Шоу Сноба на Youtube Шоу Сноба на Youtube Шоу Сноба на Youtube Шоу Сноба на Youtube
Шоу Сноба на Youtube Шоу Сноба на Youtube
Все новости

Иллюстрация: macrovector/Freepik

1600.jpg

Иллюстрация: macrovector/Freepik

Андрей Алексеенко: «Кровеносная система» бизнеса.

Почему предпринимателям нужно обратить внимание на аналитику данных

Редакционный материал
Рынок аналитики данных развивается стремительными темпами, как в мире, так и в России. Спрос на аналитические системы растет изо дня в день. Но прежде, чем гнаться за новинками, бизнесу нужно разобраться, какая система будет для него наиболее эффективной, считает Андрей Алексеенко, гендиректор компании Teradata в России
20 ноября 2020 14:52

По данным отчета Hitachi Vantara и IDC, уже в 2019 году больше половины российских компаний (55,4%) были готовы инвестировать в аналитику данных, платформы и инструменты. Тем не менее до сих пор остается немало вопросов, которые рано или поздно встанут перед бизнесом, решившим вступить на этот путь. Попробуем разобраться с некоторыми из них.

Данные пронизывают все аспекты деятельности современной компании, подобно кровеносной системе в организме человека. Бизнес производит продукцию, оказывает услуги, продает, покупает, осуществляет логистические операции. Все эти процессы создают потоки информации, которые нужно собирать и анализировать. Но не ради  самого анализа, а для улучшения клиентского опыта, повышения прибыли и снижения себестоимости. Ключевым пунктом в анализе является соединение различных типов данных из разных источников и проведение кросс-аналитики.

Найти взаимосвязи и логику в цифрах

Все мы делаем покупки в магазинах, совершаем банковские операции, транзакции. Магазин знает, что вы купили, банк — какие операции совершаете. Все это — транзакционные данные. Они остаются внутри банка и магазина, поэтому считаются внутренними. Но вот вы пришли домой, ознакомились подробнее с покупкой и написали о своем опыте в социальных сетях — это уже внешние данные. Объединение и выявление взаимосвязей между внутренними и внешними данными — направление, на котором сегодня сосредоточены наиболее продвинутые участники рынка.

Допустим, вы купили детскую коляску, поделились отзывом в соцсетях. Магазин уже заинтересован предложить вам что-то из сопутствующих детских товаров и, возможно, даже что-то из товарной линейки марки коляски. Внутренние данные обогащаются внешними — это направление сегодня активно набирает обороты. Недавно на российский рынок вышел сервис Netflix, и теперь интернет пестрит статьями с разбором принципов работы системы рекомендаций фильмов и сериалов. Часто сервис лучше знает вкусы пользователей, чем они сами, а некоторые фильмы относятся к жанрам, которые сам пользователь не стал бы смотреть без рекомендации Netflix. 

Еще одно направление — так называемые неструктурированные данные. К ним можно отнести общение со службой поддержки в чате. На основе анализа таких обращений можно выстроить более удобные коммуникации, улучшить и оптимизировать бизнес-процессы.

Люди привыкли общаться с компанией по телефону, но это не только самый некомфортный, но и самый дорогостоящий канал коммуникаций. Клиент тратит время на ожидание ответа оператора, а компания несет издержки на содержание и обучение штата. По возможности обращений в колл-центр лучше избегать. Компания может позвонить сама, либо направить SMS с предложением скидки или компенсации затраченного времени. 

Как собирают данные

Люди догадываются, что компании знают о них практически все. На самом деле пока бизнесу далеко до всеобъемлющего знания. Многое в поведении людей проходит мимо даже самых талантливых аналитиков и маркетологов. Социальные данные чаще всего используются в самом простом виде. Поэтому сегодня набирают силу экосистемы — взаимодействие между различными компаниями, работающими на смежных рынках. Например, это продавцы автомобилей, банки, занимающиеся автокредитованием, службы автосервиса и страховые агентства. В будущем определять клиентский опыт будут именно экосистемы.

Представьте, потребитель впервые обращается в страховую компанию, которая уже обладает знаниями о нем. Человек выбирал себе машину по определенным характеристикам: светлый салон, автоматическая коробка передач, яркий цвет. Скорее всего, покупатель внимательно следит за машиной, хочет получать качественный сервис, эксклюзивное обслуживание. По этим параметрам страховая компания уже может составить примерный портрет автовладельца и сделать ему индивидуальное предложение на эксклюзивное обслуживание в партнерском детейлинг-центре с бесплатной мойкой. Для такого взаимодействия необходимо решить множество задач, не только технических, но также организационных и юридических, но прежде всего необходимо начать делиться данными. Если подобная кооперация заработает, это будет выгодно всем: владельцу, партнерам и самим потребителям.

Даже крупные компании еще не все знают о своих клиентах — отсутствует целостная картина понимания жизни, интересов. Любое улучшение в данном направлении способно заинтересовать потребителя, улучшить его опыт и увеличить продажи. К примеру, банк ВТБ работает со статусом семьи. По различным косвенным признакам его специалисты понимают, что в семье должен появиться или уже родился ребенок. Молодые родители получают интересные и выгодные предложения — это приводит не только к дополнительной выручке для всех организаций экосистемы, но и к лучшему клиентскому опыту.

Анализировать данные выгодно всегда

Начинать этот процесс нужно с базовых вещей, которые дешевле и проще реализовать без потери выгоды для компании. Закон уменьшения отдачи хорошо иллюстрирует эту работу — каждый новый терабайт данных приносит меньше денег, чем предыдущий. На первом этапе результаты будут поразительными. Важно постепенно двигаться от того, что тебе сейчас доступно.

Говорят, данные — это новая нефть. Ведь, чтобы провести анализ в рамках одного магазина в большой розничной сети, придется принять во внимание складские и логистические процессы, ценообразование и т. д. В противном случае анализ данных не принесет никакой пользы.

С чего же начать? Прежде всего нужно спросить у самих себя: зачем это компании. Одна из крупнейших в мире железнодорожных компаний Union Pacific Railroad благодаря анализу данных снизила количество аварий на 75%. Она оснастила свои составы датчиками работы оборудования, погодных условий и GPS-позиционирования. На основе анализа этих данных прогнозируются риски аварий и технических неполадок. Ездить в поездах стало намного безопаснее.

Анализ данных — универсальный инструмент, который способен решить множество задач, однако поставить конкретную задачу должны руководители бизнеса, прислушиваясь к своим клиентам. Ясное и однозначное понимание задач вкупе с глубоким знанием о возможностях аналитики могут делать чудеса и превращать большие неповоротливые организации в Sentient enterprise (организация «чувствующая»). Также компании существуют и процветают за счет предоставления самого лучшего опыта своим клиентам и пользователям.

Больше текстов о политике и обществе — в нашем телеграм-канале «Проект "Сноб" — Общество». Присоединяйтесь

Поддержать лого сноб
0 комментариев
Зарегистрироваться или Войти, чтобы оставить комментарий
Читайте также
Основатель компании «Купибилет», попытался предсказать, какие изменения ждут рынок туризма и его клиентов в следующем, 2021 году
Как трансформировалось поведение в новом рабочем пространстве и почему сегодня актуальны нормы цифрового этикета, рассказал генеральный директор Европейской юридической службы Андрей Голощапов
Многие бизнесмены тратят все силы и время на работу, забывая о семье и отдыхе. Чем грозит подобный подход и можно ли добиваться своих целей без выгорания, разбирается клинический психолог, специалист по финансовому мышлению Полина Большакова

«Мнения» на «Снобе»

Ежемесячно «Сноб» читают три миллиона человек. Мы убеждены: многие из наших читателей обладают уникальными знаниями и готовы поделиться необычным взглядом на мир. Поэтому мы открыли раздел «Мнения». В нем мы публикуем не только материалы наших постоянных авторов и участников проекта, но и тексты наших читателей.
Присылайте их на opinion@snob.ru.