- Нужно преодолевать большое количество недоверия. Сложнее всего реанимировать идеи, отправленные в мусорное ведро псевдоэкспертами. Так, специалист по финансам, не сумевший посчитать часть данных, будет убеждать владельца (ЛПР), что эти данные посчитать невозможно. Например, конверсию отдела продаж, которая зависит от многих факторов. Спойлер — примерно посчитать можно все. Данные будут не точными, но достаточными для принятия решений. Методики таких расчетов базируются на анализе спроса, сезонности, исключении аномалий и сравнении данных компании с массивом данных других компаний, которые есть в вашем опыте, если вы работаете в сфере давно. Сквозная аналитика позволит быстро подтвердить данные, привести их к большей точности, скорректировать расчеты.
Спасибо за подробную статью.
Насколько реально полезна сквозная аналитика на сложном b2b-рынке где, очевидно, все конверсии ассоциированные? Какие решения она помогала принимать?
Учет первичных и повторных заявок, оценка эффективности каналов участвовавших в их инициации. Просмотр истории клиента от первого касания до совершения целевого действия в первичных заявках и построение cjm по ним. Передача конверсий из СРМ для настройки платной рекламы, отслеживание времени нахождения сделок в этапах воронки - то есть полный путь клиента от первого клика до успешного закрытия сделки c пониманием конверсионности каждого этапа...
А, если чуть расширить понятие сквозной аналитки, и подтягивать данные из других финансовых систем, хотя бы операционные расходы (не хотелось использовать это слово, но, скажем так, построить хотя бы простейшую bi-систему), то можно получать данные о маржинальности, выполнении планов, расчеты себестоимости проектов перед запуском и т.д., практически, онлайн:).
Примеры решений:
1. Решение об изменении системы квалификации лидов - удалось выявить признаки, характеризующие клиентов с большей долей вероятности, попадающих в отказ.
2. Отслеживание активности клиентов на этапе отложенного спроса.
3. Тематики, интересные пользователям, например, мы видели, что рассылка со скидкой вызвала меньше интереса, чем рассылка о возможности планирования сроков производства, (чтобы клиент не попал на периоды повышенной загрузки производственных мощностей завода) - при этом, благодаря сквозной аналитике, мы видели, как после долгого периода паузы, посещения сайта были инициированы именно почтовой рассылкой, несмотря на то, что обращение произошло в итоге с контекстной рекламы.
и т.д., и т.п.))
Некоторые клиенты посещают сайты более 100 раз за несколько месяцев, из разных каналов, прежде чем сделают первую заявку или звонок. И с ними тоже можно работать ;)
Спасибо за статью, было интересно прочитать. Очень структурированная подача информации.
Очень интересная статья. Было полезно прочитать.
Спасибо за статью! Жду продолжения!