С 2000-х годов все больше маркетологов говорят про data-driven подход. В агентстве Artellect мы тоже часто его проповедуем. Если просто, то это подход, при котором решения принимаются на основе собранных данных. Благо в арсенале маркетолога огромное количество инструментов для этого: от классических исследований рынка до сервисов сквозной и веб-аналитики, CRM, BI систем и т.д.
И вроде бы все правильно и хорошо, но тут кроется несколько важных нюансов, способных привести к незапланированным результатам.
1. Данные - это повод задать правильные вопросы, а не получить исчерпывающие ответы.
Часто акцент смещается на сами данные, а не на их правильную интерпретацию. Люди, принимающие решения в бизнесе, становятся излишне привержены данным и часто воспринимают их слишком узко, в отрыве от широкого бизнес-контекста. И, как следствие, за деревьями становится не видно леса. Многостраничные отчеты с красивыми графиками отнимают время, но не слишком помогают в практических решениях. Тем более, если выводы сделаны неумело.
Кроме того, у специалистов данные могут использоваться как некий щит из отчетности, отменяющий ответственность за принятые субъективные решения.
2. Не все данные одинаково полезны.
Чрезмерная декомпозиция данных приводит к бесполезным с точки зрения бизнеса отчетам, в которых общую картину невозможно разглядеть. Одна из самых больших ошибок - фиксация данных, которые не имеют никакого значения.
Приведу пример отчета по контекстной рекламе прошлого подрядчика стоматологии, с которой сейчас работаем мы. Подобные отчеты и у штатных маркетологов компаний я видел неоднократно, особенно если знания интернет-маркетинга у руководителя оставляют желать лучшего.
Какие значимые для бизнеса выводы можно сделать из такого отчета? Никаких. Стоимость лида, количество и конверсия остаются за кадром, не говоря уже о таких показателях, как стоимость клиента и т.д.
Такой отчет некорректен даже для охватных кампаний, так как не отражает никаких микроконверсий. Часто люди субъективно подходят к тому, какими данными руководствоваться.
3. Статика - опасный враг.
Еще одна большая ошибка, совершаемая с участием данных, - думать что они постоянны. Будь то бизнес-план производства, стратегия развития интернет-магазина на 3 года или дорожная карта салона красоты на 6 месяцев. Любые данные, направленные в будущее, должны быть текучими, постоянно пересматриваться и подвергаться сомнению хотя бы потому, что меняется конкурентная среда и многие другие внешние факторы.
4. Данные в инновациях.
Это тема для отдельной статьи. Тут скажу лишь, что в любой инновационной деятельности к ретроспективным данным относиться следует с особой осторожностью. Интерпретация полученных результатов и нестандартность подходов в такой деятельности важна как нигде больше. Неважно, создаете ли вы новый продукт или модернизируете старый. Предлагаете ли вы другой способ оказания услуги или формируете спрос на новую. Подробно эта тема раскрыта, например, в “Стратегии голубого океана” Чана Кима и Рене Моборна.
В конце поделюсь с вами полезным принципом для проверки гипотез, который мы применяем у себя в агентстве. Для того, чтобы выводы были полезными, после того как гипотеза поставлена мы стараемся ее не подтвердить, а опровергнуть. И только после того, как опровергнуть полученными данными тестов ее не удалось, она считается верной. Это помогает избавиться от субъективного нарратива и работать более результативно.
Про "опровергать гипотезы" интересно
Здравствуйте. Спасибо за комментарий.