Data Driven

Что такое Data Driven подход

Подход Data Driven — это стратегия принятия решений на основе результатов анализа данных. То есть вместо опыта или субъективной оценки сотрудники используют достоверную фактическую информацию — это снижает риски, а также повышает точность прогнозов.

Но чтобы подход приносил пользу, компания должна владеть качественными данными, инструментами для их обработки и корпоративной культурой, которая поощряет использование данных в работе.

Data Driven подход неразрывно связан с двумя концепциями:

• Data Governance — набор процессов, политик, метрик, стандартов, создающих условия для эффективного управления данными в компании. Data Governance поддерживает качество, безопасность, согласованность и доступность информации. Концепция подразумевает определение ответственных за данные, установку правил их использования, контроль за соблюдением этих правил.
• Data Management — более широкое понятие, которое охватывает процессы сбора, хранения, обработки, анализа, использования информации. Data Management включает техническое обеспечение (БД, хранилища, инструменты для аналитики) и организационные процессы (контроль доступа к данным, поддержка их качества).

Комплексное внедрение этих концепций в работу компании помогает реализовать подход Data Driven.

Преимущества подхода

Data Driven подход улучшает финансовые показатели работы компании — это главный плюс. За счет чего это происходит:

• Снижение рисков. Решения, принятые на основе объективных данных, чаще бывают верными, чем интуитивные. Например, сотрудники могут разрабатывать продукт, четко понимая запрос клиентов, или полагаться на свои предположения. Вероятность успешности первого варианта выше, поскольку сотрудники могут неверно оценить потребности аудитории, и продукт не будет популярен.
• Оптимизация затрат. Data Driven подход помогает понять, какие вложения эффективны, а какие не приносят пользы. Например, если по окончании конкурса его цели (привлечение новых клиентов, повышение узнаваемости бренда) не были достигнуты, можно перенаправить ресурсы на другие маркетинговые активности.
• Предиктивная аналитика. Здесь компании используют прошлые и текущие данные для прогнозирования будущих трендов. Так предсказывают спрос на какие-либо продукты, поведение клиентов и другие события. К ним можно подготовиться, опередив конкурентов.
• Совершенствование продуктов, улучшение клиентского опыта. Анализ потребителей показывает, чего не хватает, а что избыточно в товаре или услуге компании. Например, иногда интернет-магазины создают десятки фильтров для поиска, но пользователям нужно всего пять — остальные лучше убрать. Также аналитика позволяет делать персональные предложения, что повышает удержание клиентов.

Принципы Data Driven подхода

Подход основан на нескольких принципах:

1. Непрерывность. Информация должна отвечать поставленным целям, собираться постоянно, из разных источников (например, сайт, соцсети, обратная связь клиентов).
2. Качество данных. Они должны быть полными, актуальными, достоверными, безошибочными. Сбор лучше проводить по общему правилу — только так информация будет служить основой для принятия решений.
3. Работа с гипотезами. Подход включает разработку предположений о причинах и последствиях каких-то явлений, а также о том, как можно повлиять на результат. Например, повышение лояльности клиентов можно связать с появлением подарков за покупку. Далее гипотезы подтверждаются или опровергаются.

Метрики для принятия решений

Конкретного набора показателей, который подойдет каждой компании, нет — метрики определяются сферой работы бизнеса, его задачами и доступными данными. Но один общий для всех принцип есть: лучше выбирать метрики, отражающие состояние и успешность компании (финансовые показатели, маркетинговые метрики и так далее). Например, SaaS-платформа может использовать такие параметры:

• MRR (Monthly Recurring Revenue). Это регулярный месячный доход от продажи подписок. Для SaaS-сервисов MRR — главная метрика положения компании: она отражает стабильность бизнеса, степень его развития.
• Churn Rate (отток клиентов). Это коэффициент клиентов, которые перестали оплачивать подписку за какой-то период. Churn rate влияет на MRR.
• CR (Conversion Rate). В SaaS-сервисах коэффициент конверсии отражает количество пользователей, оплативших подписку по окончании бесплатного периода. Величина показателя также влияет на доходы компании.
• RR (Retention Rate). Коэффициент удержания клиентов отражает долю тех, кто продолжает использовать платформу на протяжении определенного периода (квартала, года и т. д.). Это демонстрирует стабильность компании, что особенно важно для SaaS-сервисов, которые зарабатывают на подписках.
• ARPU (Average Revenue Per User). Метрика отражает средний доход от одного клиента. В SaaS-платформах ARPU увеличивают за счет дополнительных услуг.
• MAU (Monthly Active Users) или DAU (Daily Active Users). Это число уникальных пользователей, которые использовали платформу в течение месяца или дня. SaaS-сервисам метрика важна для прогнозирования оттока и определения реальной вовлеченности клиентов.

Можно заметить, что некоторые показатели связаны друг с другом, но главное, что все они влияют на MRR — ключевой показатель успешности SaaS-платформ. Список показателей помогает сотрудникам выявить причинно-следственные связи и проблемные области в компании, принять решение на основе этой информации, измерить его эффективность. Однако лучше не выбирать сразу много метрик — это рассеивает внимание и не дает сфокусироваться на главном.

Этапы внедрения

Чтобы внедрить Data Driven подход, не нужно сразу создавать всю инфраструктуру с нуля. Вначале достаточно применять подход в ограниченных областях, например внедрить веб-аналитику. Далее можно следовать алгоритму:

1. Определение цели. Здесь важно понять, что требуется узнать из данных, например почему клиенты не регистрируются на сайте, в какой момент уходят с него. Без четкой цели даже большие объемы качественных данных не принесут пользы.
2. Сбор и обработка информации. Все данные о поведении пользователей нужно собрать в одном месте, очистить, привести к единому формату — тогда с ними получится работать.
3. Аналитика. Здесь необходимо выявить закономерности, которые влияют на проблему.
4. Разработка гипотез. На основе результатов аналитики выдвигают предположения, например, о том, что страница регистрации долго загружается, а значит, стоит попробовать ускорить загрузку.

В более глобальном варианте внедрения подхода вначале дополнительно разрабатываются правила сбора, обработки и анализа данных. Также компании определяют метрики, добавляют системы автоматизации, работают над созданием культуры использования информации для принятия решений.

Примеры успешного применения

Подход Data Driven может принести пользу практически в любой сфере — приведем несколько примеров:

• Интернет-магазины (или маркетплейсы) внедряют концепцию, чтобы оптимизировать ассортимент и запасы, создать персональные рекомендации.
• Финансовые организации используют Data Driven подход для управления рисками, прогнозирования процентных ставок, разработки предложений для разных сегментов аудитории.
• На производствах подход помогает контролировать качество, оптимизировать объемы изготавливаемой продукции.
• Логистическим компаниям Data Driven подход нужен для определения оптимальных маршрутов, прогнозирования спроса на какие-либо перевозки.
• В маркетинге подход позволяет определить запросы, ценности клиентов, скорректировать рекламные кампании, адаптировать контент для своей аудитории.

Инструменты для реализации

Чтобы использовать подход Data Driven в компании, понадобится несколько типов сервисов:

• Системы хранения данных. Это CRM-системы, платформы бухгалтерского учета и другие программы. Но лучше, чтобы вся информация хранилась в одном месте, например в базе данных или облачном хранилище (адаптированном для анализа). Это упрощает доступ, создает единое представление всей информации, которой владеет компания. Стоит упомянуть и о ETL- и ELT-системах — инструментах для извлечения данных из источников, их преобразования, загрузки в хранилище.
• Системы анализа данных. Это BI-системы для визуализации и создания дашбордов, платформы для веб-аналитики, работы аналитиков с библиотеками языков программирования (например, Pandas в Python). Есть платформы, объединяющие инструменты для машинного обучения, функции хранения, обработки, анализа больших данных. Анализ информации — это центральный этап Data Driven подхода, создающий ценность сведений, которыми обладает компания. Здесь можно найти проблемы, их причины, последствия.
• Платформы для корпоративных коммуникаций. Они нужны, чтобы доносить результаты анализа до других сотрудников, отделов и руководства компании. Это могут быть мессенджеры, сервисы для создания презентаций, онлайн-редакторы текстовых документов или встроенные функции платформ для аналитики, например, дашборды в BI-сервисах. Обмен результатами придает информации дополнительную ценность, продвигает в компании культуру принятия решений на основе анализа данных.

Проблемы и вызовы при внедрении

Первая сложность, с которой может столкнуться компания, — высокая цена внедрения Data Driven подхода. Если нужно разработать собственную систему аналитики, потребуется создать инфраструктуру, а далее поддерживать ее. Более того, не во всех компаниях есть специалисты, которые смогут взять на себя работу с данными. Наем таких сотрудников или обучение текущего персонала — это дополнительные затраты. Внедрить стороннее решение дешевле, но только в краткосрочной перспективе. Масштабирование системы также предполагает расходы. Но если все сделано правильно, траты на Data Driven подход окупятся и принесут бизнесу пользу.

Следующая сложность связана с качеством данных: если оно низкое, принятые решения могут не изменить или даже ухудшить ситуацию, над которой работает компания. В таком случае Data Driven подход теряет свой смысл и скорее приведет к ущербу для бизнеса. Но даже высокое качество данных не исключает человеческий фактор: аналитики могут неправильно истолковать информацию, что также приведет к принятию неверных решений. Поэтому обучение сотрудников — важный элемент внедрения подхода.

Проблемой может стать нежелание сотрудников использовать новый подход к принятию решений. Но у такого поведения есть причины, основные из них — недостаток знаний или навыков и сомнения в эффективности Data Driven подхода. В первом случае лучше провести обучение, а во втором — показать кейсы успешного внедрения подхода с результатами.

Перспективы Data Driven подхода

Говоря о будущем, важно понимать, что подход Data Driven вместо полезной опции станет обязательным компонентом принятия решений для бизнеса. Поэтому, чем раньше компания создаст основу для внедрения этого подхода (Data Governance, Data Management, инфраструктуру, компетентную команду), тем большую пользу он принесет.

Также более заметной в аналитике станет роль LLM-инструментов — они нужны для ускорения анализа и автоматизации интерпретации данных. Однако компаниям лучше следить за качеством и обоснованностью предположений таких инструментов.

Высокие требования к безопасности есть и сейчас, но в будущем стоит ожидать их усиления в ответ на растущие угрозы. Особенно это касается компаний, которые работают с личными данными. Дополнительно могут быть расширены права пользователей — тогда часть информации вряд ли можно будет использовать для анализа.

Главное

• Подход Data Driven предполагает принятие решений на основе анализа данных. Это способствует развитию и увеличению доходов бизнеса, а также снижает риски.
• Чтобы концепция приносила пользу, данные должны собираться непрерывно, по единым правилам, из разных источников.
• Чтобы реализовать подход, нужно внедрить системы для хранения, аналитики и коммуникации. Можно использовать платформы, объединяющие эти функции.
• Внедрение Data Driven подхода — это часто крупные инвестиции в инфраструктуру и обучение сотрудников, но со временем они окупаются, позволяя компании зарабатывать больше.