Главная ›Каталог ›Статьи ›Data-Driven-подход: как бизнесу работать с данными

Data-Driven-подход: как бизнесу работать с данными

13 сентября 20249 минут

Чтобы лучше понимать аудиторию, предсказывать спрос и будущие тенденции, бизнесу необходимо работать с большими данными. Чем более релевантные и качественные данные у вас есть, тем больше вероятность того, что вы сделаете правильный выбор в маркетинге, обслуживании клиентов, разработке новых продуктов, а также многих других областях вашего бизнеса.

Работа с данными помогает:

Улучшить понимание вашей аудитории и её потребностей.
Определить возможности для расширения вашего бизнеса. Например, анализ исторических (ретро) данных позволяет увидеть, где ваша стратегия достигала поставленных целей, чтобы отметить точки для роста.
Прогнозировать будущие модели. Например, на основе накопленных данных предсказывать тенденции и спрос потенциального клиента.

Что такое VK CDP
VK подготовили Zero-code-решение для самостоятельной работы специалистов — модуль CDP (customer data platform), который преобразует хаотичный поток информации в структурированные данные. VK CDP (или CDP) — это модуль CX-HUB, старшего продукта.
VK CDP предназначен для сбора, хранения, обработки и сегментации 1st и 2nd party данных клиента.
Дальше можно гранулировать свой запрос и выбрать из этого сегмента тех, кто не кликнул по рекламе, но перешёл на сайт. Значит, рекламные кампании всё-таки участвовали в пути пользователя к конверсии.
Если вы хотите пересечь собранную аудиторию с какой-то характеристикой из таксономии рекламного кабинета, вы можете переслать сегмент в нужный вам кабинет и сделать это
Чтобы сделать работу с данными максимально эффективной, важно правильно организовать этот процесс.
При создании долгосрочной стратегии нужно всегда заполнять описание созданного вами сегмента, хотя по умолчанию функционал позволяет вам сохранять сегмент при пустом окне. Обычно у активных пользователей CDP к концу года количество собранных сегментов начинает превышать трёхзначное число, и вы можете запутаться среди них.
Описание позволит вам быстро сориентироваться в том, что вы собирали, в рамках каких целей и стратегий, и вы всегда сможете вернуться к данной аудитории через полгода, год и больше.
Для продуктивной работы с данными рекомендуем соблюдать баланс между техническими возможностями и человеческими ресурсами. Хорошей практикой считается выделение отдельной команды для вашей дата-стратегии.
Зачем компаниям работать с данными и какую роль в этом играет VK CDP
От знакомства до становления клиентом пользователь проходит много точек касания с брендом. Переходы на сайт, разные устройства, браузеры, посещения страниц, клики, конверсии — всё это хаотичный набор данных.
Стартовый шаг в работе с данными — накопить их.
По умолчанию VK CDP предлагает следующие источники:
CRM — данные клиента.
Top.mail — аудитория сайта.
MyTracker — аудитория приложения.
Рекламные кабинеты.
Спецпроекты на ресурсах VK.
Каждый из указанных источников требует предварительной настройки.
Рекомендуем вести реестр с описанием, какое свойство было передано и за что оно отвечает. Это может быть внутренний excel-документ или раздел «Словарь» (Dictionary) в VK CDP. Там отображаются все загруженные свойства и нужно только добавить описание.
Аналогичный реестр стоит вести при создании разметки сайта счётчиком Top.Mail. С ним вам будет проще сгруппировать события в цели, чтобы отслеживать, ранжировать по значимости или быстро узнавать, какой источник и с какого события срабатывает.
Нагляднее собирать реестр на базе карты ресурса.
Как работать с кастомными сегментами
Перед тем как делать запрос на кастомные сегменты, необходимо понять, что вы хотите решить данным размещением, каких результатов достичь и только потом заполнять бриф. Это позволит определиться с подходом по каналам, инструментами, форматам и KPI.
Рассмотрим плохой пример запроса на кастомный сегмент.
У маркетинга компании уходит большое количество времени на исследование целевой аудитории продукта. Часто результат поисков оформляется в ёмкий мудборд, чтобы оптимизировать коммуникацию по выбранной целевой аудитории. Заказчик отправляет мудборд («доска настроения» (от англ. mood board) как бриф на создание сегмента и заведение таргетингов. И первая характеристика в нём — Ambitious, то есть амбициозный. Непонятно, чем эта характеристика может быть выражена и какое поведение в цифровой среде должно указывать на когорту амбициозных людей.
Примеры брифов 1 и 2
Примеры брифов 3 и 4
Разберём несколько запросов и найдём ошибки.
Бриф № 1: описание соответствует стандартным таргетингам.
Бриф № 2: запрос кастомизирован, но для валидации сегмента и получения информации о результатах необходимо разметить посадочную счётчиком Топ и выделить цели.
Бриф № 3: непонятно, по каким KPI измерять цель. Клиент продумал свою воронку и сделал комбинированные цели с определёнными названиями, но для постановки задачи нужно ввести исполнителя в курс дела и рассказать, из чего состоят эти цели.
Чтобы не совершать подобных ошибок, нужно конвертировать запрос в data-подход и правильно описывать триггеры для поиска интересов целевой аудитории.
Как оценивать результат работы с данными
Ключевой элемент работы с данными — гипотезы.
Для того чтобы определить правильную аудиторию, нужно выдвигать и анализировать различные гипотезы. Обычно в тесте участвует большое количество разных процессов, поэтому важно исследовать промежуточные результаты и своевременно вносить корректировки.
Чтобы оценить результат работы вашей дата-стратегии, нужно составить воронку целей, через которую пойдёт аудитория.
Каждой компании необходимо сформировать свою воронку целей, подобрать индивидуальные инструменты, сценарии коммуникации с пользователями. Они могут зависеть как от сферы деятельности организации, так и целей, которые ставятся в рамках этой задачи.
Отдельный бренд — отдельная стратегия сбора данных

Пример плохой работы с данными
Разберём пример: автомобильный бренд решил усилить интерес к своему продукту по выбору подержанного авто и добавил соответствующие опции в отдельный раздел на сайте.
Что было выполнено перед проведением теста:
Выбрана цель — качественные сессии на сайте, сравниваете относительно имеющегося среднего значения.
Собран сегмент с активным интересом к подержанным авто в определённой ценовой политике.
Подготовлены новые форматы коммуникации: лаконичные креативы и новый выделенный лендинг, где есть информация только про подержанные авто.
Провели размещение и получили неудовлетворительный результат.
Чтобы решить эту проблему, необходимо проанализировать каждый проделанный шаг.
Так как задача была в улучшении уже имеющихся показателей, то нужно было поэтапно внедрять новые вводные и протестировать в отдельности:
Новый сегмент со стандартными креативами на уже готовый раздел сайта.
Новый сегмент с новыми креативами, но пока ещё на старый раздел сайта.
Новый лендинг в сочетании с новыми креативами и на новый сегмент.
Так можно нагляднее выявлять, что влияет на отклонения.
При проведении A/B-тестирования важно иметь возможность увеличивать время теста. Чаще всего это помогает получить статистически значимые результаты, потому что в эксперименте успевает принять участие больше людей.
Пример хорошей работы с данными
Производитель напитков решил разработать игровую механику по мотивам популярного фильма, чтобы привлечь в проект релевантных пользователей с внешних ресурсов и настроить длительную коммуникацию с брендом.
Начали со стандартных инструментов таргетированной рекламы. При этом параметры охвата аудитории отвечали особенностям площадки, на которой работал проект, но не совсем подходили для продвигаемого продукта.
Найти и привлечь более релевантных пользователей решили с помощью платформы управления данными VK CDP и разных подходов к работе с инструментом.
На базе накопленных в CDP данных команда VK провела анализ конверсионной аудитории CRM-базы бренда.
Выделили и ранжировали наиболее значимые отличительные признаки. Это позволило определить новые инсайты об аудитории, чтобы скорректировать настройки таргетирования кампаний по продвижению напитков бренда. Выявили обновлённые социально-демографические характеристики и новые активные интересы у конверсионной аудитории.
Чтобы проверить гипотезы на практике, в рекламном кабинете запустили кампании с обновленными таргетингами. Эффективность сравнивали в ходе A/B-тестов.
Такой подход позволил за неделю увеличить целевые показатели конверсии в 1,5 раза по сравнению со стандартной кампанией.