Rivalry2

HTML Diff

0 added 0 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-03-10

1 <ul><li><a>Определение термина</a></li>

2 <li><a>Принципы</a><ul><li><a>Функции менеджмента</a></li>

3 <li><a>Отличие от data-informed</a></li>

4 </ul></li>

5 <li><a>Где применяется</a><ul><li><a>В менеджменте</a></li>

6 <li><a>В маркетинге</a></li>

7 <li><a>В дизайне</a></li>

8 </ul></li>

9 <li><a>Метрики</a></li>

10 <li><a>Инструментарий для анализа и визуализации</a></li>

11 <li><a>Как начать работу</a></li>

12 <li><a>Как стать специалистом</a></li>

13 </ul><p>Современные компании используют не только программирование для того, чтобы идти в ногу со временем. Трудно представить, но на самом деле marketing и его основы тоже играют немаловажную роль в развитии информационных технологий. Яркий тому пример - BigData.</p>

14 <p>Но есть и еще одна область, которой в последнее время уделяется достаточно много времени. Речь идет о так называемом Data Driven Marketing. Об этом направлении зайдет речь в статье. Информация будет одинакова полезна и новичкам, и уже опытным аналитикам.</p>

15 <h2>Определение термина</h2>

16 <p>Дата Драйвен в переводе с английского означает "управляемый данными". Так принято называть некий подход к управлению, опирающийся на собираемой информации. Активно применяется в современных компаниях и фирмах для обеспечения успешного ведения бизнеса.</p>

17 <p>Дата-ориентированные предприятия выделяются из общей массы следующими чертами:</p>

18 <ul><li>там работают опытные аналитики;</li>

19 <li>основные решения в компании по ведению дел принимаются, основываясь преимущественно на собранных материалах;</li>

20 <li>сотрудники способны анализировать "даты" с учетом рыночного контекста.</li>

21 </ul><p>В основе Data Driven лежит именно анализ информации, который всегда объективен. Если полученные материалы корректны и представлены в достаточном количестве, компания сможет принять наиболее прибыльное и выгодное решение.</p>

22 <h2>Принципы</h2>

23 <p>Рассматриваемая тенденция управления на основе данных, получаемых тем или иным путем, предусматривает определенные принципы. Data-Driven подход подразумевает от компании:</p>

24 <ol><li>Полную готовность на траты ресурсов. Полученные сведения требуется где-то хранить и чем-то обрабатывать. Далее - составлять схемы, графики и диаграммы. Все это запрашивает определенные ресурсы, включая денежные средства и кадровые возможности.</li>

25 <li>Грамотный анализ и толкование. Материалы не должны оставаться "голыми цифрами". Их требуется грамотно интерпретировать, давать определения и искать области применения. Для реализации поставленной задачи требуются опытные сотрудники, а также богатый опыт.</li>

26 <li>Готовность доверять информации, а также опираться именно на нее при формировании дальнейших стратегий поведения на рынке. Data-Driven - это всего лишь подход, основанный на данных и их интерпретации. Он не дает 100% гарантий на успех. Но наличие данных высокой точности позволяет компании обходить конкурентов.</li>

27 </ol><p>Организации, взявшие за основу подобный вариант, часто в кратчайшие сроки добиваются весьма внушительных результатов в процессе ведения деятельности.</p>

28 <h3>Функции менеджмента</h3>

29 <p>Стоит обратить внимание на то, что менеджмент рассматриваемого типа выполняет важные функции. А именно:</p>

30 <ul><li>позволяет максимизировать эффективность производимых в бизнес вложений;</li>

31 <li>сокращает имеющиеся издержки в несколько раз;</li>

32 <li>использует полную ориентированность на клиентов/потребителей;</li>

33 <li>позволяет оперативно реагировать на любые корректировки и изменения рынков;</li>

34 <li>приводит к максимизации прибыли организации.</li>

35 </ul><p>С учетом тенденций развития IT и Bid Data выбранное направление является достаточно перспективным. Бизнес-аналитики, освоившие его, добиваются не только хороших результатов, но и достойной зарплаты.</p>

36 <h3>Отличие от data-informed</h3>

37 <p>Существуют разные модели принятия решений. Если дать им четкие определения, можно довольно быстро разобраться, какой вариант выбрать для конкретной компании. Так выделяют Data-driven и Data-Informed.</p>

38 <p>Первый вариант предусматривает:</p>

39 <ul><li>работу с запросами;</li>

40 <li>сбор данных по всем существующим каналам;</li>

41 <li>проверку на причинение вреда деятельности;</li>

42 <li>сложный процесс внедрения;</li>

43 <li>определенные навыки у сотрудников компании в сфере статистики;</li>

44 <li>"одноразовость" информации - чтобы ответить на новых вопрос, необходимо каждый раз проводить новые исследования.</li>

45 </ul><p>Data-Informed модель не предоставляет конкретных ответов. Это - всего лишь способ поиска подтверждения выбранной стратегии поведения. Используется для формирования гипотез дальнейшего развития. В основном помогает в ситуациях, при которых аналитику требуется дать обоснование/предоставить доказательство выбранного "плана действий" или продемонстрировать доклад.</p>

46 <h2>Где применяется</h2>

47 <p>Большие и маленькие компании потихоньку осваивают упомянутое направление. Driven Marketing используется в различных сферах деятельности компаний:</p>

48 <ul><li>менеджмент - управление бизнесом, опираясь на объективные фактические материалы;</li>

49 <li>дизайн - создание продуктов, основу которых составляют сведения, получаемые посредством тестирования, проверки гипотез, а также всевозможных исследований;</li>

50 <li>маркетинг - реализация маркетинга, построенная при помощи анализа данных, собираемых вследствие опросов целевой аудитории и контактирования с потребителями.</li>

51 </ul><p>Стоит рассмотреть особенности каждого направления. Для организации, планирующей занять лидирующие позиции на рынке, все это - основа ведения деятельности.</p>

52 <h3>В менеджменте</h3>

53 <p>Эксперты смогут вести более гибкую политику при принятии тех или иных решений. Объективные сведения помогают разобраться в предпочтениях целевой аудитории, а также снизить расходы на ее привлечение. Аналитики смогут найти новые источники потребителей, разработать концепции общения с ними, увеличить лояльность потенциальных клиентов.</p>

54 <p>Материалы отслеживаются в режиме реального времени. За счет этого удается быстро реагировать на происходящие корректировки - как положительного, так и отрицательного характера. Применяется подход преимущественно крупными компаниями:</p>

55 <ul><li>Amazon;</li>

56 <li>Intel;</li>

57 <li>Walmart;</li>

58 <li>Burger King;</li>

59 <li>МТС.</li>

60 </ul><p>Средний бизнес тоже задействует driven marketing, но не настолько масштабно. Для небольших предприятий подобный подход является довольно затратным.</p>

61 <h3>В маркетинге</h3>

62 <p>При использовании сквозной аналитики и маркетинга рассматриваемое направление играет важную роль. Актуальная информация о пользователях способствует:</p>

63 <ul><li>созданию выгодных персонализированных предложений;</li>

64 <li>предсказывать возможное поведение клиентов компании;</li>

65 <li>разрабатывать и внедрять эффективные рекламные кампании.</li>

66 </ul><p>Маркетологам приходится разбираться, откуда осуществляется поставка трафика, какие именно каналы считать наиболее эффективными. Если не дать общее представление о соответствующих областях, развитие бизнесу будет проходить крайне долго.</p>

67 <p>Driven Marketing помогает собирать информацию о пользовательском поведении на различных веб-порталах и в приложениях. Аналитики получают данные о том, насколько публика удовлетворена качеством обслуживания и конкретной продукцией.</p>

68 <p>Итог - возможность исправления ошибок, а также улучшение бизнес-процессов. Также удается сформировать представления о будущих (потенциальных) клиентах максимально точно.</p>

69 <h3>В дизайне</h3>

70 <p>В случае с дизайном ситуация обстоит иначе. Недостаточно просто получить те или иные данные. Их необходимо грамотно использовать.</p>

71 <p>Получаемые сведения важны для создания продуктов, отвечающих запросам целевой аудитории, а также приносящих прибыль корпорациям. Раньше дизайнерам приходилось полагаться на собственный опыт и интуицию. С развитием IT соответствующие задачи решаются иначе.</p>

72 <p>Дизайнеру приходится:</p>

73 <ul><li>отслеживать, что сейчас находится в тренде;</li>

74 <li>анализировать реакции потребителей на продукты;</li>

75 <li>вносить корректировки в дизайн оперативно.</li>

76 </ul><p>За счет Driven Marketing происходит значительная экономия времени всем участникам процесса: и дизайнерам, и заказчикам. Решения принимаются быстрее и лучше, они имеют логичное обоснование. Количество необходимых правок перед выпуском продукции в разы снижается. Это выгодно предприятию во всех смыслах.</p>

77 <h2>Метрики</h2>

78 <p>Эффективность проводимых операций и результаты работы с данными оцениваются при помощи так называемых метрик. Их выделяют несколько типов:</p>

79 <ul><li>CPA - стоимость за целевое действие пользователя;</li>

80 <li>CR - количество посетителей портала, совершающих целевые действия по отношению ко всем посетившим проект;</li>

81 <li>"брошенная корзина" - процент отказов от покупок при оформлении заказов (этот инструмент помогает лучше понимать, что мешает потребителю довести изначально сформированную покупку до конца);</li>

82 <li>LTV - ценность покупателя в пожизненном смысле (отражает чистую прибыль, которую в общей сложности дает конкретный покупатель соответствующей компании за все время);</li>

83 <li>CRR - метрика удержания клиентов, дающая отчет о том, насколько долго бизнес способен сохранять отношения с "публикой";</li>

84 <li>Churn Rate - отток посетителей, свидетельствующий о том, сколько людей прекратили взаимодействие с предприятием по тем или иным причинам.</li>

85 </ul><p>На основании этих метрик специалист способен принимать решения, которые благоприятно сказываются на предприятии. Продолжать принципы аналитики можно и дальше, но приведенные примеры являются основополагающими для всех существующих сервисов. За счет них аналитик понимает, как сделать так, чтобы деятельность приносила максимальную отдачу с минимальными затратами.</p>

86 <h2>Инструментарий для анализа и визуализации</h2>

87 <p>Для того, чтобы начать грамотно вести бизнес, недостаточно просто получить информацию из различных источников. Ее требуется сделать полезной. Для этого важно уметь применять на практике определенные инструменты аналитики и визуализации.</p>

88 <p>К ним в случае с Driven Marketing относят:</p>

89 <ol><li>Аналитические средства, представленные веб-сервисами. В них включены Google Analytics, Tag Manager, Яндекс.Метрику. Они собирают и хранят данные о пользовательском поведении на страницах в Сети. Маркетологу остается начать анализировать их, чтобы выдать предельно эффективный результат.</li>

90 <li>Инструменты сквозной аналитики. Сюда относят Roistat, Alytics, CoMagic, Mixpanel. Отражают эффективность проведенной рекламной компании. Помогают отслеживать пользовательские пути, начиная от просмотра веб-объявлений, заканчивая продажами продукции.</li>

91 <li>Big Data технологии. Они становятся все более распространенными. Позволяют осуществлять сбор, сортировку, а также хранение большого объема материалов в электронном виде. Соответствующий инструментарий может способствовать более быстрому анализу при стремительно изменяющейся ситуации на рынке.</li>

92 <li>CRM система. Помогает довести продажи до автоматизации. Предусматривает возможность оценки полученных результатов вследствие реализации маркетинговой деятельности.</li>

93 <li>Сервисы визуализации. К ним относят Chart.is, TimeLine, ZingChart, Data Studio, Power BI. Такая система говорит о том, в каком стоянии на данный момент находится бизнес. Также отражает сведения об успешности кампаний рекламного характера, организованных при помощи дашбордов (специальный "приборных панелей").</li>

94 </ol><p>Хотя перечисленный софт не является исчерпывающим, он пользуется предельным спросом у компаний и предприятий. С ними не придется тратить дополнительное время на достижение поставленной цели. Аналитика и связанные с ней рутинные процессы окажутся автоматизированы до предела. Основные силы можно отправить на то, чтобы принимать взвешенные решения.</p>

95 <h2>Как начать работу</h2>

96 <p>Подходы Data Driven мало знать, их требуется грамотно реализовывать. Существуют правила, которые стали "основой" воплощения задумки в жизнь.</p>

97 <p>Для работы с аналитикой рассматриваемым методом требуется делать следующее:</p>

98 <ol><li>Определить источники данных, которые помогут разобраться в обозначенных проблемах. Пример - изучение информации из приложений.</li>

99 <li>Провести формирование команды, которая нужна для дальнейшей аналитики. Иногда нанимается только один специалист и обучается. В этом помогают специализированные курсы.</li>

100 <li>Для правильных выводов собрать воедино информацию на одной платформе. Это поможет не только не допускать ошибок, но и экономить время/ресурсы.</li>

101 <li>Сформировать инфраструктуру хранения и работы с электронными материалами. Без этого ключевого момента ни одна компания не сможет справиться с поставленными задачами. Нужно не только грамотно собирать данные, но и "организовывать" их. Структурирование в данной области - далеко не самое последнее дело.</li>

102 </ol><p>Теперь остается собирать сведения, проводить анализ, строить гипотезы, точками обоснования которых являются "даты", а также информировать о выводах руководителей предприятий.</p>

103 <h2>Как стать специалистом</h2>

104 <p>Когда человеку интересно то или иное направление деятельности, он начинает думать, как стать специалистом в соответствующей области. В случае с Driven Marketing идеально подойдет специализированные обучение.</p>

105 <p>Человек может закончить ВУЗ на направлении "маркетинг" - там дают базовые знания. Но есть и еще одно решение. Это - посетить специальный курс по выбранному направлению. Обучение бывает как дистанционным, так и "очным". Организовывается образовательными центрами. Срок учебы варьируется от нескольких месяцев до года. По выпуску человек получит сертификат установленного образца.</p>

106 <p>Внимание: дистанционный курс по Driven Marketing можно проходить из любой точки мира. Также, возможно, вам будут интересны следующие курсы:</p>

107 <ul><li><a>Промышленный ML на больших данных</a></li>

108 <li><a>Data Warehouse Analyst</a></li>

109 <li><a>Data Engineer</a></li>

110 <li><a>Product Manager</a></li>

111 <li><a>Системный аналитик</a></li>

112 </ul>