Data Driven: как принимать решения на основе данных

Data Driven применяют в разных областях бизнеса и науки. Мы рассмотрим, как подход используется в digital: маркетинге, дизайне и менеджменте.

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.

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.

Рекомендуем прочитать статью Кэсси Козырьков «Введение в аналитику принятия решений». В ней она рассказывает, как правильно планировать и принимать решения на основе данных.

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.

Рост количества решений, которые «Сбербанк» принимает на основе данных. Источник

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.

Преимущества подхода:

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.

Data Driven Marketing — стратегия реализации маркетинга, построенная на основе анализа данных, собранных в ходе взаимодействия с потребителями.

В процессе работы маркетологи получают инсайты и представление о трендах отрасли, а затем на их основе строят прогнозы. Здесь важен один момент — понимание данных, которые уже имеются или могут быть получены, а также способов их организации, анализа и применения для улучшения маркетинговых усилий. Цель Data Driven marketing — повышение качества потребительского опыта и точности персонализации.

Аналитические инструменты позволяют использовать персонализированный маркетинг. А обращение к целевой аудитории повышает шансы на удачное завершение сделки, то есть увеличивает конверсию, а в итоге — прибыль. Анализ и использование данных позволяет лучше понимать клиентов и принимать обоснованные решения, а не действовать наугад.

Какие данные собираются:

Цели:

Data Driven Marketing позволяет:

Чтобы не распыляться, важно отслеживать только самое важное.

Метрики для электронной коммерции:

Метрики для сервисов с подпиской (SAAS):

Data Driven уже сейчас широко используется в маркетинге — об этом, например, говорит исследование Google:

Google активно внедряет Data Driven, например, вы можете использовать атрибуцию на основе данных при запуске контекстной рекламы в Google AdWords.

Справка Google

Чтобы получить такую возможность вы должны накопить определенный объем данных: получить более 15 000 кликов и 600 конверсий за всю историю рекламного кабинета. Также нужно учесть, что инструмент эффективно работает лишь в сочетании с автоматическим управлением ставками.

Чтобы стать Data Driven компанией, необходимо определенным образом подготовиться: у вас уже должны быть основные навыки работы с данными, ресурсы и решимость в преодолении определенных преград.

4 шага, чтобы стать Data Driven компанией

«Стоит ли запускать ИИ-проект: гайд от разработчика Google».

Инструменты позволяют принимать цепочки решений на основе данных, то есть каждое из них будет обдуманным и с прогнозируемым результатом.

Одна из самых доступных платформ для работы с массивами данных — «Битрикс24». Он объединяет в себе корпоративный портал, CRM, инструменты сквозной аналитики, Big Data и автоматизацию бизнеса. Пользователям доступны чат-боты, роботы в задачах, AI-скоринг для прогнозирования успешности сделок, интеграции с популярными коммерческими площадками, соцсетями, мессенджерами.

Платформа собирает все источники информации в одном месте и визуализирует их для последующего анализа и прогноза.

Сбор и анализ данных могут значительно улучшить процессы в вашей организации, если будут использоваться правильно и системно: на всем пути клиента, от формирования потребности до рекомендации знакомым. Подход Data Driven должен стать частью культуры вашей компании, каждого ее сотрудника.

#бизнес #аналитика #битрикс24 #дашборды