Как принимать решения на основе данных?

Как принимать решения на основе данных?

В последние годы онлайн-курсы по аналитике данных, искусственному интеллекту и машинному обучению стали настоящим хитом. Они привлекают внимание как начинающих специалистов, так и опытных аналитиков. Однако с ростом интереса к этим темам многие специалисты по маркетингу и продукту попадают в ловушку.

Это своеобразная иллюзия – ощущение, что для успешной работы с данными нужно быть исключительным гуру, знать несколько языков программирования, статистику и машинное обучение. Так формируется ложное представление о том, что анализ данных доступен только избранным.

Представьте себе ситуацию, когда команда маркетологов в компании Airbnb (например) решает заняться анализом поведения пользователей. Их цель — повысить уровень конверсии и улучшить пользовательский опыт. Вместо того чтобы обратиться к простым методам анализа, они решают создать сложные алгоритмы машинного обучения, чтобы глубже понять поведение своих клиентов.

После нескольких недель работы они решают сделать шаг назад и пересмотреть свою стратегию. Внимательное изучение всего лишь нескольких простых отчетов показывает, что более 30% пользователей покидают платформу на этапе бронирования. Этот простой анализ дает четкое направление для улучшения: оптимизация процесса бронирования.

Этот случай наглядно демонстрирует, как важно возвращаться к простым решениям. Часто самые очевидные инсайты могут быть упущены из-за излишней фокусировки на сложностях и новых технологиях.

Как показал опыт eBay, использование доступных методов анализа может привести к более быстрому и эффективному улучшению показателей. Вместо того чтобы тратить время на создание сложных алгоритмов, компании могут извлекать ценные инсайты из имеющихся данных, акцентируя внимание на простоте и ясности.

В этой статье мы обсудим, что вовсе не обязательно быть data scientist, чтобы извлекать ценные инсайты из данных. Мы расскажем о базовых принципах аналитики, доступных каждому, и простых методах, таких как кластерный анализ, когорты и воронки, которые помогут вам понять поведение пользователей и оптимизировать свои маркетинговые кампании.

Нужно ли быть гуру?

Нет. Для большинства аналитических задач достаточно знания основ, чтобы извлекать полезные инсайты и принимать решения на основе данных. Важно понимать, что настоящая ценность аналитики заключается не в сложных алгоритмах, а в способности задавать правильные вопросы и интерпретировать результаты.

Это и есть базовые принципы аналитики. Они открывают двери к пониманию данных и их применению в бизнесе. Не стоит воспринимать анализ данных как сложную дисциплину, доступную лишь для узкого круга специалистов. Каждый может научиться извлекать ценные инсайты, просто изучив основные концепции и методы анализа.

Существуют простые методы, которые могут помочь вам получить ценные инсайты и улучшить бизнес-решения. Рассмотрим три ключевых: сегментацию, когортный анализ и анализ воронок.

Сегментация

Это метод, позволяющий разделять пользователей на группы по схожим характеристикам. Например, компания Spotify использует производную от сегментации – кластерный анализ – для разделения пользователей по предпочтениям в музыке. Это помогает им создавать персонализированные плейлисты, такие как "Discover Weekly". Благодаря этому пользователи получают более релевантные рекомендации, что увеличивает их вовлеченность.

Для работы с сегментацией в аналитике не нужно заканчивать Стэнфорд. Просто следуйте этим шагам:

• Определите цели сегментации. Например, хотите ли вы улучшить таргетинг рекламных кампаний или повысить удержание клиентов?
• Соберите данные. Используйте демографические данные, поведение пользователей и их предпочтения.
• Создайте отчет. В вашем аналитическом сервисе создайте отчет, который визуализирует различные группы пользователей. Это поможет лучше понять сегментацию.
• Создайте персонализированные предложения. Используйте результаты анализа для создания специфических товарных предложений или рекомендаций.

Когортный анализ

Когортный анализ позволяет исследовать поведение пользователей в различных группах, пришедших в разные периоды времени. Этот метод помогает понять, как изменения в продукте или маркетинговых стратегиях влияют на разные группы пользователей. Когортный анализ помогает отслеживать уровень удержания пользователей, выявляя, как новые функции влияют на поведение пользователей, пришедших в разные месяцы.

Как пользоваться когортным анализом:

• Определите когорты. Разделите пользователей на группы по времени их первого взаимодействия с продуктом (например, месяц регистрации).
• Создайте отчет. В аналитическом сервисе создайте когортный отчет, чтобы отслеживать удержание пользователей по группам.
• Анализируйте поведение пользователей в разрезе когорт. Изучите, как изменения в продукте или маркетинговых стратегиях влияют на каждую группу.
• Масштабируйте эффективные изменения и откажитесь от неэффективных. Это позволит приблизить ваш общий перфоманс и добиться роста метрик всех будущих когорт.

Анализ воронок

Анализ воронок помогает визуализировать путь пользователя и определить точки отсева. Это особенно полезно для e-commerce компаний, которые хотят понять, на каких этапах пользователи покидают процесс покупки. Например, компания Airbnb использует анализ воронок, чтобы отслеживать, как пользователи проходят через этапы бронирования, и оптимизирует свой интерфейс на основе полученных данных.

Как работать с воронками:

• Определите этапы воронки. Опишите путь пользователя от первого взаимодействия до завершения цели (например, завершение покупки или регистрации).
• Соберите данные о каждом этапе. Используйте инструменты аналитики для создания отчета по воронке. Начните отслеживать, сколько пользователей проходит через каждый этап воронки.
• Определите точки отсева. Выявите этапы, на которых происходит наибольший отвал, и проанализируйте возможные причины.
• Сфокусируйте свои усилия на самом "узком" месте воронки. Не распыляйтеcь, а реализуйте в первую очередь тот функционал, который позволит вам "расшить" "узкое" место.

Другие методы

Кроме вышеперечисленных методов, существует множество других простых подходов, таких как ABC-анализ и RFM-модель.

ABC-анализ помогает сегментировать продукты или клиентов на основе их ценности, а RFM-модель (Recency, Frequency, Monetary) помогает оценить клиентов по трем критериям: давность последней покупки, частота покупок и общая сумма покупок. Эти методы доступны для изучения и могут существенно упростить процесс анализа данных.

Как работать с ABC-анализом или RFM-анализом:

• Соберите данные о покупках. Используйте CRM-системы для отслеживания активности клиентов.
• Создайте отчет. В аналитическом сервисе создайте отчет, который покажет результаты RFM-анализа и ABC-сегментации.
• Анализируйте результаты. Выделите высокоценных клиентов и выявите клиентов с низкой активностью.
• Создайте целевые кампании. Разработайте персонализированные предложения для разных сегментов клиентов, чтобы увеличить конверсию и число повторных покупок для разных сегментов.

Чем чревато усложнение

Даже простые методы анализа данных могут дать мощные результаты. Сосредоточившись на них, вы сможете извлекать полезные инсайты и принимать более обоснованные решения, не прибегая к сложным моделям.

Кроме того, при усложнении процессов (например, построении сложных эконометрических моделей) возрастает и риск ошибки. Очень легко попасться в ловушку, когда вы начнете тратить все силы на оптимизацию модели, а не на то, для чего она нужна – рост бизнес показателей. Плюс более простых методик в том, что они обеспечивают быструю и доступную обратную связь: построил репорт – сделал выводы.

Команды, работающие осмысленно, акцентируют внимание в первую очередь на регулярной и богатой обратной связи и процессе итерации. Это позволяет им корректировать свои действия на основе полученных данных, что может оказаться более значимым, чем просто использование сложных методов.

Поэтому старайтесь не усложнять. Хороший помощник в этом – Бритва Оккама. это принцип философии и науки, который утверждает, что среди конкурирующих гипотез или объяснений наиболее простое (или наименее усложненное) обычно является правильным. Он часто формулируется как "Не умножайте сущности без необходимости".

Отсюда следует другое

Не так важно, какую модель машинного обучения вы выберете. Важнее, используете ли базовые принципы работы с данными: четкость целей, качество данных и простота в анализе.

Четкость целей

Понимание того, что именно вы хотите узнать или достичь, позволяет фокусироваться на необходимых данных и методах анализа. Например, если цель — увеличить конверсию на сайте, важно сосредоточиться на данных, связанных с поведением пользователей и этапами их взаимодействия с сайтом.

Чтобы достичь четкости целей, начните с формулирования конкретных вопросов, на которые вы хотите получить ответы. После выразите эти цели в формальных KPI (продажи, покупатели, выручка) и декомпозируйте KPI до уровня конкретных метрик.

Качество данных

Качество данных напрямую влияет на точность выводов. Даже самые продвинутые модели не смогут дать надежные результаты, если данные, на которых они основаны, неполные или неверные.

Используйте автоматическую разметку данных, исключайте из этих процессов человеческий фактор. Обеспечьте поставку сырых данных и отсутствие сэмплирования.

Простота в анализе

Наконец, простота в анализе играет ключевую роль в получении результатов. Часто сложные подходы могут усложнять процесс и затруднять получение необходимых инсайтов. Упрощение анализа может привести к более ясным и полезным выводам.

Создайте шаблоны для часто используемых отчетов - например для когорт, воронки и поиска аномалий. Это поможет вам и вашей команде быстро обрабатывать данные и сосредоточиться на интерпретации результатов, а не на процессе анализа. Используйте понтяные визуализации, чтобы сделать данные более четкими и легкими для восприятия.

Как добиться четкости, качества и простоты?

Крайне важно, чтобы ваш аналитический стек был удобным подспорьем в этих процессах. То есть – если вы подписаны на аналитическую платформу – ожидайте, что она обеспечит простые, доступные и очевидные способы получать инсайты из данных.

Например, функционал UX Rocket (сервиса аналитики и персонализации) включает в себя следующие аспекты:

1. Авторазметка. Это помогает не тратить время на рутины и повышает точность.
2. Отсутствие сэмплирования. Обеспечивается работа с полными наборами данных без искажений. Важные паттерны не останутся незамеченными.
3. Работа с сырыми данными. В UXRocket вы в любой момент можете провалиться в набор гранулированных, сырых данных и проверить любую из своих гипотез.
4. Использование удобных отчетов. В разделе "Инсайты" или "Когорты" существует возможность собирать интуитивно понятные и доступные отчеты для всей команды. Это позволит всем сотрудникам быстро получать нужные данные и делать релевантные выводы.

Это всего несколько кусочков богатого функционала UX Rocket. Попробуйте все функции прямо сейчас: