Вы когда-нибудь смотрели на сводку продаж за месяц и думали: «А что вообще тут происходит?»? Это не проблема вашего отдела - это просто отсутствие описательной аналитики. Она не предсказывает будущее и не советует, что делать. Она просто говорит: «Вот что случилось». И именно это - первый шаг к пониманию бизнеса.
Что такое описательная аналитика
Описательная аналитика - это анализ прошлых данных, чтобы понять, что именно произошло. Она отвечает на простой вопрос: «Что было?». Это не гадание, не прогноз, не рекомендации. Это честный отчет о фактах. Например: сколько клиентов ушло за квартал, сколько товаров продали в декабре, на сколько выросли расходы на рекламу, где были самые высокие оттоки в сервисе.
Это база, на которой строится всё остальное. Без неё вы не можете понять, почему что-то случилось, и тем более - что делать дальше. Представьте, что вы идете в темной комнате и пытаетесь найти дверь. Описательная аналитика - это фонарик, который показывает, где пол, где стены, а где лужа. Без него вы просто топчетесь на месте.
Как она работает на практике
Описательная аналитика собирает данные из разных источников: CRM, бухгалтерские программы, сайты, мобильные приложения, системы учета. Потом эти данные очищают, объединяют и превращают в понятные отчеты. Обычно это:
- Ежемесячные сводки по продажам
- Отчеты о посещаемости сайта
- Таблицы с churn-рейтингом (оттоком клиентов)
- Графики доходов по регионам
- Сравнение KPI за текущий и прошлый период
Например, в интернет-магазине вы видите, что в ноябре продажи выросли на 18%, а в декабре - упали на 12%. При этом рекламные расходы остались на том же уровне. Описательная аналитика не говорит, почему так произошло. Она просто показывает: «В декабре продажи упали. На 12%. Всё». Это - факты. А дальше уже другие виды аналитики (диагностическая, предиктивная) берутся за дело.
Примеры из реального бизнеса
В медицинском центре в Екатеринбурге руководство заметило, что число записей на прием стало падать. Но не знали почему. Включили описательную аналитику - и выяснили: за полгода запись через сайт выросла на 30%, а по телефону - упала на 45%. При этом клиенты, записавшиеся онлайн, чаще приходили на прием, чем те, кто звонил. Вывод? Не проблема в качестве услуг - проблема в том, что люди перестали звонить. Это привело к изменению маркетинговой стратегии: стали активнее продвигать онлайн-запись, а не телемаркетинг.
В логистической компании в Новосибирске аналитики обнаружили, что 70% задержек грузов приходились на два склада. При этом на других - всё работало вовремя. Не было никаких жалоб от клиентов, не было кризиса. Просто цифры показали: «Задержки - это не случайность. Это два конкретных склада». Потом уже начали разбираться, почему - и выяснили, что там не хватало персонала в вечернюю смену.
Почему её недооценивают
Многие считают, что описательная аналитика - это «просто таблицы» и «не нужно тратить время». Но это как думать, что термометр - это не медицина, потому что он просто показывает температуру. А ведь без температуры врач не может поставить диагноз.
Описательная аналитика требует дисциплины. Нужно регулярно собирать данные, проверять их качество, обновлять отчеты. Если вы делаете отчеты раз в полгода - они бесполезны. Если вы не проверяете, откуда взяты цифры - они могут быть ложными. В одном ритейле в Казани отчеты о продажах считались по старой системе, где не учитывались возвраты. Руководство думало, что продажи растут, а на деле - клиенты просто возвращали товары, и это не отражалось в цифрах. Пока не начали чистить данные - всё шло на спад.
Чем она отличается от других видов аналитики
В бизнес-аналитике есть четыре уровня:
- Описательная - что было?
- Диагностическая - почему это произошло?
- Предиктивная - что будет?
- Прескриптивная - что делать?
Описательная - это первый и самый важный. Без неё остальные не работают. Предиктивная аналитика может сказать: «В следующем месяце продажи упадут на 15%». Но если вы не знаете, что в прошлом месяце они уже упали на 12%, то вы не поймете, насколько это тревожно. Диагностическая аналитика может сказать: «Отток произошел из-за обновления интерфейса». Но если вы не знаете, что отток вырос с 5% до 18%, то вы не поймете, насколько это критично.
Без описательной аналитики вы действуете вслепую. Даже самые продвинутые AI-системы не могут работать без чистых, структурированных данных о прошлом.
Как начать использовать описательную аналитику
Начать не нужно с дорогих инструментов. Можно начать с Excel и одного ключевого показателя.
Вот пошаговый план:
- Выберите один показатель, который важен для вашего бизнеса: продажи, прибыль, количество клиентов, время ответа на запросы.
- Соберите данные за последние 6 месяцев. Проверьте, все ли они точные.
- Сделайте простой график: ось X - месяцы, ось Y - значение показателя.
- Добавьте среднее значение за этот период - это ваша базовая линия.
- Сравните текущий месяц с предыдущим. Есть ли отклонение? На сколько?
- Спросите команду: «Что изменилось в это время?»
Через месяц вы уже будете видеть тренды. Через три - вы начнете замечать закономерности. Через полгода - вы перестанете удивляться неожиданным скачкам. Вы будете знать, что нормально, а что - тревожный звонок.
Что может пойти не так
Самая частая ошибка - использовать описательную аналитику как «показатель успеха». Например: «У нас рост продаж - всё отлично». Но если рост за счёт скидок, которые убивают прибыль, это не успех. Это кризис в маске.
Другая ошибка - игнорировать контекст. Если вы видите, что в марте продажи упали, но в это же время у вас был ремонт офиса и три дня не работал сайт - это не «провал». Это внешний фактор. Описательная аналитика должна учитывать такие события. Иначе вы будете паниковать по поводу того, что не требует паники.
Третья ошибка - не обновлять данные. Если вы используете отчеты за 2023 год, чтобы принимать решения в 2025-м - вы уже не в бизнесе. Вы в музее.
Кому это нужно
Описательная аналитика нужна всем, кто принимает решения на основе данных:
- Руководителям - чтобы понимать, куда движется бизнес
- Маркетологам - чтобы видеть, какие кампании работают
- Менеджерам по продажам - чтобы знать, где теряются клиенты
- Финансистам - чтобы отслеживать реальные потоки денег
- Даже сотрудникам - если они видят, как их работа влияет на цифры
Это не инструмент для «аналитиков». Это базовый навык для любого, кто хочет не гадать, а понимать.
Заключение
Описательная аналитика - это не модный термин. Это фундамент. Без неё вы не можете начать ни один серьезный проект, ни одну оптимизацию, ни один масштабный запуск. Она не требует сложных алгоритмов. Она требует честности, регулярности и внимания к деталям.
Если вы не знаете, что было - вы не можете знать, что будет. И если вы не знаете, что было, вы не можете сказать, что вы сделали лучше. Описательная аналитика - это первый шаг к тому, чтобы перестать жить на интуиции и начать жить на фактах.