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

Data driven — этоподход, который помогает принимать решения внутри компании на основе показателей. Такой метод управления помогает добиться положительных результатов на разных этапах проекта. В статье рассказываем, что из себя представляет метод, как он влияет на успех фирмы и как его внедрить в культуру организации.

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.