close
5 наиболее распространенных ошибок аналитиков (Часть 1)
Наши Статьи

5 наиболее распространенных ошибок аналитиков (Часть 1)

2012-12-04 Matthew Anthony

5oshibokch1 В наше время, кажется, все маркетологи  просто помешались на получении как можно большего количества данных и их анализе. Основной технической задачей всегда было отобразить реальную картину того, как сказываются маркетинговые инвестиции на показателе продаж. Но в большинстве случаев эта задача так и остается невыполненной. Нам может и хотелось бы понимать все причины и следствия, но на это никогда не хватает времени, и остается только надеяться, что можно будет проанализировать данные в будущем. Проблема в том, что большинство из нас подходят к этой задаче неправильно. Приведем пять наиболее распространенных ошибок, которые совершают люди, пытаясь использовать аналитический подход к маркетингу.

Недостаточные инвестиции

Большинство компаний вкладывают недостаточно денег в сферу маркетинговой аналитики. Да, это не самая приятная новость для владельцев бизнеса, стремящихся экономить на всем. Но подумайте вот о чем. У вас есть десятки тысяч – а возможно, и миллионов – покупателей.  В систему заносится около сотни различных данных на каждого клиента. А информация о покупателях это всего-навсего вершина айсберга. Вам также необходимо иметь представление о людях, с которыми вы взаимодействовали, но они не совершали покупок.

Вы не сможете проанализировать все входящие данные в программе Exel.  К тому же, вы не сможете получить корректный результат, используя программное обеспечение SaaS (англ. software-as-a-service - программное обеспечение как услуга), которое производит расчет за два часа.  Это же миллионы – а возможно биллионы входящих данных! Когда кто-то утверждает, что может обработать всю эту информацию быстро с помощью стандартной программы, разве это звучит правдоподобно?

Чем быстрее вы поймете, что финансирование сферы аналитики катастрофически важно, тем быстрее вы действительно сможете понять, что влияет на продажи. Только тогда вы будете иметь реальное руководство о том, как и во что вкладывать бюджет (от чего, собственно, зависит ваша карьера), основанное не на догадках или неточных результатах.

Беспорядочные данные

Все признают, что централизированную интеграцию и управление блоками данных желательно производить с помощью разных маркетинговых платформ. Но признавать и делать – разные вещи.

Отдельные платформы собирают разные пункты данных, и по-разному их структурируют. Нельзя щелкнуть пальцами и получить аккуратно и правильно структурированный блок данных. Кроме того, практически в каждом таком блоке есть ошибки и неточности, которые необходимо выявить и устранить. Что делает эту задачу просто непосильной, так это ошеломляющее количество данных, которые вы будете получать каждый день.

Представители крупнейших брендов усиленно собирают различные факты, но у них не хватает возможностей для того, чтобы отсортировать полезную и актуальную информацию от ненужной. Ежедневно отсеивая огромные количества некорректных данных, в итоге можно получить неточные результаты. Лучше немного верной информации, чем уйма непроверенной.

Игнорирование сложностей

Быть компетентным маркетологом – значит, уметь решать основные математические задачи, а также иметь навыки статистика. Когда вы объединяете все маркетинговые данные, огромное количество информации остается нестабильной. Увы, нельзя поручить разобраться с этой проблемой маркетологу широкого профиля или же финансисту, и ожидать эффективного результата. Проблема также не решиться, если вы просто уменьшите количество данных и будете анализировать только те, которые касаются конверсий – это не выход. По меньшей мере, вам нужно сопоставлять конверсионные и неконверсионные данные для понимания что работает, а что нет. Только потому, что обычно маркетинговая деятельность направлена как раз на совершение конверсии, не значит, что она должна быть использована  только лишь для достижения этой цели. Вы ведь даже не сможете узнать, что заставило человека купить продукт, не глядя на полученные данные от тех, кто ничего не приобрел. Практически для каждого бренда процент тех людей, которые не совершили покупки, гораздо выше, чем процент людей, которые приобрели что-либо, и усложняет анализ данных в 10, 50, 99 или 999 раз.

Как только вы начнете анализировать информацию по конверсиям и неконверсиям, данные могут очень быстро смешаться и выйти из-под контроля. Таким образом, мы возвращаемся к необходимости полного инвестирования данной области и постановке правильных задач конкретным специалистам.

Следующий шаг к выяснению причин и дополнительных связей может быть еще более опасным, так как нужно постараться не совершить ошибку post hoc ergo propter hoc fallacy, что на латыни значит «После этого, значит из-за этого». Понимание причин, по которым было совершено какое-либо действие, к примеру, конверсия – не значит понимание событий, которые этому действию предшествовали.  Чаще всего использование особых тактик при попытке продать преследует цель увеличения конверсий, однако не становится их причиной. Принципы причинно-логических связей соотносятся с множеством нюансов и должны быть проанализированы экспертом.

Это не просто «много данных». Это очень много сложных данных, которые связанны с не менее сложными вопросами. И это значит, вам придется иметь дело с математикой и статистикой.

Читать далее…

Показать все

Предварительный расчет

Напишите нам Ваши цели и задачи и наши специалисты подготовят для Вас индивидуальное предложение

Рассчитать бюджет

*— поля обязательные для заполнения

**— 1 день равен 8 рабочим часам

Вернуться к списку статей
ИМ НРАВИТСЯ НАШЕ КАЧЕСТВО
close