Артем Первухин
Настольная книга для директоров по маркетингу. 200 советов
Что такое правильная аналитика в маркетинге
О критериях хорошего анализа и идеальной аналитике
Люди не понимают, что такое аналитика. Особенно в маркетинге.
В надежде увеличить ценность работы, аналитикой называют отчеты и статистические выкладки, что обычно игнорируется заказчиком,
а впечатление об «анализе» складывается из количества страниц документа.
Дело в том, что данных, на основании которых строится анализ, всегда много, и какие-то простые группировки часто выдают за аналитику.
На самом же деле, данные отдельно от целей не представляют особой ценности.
Отчет не анализ
Между отчетом и анализом есть принципиальная разница:
Отчет
Анализ
Предоставляет данные
Предоставляет ответы и/или
рекомендации
Предоставляет то, что запросили
Предоставляет то, что нужно
Стандартизирован
Гибкий, подстраивается под решение
проблемы
Часто может генерироваться
автоматически
Очень сложно автоматизировать
Говорит о прошлом
Говорит о будущем, учитывая
прошлое и настоящее
Анализ всегда представляет собой ответы на вопросы с понятными и измеримыми параметрами оценки,
включая шаги, необходимые для получения ответов на эти вопросы. Основа анализа статистически значимые, актуальные и достоверные данные
Порой экспертное мнение человека пытаются выдать за данные,
на базе которых строятся выводы. Тут нужно разобрать пару моментов:
Эксперт это признание компетенций в профессиональной среде, и если у специалиста оно есть, то это действительно может быть основой для каких-то аналитических выкладок. Но если нет необходимо опираться на статистически значимые исследования
своей компании или компаний, которые такие исследования проводят, например, TNS, Google, «Яндекс» и другие;
Актуальность данных, особенно в маркетинге, это главное,
потому что выводы на базе устаревшей информации будут ложными.
Порядок формирования анализа
Формирование KPI Формирование задачи на изменение KPI Формирование и сбор данных Выводы на основе данных Рекомендации, что конкретно сделать, чтобы изменилось KPI Внедрение изменений Ретроспектива.
Формирование задачи на изменение KPI
Бизнес диктует планы по увеличению доходов, маркетинг трансформирует эти задачи в планы по заказам, заявкам, трафику и отдает их агентству или подрядчику. На этом этапе постоянно страдает корректность постановки задач из-за больших амбиций
и скромных ресурсов. Извечная проблема человечества получить как можно больше, затратив как можно меньше. В целом, в этом нет ничего плохого, но опытный аналитик во время приемки задачи всегда оценивает насколько адекватны требования.
Например, разберем типичную задачу: «Сформировать и обосновать гипотезы для увеличения среднего чека по продажам сервисных карт для корпоративных клиентов». В такой постановке ошибка в том, что решения, которые вырабатывались аналитиком, не подходили для текущих клиентов. Не проговорив, что нас интересуют только новые клиенты, мы получили неподходящие гипотезы.
Формирование и сбор данных
Цели в Яндекс.Метрика, кол-трекинг, отчет по сделкам за период, статистика поведения потребителей это все информация, сбор которой должен быть настроен заранее, желательно централизованно, для быстрого и удобного доступа к различным срезам данных.
Выводы и рекомендации
Имея статистически значимые выводы, мы можем генерировать рекомендации по изменениям. Задача на этом этапе: указать конкретные шаги, которые можно предпринять, чтобы использовать результаты анализа для улучшения бизнеса.
Представьте, что у вас есть две гипотезы по результатам анализа:
С вероятностью 90% действие А принесет рост продаж на 5% в год. Стоимость внедрения 10% от годового оборота.
С вероятностью 50% действие Б принесет рост продаж на 30% в год. Стоимость внедрения 5% от годового оборота.
Какое решение вы бы выбрали при прочих равных?
Ретроспектива
Аналитик отвечает за качество своего анализа, как и любой профессионал. Ретроспектива должна показать, какие гипотезы отработали, и какое отклонение от плановых показателей произошло фактически. А также почему эти отклонения возникли, и что предпринять в будущем.
Мы сознательно используем слово «отклонение», а не «падение», поскольку считаем, что значимые отходы от плана в обе стороны это ошибка анализа и планирования. Просто при отклонении в сторону роста показателя клиент радуется, а в отрицательную грустит, но нам грустно всегда, когда аналитик значимо отошел от плана.
Ретроспектива прекрасный инструмент оценки своей квалификации и накопления опыта, когда понимаешь разницу между «данные говорили об ХХХ» и «по факту получилось NNN».
Разные взгляды на аналитику
Давайте разберемся, как видит аналитику заказчик.
Заказчикам важны лишь рекомендации и технические задания на изменения, именно в них они видят ключевую сложность
и определяют эти этапы как основные.
Так происходит, потому что рынок предоставления данных довольно развит это разные виды баз данных, включая Google Analytics, CRM, облачные данные и Big Data все это стоит относительно небольших денег, а отчеты можно снимать и агрегировать практически мгновенно и автоматически. Но некоторые ребята пытаются монетизировать и эту работу, называя аналитикой сбор данных.
Для аналитика же все этапы равнозначны по трудозатратам и сильно зависят друг от друга выдать отдельно каждый участок за аналитику нельзя. Например, когда в отчете просто набор данных, тот, кто его формировал, перекладывает работу по выводам и рекомендациям
на читателя.
Для того чтобы прийти к рекомендациям и конкретным ТЗ на изменения чего-либо, нужно отработать на каждом участке большое количество времени.
Серия аналитических отчетов может стать новым стандартом
и ведением бизнеса. Например, если вам нужно понять ключевые причины оттока покупателей, аналитик берет текущие данные, анализирует причинно-следственные связи, и вы получаете отчет, который можно формировать системно, видя KPI бизнеса под новым углом.
Борьба с когнитивными искажениями
Кто читал Даниэля Канемана знает, насколько человек находится
в плену своих убеждений и заблуждений. Аналитику нужно регулярно раздупляться, поэтому эту работу мы даем прорабатывать в паре. Кто не читал кратко опишем искажения, которые регулярно накрывают аналитика.
Поспешные выводы: что видишь, то и есть
Набирая шаг за шагом данные, аналитик выстраивает картину,
в которой твердо убежден в каждый момент времени, и его подмывает прекратить изучение, ведь «все уже ясно». Если вы недобрали данных и кто-то, обладая ими, поставит под сомнения ваши выводы вы будете доказывать обратное, потому что для правильных выводов нет полной картины данных.
Прайминг
Воздействия личных воспоминаний или ассоциаций на анализ. В нашем случае, когда вопрос изначально формулируется с оценкой. Например, в брифинге клиент убежден в росте рынка, и задача ставится на основе того, что этот рост продлится сам по себе. Клиент продает эту идею аналитику, и он, находясь под влиянием, начинает искать зацепки, почему рынок будет расти, хотя никакой базы для этого нет.
Ключевая компетенция аналитика уметь смотреть на задачи под разным углом, и забывать про свое мнение
Вспомните, как мы ищем информацию, когда уверены, что болезнь можно победить народными средствами: мы пишем «куда приложить подорожник, чтобы прошла гангрена». То есть изначальное убеждение ложное, и на его базе строятся неверные выводы, что вопрос лишь