Data driven подход: что это и как внедрить в вашей компании

Что такое data driven

Data-driven представляет из себя метод принятия решений на основе данных. При разработке стратегии развития, метод предлагает опираться не на интуицию или экспертный опыт, а на конкретные показателиы. Это формирует объективную оценку ситуации. Метод помогает руководителям принимать взвешенные решения, снижает уровень неопределенности и уменьшает риск ошибок.

Главный принцип data-driven управления заключается в том, чтобы собрать, проанализировать и интерпретировать информацию из различных источников. Данные берут из:

Финансовых отчетов
Анализа продаж
Отзывов покупателей

Зачем он нужен

Data-driven — мощный инструмент, который помогает бизнесу принимать обоснованные решения и достигать лучших результатов. Цели:

Понимать клиентов. Анализ данных о поведении аудитории и их предпочтениях помогает создавать эффективные маркетинговые стратегии и разрабатывать действительно востребованные продукты, улучшать качество обслуживания.
Оптимизировать бизнес-процессы. Информация о производственных операциях, продажах, логистике выявляет проблемные места, помогает наладить работу, снизить издержки.
Создавать новые продукты. Материалы помогают определить свободные ниши рынка, проанализировать потребности клиентов и разработать продукты, которые станут востребованы.
Принимать стратегические решения. Анализ конкурентов и рыночных трендов помогает развивать бизнес в правильном направлении, разрабатывать подходящие стратегии.
Улучшать качество продуктов и услуг. Анализ покупательского опыта выявляет проблемные зоны в обслуживании и помогает в их устранении, что повышает удовлетворенность клиентов.

В каких сферах он используется

Дата драйвен активно применяется в сферах, где можно отследить показатели:

Менеджмент. На основе данных о продажах менеджер выявляет сильные стороны продукта и акцентирует внимание на их продвижении, или ищет слабые места и разрабатывает план для их устранения. Посредством инструментов data-driven осуществляется переход от интуитивных решений к рациональным.
Здравоохранение. В медицине метод используют, чтобы диагностировать заболевания, разрабатывать новые методы лечения и улучшать качество жизни пациентов. Анализ генетических данных, истории болезни, результатов исследований помогает выявить склонность к заболеваниям, разработать индивидуальный план лечения и предотвратить развитие болезни.
Дизайн. Обзор пользовательского поведения на сайтах, маркетплейсах, в мобильных приложениях дает понимание, насколько удобен дизайн интерфейса. Это помогает выявить проблемы в навигации по сайту, улучшить его структуру и внешний вид.
Логистика. Анализ информации о перемещениях транспорта, состоянии дорог, погодных условий помогает создавать оптимальные маршруты, учитывать пробки, аварии. Управление данными повышает безопасность на дорогах, экономит время и расходы на топливо.
Маркетинг. Data-driven влияет на эффективность продвижения товаров и услуг в цифровом пространстве. Анализ поведения пользователей в интернете направлен на разработку и улучшение маркетинговых стратегий. Он помогает компаниям настроить таргетированную рекламу на более релевантную аудиторию и повысить конверсию. Это формирует персонализированный подход к решению задач, что приносит высокую прибыль.

Какие есть принципы

Концепция базируется на четырех ключевых принципах:

Данные собираются регулярно. Определяются значимые данные для решения конкретной задачи. Используются разные источники. Например, веб-сайт, аналитика социальных сетей.
Проверяется надежность показателей. производится оценка соответствия информации поставленным целям. Сбор осуществляется по единому принципу для объективной оценки ситуации.
Формируются гипотезы. Учитываются предположения о причинах наблюдаемых явлений и возможных последствиях. Например, рост продаж конкретного продукта связывают с увеличением рекламного бюджета. Здесь же предлагаются варианты, которые способны повлиять на результат.
Тестируются предложенные варианты. Это помогает найти оптимальное решение для конкретной задачи. При тестировании обязательно учитывают полученные данные.

Какие метрики для него используют

В data-driven подходе используются разные метрики для оценки эффективности бизнес-процессов. Выбор инструментов зависит от целей и контекста задачи. Список распространенных показателей:

CR (Conversion Rate). Определяет процент пользователей, которые совершили целевое действие. Например, подписались на рассылку.
CPA (Cost Per Acquisition). Выясняет стоимость привлечения одного клиента.
CTR (Click-Through Rate). Выявляет процент кликов по рекламному объявлению.
ROI (Return On Investment). Показывает окупаемость инвестиций в маркетинг.

Какие инструменты для него используют

В подходе используют инструменты, которые помогают собирать, обрабатывать, интерпретировать и визуализировать данные.

CRM-система (Customer Relationship Management) подразумевает управление циклом взаимодействий с клиентами. Программа собирает и хранит информацию о пользователях, покупках, взаимодействиях с компанией. Она помогает автоматизировать рабочие процессы и наладить коммуникацию с покупателями. CRM собирает данные в одном месте, что формирует общую картину. Из популярных инструментов выделяют Bitrix24.
Big Data представляет собой набор технологий, которые обрабатывают большие объемы данных из разных источников. Big Data помогает находить в данных скрытые взаимосвязи и закономерности, которые невозможно обнаружить с помощью традиционных методов исследования.
Инструменты веб-аналитики структурируют информацию о поведении пользователей на веб-сайте. Они предоставляют сведения о количестве посетителей, просмотрах страниц, источниках трафика. Инструменты помогают отследить, как покупатели взаимодействуют с сайтом, на какие страницы переходят. К популярным инструментом относят Yandex Metrica, Google Analytics.
Инструменты сквозной аналитики отслеживают путь клиента: от рекламного сообщения до покупки продукта. Они оценивают эффективность каждого канала продвижения и помогают настроить воронку продаж. Распространенные сервисы: Roistat, Mixpanel, Alytics.

Как собрать для него данные

Сформулируйте четкую цель сбора данных. Например, нужно понять, какие факторы влияют на совершение покупки.
Выберите источник. Например, отчеты о продажах.
Используйте специальные инструменты. Например, CRM-системы, сервисы веб-аналитики.
Убедитесь в качестве полученной информации. Проверьте результат на наличие ошибок и несоответствий. Материал должен сформировать полную картину и отвечать запросам.

Как анализировать данные

Прежде чем начинать анализировать материал, необходимо четко установить цель анализа. Например, нужно улучшить эффективность маркетинговых кампаний.

Нужно выбрать метод анализа. В зависимости от целей и характера данных, применяйте разные подходы. Например, статистический анализ, визуализацию данных.

После сбора информации, необходимо истолковать полученный результат и сделать выводы. Важно, чтобы итог формировался на основе реальных фактов, а не на базе субъективного предположения. Результаты анализа помогают принять правильные решения и улучшить бизнес-процессы.

Какие минусы у data driven подхода

Data-driven – действенный инструмент, но как и у любой методики, у него есть недостатки:

Зависимость от качества данных. Если информация предоставляется в неполном объеме или имеются искажения, то высок риск принятия малоэффективных решений.
Сложность интерпретации. Анализ больших объемов – сложная задача, которая требует специальных знаний и навыков. Неправильное понимание материала приводит к неверным выводам.
Разработка и реализация data-driven подхода требует внушительных затрат на программное обеспечение и персонал, настройку системы.

Как его внедрить в компании

Чтобы внедрить data driven в компанию, нужно совершить следующие действия:

Выбрать источники информации.
Нанять грамотного аналитика или обучить сотрудника организации. С задачей справится маркетолог. При сложных ситуациях подключают в работу эксперта – data scientist, либо development manager.
Структурировать полученную информацию. Соберите результаты из разных источников в одном месте для удобства их оценки.
Проверить итоговые показатели. Убедитесь в их актуальности.
Регулярно мониторить ключевые показатели и оперативно вносить изменения. Используйте информацию для оценки стратегий.

Какие компании успешно используют data driven

Картографические сервисы используют метод, чтобы анализировать движение транспорта в реальном времени. Это помогает визуализировать участки скопления транспортных средств и находить оптимальные маршруты.

Финансовые компании задействуют data driven, чтобы прогнозировать снижение и повышение процентных ставок, управлять рисками по кредитам.

Маркетплейсы внедряют технику, чтобы сформировать торговый ассортимент и управлять запасами продаваемых продуктов.

Типичные ошибки и как их исправить

Распространенные ошибки при data-driven-подходе и способы их устранения:

Отсутствие четкой цели. Сформулируйте конкретную проблему, которая решается с помощью анализа.
Некачественный материал. Проверьте информацию на полноту, точность, актуальность. Проведите очистку. Удалите дубликаты, некорректные записи, пропуски.
Использование неподходящих методов. Изучите разные подходы. Выберите инструменты, которые подходят для решения конкретной задачи.
Игнорирование человеческого фактора. Сочетайте data-driven подход с профессиональным опытом. Принимайте решения, которые основываются на комплексном анализе и экспертной оценке.

Главное, что нужно знать

Data-driven подход подразумевает управление проектом, основанное на корректных данных о продукте. Главная концепция метода заключается в том, что решения принимаются на основе конкретных цифр и фактов в противовес интуитивному подходу.
Компании используют подход, чтобы найти ценные решения, которые помогут оптимизировать бизнес-процессы, улучшить продукцию и увеличить прибыль.
Дата драйвен включает набор инструментов, которые помогают собрать, обработать, проанализировать и визуализировать информацию. Сюда относят сервисы веб-аналитики, CRM-системы, платформы Big Data.
Анализ базируется на проверке гипотез, что помогает получить достоверные и точные данные.
Data-driven подход предполагает регулярный сбор и оценку информации, что помогает оперативно подстраиваться под меняющиеся условия рынка.