Найти в Дзене

Наткнулся на прекрасную статью про секс-игрушки, которые передают данные о своих пользователях

Пока большинство компаний просто собирают данные и искренне не понимают, что с ними делать дальше, другие собирают настолько нетиповые данные, что просто трудно представить, как они их будут использовать. Обычно как: компания собирает базовые данные о клиентах и транзакциях: демография история покупок источники трафика просмотры страниц, клики конверсии в лиды и сделки отказы и возвраты Это — стандартная операционная аналитика. Она помогает оценивать эффективность каналов, смотреть CPL/CAC, строить базовые сегменты. Но все они красиво визуализируются в BI — и на этом их полезность заканчивается. Решения по-прежнему принимаются «по ощущениям», «по опыту» и «потому что так всегда делали». Чуть более зрелые компании идут дальше.Они стараются не просто собирать, а структурировать и анализировать: сегментируют клиентов на основе поведения строят прогнозы повторных покупок расчёт CLV, RFM-сегментация разрабатывают персонализированные сценарии коммуникаций Данные подсказывают с кем и когда

Наткнулся на прекрасную статью про секс-игрушки, которые передают данные о своих пользователях. Пока большинство компаний просто собирают данные и искренне не понимают, что с ними делать дальше, другие собирают настолько нетиповые данные, что просто трудно представить, как они их будут использовать.

Обычно как: компания собирает базовые данные о клиентах и транзакциях:

демография

история покупок

источники трафика

просмотры страниц, клики

конверсии в лиды и сделки

отказы и возвраты

Это — стандартная операционная аналитика. Она помогает оценивать эффективность каналов, смотреть CPL/CAC, строить базовые сегменты. Но все они красиво визуализируются в BI — и на этом их полезность заканчивается. Решения по-прежнему принимаются «по ощущениям», «по опыту» и «потому что так всегда делали».

Чуть более зрелые компании идут дальше.Они стараются не просто собирать, а структурировать и анализировать:

сегментируют клиентов на основе поведения

строят прогнозы повторных покупок

расчёт CLV, RFM-сегментация

разрабатывают персонализированные сценарии коммуникаций

Данные подсказывают с кем и когда коммуницировать, какие оферы давать, где наращивать инвестиции.

И вот дальше начинается самое интересное. Есть компании, которые собирают и анализируют не только на то, что клиент делает, но и как. Изучают микроповедение: где человек зависает на сайте, куда возвращается несколько раз, перед какой кнопкой сомневается дольше обычного. Продажи перестают «дожимать» и начинают сопровождать принятие решения. Компания понимает, кому сейчас нужен рациональный аргумент, кому — подтверждение безопасности выбора, а кому — просто пауза.

Но есть и следующий уровень — высший пилотаж. Когда данные позволяют предсказывать поведение клиента раньше, чем он сам его осознаёт. Лет 10 назад интернет взорвал кейс сети супермаркетов Target. Компания на основе анализа покупательских корзин научилась с высокой точностью определять беременность на ранних сроках по определенным бытовым товарам, которые статистически коррелировали с началом беременности. Найдите на Хабр.

Поэтому неудивительно, что компании хотят знать о своих клиентах как можно больше. Не только кто они и что покупают, но даже самые интимные аспекты жизни. Например, чтобы показать вам рекламу, когда вы будете в особенно хорошем настроении.