Сложно даже представить себе ту власть, которой может обладать человек, когда в его распоряжении столько информации самого разного рода.
Тим Бернерс-Ли
Попробуем разобраться, как расставить приоритеты в сборе, провести сбор и понять ценность данных для компании.
Собирать все что можно
Представьте, что у вас интернет-магазин и на сайте довольно сложный процесс оформления заказа. Например в 3 этапа. А вы хотите все свести к одному окну, чтобы клиент мог быстро отправить заявку и оплатить.
Для этого нужно собрать исторические данные, чтобы понять:
- как работает цикл оформления заказа сейчас
- какая конверсия
- какие кнопки нажимает клиент при оформлении и на каком этапе он может отвалиться и бросить корзину
Определенно вашему веб-аналитику необходимо потрудиться и выяснить:
- сколько было кликов по кнопке «купить»
- сколько человек заполнили личные данные
- сколько перешли к заполнению адреса
- сколько оплатили
- сколько осталось брошенных корзин
Очевидно такое измерение и изучение процесса оформления заказа поможет лучше понять, что же происходит и каковы причины брошенных корзин или низкого среднего чека.
Контекст действия ваших клиентов - это краеугольный камень, с помощью него вы сможете понять, что усовершенствовать, как это сделать и в какие сроки. Для этого важно собирать все основные метрики и показатели!
В компаниях, которые осуществляют сбор всех параметров и метрик - более широкий горизонт мышления, в такой организации все процессы (маркетинг, продажи, обслуживание, цепочка обслуживания, и даже работа с персоналом) управляются на основе фактов.
К счастью сам процесс сбора и обработки данных не требует больших финансовых затрат, а окупится такое вложение сполна. Для мелких кампаний достаточно найти сотрудника и просто вложиться в его работу и недорогой софт. Исключением будут компании, для которых необходимы гигантские хранилища и BIG DATA SCIENCE анализ.
Понять какой объем в вашей организации можно по трем характеристикам:
- Объем - вспомните сколько стоило хранение данных в 2000 году и сегодня. Относительно за небольшую стоимость сегодня мы покупаем терабайты пространств в облачных сервисах. Этого достаточно для вашей компании?
- Разнообразие - речь идет о количестве источников. Сегодня эта проблема решается коннекторами, API и небольшим колдовством опытного программиста, если потребуется. Не думаю, что у вас будет более 10 источников.
- Скорость - оперативный анализ и обработка вряд ли понадобятся. Достаточно ежедневного или еженедельного анализа, если конечно ваши объемы продаж или производства не исчисляются тысячами. В любом случае персонального компьютера повышенной мощности вам вполне хватит и для крупных объемов.
Приоритеты при выборе источников данных
Определяя приоритеты в малом и среднем бизнесе важно сосредоточиться на самой ценности данного источника. Он должен полностью отвечать потребностям команды. У каждого сотрудника существует свой набор основных данных, которыми он оперирует каждый день. Для отдела продаж это звонки, заказы, суммы, а для веб-аналитика счетчики и их показатели. Для получения полной картины необходимо объединить все источники и довести до каждого сотрудника ценность показателей из смежных областей организации.
После выбора источников и старта работ, возможно придется прибегнуть к новым подключениям, это требует времени и сил ваших специалистов аналитиков, но новая база данных или новый счетчик аналитики можно будет внедрить быстрее в дашборд компании, имея уже готовый первоначальный шаблон.
Не торопитесь охватывать все подряд, вначале берите только самые ценные источники и начинайте учиться работать и строить бизнес на их основе.
Установление взаимосвязи
Смежные данные из разных отделов и их связь - второй этап создания единой системы анализа. Всем нам знакомы множества таблиц и показателей, которые каждый отдел не очень сносно заполняет и ведет в своих рабочих таблицах. И они не имеют никакой ценности пока не будут установлены взаимосвязи!
Работает принцип пазла. Представьте что вам дали 1000 элементов для составления картины, но у вас нет коробки с изображением того, что в итоге вы хотите получить. По мере сортировки вы начинаете фильтровать их по цвету. Определили группу голубого цвета, вероятно это небо. Вот вы нашли чей то глаз, но непонятно это глаз человека или животного? Появляется смутное представление о картине, а позже после соединения смежных элементов начнет появляться ясность.
Теперь ту же ситуацию перекладываем на аналитику. Представим, у вас интернет-магазин мебели, вы получаете данные о заказах и сессиях в Я.Метрике. Вы видите длительность сессии, глубину просмотра, отказы, сумму заказа и прочие стандартные показатели. Достаточно ли этого для анализа? Думаю нет.
Теперь давайте попробуем совместить данные из метрики с самим заказом, который был сделан на сайте и попал в вашу CRM систему с уникальным Client ID. Теперь поведение конкретного клиента и его заказ совмещается с его данными, а иногда даже клиент оставляет свои социальные сети и вы попав к нему на страницу(об этике, личных данных еще поговорим) видите, что он размещает пост о покупке новой малогабаритной квартиры в уютном ЖК Москвы.
Из этой информации уже можно сделать вывод, что пора запустить в рекламу ГЕО сегмент по данному ЖК и нацелиться в Я.Директ на аудиторию, которая в последнее время часто посещает это место.
Это самый простой пример построения стратегии на основе уже имеющихся взаимосвязанных данных.
Сбор данных
С этим у мелкого и среднего бизнеса не должно быть проблем. В основном все мы работаем с простыми источниками и чаще всего открытыми. Для их сбора достаточно использовать популярный софт. Excel, Power Query, Power BI, Yandex Data Lens, Looker Studio и др. Все они способны подключаться ко множеству источников с помощью коннекторов, а так же имеют возможность автоматического обновления.
Очень часто возникает соблазн собирать агрегированные данные, большинство сервисов предлагают готовые дашборды и сводные таблицы. Такой подход подходит начинающим и вряд ли имеет жизнь в случае перехода на работу компании на основе данных. В данные нужно углубляться, строить собственные выборки и фильтрацию, поэтому лучше сырых данных полученных по API или другим способом не существует. Все готовые агрегированные данные придумал кто-то чужой, он ничего не понимает в вашем бизнесе, в вашей сезонности и объеме производства.
Покупка данных
Представим, что внутренняя система сбора у вас налажена. Но иногда, требуется их дополнить информацией из открытого доступа. Бывает, что вы не обладаете данными по рынку или конкурентам в целом и иногда нужно заплатить третьей стороне за предоставление этой информации. Это могут быть единые базы недвижимости, реестры и прочие не агрегированные данные государственных структур - естественно, законного происхождения.
Все аналитики любят халяву, но за качество и достоверность нужно платить. Покупайте такие данные если они соответствуют критериям:
- Качество
- Эксклюзивность
- Надежность
- Безопасность
- Законность
- Формат (CSV, JSON, XML)
- Объем
- Степень детализации
Хранение данных
Об этом разделе можно слагать легенды. Каких только способов не чураются собственники. И облачные сервисы, и внешние жесткие диски, и смартфоны, в моей практике бывали случае хранения критически важной информации на одноразовых болванках. Помните такое? :)
В связи с этим я выработал следующие критерии на которые нужно смотреть, чтобы понять как и где хранить вашу базу.
- Данные имеют особенность множиться. Места со временем требуется больше
- Данные имеют риск утечки
- Данные имеют свойство теряться или удаляться
Собственникам необходимо предусмотреть все эти моменты и пользоваться только надежными источниками хранения, с безопасностью и защитой от утечки, с наличием резервного копирования, истории изменений в документах и таблицах.
Лучше заплатить за облачный сервис подороже и остаться при своих. А еще рекомендую сразу разобраться с удалением или переносом в архивное хранилище устаревших данных - это кстати легче сказать, чем сделать!
В заключении добавлю, что сбор и хранение ваших данных являются стратегическим разделом, все это необходимо сделать на этапе запуска перестройки бизнес модели на основе данных. Думайте наперед.