data driven management обучение
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
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.
Управление Data-driven
Часть 1: Оцифровка бизнеса
Модуль 1 Что такое data-driven management и как он поможет мне добиться целей
— Как происходит управление в data-driven организации
— Примеры из разных областей бизнеса.
Модуль 2 KPI, декомпозиция и каскадирование метрик
— Описания проблемы или процесса в терминах KPI
— KPI и его «физический смысл»
— Декомпозиция KPI на базовые метрики и воздействие на них
Модуль 3 Дашборды и отчетность: как всегда иметь перед глазами полную картину
— Представление и визуализация различных метрик
— Учимся одним взглядом на дашборд понимать, все ли хорошо
— Как видеть проблемы до того как они стали пожаром
Модуль 4 Поиск точек роста
— Поиск точек максимального влияния на KPI
— Моделирование различных изменений и оценка влияния на KPI
— Теория ограничений: почему одни действия имеют смысл, а другие – нет
Модуль 5 Управление data-driven командой
— Внедрение data-driven культуры
— Постановка целей: OKR / SMART
Модуль 6 Проект: Создаем KPI, метрики, ключевые дашборды, ставим цели для команды на 3 месяца
— Превращаем цель в KPI
— Ставим цели для себя и команды
Часть 2: Сбор и анализ данных на практике
Модуль 1 Анализ данных 1 (Excel)
— Объединение данных из разных источников
— Фильтрация и преобразование данных
— Создаем руками первую версию дашборда
Модуль 2 Анализ данных 2 (статистика и эксперименты)
— Как делать корректные выводы на основе цифр
— Статистическая значимость и корреляция
— Эксперименты и причинно-следственная связь
Модуль 3 Инфраструктура и хранение данных. Проблема связности и сквозной процесс
— Сбор данных из различных источников
— Создание хранилища данных
— Связность данных и создание сквозных отчетов
Модуль 4 Оцифровка и сбор данных
— Проблема нехватки данных
— Сбор недостающих данных
— Оцифровка и замер для получения новых данных
Модуль 5 Data-driven на коленке. Как начать
— Ручной сбор и анализ данных
— Пошаговый подход к автоматизации
Модуль 6 Как общаться с разработчиками и получать то, что нужно (data-driven платформы)
— Как перестать бояться и полюбить технологии
— Как составить ТЗ на разработку
— Управление IT проектом на практике
Модуль 7 Проект: от нуля до первого дашборда
— Создаем ТЗ для дашборда
— Собираем и оцифровываем данные
Часть 3: Lean подход к улучшениям или как не строить «звездолет»
Модуль 1 Lean процесс: метод непрерывного улучшения
— Основы lean подхода
— Как не построить «звездолет»
Модуль 2 Оценка и тестирование гипотез, создание прототипа и MVP
— Оценка и приоритезация гипотез
— Быстрое создание прототипа
— Дешевая проверка гипотез через MVP
Модуль 3 Технологический стек обработки и анализа данных
— Хранилище данных (облачные сервисы/ собственные сервера/ гибридные решения)
— Инфраструктура сбора и обработки данных
— Технологии машинного обучения (open-source, вендоры)
Часть 4: Написание и защита финального проекта
Финальный проект Внедрение data-driven менеджмента для одного бизнес-юнита
— Внедряем на практике lean-подход к преобразованию бизнес-процессов
— Проходим путь с нуля до первого результата
По окончании обучения слушатели получают либо Сертификат Учебного Центра о прохождении курса, либо Удостоверение о повышении квалификации, зарегистрированное в ФРДО (Федеральный реестр сведений о документах об образовании и (или) о квалификации, документах об обучении). Для получения Удостоверения необходимо, чтобы длительность обучения превышала 16 академических часов, а также необходимо предоставить оригинал Диплома о профессиональном или высшем образовании государственного образца.
Помимо этого, по факту прохождения авторизованных курсов вендоров Cisco, Postgres, AstraLinux, Microsoft, ICAgile выдается электронный сертификат вендора.
В основном корпусе в Москве по адресу Дербеневская набережная д.7 стр.5, БЦ «Оазис», парковки, к сожалению, нет. Зато есть муниципальная платная парковка на всех прилегающих улицах.
По поводу остальных филиалов и корпусов – уточняйте информацию у наших менеджеров. Мы постараемся сделать всё возможное для вашего комфортного обучения.
Да, во время занятий для слушателей всегда доступны чай, кофе, прохладительные напитки и орешки, печеньки и другие снеки на кофе-брейках. Помимо этого, в обеденный перерыв будет предложен полноценный горячий обед.
Наш центр работает с корпоративными и частными клиентами. Для каждой категории клиентов мы разработали различные варианты сотрудничества, позволяющие гибко подходить к ценообразованию и вариантам оплаты.
Обо всех специальных условиях читайте в разделе Спецпредложения.
Недостаточно информации? Напишите нам, и мы сделаем вам предложение, от которого невозможно отказаться.
Как стать data-driven маркетологом: обзор образовательных программ
В SkillFactory будущих маркетологов-аналитиков учат управлять рекламными кампаниями на учебном симуляторе интернет-магазина. Курс включает в себя три блока и шаг за шагом погружает студентов в основы профессии: от введения в маркетинг, анализа рынка и конкурентов, до оптимизации бюджета и сквозной аналитики.
Cтарт курса: 16 августа
Мы специализируемся на аналитике и программировании, поэтому курс Маркетолог-аналитик сильно прокачан не просто инструментами аналитики, как настраивать кампании и следить за метриками. Мы учим работать и мыслить, как аналитик: декомпозировать задачи, делать ёмкие выводы и предлагать план действий — то чего так ждёт работодатель.
Интерес к программе растёт. Несмотря на то, что она рассчитана на студентов с нулевым опытом, в основном к нам приходят специалисты 25-40 лет, которые самостоятельно занимаются маркетингом в небольших компаниях. Им нужно структурировать знания, аргументированно презентовать предложения коллегам, находить больше инсайтов.
Курс позиционируется как для новичков в маркетинге, так и для специалистов, которые стремятся управлять стратегией при помощи данных и использовать их для роста бизнеса и увеличения прибыли. Программа состоит из трех модулей. В первом студентам расскажут про расширенные инструменты работы с Google-таблицами и научат выстраивать систему сквозной аналитики. Второй модуль посвящен анализу и обработке сырых данных и прогнозированию событий на их основе: критичное изменение ключевых финансовых и продуктовых метрик, косты и точки безубыточности, волатильность спроса. Заключительный блок включает в себя лекции по визуализации данных, оптимизации воронки продаж и улучшению клиентского опыта.
Старт курса: 24 августа
Рынок и цели бизнеса меняются сегодня очень быстро. Еще недавно компании искали специалистов, которые владеют узким стеком навыков, являются экспертами в своем профиле и готовы расти вертикально. Но сейчас бизнес все больше смотрит в сторону T-shaped специалистов, которые знают не только свою сферу, но и разбираются в смежных инструментах и позициях. Таким людям проще расти не только вертикально, но и горизонтально, они могут принимать комплексные решения и являются универсальными сотрудниками, которые могут брать ответственность за проект на всех его стадиях.
Такой тренд наблюдается сейчас по всем сферам деятельности, но в маркетинге он трансформировался в запрос компаний на маркетологов-аналитиков. Маркетолог сегодня должен не только разбираться в своем узком канале или хорошо писать тексты, но также уметь работать с данными, анализировать их и на основе выводов принимать решения. Именно данные доказывают, что решение, предложенное специалистом, будет полезно бизнесу.
Позиция маркетолога-аналитика начала активно появляться в компаниях около двух лет назад, а в период кризиса на рынке и последствий пандемии спрос на них вырос в разы. Сегодня средняя зарплата специалиста с опытом работы около года составит 100 тыс. рублей, а data-маркетолог на ведущей позиции может получать от 230 тыс. рублей. В Нетологии курс по профессии маркетолога-аналитика появился как раз два года назад, когда спрос начал расти. Он направлен на начинающих маркетологов или специалистов из традиционных направлений маркетинга, которые хотят больше узнать об аналитике и научиться ее применять в работе. На курс приходят учиться уже действующие SMM-специалисты, интернет-маркетологи, product-менеджеры и аналитики в возрасте, которым интересно освоить профиль на стыке двух профессий. Возраст студентов очень разный, на курс приходят учиться специалисты в 20 лет, и уже опытные менеджеры в 45.
Иногда специалисты, которые уже обладают большим опытом работы в маркетинге, приходят изучать на курсах какие-то инструменты точечно. Например, они понимают, какие программы и языки им нужно изучить, чтобы получить повышение или быть более компетентным на проекте. Но они не готовы изучать профессию с нуля на длинных программах от полугода. Тогда они выбирают короткие курсы, например, по SQL или языку Python, которые позволяют за короткий срок разобраться в инструменте и тут же начать его применять. Среди таких навыковых курсов также можно выделить программы по аналитике BI, Tableau, Power BI, мобильной аналитике и веб-аналитике. Очень часто на них приходят учиться именно маркетологи.
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.