В чем заключается data driven подход

Пора внедрять data-driven. Как этот подход преобразует бизнес

Елена Герасимова, руководитель факультета « Аналитика и Data Science » в Нетологии, рассказала, на чём основывается подход data-driven, как он используется в современных компаниях и что нужно делать руководителю, чтобы успешно внедрить культуру принятия решений на основе данных.

Термин data-driven появился на стыке девяностых и двухтысячных. Именно тогда бизнес-среда стала говорить о новом подходе в маркетинге, который позволял принимать решения на основе собранных данных.

Сегодня в дефиците не только технические специалисты, способные организовать работу с данными и устройствами, но и менеджеры, понимающие, как интегрировать Data Science и новейшие технологии в бизнес-процессы, правильно нанимать специалистов, ставить им задачи и организовывать их работу.

Менеджмент data-driven — это культура принятия стратегических решений на основе данных с интеграцией аналитических отчетов в ключевые бизнес-процессы компании.

Учитывая растущее количество кросс-компетентных ролей в компаниях, появляется все больше принципиально новых позиций, которые занимаются работой с аналитикой в разном виде:

Каждая из этих позиций предполагает выступление ролевой моделью инфраструктурных изменений и трансформацию существующей в компании культуры, стратегии, видения и методики принятия решений.

При этом нередко переход к data-driven подразумевает не столько технологическую трансформацию, сколько изменение бизнес-модели компании. При таком подходе вы отбрасываете все, кроме численных данных, в целостности и актуальности которых уверены.

В каждой из новых перечисленных ролей на первый план выходят:

Роль данных в принятии решений

С руководителями мы разобрались — от данных им никуда не деться. Какую же роль играет аналитика для принятия решений?

Подход data-driven демонстрирует видение того, как компания, использующая данные для принятия решений, выглядит в реальности (совершенно необязательно иметь для этого цифровой продукт).

Помимо этого, он помогает уточнить формулировку миссии бизнеса и получить выводы, которые делают аналитику и данные ощутимыми (реальными) для людей без опыта анализа. Передовые технологии обработки данных через ИИ и машинное обучение становятся понятными более широкому кругу, когда используются для предиктивного анализа продаж, износа оборудования и риска вложений в активы.

Таким образом культура работы с данными помогает сделать очевидными практические бизнес-результаты от анализа данных и понимание текущего состояния, фокуса и намерений бизнеса.

Как стать data-driven?

Сама культура принятия решений, основанная исключительно на данных, может выглядеть простой с точки зрения внедрения, но руководителю и всей команде необходимо пройти определенные шаги и разобрать важные вопросы.

Учитывая все вышесказанное, можно сделать вывод, что переход к культуре data-driven необходим не всем.

Например, компании, основанные на сильном брендинге в качестве источника основного дохода, могут не видеть особой ценности в том, чтобы стать data-driven, поскольку решения по брендингу не требуют большого количества данных.

Отличным примером применения трансформации data-driven на уровне всей компании является Uber: обширно используются данные, которые компания получает от пассажиров и водителей.

Алгоритмы Uber рассчитывают стоимость поездки, оценивают потоки людей, меняют цены, дают рекомендации водителям, как больше заработать, основываясь на собранных данных.

В компании такого уровня вся работа с данными требовала бы найма огромного штата дата-сайентистов и их погружения в бизнес-контекст. Вместо этого компания пошла по пути построения платформы управления данными, которая позволила использовать продвинутые аналитические инструменты широкому кругу пользователей.

Но стоить помнить, что и к сотрудникам, даже высокоуровневым, в таких условиях предъявляются высокие требования. Как минимум ожидается владение базовым инструментарием аналитика:

Подводя итог, можно сказать, что руководителям, «пощупавшим» данные, гораздо проще находить со своими аналитиками общий язык в дальнейшем.

Аналитик данных — это одна из важнейших ролей в компании. Глаза, ум и здравый смысл бизнеса.

Аналитик обязан «видеть цифру за каждым человеком и человека за каждой цифрой», а также уметь продать свое видение коллегам, которые могут иметь очень разный опыт и отношение к аналитике в целом. Эта роль даже в продуктовой компании предполагает максимальное количество общения с неаналитиками.

Руководитель факультета « Аналитика и Data Science » в Нетологии

Источник

Data-Driven подход в маркетинге: что это такое и как построить стратегию

Здравствуйте. Меня зовут Людмила, я маркетолог в компании Altcraft. Сегодня я хочу поговорить с вами о data-driven подходе в маркетинге. В статье рассказываю, что это такое, зачем использовать и какие существуют метрики в data-driven маркетинге. Приятного чтения.

В последние годы маркетологи проводят совещания, где раз за разом принимают избитые решения, заводящие их в тупик. Модели потребления постоянно меняются, а лояльность к бренду эфемерна как никогда раньше. От этих и других неприятностей, терзающих отдел маркетинга, эксперты проповедуют одно решение — data-driven подход в маркетинге.

Data-driven подход — это использование информации о клиентах для оптимизации бизнес-рекламы и маркетинговых коммуникаций. Маркетологи собирают данные и обрабатывают их с помощью аналитических инструментов. Так они предугадывают желания покупателей и понимают, зачем им нужен тот или иной продукт и где и как они хотят его получить.

Примеры использования data driven подхода вы найдете повсюду. Например, такие сервисы как YouTube и Netflix непрерывно анализируют предпочтения пользователей и рекомендуют им те видео, фильмы и сериалы, которые их заинтересуют.

Многие компании используют подход, основанный на данных, для лучшей сегментации целевой аудитории. Владея нужными данными, можно точно определить потребителей, заинтересованных в продукте, установить эффективные каналы для взаимодействия с клиентами или узнать, в какое время дня аудитория наиболее восприимчива к коммуникации.

С помощью A/B тестирования — одного из методов data-driven маркетинга — маркетологи сравнивают эффективность двух вариантов одного письма и выбирают тот, что вызывает наибольший отклик клиента. В долгосрочной перспективе этот подход экономит компании немало денег, а также повышает ROI.

Ключевым же преимуществом data-driven маркетинга является персонализация. Бренд разрабатывает персонализированную маркетинговую стратегию на основе данных, полученных в результате взаимодействия с клиентом.

Data-driven стратегия помогает компаниям принимать обоснованные бизнес-решения. Чтобы ее разработать, соберите нужные данные и найдите правильное решение для их использования. Привлеките к работе команду профессионалов, специализирующихся на расширении аудитории или прогнозной аналитике.

Основные действия при разработке data-driven стратегии:

Оценить результаты. Подход, основанный на данных, требует регулярного и тщательного измерения результатов. Отслеживание поведения ваших клиентов — единственный способ адаптировать вашу стратегию к их потребностям. Продолжайте тестирование даже после обработки первых результатов и при необходимости изменяйте маркетинговую кампанию.

Для успешного внедрения data-driven стратегии, важно выбрать ключевые показатели эффективности (KPI).

Поскольку посетители сайта — это потенциальные клиенты компании, мониторить трафик сайта надо регулярно. Маркетологи должны понимать, с каких именно ресурсов пользователи переходят на сайт и какой тип рекламы дает наилучшие результаты. Органический поиск, ссылки в соцсетях, email-рассылки, переходы с других сайтов или медийная реклама — сфокусируйтесь на наиболее эффективных каналах трафика и, опираясь на полученные данные, грамотно распределите бюджет.

В какой бы тип рекламы вы ни инвестировали, необходимо знать, как это отражается на доходах компании. Здесь на помощь приходит коэффициент окупаемости инвестиций. Простыми словами, ROI — это ответ на вопрос «Получили ли мы прибыль после всех расходов на маркетинговую кампанию?». Вычтите из полученной прибыли расходы на маркетинг, а остаток разделите на те же расходы.

LTV — это вся прибыль от клиента за период, пока вы с ним работаете. Если потратить на привлечение клиента больше, чем вы позже на нем заработаете, вы потеряете деньги. Вот почему так важно отслеживать LTV. Так, вы сможете решить, сколько денег вложить в привлечение клиентов.

CAC — это общая сумма, которая требуется бизнесу, чтобы привлечь одного клиента. Она включает в себя время, потраченное вашими торговыми представителями, а также расходы на маркетинг и рекламу. Если показатель CAC больше показателя LTV, значит, ваши затраты на привлечение клиента больше, чем получаемая от него прибыль, а это повод изменить свою маркетинговую стратегию.

Показатель оттока клиентов показывает количество клиентов, прекративших сотрудничество с компаний. Для маркетологов крайне важно отслеживать этот показатель, поскольку это что-то вроде лакмусовой бумажки: клиенты уходят, если ваш продукт потерял для них ценность, а значит надо срочно понять причину и предпринять меры.

Индекс удовлетворенности клиентов показывает, насколько клиенты довольны продуктами и услугами компании. Имея эти данные под рукой, маркетологи могут улучшить качество обслуживания клиентов. Лучший способ узнать, доволен ли покупатель приобретенным товаром — спросить его напрямую. Вот почему так важно уметь правильно собирать отзывы клиентов.

Данные — самый ценный маркетинговый ресурс, но не все маркетологи понимают, как выжать из него максимум. Data-driven маркетинг позволит компаниям оптимизировать эффективность маркетинговых каналов, разработать персонализированные маркетинговые стратегии и улучшить качество обслуживания клиентов, что, в конечном счете, не может не привести к увеличению прибыли.

Источник

Данные решают: что такое data driven decisions и зачем оно вам

Чтобы бизнес жил, нужно каждый день принимать решения: кого нанять, кого уволить, какую рекламу купить и что сделать, чтобы клиенты вернулись хотя бы еще раз.

И если неправильный выбор, скажем, новогоднего подарка партнерам, скорее всего, не скажется на финансовых показателях компании, то от решения на какой рекламный канал потратить бюджет или какой бизнес-процесс стоит изменить зависит порой очень многое.

Data Driven Decisions в переводе на русский – «решения, основанные на данных».

Казалось бы, все серьезные решения и так принимаются на основе каких-то данных, зачем придумать новый термин. Но основная идея подхода Data Driven Decisions заключается именно в понимании того, как каждое конкретное решение влияет на конечную цель компании.

Не просто какому количеству пользователей показали рекламу или сколько получили кликов, а сколько прибыли получила компания на каждый вложенный рубль именно в этот конкретный рекламный канал.

Прежде всего необходимо сформулировать ключевую бизнес-цель компании на текущей стадии. Чаще всего это рост прибыли или доли рынка. Далее исходя из цели определить правильные метрики, оптимизация которых будет напрямую способствовать достижению заявленной цели.

Например, для достижения цели «рост прибыли», метриками могут быть (один или несколько из списка): количество новых клиентов, уровень оттока пользователей на определенном этапе, средний чек, стоимость привлечения клиентов, уровень маржинальности продуктов, уровень конверсии.

При определении метрик важно не поддаться соблазну поставить в качестве цели «улучшить все возможные варианты», а остановиться максимум на 2–3 наиболее важных показателях. Это позволит в краткосрочном периоде сфокусировать усилия по их улучшению, а не распыляться по всем направлениям.

После того как ты определился с метриками, становится значительно проще оценивать каждое бизнес-решение с точки зрения его реализации и впоследствии работать над оптимизацией самих метрик.

Вот несколько характеристик, которые отличают хорошие метрики от плохих:

1) Хорошая метрика сравнительна

Метрику можно сравнивать между временными периодами, рекламными каналами или группами пользователей. «Повышение уровня конверсии по сравнению с прошлым месяцем», более полезна чем «уровень конверсии равен 2%»

Если большинство в команде не может запомнить, что она значит, будет намного сложнее использовать ее для достижения целей компании

3) Хорошая метрика выражена в относительных показателях

Есть несколько причин, почему относительные показатели чаще всего лучшие метрики:

Дальше дисциплинировано работать над их улучшением. Попробую рассказать, что имею ввиду, на примере 2-х совершенно разных бизнесов: онлайн-сервис бронирования отелей Ostrovok.ru и продавец пластиковых окон «Фабрика окон».

Бизнес-модель Ostrovok.ru построена на получении комиссии от отелей за каждое бронирование. Фактически Ostrovok.ru осуществляет маркетинг для отелей, получая за это вознаграждение по факту привлечения клиента. Компания отслеживает огромное количество операционных и финансовых метрик (как минимум, чтобы отчитываться перед советом директоров и инвесторами), но 3 из них ключевые для бизнеса компании: количество бронирований до отмен, средний чек и собственная метрика Cost-Revenue Efficiency (CRE)*.

* CRE вычисляется делением суммы денег, вложенных в маркетинг, на сумму заработка с каждого заказа, с учетом отмен и cost of sales.

В первые годы CRE компании был в разы выше 1, т.е. только на маркетинг компания тратила в разы больше, чем зарабатывала, но уже 2014 году показатель стал ниже 1, а в 2015 году компания вышла на операционную окупаемость.

Для достижения этих результатов команда работала над повышением уровня конверсии (за счет лучшего выбора отелей, правильного контента и удобного интерфейса), над увеличением среднего чека (за счет роста доли продаж отелей за рубежом) и над увеличением комиссии с каждого заказа (за счет работы с большим количеством поставщиком отелей и оптимизации маркетинга). В маркетинге оптимизировались и даже выключались неэффективные каналы, а также развивались новые направления дистрибуции.

В любой компании можно придумать бесконечное количество метрик, но важно найти несколько ключевых, которые напрямую будут отражать здоровье и динамику вашего бизнеса.

Эти советы не серебряная пуля, но они сразу же подсветят, где у вас проблемные точки, негативные тренды и многие вопросы по приоритизация задач станут намного более очевидными.

Источник

Data Driven-подход

Data Driven-подход — это способ принимать управленческие решения, основываясь на больших данных. Его используют для построения бизнес-модели или маркетинговой стратегии, при составлении плана продаж, в программировании и даже в дизайне.

Для каждой сферы выбирают конкретный тип информации, например данные о покупках, геолокации мобильных устройств, количестве поисковых запросов по теме. При поиске помещения под новую кофейню владелец может проанализировать трафик людей на улицах и выбрать место с наибольшей проходимостью.

Полное название этого подхода — Data Driven Decision Making (DDDM), то есть информационно обоснованные решения (или data driven decisions). Он стал альтернативой устаревшему подходу HiPPO (Highest Paid Person’s Opinion) — принятию решений на основе мнения руководства. Проблема этого подхода в том, что руководитель или менеджер не могут быть объективными и компетентными во всех вопросах и знать все особенности аудитории.

Melbourne Business School проводила исследование того, как компании в 46 странах используют аналитику, и выяснилось, что только 6% из них могут считаться лидерами в этом направлении. Это тот бизнес, в котором проработана аналитическая стратегия и в нее включены все подразделения, высший менеджмент принимает решения исключительно на основе данных, а также в реальном времени мониторится ситуация на рынке.

Еще 49% компаний отнесли к категории «Исследователи», так как они частично используют данные для принятия решений, но не до конца развили инфраструктуру для полноценного Data Driven. Остальные компании отнесли к «Подражателям» и «Отстающим», так как они используют данные только в одной конкретной области или не развивают аналитику вообще.

Data Driven-подход полезен на разных этапах развития:

Например, агентство RUSFAIR GROUP проводит исследования для запуска новых продуктов на рынке электронной коммерции в Китае. Они делают анализ инфополя бренда и конкурентов, затем — анализ потенциальных площадок, исследование аудитории в WeChat — самом популярном социальном приложении в Китае, Douyin — китайском аналоге TikTok и других социальных сетях. Такие исследования позволяют определить объем необходимых инвестиций и грамотно выбрать площадки для продвижения.

Фитнес-клуб в Перми через 7 месяцев после открытия поставил перед собой задачу выйти в лидеры рынка. Для доработки продающей концепции маркетологи изучили опыт конкурентов в городе, собрали данные о том, почему люди не ходят в фитнес-клубы, что их удерживает и почему бросают занятия. В результате изменений, основанных на данных, клуб увеличил выручку в два раза.

Альфа Банк в прошлом году проанализировал всю воронку продаж и поведение клиентов, которые в итоге подали заявку на карту и получили ее на руки. На основе этих данных рекламу стали таргетировать на пользователей, которые с наибольшей вероятностью заинтересуются продуктом, благодаря чему число заявок выросло в 1,6 раза.

Решения на основе данных

Для использования Data Driven-подхода требуются навыки работы с аналитикой. Во-первых, нужно уметь считывать данные из таблиц, графиков и диаграмм, потому что иначе даже на основе самых верных данных можно сделать неверные выводы. Во-вторых, нужно критически относиться к самим данным и задавать аналитику правильные вопросы:

Управление на основе данных включает в себя три подготовительных шага:

Недостатки Data Driven-подхода

Как стать Data Driven-компанией

Data Driven-организация корректно собирает, проверяет и обрабатывает данные и использует их на пользу бизнеса. Такие компании имеют отлаженный механизм работы с данными, в котором все сотрудники четко понимают задачи: data-аналитик собирает данные, отдел маркетинга умеет ставить четкое ТЗ на сбор конкретной информации, а руководство соотносит это с бизнес-целью.

Мария Михеева, продуктовый аналитик AliExpress, считает, что организация Data Driven-подхода затрагивает такие аспекты работы компании, как миссия, идеология и обучение сотрудников. Но в основе подхода все-таки лежат качественные данные — достоверные и очищенные от лишней информации, ненужной компании. На этих данных как раз выстраивается data-менеджмент. Кроме них, есть другие важные аспекты:

Главный критерий успеха в Data Driven-подходе — понимание сотрудниками компании того, зачем нужны данные. Поэтому работу над этой управленческой стратегией стоит начинать с внутреннего PR, презентации и обучения.

В каких профессиях используется Data Driven-подход

Менеджмент

Управление на основе данных — одна из причин роста компаний. Оно помогает оптимизировать расходы, повысить клиентоориентированность, отслеживать изменения на рынке и, как результат, увеличить прибыль. Пока полноценно такой подход реализуют только крупные игроки уровня Google, так как внедрение культуры Data Driven в компании — это ресурсозатратный процесс, который не всем по карману.

Маркетинг

Data Driven-маркетинг позволяет продвигать продукт на ту аудиторию, которой он интересен, что значительно сокращает рекламные расходы. Этим инструментом пользуются, например, маркетплейсы, которые собирают информацию об истории поиска своих клиентов, их покупках и интересах, чтобы предлагать им нужные категории товаров.

Веб-разработка

Разработчики опираются на данные взаимодействия пользователей и сервиса, чтобы зацепить и удержать пользователя. Например, в одной из компаний исследовали, как внутри приложения влияет на вовлечение пользователей лента, предлагающая контент на основе машинного обучения.

Кейсы компаний, которые реализуют Data Driven-подход

Управление

Управление на основе данных позволило компании «Сибур» перестроить работу отделов и избавиться от принципа «глубокого колодца», когда специалисты имеют доступ только к информации, необходимой для выполнения их обязанностей. Автоматизация отделов происходила разрозненно, большой пласт информации скрывали, мотивируя это коммерческой тайной, поэтому у менеджмента разных сегментов было недостаточно данных для анализа работы предприятия.

Внедрение Data Driven-подхода позволило открыть доступ к 80% ранее скрытой информации, сотрудники начали самостоятельно проверять гипотезы на данных, составлять интерактивные дашборды. С помощью бизнес-симуляторов компания начала моделировать различные ситуации на рынке и рассчитывать целесообразность инвестиций или запуска новых продуктов.

Разработка маркетинговых продуктов

На туристическом рынке технологию Data Driven используют, чтобы продвигать путешествия на ту аудиторию, у которой есть интерес к направлению, а также отслеживать реальную эффективность рекламы. Например, если человек интересовался турами в Испанию, смотрел билеты или отели, то он обязательно увидит таргетированную рекламу.

Анализ аудитории

Сбербанк уже несколько лет использует Data Driven для анализа поведения заемщиков. Интерактивная анкета, которую использует банк для сбора информации, позволяет выявить один из важных психологических параметров — уравновешенность или импульсивность клиента. Для банка это важно, так как рассудительные люди являются более добросовестными заемщиками, чем импульсивные. Вопросы в анкете для заемщиков помогают определить уровень финансовой грамотности, их стабильность, опыт работы и трезвое восприятие своего финансового положения.

Получите реальные знание и навыки, необходимые для работы. Обучение на основе практики и помощь в трудоустройстве. Скидка 45% по промокоду BLOG.

Источник

Data Driven: как принимать решения на основе данных

20 минут на чтение

Принципы подхода

Принятие решений на основе данных

Понятие Data Driven появилось еще в 90-х годах прошлого века и получило широкое распространение в бизнесе. В менеджменте чаще всего всего упоминается термин Data Driven Decision, в переводе — «решения, принятые на основе данных».

Подход подразумевает, что нужно понимать данные и уметь строить прогнозы на их основе. То есть на этапе принятия решения должно быть понимание, на что оно повлияет, что нужно изменить, какого результата можно добиться. Так появился термин Data Driven Decision, который подразумевает использование фактических данных для принятия управленческих решений.

Как подход работает на практике

В первую очередь нужно определить бизнес-цель на текущем этапе, например, это может быть рост прибыли или доли на рынке. Второй шаг — обозначить стадии и промежуточные цели, достижение которых определяется метриками. Достижение метрики говорит о том, что компания движется в правильном направлении.

К примеру, рост прибыли можно оценить по количеству новых клиентов, среднему показателю оттока клиентов, размеру среднего чека, количеству повторных продаж, проценту конверсии и показателю маржинальности.

Важно, чтобы цели были достижимы, а метрики грамотно подобраны:

Популярные метрики для оценки бизнеса: уровень удовлетворенности клиента, вовлеченности сотрудников, объем прибыли до вычета расходов и т.д.

Еще один важный момент, который необходимо учитывать, — поведенческая психология руководителей, те моменты, когда интерпретация данных подстраивается под личные приоритеты менеджера.

Визуализация Big Data

Если в традиционном «ручном» подсчете используется небольшое количество данных, то может возникнуть дискуссия относительно репрезентативности построенных на основе этих данных графиков и диаграмм. Зато одной из удобных особенностей методики Big Data является возможность построить объективную и наглядную визуализацию. Такая опция обеспечивает понятность полученных данных даже специалистам, которые далеки от понимания технологии.

Сгенерированные на основе Big Data графики и тепловые карты можно использовать в качестве неопровержимого аргумента. Это особенно важно, когда необходимо принять решение о распределении бюджета. Если на длительном временном промежутке влияние определенного явления не очевидно, визуализация поможет увидеть взаимосвязь между явлениями. Аналогично, визуализация данных помогает оценить масштаб эффекта после введения определенных мер.

Американское издание Wall Street Journal продемонстрировало эффект на население после внедрения различных вакцин. Наиболее показательным является тепловая карта по распространению полиомиелита. Данные собраны за 70 лет со всех 50 штатов США. Каждый прямоугольник обозначает количество заболеваний на 100 000 жителей.

Из приведенного распределения можно сделать много выводов. Например, что мнение кинокритиков не влияет на коммерческий успех фильма. Или тот факт, что у крупнобюджетных кинокартин выше вероятность собрать кассу, которая вдвое превышает бюджет. Или тот факт, что некоторые малобюджетные хорроры становятся суперхитами.

Издание New York Times в 2014 году подготовило впечатляющую визуализацию из 255 графиков, каждый из которых отображает изменение в количестве рабочей силы в определенной индустрии за период с 2004 по 2013. Данные были подготовлены в связи со знаковым событием: к 2014 году в американской экономике были восстановлены 9 млн рабочих мест, утраченных в ходе экономического кризиса 2008−2009 годов. Интерактивный график показывает, в каких индустриях происходил рост, а в каких — падение числа рабочих мест.

Возможности использования метода

Data Driven в web-разработке

В современном цифровом мире данные генерируются и обновляются регулярно. Разработчики опираются на них при создании практически любого программного обеспечения. Но этим не ограничивается сфера применения Big Data.

Бизнес-аналитики используют данные о поведении пользователей, отчёты об ошибках, отзывы пользователей и другую обратную связь, чтобы принимать верные решения при разработке и продвижении продукта. Информация о трафике, загрузках, количестве зарегистрированных пользователей, сообщения и внутренних проблемах сервисов используют для мониторинга качества услуг. А оценка качества кода и согласованности его блоков подскажет оптимальные способы улучшить программное обеспечение. Когда компания следует этим трем направлениям, она разрабатывает и поддерживает услуги на основе данных. А значит исповедует принципы Data Driven бизнеса.

Сбор, интерпретация и обработка данных играют все бо́лее важную роль в любой промышленности. Они обеспечивают точную и действенную обратную связь, которая помогает инженерам понять, где и как вносить улучшения в продукт или процесс. С их помощью ИТ-руководители визуализируют, рабочие процессы, анализируют качество и количество результатов и прогнозируют возможные улучшения.

Искусственный интеллект и большие данные позволяют принимать более обоснованные конструктивные решения и быстрее реализовывать оптимальные бизнес-модели. Машинное обучение помогает разрабатывать новые передовые производственные процессы, повышающие комфорт рабочих и производительность компании.

Data Driven в менеджменте

Data Driven Management — управление бизнесом на основе объективных, фактических данных.

Подход открывает перед управленцами широкие возможности:

Результат — рост прибыли.

Data Driven используют крупнейшие компании мира: Intel, Google, Chevron. В России, например, «Сбербанк». В банке с каждым годом растет количество решений, принятых на основе анализа данных. В качестве ключевого подхода к моделированию «Сбербанк» использует CRISP — Cross Industries Standard Process по Data Mining — межотраслевой стандарт извлечения данных.

Data Driven в дизайне

Data Driven Design — проектирование продуктов на основе данных, полученных с помощью тестов, исследований, проверки гипотез.

Раньше предполагалось, что дизайнер принимает решения на основе собственного вкуса и опыта, однако сейчас этого недостаточно. Работа в digital оценивается по KPI (Key Performance Indicators) и, чтобы их достичь, необходимо уметь прогнозировать, а значит анализировать.

При таком подходе подрядчик и заказчик концентрируют свои усилия, чтобы сделать сервис удобным пользователям, а не удовлетворять чьи-либо амбиции.

Новый уровень требований привел к тому, что профессия дизайнера распалась на несколько самостоятельных единиц — теперь над проектами работают целые дизайн-команды: UI-дизайнер, UX-проектировщик, дизайнер анимации, аналитики и арт-директор. Также подключаются специалисты по Big Data (data scientist).

Data Driven Design — это постоянные циклы улучшений, но здесь есть риск погрязнуть в данных и уделить излишнее внимание мелочам.

Такое явление получило название датацентризм. Например, в 2009 году из-за подобного подхода из Google уволился ведущий дизайнер.

В маркетинге

Новая концепция Data-driven маркетинга опирается на старую поговорку: «Невозможно управлять тем, что нельзя измерить». В Data driven бизнесе измерить можно и нужно все. В первую очередь это касается маркетинговой аналитики: релевантная информация о клиентах необходима для выстраивания персонализированных и действенных таргет-кампаний.

Еще в 2013 году 74% онлайн-потребителей заявляли, что разочаровываются в сайтах, на которых появляется контент, не соответствующий их интересам. 50% посетителей сайта просто покинут платформу, увидев такой контент. Чтобы оставаться конкурентоспособными при таких условиях рынка, предприятиям необходимо сосредоточиться на анализе и применении данных в своих маркетинговых кампаниях.

Data Driven маркетинг позволяет персонализировать взаимодействие с клиентом, что необходимо в условиях постоянно растущей конкуренции. Сегодня персонализированный маркетинг выходит далеко за рамки именных приветствий по электронной почте. Он определяет что, как и когда видит клиент онлайн. Все всплывающие окна, акции и реклама появляются перед глазами пользователя в наиболее удачный для компании момент.

Такие целевые сообщения достигают бо́льших результатов, чем общие рассылки, а сегментация рекламных кампаний позволяет получить более высокий ROI. Например, если магазин продает и мужскую, и женскую одежду, ему понадобятся как минимум два набора маркетинговых рассылок. Такая же ситуация с разными точками дистрибьюции − маркетинговая тактика для московской аудитории должна отличаться от кампаний, ориентированных на казанских покупателей. На основе данных и создается оптимальная рабочая схема, удобная для управления и масштабирования.

Успех Data Driven маркетинга зависит от точности данных о клиентах. Даже самые простые алгоритмы сбора информации бесполезны, если, если она не будет правильно отражать интересы клиентов и целевой рынок. Следует обращаться к существующей клиентской базе, чтобы сформировать представление о целевой аудитории.

Маркетинг на основе данных − это итеративный процесс, который постоянно развивается и расширяется. В грамотно выстроенном маркетинге процесс анализа и интерпретации данных ведется постоянно. Нельзя оперировать данными пятилетней давности для работы с современной аудиторией сайта. Поэтому важным фактором успеха является управление данными. Оно помогает выстроить процесс регулярного анализа данных о клиентах, оценивать новые возможности маркетинга, а также экономить время и ресурсы команды.

Источник