Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов - [19]

Проблема компании с ограниченными ресурсами в том, что команда специалистов по работе с клиентами — лишь одна из многих. У команд специалистов в других областях есть свои наборы основных данных и свои пожелания относительно информации, «которую было бы неплохо иметь». Специалист по работе с данными или руководитель команды по работе с данными вынужден уравновешивать все эти запросы от разных команд специалистов. В табл. 3.1 приводится ряд показателей, способных помочь в расстановке приоритетов. Основной фактор — рентабельность инвестиций (ROI), но стоит принимать во внимание и другие факторы, такие как доступность, полнота, качество данных и некоторые другие.

Таблица 3.1. Аспекты, на которые следует обратить внимание при расстановке приоритетов при выборе новых источников данных в условиях ограниченности ресурсов

Очевидно, что самые разные, нередко конкурирующие аспекты определяют, какой новый источник данных целесообразно использовать в компании. Существует тонкий баланс между издержками на приобретение новых данных и сложностью этого процесса и той ценностью, которую эти данные имеют для аналитиков и компании в целом.

Установление взаимосвязи

Очевидно, что для проведения более глубокого анализа важное значение имеет сбор данных внутри компании: вы получаете определенные данные из отдела маркетинга, данные из отдела продаж, данные по цепочке поставок. Однако еще большую ценность эти данные обретают, когда вы начинаете устанавливать взаимосвязи между смежными данными. Что я имею в виду?

Представьте, что вам предложили тысячу элементов для составления пазла, но на коробке при этом нет изображения того, что должно в итоге получиться. По мере сортировки элементов вы выделили группу элементов голубого цвета. Вероятно, это небо. Группа элементов зеленого цвета может изображать траву. Вот вы нашли глаз. Но чей — животного или человека? У вас появляется смутное представление о картинке в целом, но не хватает деталей. Детали возникают, когда вы начинаете соединять смежные элементы, например элементы с изображением глаза и элементы с изображением уха. Появилась ясность. Давайте рассмотрим эту ситуацию с точки зрения аналитики.

Предположим, вы пользуетесь сервисом Google Analytics для анализа того, как пользователи попадают на ваш сайт. Вы получаете подборку веб-страниц, с которых произошел переход на ваш сайт, а также список поисковых запросов, географию пользователей и так далее, что дает вам общее представление о выборке пользователей или генеральной совокупности (это условные «кусочки неба»). Вы анализируете результаты опроса покупателей за последние три месяца: 75 % респондентов нравится цена, 20 % похвалили качественное обслуживание и так далее (это «кусочки травы»). У вас складывается общее представление о состоянии дел, но весьма поверхностное, так как данные остаются разрозненными.

Теперь, наоборот, представим, что мы имеем дело с одним заказом (см. рис. 3.1). Белинда Смит заказывает комплект садовой мебели. Если сопоставить ее заказ с сессией, во время которой она совершила покупку, можно сделать определенные выводы: она потратила 30 минут на просмотр 15 разных комплектов садовой мебели, прежде чем остановилась на одном. Очевидно, у нее не было четкого представления, какой комплект она ищет. Как она попала на страницу компании? Если добавить сопутствующую информацию, выяснится, что она ввела поисковый запрос в Google и перешла на сайт компании. Это подтверждает наше предположение относительно ее пользовательского поведения. Если к этому добавить полную историю ее онлайновых покупок, можно сделать вывод, что Белинда часто покупает товары для дома, а за последний месяц количество таких покупок у нее резко увеличилось. Те факты, что Белинда часто совершает покупки онлайн и пользуется поисковым сервисом Google, позволяют предположить, что у нее нет лояльности к конкретным брендам и компании придется постараться, чтобы она совершила повторную покупку. Каждый раз, добавляя новый элемент информации на индивидуальном уровне, вы начинаете лучше понимать этого покупателя. Продолжим. На основе данных переписи населения США определим вероятный пол по имени: Белинда практически наверняка женщина. Отлично. При оплате покупки она указала адрес доставки. Попробуем извлечь демографические данные на основании индекса. Это пригород с большими земельными участками, где живут состоятельные люди. Как еще можно проверить этот адрес? «Пробьем» его по единой базе данных недвижимости (MLS). Интересно, база данных показывает, что это дом с бассейном. Эту информацию можно использовать для полезных рекомендаций. Что еще? Дом был продан всего шесть недель назад. Ага, вероятно, Белинда только что въехала в новый дом. По результатам другого проведенного нами анализа известно, что новоселы часто покупают коврики, кровати и лампы (да, так и есть, я сам проводил этот анализ). Наконец, она нажала на виджет «приведи друга», чтобы получить купон при оформлении заказа. Так как она приняла условия пользовательского соглашения с Facebook, это открыло ее социальную сеть. (Подробнее о вопросах этики и сохранения конфиденциальности мы поговорим в