Преимущества и инструменты подхода DDDM
Деятельность бизнеса состоит из принятия сотен решений — от мелких, ежедневных, рутинных до стратегических, оперативность и эффективность их принятия напрямую определяет успех компании. В связи с этим появляются различные методологии и инструменты, помогающие автоматизировать эти задачи и добиться максимального контроля и прозрачности в организации. Одна из них — data-driven decision making (DDDM) — использует данные и математические алгоритмы, чтобы помогать в принятии обоснованных решений, основанные на объективных фактах и знании о прошлом опыте и контексте, а не на интуиции или предположениях.
Понимание потребностей клиентов через данные позволяет создавать востребованные продукты, увеличивая их удовлетворенность. Оптимизация маркетинга и операций ведет к росту прибыли благодаря точному таргетированию. Data-driven-подход снижает риски, основываясь на объективной информации. Компании, эффективно использующие данные, получают конкурентное преимущество и открывают новые возможности для инноваций.
Какие инструменты относятся к DDDM?
- What-if-сценарирование на основе исторических данных и ML-модели предиктивной аналитики.
- Дашборды для визуализации данных и описательная аналитика.
- Финансовое моделирование и прогнозирование бюджета.
- А/В-тестирование гипотез.
Сложности работы с DDDM
Однако есть и обратная сторона медали: налаживание работы с данными — сложный процесс, требующий достаточно больших ресурсов, вовлечения и обучения значительной части сотрудников и изначально высокого уровня цифровой зрелости компании. Это значит, что компания уже должна достаточно хорошо понимать, откуда и какие данные она может собирать, большинство процессов и коммуникаций внутри организации должны быть оцифрованы с помощью соответствующих IT-систем (CRM, ERP и т. д.).
Использовать подход дорого, а работать с данными непросто. Аналитика обходится дорого, потому что на нее нужно много ресурсов. Если компания хочет использовать инхаус-аналитику, она потратит деньги на создание инфраструктуры: разработку, поддержку, настройку системы и закупку дополнительных серверов. По нашему опыту, крупные компании работают с данными лучше всех. В них чаще собирают данные обо всех направлениях деятельности и используют их для принятия решений на всех уровнях.
Как правило, типичное внедрение DDDM-подхода обобщенно выглядит следующим образом:
- Определение целей и KPI.
- Сбор и очистка данных. Это может включать в себя ETL-процессы (Extract, Transform, Load).
- Выбор инструментов и технологий, таких как BI-платформы (Tableau, Power BI), системы больших данных (Hadoop, Spark) и языки программирования (Python, R).
- Разработка аналитических моделей, которые помогут ответить на ключевые вопросы бизнеса.
- Внедрение разработанных моделей в рабочие процессы и постоянное отслеживание их эффективности.
- Обучение сотрудников работе с данными и аналитическими инструментами.
Необходимая инфраструктура включает в себя:
- Систему хранения данных — базы данных (реляционные и NoSQL), хранилища данных (data warehouse), озера данных (data lake).
- Инструменты обработки данных — ETL-инструменты, системы больших данных.
- Инструменты анализа данных — BI-платформы, статистические пакеты, языки программирования.
- Вычислительные ресурсы — серверы, облачные вычисления.
Однако современные специализированные инструменты на основе машинного обучения и генеративного искусственного интеллекта позволяют внедрять data-driven-подход в отдельные процессы без глобальной трансформации бизнеса. Например, FMCG-компании внедряют предиктивные ML-модели для оценки эффективности портфолио промоакций и его оптимизации, что позволяет увеличивать ROI инвестиций в торговый маркетинг на 3–5% и экономить до 30% трудозатрат сотрудников на ручную обработку данных промо и на принятии решений на основе интуиции или мнения начальства (модель принятия решений, также известная как HiPPO).
Эта модель доступна в рамках отдельного коробочного решения, которое работает именно с узкой областью оптимизации промо и доступно как в in-house-, так и в SaaS-варианте имплементации, что не предполагает глубокой перекройки процессов.
Как data-driven-подход повысил прибыльность крупного магазина электроники
В качестве консультантов мы работали с крупным онлайн-магазином электроники. Компания столкнулась с проблемами высокой стоимости привлечения клиентов и низкой конверсией на сайте. Чтобы найти и устранить узкие места процессов и повысить эффективность работы, руководство приняло решение внедрить data-driven-подход.
После аудита процессов команда решила обратить внимание в первую очередь на процессы работы с клиентами, совершенствования процесса продаж и маркетинга, так как именно они генерировали ценность и приносили деньги в кассу. Были выявлены потенциальные источники данных — внешние и внутренние — для наполнения data lake: компания объединила данные из CRM, Google Analytics, систем рекомендаций, рекламных платформ и цен конкурентов. С помощью инструментов Tableau и Python провели анализ для построения воронки продаж, сегментации клиентов, оценки эффективности рекламных кампаний, прогнозирования спроса и анализа цен конкурентов.
На основе этих данных компания внедрила персонализированные рекомендации, оптимизировала сайт, ввела динамическое ценообразование, таргетированную рекламу и автоматизацию управления запасами. Контрольные метрики включали стоимость привлечения клиента, конверсию, средний чек и возврат клиентов.
Результаты впечатляют: снижение стоимости привлечения клиента на 15%, рост конверсии на 20%, увеличение среднего чека на 8% и возврата клиентов на 12%. Точность прогноза спроса повысилась на 30%, а доля рынка выросла на 5%. Эти улучшения подтверждены статистическим анализом, демонстрируя, как data-driven-подход значительно повысил эффективность и прибыльность бизнеса.
Как выросли лиды в рекрутинговом агентстве
Другой пример: внедрение инструмента для автоматизации и аналитики продаж в рекрутинговом агентстве. Для агентств, которые часто живут на повторных заказах, критически важна работа с клиентской базой. Но времени на всех не хватает, и сложно собрать все данные о клиенте и проанализировать их для составления грамотного персонализированного предложения клиенту. В этом случае в качестве DDDM-инструмента мы использовали собственное решение: ИИ-помощник анализирует историю взаимодействия с клиентом, подсказывает менеджеру, о чем говорить, какие продукты предлагать.
В рамках внедрения инструмента для анализа данных мы провели когортный анализ, который позволил сегментировать клиентов по различным характеристикам, таким как возраст, интересы и источники привлечения. В результате анализа были выявлены важные паттерны поведения, например клиенты, привлеченные в мае, демонстрировали более высокие показатели расходов по сравнению с клиентами, пришедшими в декабре, несмотря на сходные демографические параметры.
DDDM позволил глубже проанализировать данные, связать информацию из разных источников и выявить связь этого паттерна с проведенной рекламной кампанией. Кроме того, анализ показал, что люди в возрасте 35–50 лет охотнее обращались в агентство повторно, а не искали альтернативу, если участвовали в партнерской программе. На основе этих данных мы разработали стратегию, которая принимала во внимание эти факторы. В итоге количество качественных лидов, готовых к продаже, выросло на 20%, а повторные обращения — на 15%.
Заключение
Data-driven decision making позволяет компаниям значительно повысить эффективность и прибыльность, используя современные инструменты и подходы. Примеры из практики показывают, как внедрение DDDM может привести к значительным улучшениям в бизнес-процессах, снижению затрат и увеличению доходов. Компании, которые успешно интегрируют этот подход, получают конкурентное преимущество и открывают новые возможности для роста и инноваций.
