Добрый день. Ищу адекватный ответ от практиков.
Что из курсов школьной и высшей математики используют в работе интернет-маркетологи? Что точно должен знать такой специалист? Помогут ли отличные знания матанализа в работе?
Спасибо.
Отвечает Алексей Куличевский, международный маркетинговый аналитик Gett
Привет.
Математика — это инструмент. От того, на каком уровне вы её знаете, зависит потолок ваших возможностей. Некоторым хватает школьной арифметики. Большинству — базовой статистики. Звезды рынка используют и статистику, и математический анализ, и код еще сами пишут.
Давайте разберем на примере: вы управляете контекстной рекламой в интернет-магазине автозапчастей. Ваше полезное действие — привлекать, удерживать и возвращать клиентов в бизнес. У вас есть бюджет — 100 тысяч рублей в месяц.
На базовом уровне вам достаточно подобрать список ключевых слов, вроде «автозапчасти купить недорого», написать несколько объявлений, запустить их, и раз в месяц сдавать руководству отчет «мы потратили столько-то, заработали столько-то». Это сможет сделать любой троечник. Но и цена вам будет «на троечку».
Через некоторое время вы начинаете задумываться об эффективности. Вам интересно, какие объявления работают лучше других, как максимизировать количество заказов при заданном бюджете. Вам нужно уметь правильно спланировать эксперимент, проанализировать и интерпретировать его результаты. Вы составляете список ключевых слов, пишете 50 объявлений. Чтобы узнать, какое из них более эффективно, вы проводите A/A и A/B-тесты, оцениваете статистическую значимость результата с помощью доверительных интервалов и контрольной группы.
Поднимаемся еще на уровень выше. Вы замечаете, что если вы станете платить больше за каждый переход на сайт, то получите больше клиентов, но с каждого клиента заработаете меньше, так как снизится маржинальность. Вы задумываетесь о том, как найти оптимальную стоимость перехода. Собираете данные, строите график зависимости количества переходов и прибыли от стоимость клика. Находите оптимальное значение и оптимизируете бюджет еще раз. Решать такие задачи удобно с помощью производных.
В какой-то момент вы понимаете, что управлять рекламой вручную — моветон, и решаете создать систему автоматизации с собственным алгоритмом оптимизации портфолио, учитывающую состояние рынка и действия конкурентов. Закладываете в основу продукта теорию игр, нейронные сети и прочую бигдату. Через 10 лет продаете получившийся продукт Google за миллиард долларов, строите космический корабль и отправляетесь колонизировать Марс. Ну или просто отдыхаете на новенькой 200-метровой яхте где-нибудь на Карибах.
Маркетолог никому не «должен» ничего знать. Ваши знания — ваш потолок.
Я люблю матан
Правильно писать «маман»
с маман совсем другого уровня чувства :)
Математика, безусловно, важна. Но 90% задач не требуют знаний высшей математики.
Маркетологу, (маркетологи сейчас всё чаще берут на себя функции аналитика, точнее, маркетолог и аналитик скоро станут одной позицией, на мой взгляд) важно понимание базы математического анализа (10-11 кл + 1-2 курс), линейной алгебры (как строить/читать графики), теории вероятностей и математической статистики (на уровне хорошего студента 3-4 курса не математического вуза), основ теории временных рядов (чтобы делать верные прогнозы) и теории графов (чтобы правильно интерпретировать связи между объектами исследования).
Но кроме мат.аппарата важна эконометрика, базовое понимание корп.финансов и такие инструменты как python, R и уметь интегрироваться с разными API (google analytics, VK, CRM и проч.)
То есть, это тоже "математика" или "логика". Умение отличать OR от XOR и прочие вещи, которые вроде как базовые, но порой вызывающие ступор.
Владение и понимание вышеприведенных дисциплин, наложенное на реальные бизнес-задачи гарантируют успех в большинстве задач.
ты так сложно всё написал, что школьники посмотрят на твой коммент и подумают "а ну этот диджитал в опу"
Прям таки вижу эту вакансию на Хэдхантере, где в условиях оплаты: от 30 тысяч рублей в месяц. ))
Хах. Да. За 50 тыщ в мес
Сейчас новый тренд Маркетолог-Аналитик, и повальные жалобы что найти хорошего специалиста в этом отношении очень сложно. Маркетолог-аналитик должен уметь анализировать большие объемы данных, будь то данные от посещаемости сайта, до прочих данных потребителей, с развитием IoT и вообще куда больший завал. Подразумевается что такой специалист должен хорошо владеть статистическими навыками, что подразумевает знание математики. Ключевой особенностью, почему просто взять и посадить на этот анализ математика - это отсутствие креативности и виденья того как воспользоваться анализом для продвижения товара или создания УТП (уникального торгового предложения).
Реально же специалистов на рынке очень мало, до этого периода попытки создания разного рода платформ - которые строят красивые графики на основе данных для тех маркетологов, которые не сильны в анализе - по сути оказываются провальными, потому что интерпретация этих графиков или не правильна порой, или просто не отражает каких-то ключевых особенностей, способных сделать неожиданный прорыв в маркетинге, поэтому многие зарубежные фирмы ориентированы на найм именно маркетологов со статистическими знаниями, поэтому отвечая на вопрос, я бы скорей уточнил что было бы правильней изучать статистику, ну а высшая математика уже там приложится.
Я маркетолог, закончивший МИФИ. С теми кто удивляется подобному симбиозу мне не по пути, а вот кто проявляет интерес с теми прибывает конверсия и куча заказов. Так что математика будет скорее плюсом
Привет мифи. Так что там я учил? Матан,урматы,тфкп,диффуры,...блин математики высшей вроде не было :laughing:
Лучше бизнес бы учились строить, а не алмазных маркетологов искать.
Сейчас владельцы автомастерской в Твери прочитают всё что тут написано и начнут искать маркетолога со знанием диффур, матстата, теории графов и Ruby/Python для продвижения своего бизнеса.
Высшая математика нужна там, где требуется работать с огромных количеством данных о запуске рекламы и дальнейших действиях пользователей. Условные владельцы автомастерской в Твери крайне редко добиваются статистически значимого эксперимента относительно одной рекламной компании.
Для крупного продукта, уже осваюващего разные каналы масштабирования нужно делать в 50 раз больше экспериментов и анализировать результаты.
Что вы понимаете под высшей математикой это вопрос. Но статистика, базовые знания в области нейросетей и машинного обучения будут необходимы.
Так что года через два маркетинг станет полностью про данные, а не про картинки и тексты.
Послушайте, что говорит Сербрант, например.
Бывает и такое...
Лично для меня в маркетологе-аналитике куда ценнее знание html, sql и базового программинга, плюс общий кругозор по е-коммерсу, чем знание лимитов, интегралов и прочего. Потому что современные инструменты все же позволяют достаточно глубоко копать без знания ВМ. Намного важнее понимание, куда копать и умение интерпретировать результаты. ВМ для этого не нужна. Арифметика примененная в правильном месте даст вам куда больше и быстрее.