Все статьиМетрики, отчеты, Big Data
ВЫБРАТЬ КАТЕГОРИЮ

Как данные и аналитика меняют облик современного бизнеса?

Как данные и аналитика меняют облик современного бизнеса?

Ключевой проблемой многих современных компаний является то, что они не могут совершить переход к принятию data-driven бизнес-решений. Чтобы вы получили лучшее представление о сложностях, с которыми фирмы сталкиваются в ходе таких перемен, ниже своим мнением на этот счет с вами поделится Уэс Николс (Wes Nichols), бывший исполнительный директор MarketShare и старший стратег в Neustar, Inc.

Кимберли Уитлер (Kimberly Whitler, интервьюер): Как бы вы описали изменения в области данных и аналитики, которые оказывают решающее влияние на современные компании?

Уэс Николс: Самый большой сдвиг заключается в том, что за последние 10 лет данные превратились из вспомогательного актива в обязательный инструмент развития бизнеса. Компании начали использовать данные и аналитику очень давно, но как правило, эти ресурсы не служили основой для их стратегий. Сейчас же все обстоит с точностью до наоборот. Фирмы, которые не станут задействовать данные для принятия лучших решений и более эффективного вовлечения клиентов, потеряют свои доли рынка в пользу тех, кто это сделает.

Меня удивляет то, что эти перемены происходят намного быстрее, чем я рассчитывал. Сегодня к Интернету подключено больше устройств, чем потребителей; мы явно живем в мире взаимосвязанных людей, мест и вещей, и директора по маркетингу (CMO) должны использовать это для повышения дохода своих компаний.

Кимберли Уитлер: Как этот сдвиг влияет на работу компаний?

Уэс Николс: Теперь у компаний есть больше возможностей для принятия data-driven решений. Это зависит от множества факторов:

  • вычислительная мощность дешевеет;
  • аналитика становится более продвинутой и быстрой;
  • увеличилось количество данных, с которых можно извлекать инсайты;
  • у нас есть лучшие математические модели, что позволяет оперировать более качественными идеями;
  • хранение данных теперь обходится дешевле.

Все это влияет на фирмы следующим образом:

  • меняется распределение функциональной власти (директора по маркетингу, которые чаще всего имеют дело с данными и генерируют идеи, играют более важную роль);
  • отделы, которые ранее взаимодействовали крайне редко, должны регулярно сотрудничать (IT, финансовый и маркетинговый отделы);
  • характер инвестиций меняется по мере того, как компания все больше полагается на данные, аналитику и безопасность.

Этот фундаментальный сдвиг меняет наш подход к принятию решений — дискуссии и выводы исполнительной команды в рамках конкретного собрания могут напрямую зависеть от качества и типа рассматриваемых ею отчетов.

Кимберли Уитлер: Кто лидирует в плане эффективного использования данных и аналитики?

Уэс Николс: Любопытно, что на ум мне приходят не самые типичные компании. Исторические лидеры в сфере аналитики, включая производителей товаров повседневного спроса (CPG) и eCommerce-сегмент, остались позади, тогда как к наиболее продвинутым отраслям относятся розничная торговля, автомобилестроение и банковское дело.

Отчасти проблема CPG-компаний сводится к тому, что они все еще полагаются на традиционные методы проведения исследований, и это смешивается с более современными и сложными видами анализа, которые несут предиктивный характер. Эти два направления существенно отличаются, и некоторые начинают это осознавать. Другая часть проблемы заключается в том, что CPG-компании на протяжении многих лет были лидерами в создании, сборе и анализе первичных данных.

В розничной торговле, банковском деле и автомобилестроении предприятия уже свыклись с использованием real-time данных, поэтому им было намного проще адаптироваться к более современным аналитическим решениям.

Кимберли Уитлер: Вы говорите, что исследования — это не то же самое, что аналитика. Вы могли бы объяснить почему?

Уэс Николс: Важно отметить, что сейчас исследования и аналитика отличаются друг от друга как никогда ранее. Аналитика — это более детальные прогнозирующие real-time данные, которые должны направлять процесс принятия решений в нужное русло. Исследования, в свою очередь, дают нам информацию, которая чаще всего подытоживает произошедшие события. Иногда эти методы комбинируют, и я часто вижу, как это делают CPG-компании.

К примеру, с помощью традиционной маркетинговой аналитики вы можете определить, как ТВ-реклама бренда А сработала по сравнению с рекламным роликом бренда Б. А вот предиктивная аналитика может помочь вам ответить на такие вопросы: Если бы у меня был дополнительный $1 000 000, его нужно было бы вкладывать в создание бренда, обучение или клиентский опыт? Сколько денег мы должны вкладывать в цифровую рекламу для повышения розничных продаж? На подобные стратегические вопросы нельзя ответить за счет обыкновенных исследовательских моделей.

Кимберли Уитлер: Как этот сдвиг влияет на компании?

Уэс Николс: Компании склоняются к data-driven решениям и использованию предиктивной аналитики по мере того, как они вкладывают все больше ресурсов в продажи и маркетинг на digital-платформах, включая мобильную, социальную и сетевую коммерцию. Этот переход резко увеличил качество и объем данных, что повысило точность нашего трекинга, замеров и расчетов. Он также влияет на то, как компании распределяют свой маркетинговый бюджет, поскольку теперь у них есть возможность планировать и покупать медиа программным путем. В целом это позволяет маркетологам планировать, решать, действовать и оптимизировать точнее и быстрее. Это значит, что они могут эффективнее корректировать свои расходы «на лету».

Кимберли Уитлер: Столкнутся ли CMO с серьезными сложностями, которые помешают им эффективно распоряжаться данными и аналитикой в будущем?

Уэс Николс: Да, их ожидает несколько проблем:

  • непонимание со стороны исполнительного директора;
  • нехватка талантливых маркетологов;
  • трудности подбора талантливых аналитиков;
  • неэффективные системы/сбор данных и т. д.

На самой большой проблеме, которая настигает одну компанию за другой, я бы хотел остановиться поподробнее. Дело в том, что многочисленные B2B-поставщики заваливают компании предложениями о покупке необычных, чуть ли не волшебных инструментов, но к сожалению, такие фирмы плохо осведомлены о потребностях директоров по маркетингу.

Загвоздка состоит в том, что чаще всего CMO (как и члены их команд) не обладают познаниями, необходимыми для проверки подобных B2B-компаний. В конечном счете это выливается в оплату сервисов, которые не оправдывают их ожиданий. Во избежание такой участи CMO должны позаботиться о том, чтобы в их отделе всегда был технический специалист, который способен отличить плохой инструмент от качественной технологии.

Кимберли Уитлер: Чем это обернется для маркетинга в долгосрочной перспективе?

Уэс Николс: В будущем у компаний не будет потребности во многих маркетологах на стороне клиента или агентства, так как все больше действий будут выполняться автоматически (а не вручную). Это также значит, что экономические стимулы компаний будут меняться по мере того, как последние начнут отходить от типичных измерительных систем к тем, которые позволяют анализировать маркетинговую активность в более связном виде. Помимо этого, фирмы откажутся от исторически популярной структуры (маркетинг, продажи, финансы и т. д.) и сосредоточатся на структуре совершенства, где все процессы, решения и стратегии будут основываться на данных и подробной аналитике.

Кимберли Уитлер: Как это отразится на маркетологах? Что они могут сделать?

Уэс Николс: Структура маркетинга должна отражать набор навыков CMO. Директорам по маркетингу нужно будет компенсировать свои недостатки за счет формирования соответствующей структуры, найма опытных сотрудников и грамотной организации. Некоторые компании могут решать проблему аналитической квалификации CMO, передавая его функции финансовому директору (CFO). Такой подход имеет место быть, если CMO не желает обучаться или он просто недостаточно компетентен.

С точки зрения самих CMO это значит, что они должны либо обладать нужными навыками, либо развивать их, либо нанимать талантливых помощников. Если они этого не сделают, функцию аналитики следует передать другому руководителю высшего звена, который сможет с ней справиться.

Исходя из всего вышесказанного, на данный момент главная задача CMO заключается в создании эффективной команды. Многие маркетологи до сих этого не сделали и продолжают сталкиваться с проблемами при планировании бюджета, атрибуции и измерении каких-либо метрик. Современные компании располагают огромными массивами данных, и именно маркетинг помогает им использовать эту информацию для получения дополнительного дохода. Речь идет не просто о ведении кампаний или креативных разработках — сегодня эффективные маркетологи должны уметь работать с большими наборами данных, аналитическими платформами и интеграциями.

Кимберли Уитлер: Как директора по маркетингу должны организовать работу своего отдела для более продуктивного использования аналитики?

Уэс Николс: У большинства CMO уже есть консультант по аналитике или целая команда, однако эти люди в основном сосредоточены на анализе CRM-данных и текущей активности клиентов. Это важно, но существует также и другая сторона аналитики — она отвечает за планирование бюджета, оптимизацию и распределение ресурсов.

Сегодня некоторые компании доверяют исследования, аналитику, измерения и планирование бюджета одному сотруднику, но в большинстве случаев этот человек не обладает необходимой компетенцией в каждой из отраслей. Это порождает множество проблем. Опять же, такое часто происходит на рынке потребительских товаров, где понятия исследований и аналитики немного искажены. Вот почему время от времени мы видим, как эксперты в сфере потребительских исследований вынуждены заниматься атрибутивным моделированием, в котором они смыслят намного меньше.

Делайте бизнес на основе данных!

По материалам: forbes.com, Изображение: ninetyonepercent

30 август 2017

Увеличим доход вашего бизнеса
с помощью внедрения и сопровождения поведенческой бизнес–аналитики

  • На базе платформы Kissmetrics
  • Личный Data-аналитик на аутсорсе
  • Внедрение и настройка Data Driven Marketing технологии
  • Интерпретация данных для принятия управленческих решений