Принятие решений на основании данных, это то, что отличает профи от дилетанта.
Добрый день! Меня зовут Игорь. Я практикующий маркетолог. Сегодня расскажу как маркетологу принимать решения на основе данных и как нам поможет философия.
Управление деятельностью на основании данных это и есть философия, Data-driven философия (или подход). Data-driven используют не только в маркетинге, в зрелых компаниях на этом базируется управление всех подразделений бизнеса. Такой подход дает прозрачность в планировании и более верные решения.
Трактуется философия по разному, на то она и философия. Основная же ее идея, на мой взгляд, состоит в том, что:
Решение о дальнейшей работе принимается на основе полученных результатов
Data-driven в маркетинге
Как я и писал выше, философию можно трактовать по разному. Чтобы работать с ней более предметно и прозрачно, я сделал небольшой, несложный фреймворк.
Работаю по нему сам и рекомендую своим ученикам. Состоит он из 4 этапов:
Выполняем работу
Получаем данные
Оцениваем данные через вопросы и ответы
Принимаем решение какую работу выполняем
Повторяем ∞ раз
Фреймворк помогает выбрать более верные задачи для дальнейшей работы маркетинга.
Есть и другие фреймворки, работающие на этих же принципах. Их используют для тестирования гипотез (HADI), улучшения процессов (PDCA), приоритизации задач (RICE) и т.п.
Примите принципы философии, тогда любой фреймворк на ее базе будет для вас понятен!
Примеры
Таблицу для работы с фреймворком можно скопировать по этой ссылке.
Ниже несколько примеров в контексте задач маркетолога.
Пример 1.Контекстная реклама
Это очень интересный кейс. В следующем материале я распишу шаг за шагом, как проводил аналитику, ставил гипотезы и принимал решения.
Работа |
Данные |
Вопрос |
Ответ |
Решение |
Запустили рекламу на новый сегмент аудитории в Директе. Хотим понять, есть ли в этом сегменте перспектива. |
За 7 дней потратили 28 000₽ из запланированных 50 000₽. Стоимость конверсии 320р. а планировали 250. |
Стоит продолжать рекламную кампанию? |
Есть конверсии, значит есть интерес. |
Докручиваем кампанию и продолжаем показы. |
Чтобы сравнивать планируемые и фактические показатели, планируйте рекламные кампании перед запуском. С метриками и цифрами.
О том как это делать в этой статье, там же вы найдете таблицу.
Пример 2. Работа с подрядчиком
Работа |
Данные |
Вопрос |
Ответ |
Решение |
SEO подрядчик ведет работу над сайтом 6 месяцев. За это время не были выбраны метрики и не предоставлены отчеты о проделанной работе. |
Отчет из метрики по поисковым запросам за месяц показывает, такие результаты: |
Стоит продолжать работать с данным подрядчиком? |
Нет. |
Остановить сотрудничество с подрядчиком |
В данном примере мы отвечали только на один вопрос – стоит ли продолжать работать с данным подрядчиком. Как работа велась 6 месяцев без выбора метрик и отчетов, это тема для другого рассуждения.
При принятии таких решений обязательно взвешивайте риски!
О способах оценки рисков в маркетинге мы тоже обязательно поговорим в следующих статьях.
Пример 3. Посадочные страницы
Работа |
Данные |
Вопрос |
Ответ |
Решение |
Запустили A/B тест двух версий страниц продукта. |
За 7 дней количество и качество посещений такое: |
Переключать весь трафик на новую версию страницы? |
Да |
Заменить старую страницу на новую |
Этот интересный кейс. Тут мы получили косвенный инсайт, что пора переходить на новый формат упаковки продуктов на сайте. От ценностей и результата, а не от фич продукта.
Как Data-driven встроить в свою работу
Начните от простого к сложному. Перед запуском в работу каждой задачи:
Фиксируйте ожидаемый результат, за определенный отрезок времени. В цифрах либо в вопросе
Сравнивайте план с фактом
На каждое отклонение формулируйте вопрос и используйте данные, чтобы получить ответ
Через 10 - 20 таких циклов это станет очень полезной привычкой.
На этом все. Пишите ваши вопросы и критику ниже! Подписывайтесь на мой блог на Хабре. Я регулярно выпускаю Маркетинг Гайды с полезными инструментами.
