Data-driven: владеешь информацией, владеешь миром

Суть Data-driven

Тщательный анализ информации позволяет создать представление об эффективности бизнеса, а также наметить основные направления его развития. На рубеже 2000-х появился новый подход к принятию стратегических решений, основанный на изучении данных. За прошедшие с тех пор два десятилетия data-driven стал одним из базовых принципов работы руководителей бизнес-структур, маркетологов, менеджеров и других специалистов.

Дословный перевод этого термина с английского звучит как «основанный на данных», то есть речь идет о принятии важных решений с опорой на факты. Data-driven исключает любую возможность выстраивать стратегию и просчитывать шаги, исходя из интуиции, ничем не подкрепленных догадок и предположений. Во главу угла ставятся точные сведения, голые цифры, которые являются единственно допустимой базой для поиска бизнес-решений.

Казалось бы, в чем инновационность такого подхода, ведь деловых людей всегда отличало умение анализировать текущую ситуацию, делать выводы, опираясь на положительный и отрицательный опыт, как свой, так и конкурентов. Однако риск поддаться эмоциям и в итоге неверно оценить положение дел, свойственный человеку, нередко значительно снижает эффективность бизнеса. Не подкрепленное расчетами стремление обойти соперников, рискнуть, чтобы заработать больше, приводит к разорению многих предпринимателей.

В чем заключаются характерные особенности такого подхода? Их несколько:

• Понимание необходимости нести дополнительных расходов, связанные с внедрением data-driven. Информацию потребуется собирать, хранить, обрабатывать, а это работа специалистов и деньги на оплату их труда.
• Аналитические навыки, позволяющие извлекать максимальную пользу из полученных данных. Цифры в отчете – не самоцель, это только инструмент для принятия стратегических и тактических решений.
• Гибкость в вопросах бизнес-планирования, умение опираться на собранные данные, но в то же время доверять мнению опытных специалистов и находить компромисс. При этом факты и числа являются основным ориентиром для принятия окончательного решения.

Культура Data-driven в компании

Если руководство коммерческой организации полагает, что при разработке стратегии и принятии текущих решений правильнее всего будет руководствоваться точными данными, это означает, что компания придерживается data-driven культуры.

Узнай, какие ИТ - профессии
входят в ТОП-30 с доходом
от 210 000 ₽/мес

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

Команда GeekBrains совместно с международными специалистами по развитию карьеры подготовили материалы, которые помогут вам начать путь к профессии мечты.

Подборка содержит только самые востребованные и высокооплачиваемые специальности и направления в IT-сфере. 86% наших учеников с помощью данных материалов определились с карьерной целью на ближайшее будущее!

Скачивайте и используйте уже сегодня:

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

Топ-30 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий 2023

Поможет разобраться в актуальной ситуации на рынке труда

Подборка 50+ бесплатных нейросетей для упрощения работы и увеличения заработка

Только проверенные нейросети с доступом из России и свободным использованием

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

Список проверенных ресурсов реальных вакансий с доходом от 210 000 ₽

Получить подборку бесплатно

pdf 3,7mb

doc 1,7mb

Уже скачали 31951

На практике это выглядит как внедрение в деятельность бизнес-структуры следующих принципов:

• Плановые инвестиции в работу с данными, а именно в их сбор, хранение, анализ, интерпретацию, подготовку рекомендаций, помогающих принять верное решение.
• Ориентация на точные сведения в процессе определения стратегии компании: цифры важнее эмоций, именно ими руководствуются организации, практикующие data-driven подход.
• Тщательное изучение собранных данных и формирование единственно верных выводов. Люди, которым доверено принятие бизнес-решений, должны обладать навыками аналитического мышления, чтобы грамотно интерпретировать диаграммы, таблицы и графики. Важно не просто ориентироваться на числа, но и уметь обосновать рациональность предлагаемых решений.
• Соблюдение баланса между результатами аналитических выкладок и опытом менеджеров, принимающих решение. Стоит учитывать критерии, не нашедшие отражения в отчетах и диаграммах, но достойные внимания: предположим, анализ данных проводился до наступления важного события, влияющего на текущую ситуацию. Оптимальное решение в таком случае будет принято в условиях сотрудничества и взаимного доверия между аналитиками и менеджерами.

Data-driven культура приживается без проблем, когда инициаторами внедрения такого подхода являются сами основатели компании. Принятие решений на основе результатов изучения данных усложняет рабочий процесс и требует дополнительных трудозатрат, поэтому без убеждения собственника бизнеса в необходимости таких расходов сделать data-driven основой деятельности организации не получится.

Data-driven и маркетинг как лучшая конгломерация

Стратегия, основанная на изучении данных, позволяет решать главную задачу успешного маркетинга на современном этапе – персонализировать общение с клиентом. Наиболее эффективные таргет-кампании становятся результатом тщательного сбора и анализа информации о целевой аудитории, а также выстраивания индивидуальных отношений с каждым потребителем.

Инструменты data-driven упрощают внедрение персонального подхода к каждому покупателю. Сегодня для поддержания конкурентоспособности уже недостаточно обратиться к пользователю по имени в электронном письме. Продавец, стремящийся на голову обойти соперников, должен знать, что и когда показывать любому из своих покупателей, какие рекламные баннеры и всплывающие окна сработают эффективнее в тот или иной момент.

Читайте также!

Как использовать большие данные: определение, возможности, сферы применения

Подробнее

Сегментированные рекламные кампании показывают высокий ROI, поскольку вложенные в них средства используются с максимальной отдачей. Интернет-магазину, в ассортименте которого представлены товары для мужчин, женщин и детей, необходимо разработать и использовать как минимум три направления рассылок

. Географическое расположение точек дистрибуции тоже имеет значение: если применять одну и ту же маркетинговую тактику для клиентов, находящихся в Санкт-Петербурге и в Йошкар-Оле, эффективность продвижения будет невысока. Анализ данных и выстраивание стратегии на основе полученных результатов позволяют выработать оптимальную схему взаимодействия с клиентами.

Data-driven в маркетинге приносит ожидаемые плоды, когда компании удается собрать подробные сведения о своей аудитории и целевых рынках. Тщательный сбор данных, а также последующий анализ потребуют серьезных инвестиций, но эти вложения окупятся благодаря точному представлению о потребностях различных групп клиентов.

Было бы ошибкой полагать, что работа с данными может носить разовый характер. Нет, понадобится выстроить маркетинг на основе данных таким образом, чтобы обеспечить актуальность информации, на основе которой принимаются тактические решения. Данные устаревают быстро, и стратегия, разработанная пять лет назад, в текущих условиях может быть абсолютно неэффективной.

Для data-driven маркетинга в первую очередь интересны такие сведения, как:

• Поведение посетителей сайта или приложения.
• Степень удовлетворенности клиентов ассортиментом товаров (услуг).
• Мнение пользователей о качестве обслуживания.

Изучение данных проводится для:

• Достижения большей эффективности.
• Привлечения новых пользователей и сохранения лояльных клиентов.
• Реализации индивидуального подхода к взаимодействию с покупателями.
• Лучшего понимания потребностей имеющихся и потенциальных клиентов.
• Повышения клиентоориентированности.

Используя инструменты data-driven, маркетологам проще:

• Определять целевую аудиторию рекламной кампании.
• Таргетировать предложения, рассылку и содержимое сайта.
• Прогнозировать поведение пользователей на основе паттернов.
• Повышать эффективность кампаний.
• Увеличивать пожизненную ценность клиента (LTV) путем повторных продаж.
• Вносить коррективы в кампанию в ответ на изменение рынка.

Использование принципов Data-driven в web-разработке и промышленности

Неизбежным следствием глобальной цифровизации является постоянное обновление данных, служащих в том числе основой для создания нового программного обеспечения. Разработчики вынуждены собирать актуальные сведения, чтобы их продукт отвечал текущим потребностям и реалиям.

Читайте также!

Виды данных в программировании: основные типы и их примеры

Подробнее

Еще одна причина, вынуждающая регулярно анализировать информацию о поведении пользователей, их отзывы о цифровых продуктах, отчеты об ошибках, – стремление создать ПО, при использовании которого у людей не будет возникать проблем. Чтобы оценить качество предоставляемых услуг, компании-разработчики регулярно мониторят сведения о трафике, загрузках, внутренних проблемах сервиса и количестве пользователей.

В качестве основы для улучшения программного продукта используются результаты оценки кода и согласованности его блоков. В совокупности все эти действия говорят о стремлении компании придерживаться принципов data-driven для развития бизнеса.

Data-driven анализ сегодня является неотъемлемой частью работы над любым продуктом или процессом. Собирая и обрабатывая данные, инженеры получают комплекс сведений, на основе которых могут оптимизировать продукт. Без налаженной обратной связи с потребителями сложно рассчитывать на полное попадание в их потребности, а значит, на успешность промышленного предприятия в целом.

Подход Data-driven в менеджменте

Применение принципов Data Driven для управления бизнесом подразумевает принятие решений с опорой на фактические данные. При этом менеджеры могут эффективнее решать стоящие перед ними задачи:

• Обеспечивать высокую отдачу инвестиций. Анализ собранных данных позволяет привлекать те сегменты аудитории, у которых предложение найдет максимальный отклик.
• Минимизировать маркетинговые издержки. Подведение итогов рекламных кампаний служит основой для внесения корректив в стратегию продвижения.
• Учет любых изменений рынка. Постоянный мониторинг ситуации и своевременная реакция на появление новых факторов повышает конкурентоспособность.

Intel, Google, Chevron давно практикуют принятие стратегических решений на основе тщательного анализа данных. В России приверженцем этого подхода является «Сбер», который использует CRISP (Cross Industries Standard Process по Data Mining) – межотраслевой стандарт извлечения данных.

Data-driven в дизайне

Еще недавно считалось, что в сфере дизайна все решает художественный вкус специалиста, его умение подобрать подходящий стиль для оформления того или иного цифрового продукта. Однако в современных реалиях все большее значение приобретает достижение KPI (Key Performance Indicators), а следовательно, на первый план выходит умение собирать и оценивать данные.

Преимущества data-driven подхода ощущают и заказчики, и дизайнеры.

• Клиенты видят, что решения приняты на основе анализа большого массива информации.
• Исполнители ссылаются на результаты оценки сведений и тем самым сокращают количество правок по прихоти заказчика.

Дарим скидку от 60%
на обучение «Аналитик больших данных» до 24 ноября

Уже через 9 месяцев сможете устроиться на работу с доходом от 150 000 рублей

Забронировать скидку

Усилия обеих сторон в этом случае сосредоточены на повышении комфорта пользователя, а удовлетворение собственных амбиций уходит на второй план.

Сегодня в работе над проектом задействован не один дизайнер, а целая команда. Чтобы продукт отвечал современным требованиям, в его создании участвуют такие профессионалы, как UI-дизайнер, UX-проектировщик, дизайнер анимации, аналитики и арт-директор, а также data scientist – специалист по Big Data.

Инструменты Data-driven

Для сбора и изучения больших объемов данных разработаны специальные системы:

• Google Analytics, Google Tag Manager и Яндекс.Метрика – хранилища сведений о поведении пользователей на различных интернет-ресурсах. Специалисты могут использовать эти инструменты веб-аналитики в собственных целях.
• Roistat, Alytics, CoMagic, Mixpanel – системы сквозной аналитики, предоставляющие информацию о степени эффективности той или иной рекламной кампании. Благодаря этим инструментам можно отследить весь путь пользователя, от просмотра объявления до приобретения продукта (первичного или повторного).
• Технологии Big Data предназначены для сбора, сортировки и хранения больших объемов данных. Примером такого инструмента может служить онлайн-сервис МТС Маркетолог.
• CRM-система позволяет автоматизировать продажи и дать беспристрастную оценку результатам маркетинговой деятельности.

Только до 25.11

Скачай подборку материалов, чтобы гарантированно найти работу в IT за 14 дней

Список документов:

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

20 профессий 2023 года, с доходом от 150 000 рублей

Чек-лист «Как успешно пройти собеседование»

Чтобы получить файл, укажите e-mail:

Введите e-mail, чтобы получить доступ к документам

Подтвердите, что вы не робот,
указав номер телефона:

Введите телефон, чтобы получить доступ к документам

Скачать подборку бесплатно pdf 2,5mb

Уже скачали 52300

Я подтверждаю согласие на обработку персональных данных.

• Сервисы визуализации данных (Chart.js, Timeline, Zing Chart, Data Studio, Power BI) упрощают процесс восприятия результатов аналитики. Все данные о состоянии бизнеса и эффективности рекламных кампаний представлены в виде дашбордов.

Кому обязательно обучение принципам Data-driven

Руководство компании может привлечь к работе штатного дата-аналитика, но более разумным вариантом внедрения принципов data-driven представляется дополнительное обучение уже имеющихся работников.

Data-driven значительно расширит профессиональные возможности следующих сотрудников:

• Специалист по поисковой оптимизации. Его задача – повышение трафика на веб-ресурс. Для этого ему необходимо грамотно отобрать ключевые фразы, по которым потенциальные клиенты ищут предлагаемый компанией продукт. Работа с данными поможет ему повысить эффективность своей работы.
• Специалист по оптимизации конверсии. В его обязанности входит повышение результативности рекламы без увеличения бюджета. Для успешного решения этой задачи необходимо постоянное изучение поведения потребителей, четкое понимание их мотивации и потребностей. Data-driven подход упрощает достижение стоящих перед таким специалистом целей.
• Маркетолог, отвечающий за воронку продаж. От его деятельности напрямую зависит рост прибыли: чем больше потенциальных клиентов будет вовлечено и сохранено на каждом из этапов воронки, тем выше конверсия. Этим специалистам приходится постоянно искать новые возможности для расширения охвата целевой аудитории, а значит, они должны анализировать эффективность существующих каналов и предлагать другие направления взаимодействия с потребителями.

  Читайте также!

  Технологии искусственного интеллекта: что умеют, где используются

  Подробнее
  
• Аналитик маркетинговых данных. Это сотрудник, сосредоточенный на анализе данных и составлении отчетов, в том числе в виде простых и доступных презентаций, при помощи которых информацию легко донести до людей, далеких от Big Data.

Популярные статьи

Высокооплачиваемые профессии сегодня и в ближайшем будущем

Дополнительный заработок в Интернете: варианты для новичков и специалистов

Востребованные удаленные профессии: зарабатывайте, не выходя из дома

Разработчик игр: чем занимается, сколько зарабатывает и где учится

Как выбрать профессию по душе: детальное руководство + ценные советы

Перевод деятельности компании на рельсы data-driven может стать началом прорыва в ее развитии. В основе стратегических и тактических решений будут только реальные цифры, полученные в результате тщательного изучения большого объема данных. Такой подход сводит к минимуму риск пойти по неверному пути, подсказанному интуицией или опытом.

Автор статьи:

Редакция сайта GeekBrains Шеф-редактор раздела Программирование