты красивые, грузятся быстро.
Looker
(теперь часть Google Cloud) — отличается своим подходом к моделированию данных. Технологичный, мощный и быстрый инструмент. Но, увы, официально в России недоступен.
📐Специализированные инструменты
Список того, что скорее всего тебе не понадобится, но будет полезно знать, что оно существует.
ClickHouse
Тоже инструмент из стандартного набора для аналитики продукта на российском рынке. Пользуются ли за рубежом — не знаю. Но в наших краях встречается в каждой второй компании. Используется для сбора и хранения «сырых» данных по продукту. Туда за данными ходить только со знанием SQL, потому что хранение табличное, без визуализации.
AppMetrica
Если коротко, это как Яндекс.Метрика, но для нативных приложений.
Grafana
Визуализация технических данных о работе продукта: скорость загрузки и время ответа сервера, ошибки по работе микросервисов и т. д. Место обитания DevOps- и backend-инженеров.
OpenTelemetry
Инструмент для записи и визуализации трейсов (путей запросов). Классная вещь для отслеживания взаимодействия микросервисов друг с другом. Обычно используется для отладки. Инструмент сугубо технический.