{"id":13650,"url":"\/distributions\/13650\/click?bit=1&hash=b4a44ea9299acb416ac92e110a87e80acc960de1a8f124e06d52ec1ea62c252a","title":"\u041a\u0430\u043a \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0434\u043e\u043c \u043a\u0430\u043a \u0432 Sims","buttonText":"","imageUuid":"","isPaidAndBannersEnabled":false}
Alexey Laptev

Кейс. Роботизированная (no-people) сквозная аналитика

Всем привет! Я Лаптев Алексей, основатель и главный разработчик сервиса сквозной аналитики и коллтрекинга Utmstat. Сегодня расскажу про следующий виток развития аналитики — ее роботизация.

Проблема на рынке

Сейчас бум аналитики, хоть он и идет уже на спад.

Основная проблема во всей этой аналитике в том, что с одной стороны идет постоянное усложнение процесса — вводится десятки метрик, рисуются персональные дашброды, а с другой — этими дашбордами многие в итоге не пользуются или не получают ожидаемого роста бизнеса.

Причин тут несколько:

  1. Праздный интерес. Когда нет понимания в чем ценность аналитики, но ее подключают чтобы как у всех. Обычно это владельцы бизнеса далекие от диджитала, но таких мало.
  2. Сложно. Дашборд сквозной аналитики все больше похож на панель управления боингом. К сожалению без этого никак, действительно много нюансов если начать разбираться, но далеко не все готовы это сделать — только единицы продвинутых аналитиков.
  3. Нет мотивации. На мой взгляд, отсутствие мотивации вытекает из предыдущего пункта — когда сложно и не понимаешь что делать со всеми цифрами и на какие KPI равняться.
  4. Не так уж и нужно. Для бизнеса аналитика это важная, но обычно это одна из сотни рутиных задач и глубоко погружаться в то, что не даст быстрых продаж — некогда или нет ресурсов.

Именно по этим основным причинам захлебывается внедрение сквозной аналитики на базе любого сервиса.

Решение

С точки зрения владельца бизнеса, от аналитики нужны инсайты или хотя бы список задач, что нужно сделать для роста бизнеса, а не красивые дашборды и постоянная техническая возня с данными.

Поэтому решение простое — давать конечные инсайты, а не дашборды.

И желательно в понятной форме и в одном окне.

Примерно вот так.

Как мы это сделали

  1. Собрали все маркетинговые данные в одном месте, для этого всего лишь пришлось написать свой сервис сквозной аналитики.
  2. Сегментировали потребности клиентов: продуктовая аналитика, маркетинговая аналитика, технический аудит.
  3. По каждому сегменту составили дерево типовых задач/решений и завернули все в сложный алгоритм, который с точки зрения маркетинга можно назвать ИИ!

А теперь примеры:

Аудит бизнес-метрик для владельца бизнеса

Типовой дашборд — динамика трафика, заявок, продаж, но что дальше?

Дальше уже обычно надо думать какая логика в этих цифрах, но мы отдали данный процесс нашему алгоритму и теперь клиент сразу получает готовые выводы:

Пример советов:

  1. Трафик уменьшился? Вопрос к отделу маркетинга
  2. Количество заявок уменьшилось? Вопрос к отделу маркетинга
  3. Заявки растут, а продажи падают? Вопрос к отделу продаж.
  4. Все растет? Текущая стратегия работает — можно ее масштабировать.

В итоге с владелец бизнеса получает не ворох цифр, а конкретные выводы в каком направлении двигаться для роста выручки.

Аудит рекламных кампаний для маркетолога

Типовая проблема

Кампания крутиться в явный минус месяцами, а маркетолог ничего не делает. Ну потому что расходы для бизнеса не заметны, хоть и значительны в рамках РК + зарплата платиться, зачем себя перетруждать?

Решение

Берем все кампании с расходами и автоматически смотрим сколько там трафика, расходов и выручки. Пишем текстом что конкретно делать с кампанией и какие там проблемы.

Пример советов:

  1. Реклама потратила 30000 руб, 0 заявок, но до сих пор работает? Надо или разбираться что не так или выключать.
  2. Реклама на грани окупаемости, но заявки есть? Надо детальней ее проработать и скорее всего получиться вывести в плюс.
  3. Реклама явно в плюсе? Надо добавить бюджета.

При таком подходе даже владельцу бизнеса будет легко понять с каким успехом тратиться его рекламный бюджет, а для подрядчиков по маркетингу вводиться единый стандарт качества.

Подрядчик теперь должен укладываться в KPI заданный сервисом, а не на свое усмотрение. Так снимается зависимость от неравномерной экспертизы и человеческого фактора.

Аудит технических настроек для аналитика

Еще одной проблемой сквозной аналитик является низкая техническая экспертиза:

  1. Нет понимания как работает коллтрекинг
  2. Как работает трекинг заявок и что такое client id
  3. Почему важна разметка
  4. Почему отваливаются коннекторы
  5. Почему важно сначала набрать данные, а потом анализировать

Таких нюансов около 100 и сходу, без четкого чек-листа очень сложно построить сквозную аналитику, особенно новичкам и тем кто вошел в айти недавно.

Решение?

Зашить все проверки в алгоритм и давать конкретный список технических проблем, вместо необходимости думать и искать их самостоятельно.

Примерно вот так:

Пример советов:

  1. Нет разметки трафика для сведения данных? Покажем с точностью до клика где проблемы.
  2. Не хватает номеров для коллтрекинга? Скажем об этом и покажем сколько надо.
  3. Только 20% заявок имеют рекламный источник, но аналитик что-то анализирует? Будем постоянно напоминать о проблеме пока она не решиться.

Такой подход сводит всю техническую настройку с неизвестным количеством проблем к одной простой задаче — сделать чтобы замечаний стало 0.

Согласитесь, что такая постановка задачи сильно проще, чем сплести клубок коннекторов самостоятельно.

Так просто?

Да, сам процесс аналитики и поиска инсайтов на основе готовых данных — это довольно простое дерево решений, которое легко завернуть в алгоритм.

Основная сложность в подготовке данных для этого алгоритма.

Процесс настолько сложный, что приходиться писать свои сервисы, потому что вытащить данные из метрики/аналитикса и что-то показать в PowerBI недостаточно.

Но эта задача решена!

Готовый набор данных + автоматический аудит = высокая вероятность быстро и дешево подключить в бизнесу аналитику.

Вывод

На мой взгляд, следующим этапом развития сквозной аналитики должно стать автоматическое принятие решений на основе данных и некоторая замена веб-аналитиков алгоритмами.

Потому-что:

  1. Сбор данных и разработка типовых дашбордов более-менее завершена во многих сервисах (а это самый сложный этап).
  2. Бизнесу нужны не дашборды, а выводы.
  3. Получение выводов по готовым данным процесс автоматизируемый.
0
8 комментариев
Написать комментарий...
Miklushov Nikita

Поделюсь проблемой, с которой я сталкиваюсь при работе с аналитикой.
Вот всё сделал по-красоте, выстроилась «сквозная аналитика» в бизнес процессах.
Видишь, к примеру, упала конверсия на сайте. И начинаешь копать почему это произошло. Проверяешь стандартные метрики: работоспособность сайта, каналы рекламы, цены конкурентов в контекстной выдаче. Вроде все в порядке.
А если подумать, то есть ещё 100 факторов (сейчас больше дождливых дней или открылся ещё один конкурент, который перехватывает клиентов в таргете, или кто-то демпенгует на рынке, или проскочила крупная новость на RBK, или кто-то в закрытом чат канале сказал про нас - мы мудаки, или кто-то запустил ботовый трафик по рекламе, или на это повлияло падение отложенного спроса, или просто флуктационная ситуация, или на части мобильных устройств поехала верстка и прочее, прочее, прочее), которые на это могут повлиять, а ты на некоторые эти факторы - нет. И понимаешь, а черт его знает, что именно сыграло роль в этом падение, а из-за этого не знаешь, как вернуть показатель на хороший уровень. Попадаешь в analysis paralysis (аналитический паралич).

Ответить
Развернуть ветку
Alexey Laptev
Автор

Есть такое

Тут нужно смириться и перейти к тесту следующей гипотезы.

Тратить ресурсы на супер аналитику в большинстве случаев нет смысла. Если оно сразу не поехало, при условии что основные моменты сделаны грамотно, то и дальше не поедет.

А статья про то, как контролировать качество основных моментов, чтобы снизить риск неудачи из-за безграмотности подрядчиков и оставить только риск с востребованностью продукта.

Ответить
Развернуть ветку
Miklushov Nikita

У Авинаш Кошик'а в книге Веб.Аналитика была интересная мысль: если ваш бюджет на рекламу и отдел маркетинга меньше 100k$ то глубоко заниматься аналитикой - бесполезно. Правда это для забугорного рынка.
На нашем рынке, если бюджет на рекламу меньше 300к, то просто воткнутой метрики с целями + выгрузки стандартных excel отчетов из CRM - более чем достаточно.

Ответить
Развернуть ветку
Alexey Laptev
Автор

Попробуйте воткнуть и сделать правильные вывод :)

Сервисы уровня utmstat, продают не аналитику как таковую, а целый набор услуг - разработка, "правильная настройка целей", контроль подрядчиков, выводы на основе данных.

Автоматизация целого отдела людей на зарплате.

Ответить
Развернуть ветку
Alexey Laptev
Автор

Ну и речь не идет про глубокую аналитику, а про то как настроить быстро базовую.

Ответить
Развернуть ветку
Дмитрий Красавцев

Тема интересная, но именно анализ данных и выводы нужно людям оставить.
Первое.
Я посмотрел выводы на примерах и они довольно слабые - "продажи упали - это плохо". Для полноценного анализа мало данных.
Второе - вопрос доверия. Возможно вы исследовали этот аспект и у вас есть данные. Мне мой опыт подсказывает, что люди мало верят выводам и прогнозам машин.
Мне кажется, что в тех случаях, когда есть мониторинг процессов, метрик и показателей и нет принятия конкретных решений, то нужно обратить внимание на мотивацию человека, кто на этот монитор смотрит, а так же понять его фактические полномочия для принятия этих решений и скрытые ограничения его деятельности.
Выводы ИИ не помогут это изменить.
Т.е. проблема не в том, что люди тупые и не могут сделать выводы.
У меня нет цели обесценить ваш сервис, просто мнение. Но попытка у вас хорошая.

Я, кстати, тоже занимаюсь анализом данных и для принятия решения, своим клиентам предоставляю отчеты, а не выводы из них.

Ответить
Развернуть ветку
Alexey Laptev
Автор

Все эти инструменты пилятся исходя из проблем рынке, а не на пустом месте.

Если бы широкая ца могла самостоятельно делать выводы - были бы только отчёты, но практика показывает, что самостоятельная работа вызывает трудности и нужны готовые выводы.

По поводу поверхностных выводов.

Задать направление движения - уже хорошо, это лучше полной неразберихи.

В любом случае у вас есть выбор в рамках сервиса - отчёты или выводы по ним.

Все это прекрасно работает, когда нет возможности нанять нормального аналитика за 100500 руб.

Ответить
Развернуть ветку
Дмитрий Красавцев

Пересмотрел отчеты и посетил ваш сайт.

Мне показалось или вы редактировали статью после выхода?

Я понял, что вы придумали решение - "подсказки по отклонениям". Инструмент хороший, но так же как и дашборды не влияет на то, будут люди после получения инфы что-то делать или нет. Возможно вы - как сервис, не видите этого.
Сейчас в китае бум систем, которые управляют людьми.
Я в одном проекте, в котором люди не хотят смотреть на дашборды и подсказки (как в вашем случае) начал применять следующую стратегию - загонять исполнителей в жесткие процессы и "бутылочные горлышки", не пройдя которые пользователь не может продвинуться и достичь личного результата:
Если есть отклонение, то ставится задача для исправления ситуации.

если у пользователя есть просроченные задачи по процессам, то система закрывает доступы к разделам и оставляет доступы только к просроченным задачам. Чтобы пользователь доделал необходимые задачи.

Если не сделаны обязательные действия, то вводятся ограничения, без которых не возможно достичь личного результата.

Планировали ввести модуль, когда система сама увольняет сотрудников при достижении порога убытков, но собственники так и не решились включить его. Хотя на дошбордах и в подсказках отражена величина убытков нанесенных сотрудником и собственники сами определили порог, после которого нужно увольнять.

Т.е. следующий шаг в вашем развитии - интеграция с системами управления и постановка задач в явном виде исходя из ваших подсказок. Но и в этом случае всё упрется в принятие решений, которые "неудобны" по какой-то иной причине.

Надеюсь, сейчас я понятно изложил свое понимание этого вопроса.

Ответить
Развернуть ветку
Читать все 8 комментариев
null