Сквозная аналитика 2.0: как превратить данные в реальную прибыль

Компании собирают огромное количество информации о пользователях: телефоны, email-адреса, данные из CRM, сведения о поведении на сайте. Но часто у бизнеса нет понимания, что можно делать с этой информацией. Данные, которые могли бы стать инструментом роста, превращаются в «сундук с золотом», на котором сидят и ничего с этим золотом не делают.

Еще одна проблема — разрыв между действиями и результатами. Если компания все же запускает рекламу, но по итогу не может отследить, какие сегменты привели заявки, сколько стоил клиент из каждого канала, то она не сможет масштабироваться. Ведь непонятно, какой канал сработал и стоит ли повторить этот опыт, или какой канал исключить, потому что он оказался неэффективным.

В статье расскажем о полном цикле работы с данными, как превратить данные из «мертвого груза» в инструмент для принятия решений и как сквозная аналитика помогает бизнесу расти и увеличивать прибыль.

Чтобы превратить «сундук с золотом» в реальную ценность, компаниям нужен полный цикл работы с данными. И это не просто сбор информации, а системный подход, в котором каждый шаг дополняет предыдущий. Если какой-то из них пропустить — бизнес не будет расти.

Цикл состоит из четырех ключевых этапов:

Сбор первичной информации. Компании получают данные из разных источников — с сайта, форм обратной связи, из мобильного приложения или из CRM.

Обогащение и структурирование. Это процесс, при котором разрозненные данные, например, email+телефон, превращаются в полноценный профиль пользователя. Чтобы информация стала полезной для маркетинга, ее дополняют данными об интересах и поведении пользователей.

Использование обогащенных данных для персонализированной коммуникации. Это может быть сегментация аудитории, создание look-alike сегментов или запуск ретаргетинговых кампаний.

Анализ эффективности. Он позволяет увидеть реальную картину: стоимость лида, вклад каждого канала, окупаемость инвестиций.

Но сухие цифры сами по себе не дают роста. Ключевым элементом цикла становится обогащение и использование обогащенных данных. При этом формируется не просто база контактов, а живые аудитории, которым можно показывать релевантные предложения.

Представьте: бренд женской одежды видит, что его аудитория переключилась с зарубежных отпусков на поездки по России. Это идеальный момент, чтобы заранее показать новую коллекцию и помочь клиентам собрать стильные образы для путешествий.

Или продавец спорттоваров узнает, что клиент, который любит хайкинг, изучает маршруты для более длительного путешествия. Значит, можно предлагать подходящие товары — например, удобный рюкзак или палатку.

Но где взять данные для обогащения?

Для этого компании обращаются к надежным дата-провайдерам. При выборе обращайте внимание на ключевые критерии:

Один из таких провайдеров — платформа AiData. Это DMP (Data Management Platform) система, которая хранит, структурирует, сегментирует данные всех типов, а также обогащает и расширяет собственные аудиторные сегменты.

У компании более 10 лет опыта, и она предлагает обширную базу аудиторных сегментов, для сбора которых AiData использует классическую и современную GPT-модель для анализа поведения пользователей. Точность готовых аудиторий достигает 95% — это позволяет показывать рекламу не случайным людям, а тем, кто действительно готов к покупке.

Обогащенные данные — это мощный инструмент для персонализации, но это только часть картины. Чтобы увидеть, как каждое взаимодействие с клиентом влияет на итоговый результат, необходимо собрать все данные из разных источников в единую систему.

Здесь на помощь приходит сквозная аналитика.

Даже самая красивая реклама бессмысленна, если вы не знаете, сколько денег она принесла. Сквозная аналитика помогает ответить на ключевые вопросы: из какого сегмента пришел покупатель, сколько стоил клиент из этого канала, какой путь он прошел и что окупилось, а что нет.

Сквозная аналитика — это система принятия решений, которая помогает бизнесу управлять маркетингом. Она связывает воедино все процессы — от сбора данных до их применения и анализа и позволяет отследить реальный вклад каждого канала в итоговую прибыль.

Когда компания решает внедрить сквозную аналитику, она может создать собственное решение (in-house) или использовать готовую платформу («коробка», «коробочное решение»). Оба подхода — in-house и готовые решения — имеют свои особенности, и выбор зависит от целей, ресурсов и бизнес-модели компании.

Каждая компания, каждый маркетолог должны четко понимать, зачем нужны данные. Это не только автоматизация и отслеживание лидов. По-настоящему полезными данные становятся только тогда, когда помогают принимать решения и, самое главное, когда они собраны в единую систему сквозной аналитики.

Остается главный вопрос: как встроить сквозную аналитику в процессы именно вашей компании — с учетом каналов, ресурсов и бизнес-модели?

Запросите полную запись вебинара и получите доступ к подробному разбору, на котором спикеры:

Материал создан на основе вебинара «Сквозная аналитика 2.0: как связать данные, пользователей и прибыль».

Спикеры:

Анастасия Романова, Chief Business Development Officer AiData.me

Евгения Игнатенко, Коммерческий директор TrackAd