Привет! Сегодня поговорим об аналитике и перегрузке данными. В условиях, когда любой маркетолог получает тонны данных, легко увлечься анализом и забыть о конечной цели. Но как избежать «аналитического паралича»?
Зачем мы вообще собираем данные?
Основная задача данных — помочь принять решения, которые улучшат бизнес. Но когда данных слишком много, внимание теряется. Важно не количество, а качество. Лучше иметь пять четких показателей, чем сотню, из которых трудно что-либо понять.
Какие данные на самом деле нужны?
- Ключевые метрики по продукту. Это могут быть данные о конверсии, средней чеке и LTV. Если вы четко понимаете, как ваш продукт воспринимается на рынке, вы сможете более точно адаптировать маркетинг под нужды клиентов.
- Источники трафика. Понимание, откуда приходит ваша аудитория, позволяет сфокусировать усилия на тех каналах, которые работают лучше всего. Это особенно важно, если бюджет ограничен и нет возможности раскидывать средства повсюду.
- Данные об эффективности контента. Показатели, такие как время на странице или коэффициент отказов, помогают понять, какие статьи или ролики действительно интересны аудитории, а какие нет.
Как избежать перегрузки аналитикой?
- Фокус на цели. Четко определите цель, например, увеличение продаж или привлечение новой аудитории. Это поможет выделить только те метрики, которые действительно важны.
- Простые инструменты. Порой аналитика требует сложных инструментов, но на начальном этапе можно обойтись и базовыми отчетами, которые предоставляют основные системы - Яндекс.Метрика, Google Analytics.
Данные — это инструмент, а не самоцель. Важно понимать, что они не заменят интуицию и стратегическое видение.
Кейс: Netflix и данные для создания контента
Задача: Netflix активно использует данные для принятия решений о создании нового контента, рекомендациях пользователям и оптимизации своей библиотеки. Однако данные, которые они собирают, невероятно объемны: просмотры, паузы, повторы сцен, предпочтительные жанры, время суток и даже устройства, на которых смотрят контент. Перед компанией стояла проблема: как эффективно использовать данные, не перегружая команду и не снижая точность прогнозов?
Решение: Вместо анализа каждого показателя и попытки учесть все факторы Netflix выбрал стратегию фокусирования на наиболее значимых метриках для конкретных задач. Например:
- Рекомендации фильмов и сериалов: Netflix отобрал только данные по предпочтениям пользователей, такие как «продолжительность просмотра» и «жанры», и отказался от менее значимых показателей, таких как время суток и устройства.
- Создание контента: Для создания оригинальных сериалов, например, «Карточный домик», Netflix использовал данные о популярности актера Кевина Спейси и режиссера Дэвида Финчера среди их аудитории, а также анализ жанров, пользующихся спросом, вместо анализа мелких данных о предпочтениях по времени просмотра.
Результат: Фокусирование на нескольких ключевых метриках позволило Netflix избежать перегрузки аналитикой и создать эффективную стратегию по созданию контента. Как итог, «Карточный домик» стал успешным проектом, и компания применяет эту же тактику для других оригинальных сериалов.
Вывод: Netflix показал, что перегрузка аналитикой может мешать принятию решений. Фокус на ключевых метриках помог избежать лишних затрат времени и ресурсов, позволив сосредоточиться на основных потребностях аудитории.
Подписывайтесь на мой ТГ-канал: https://t.me/makarovmarketing