data driven что это такое
Данные решают: что такое data driven decisions и зачем оно вам
Чтобы бизнес жил, нужно каждый день принимать решения: кого нанять, кого уволить, какую рекламу купить и что сделать, чтобы клиенты вернулись хотя бы еще раз.
И если неправильный выбор, скажем, новогоднего подарка партнерам, скорее всего, не скажется на финансовых показателях компании, то от решения на какой рекламный канал потратить бюджет или какой бизнес-процесс стоит изменить зависит порой очень многое.
Data Driven Decisions в переводе на русский – «решения, основанные на данных».
Казалось бы, все серьезные решения и так принимаются на основе каких-то данных, зачем придумать новый термин. Но основная идея подхода Data Driven Decisions заключается именно в понимании того, как каждое конкретное решение влияет на конечную цель компании.
Не просто какому количеству пользователей показали рекламу или сколько получили кликов, а сколько прибыли получила компания на каждый вложенный рубль именно в этот конкретный рекламный канал.
Прежде всего необходимо сформулировать ключевую бизнес-цель компании на текущей стадии. Чаще всего это рост прибыли или доли рынка. Далее исходя из цели определить правильные метрики, оптимизация которых будет напрямую способствовать достижению заявленной цели.
Например, для достижения цели «рост прибыли», метриками могут быть (один или несколько из списка): количество новых клиентов, уровень оттока пользователей на определенном этапе, средний чек, стоимость привлечения клиентов, уровень маржинальности продуктов, уровень конверсии.
При определении метрик важно не поддаться соблазну поставить в качестве цели «улучшить все возможные варианты», а остановиться максимум на 2–3 наиболее важных показателях. Это позволит в краткосрочном периоде сфокусировать усилия по их улучшению, а не распыляться по всем направлениям.
После того как ты определился с метриками, становится значительно проще оценивать каждое бизнес-решение с точки зрения его реализации и впоследствии работать над оптимизацией самих метрик.
Вот несколько характеристик, которые отличают хорошие метрики от плохих:
1) Хорошая метрика сравнительна
Метрику можно сравнивать между временными периодами, рекламными каналами или группами пользователей. «Повышение уровня конверсии по сравнению с прошлым месяцем», более полезна чем «уровень конверсии равен 2%»
Если большинство в команде не может запомнить, что она значит, будет намного сложнее использовать ее для достижения целей компании
3) Хорошая метрика выражена в относительных показателях
Есть несколько причин, почему относительные показатели чаще всего лучшие метрики:
Дальше дисциплинировано работать над их улучшением. Попробую рассказать, что имею ввиду, на примере 2-х совершенно разных бизнесов: онлайн-сервис бронирования отелей Ostrovok.ru и продавец пластиковых окон «Фабрика окон».
Бизнес-модель Ostrovok.ru построена на получении комиссии от отелей за каждое бронирование. Фактически Ostrovok.ru осуществляет маркетинг для отелей, получая за это вознаграждение по факту привлечения клиента. Компания отслеживает огромное количество операционных и финансовых метрик (как минимум, чтобы отчитываться перед советом директоров и инвесторами), но 3 из них ключевые для бизнеса компании: количество бронирований до отмен, средний чек и собственная метрика Cost-Revenue Efficiency (CRE)*.
* CRE вычисляется делением суммы денег, вложенных в маркетинг, на сумму заработка с каждого заказа, с учетом отмен и cost of sales.
В первые годы CRE компании был в разы выше 1, т.е. только на маркетинг компания тратила в разы больше, чем зарабатывала, но уже 2014 году показатель стал ниже 1, а в 2015 году компания вышла на операционную окупаемость.
Для достижения этих результатов команда работала над повышением уровня конверсии (за счет лучшего выбора отелей, правильного контента и удобного интерфейса), над увеличением среднего чека (за счет роста доли продаж отелей за рубежом) и над увеличением комиссии с каждого заказа (за счет работы с большим количеством поставщиком отелей и оптимизации маркетинга). В маркетинге оптимизировались и даже выключались неэффективные каналы, а также развивались новые направления дистрибуции.
В любой компании можно придумать бесконечное количество метрик, но важно найти несколько ключевых, которые напрямую будут отражать здоровье и динамику вашего бизнеса.
Эти советы не серебряная пуля, но они сразу же подсветят, где у вас проблемные точки, негативные тренды и многие вопросы по приоритизация задач станут намного более очевидными.
Data Driven: как принимать решения на основе данных
20 минут на чтение
Принципы подхода
Принятие решений на основе данных
Понятие Data Driven появилось еще в 90-х годах прошлого века и получило широкое распространение в бизнесе. В менеджменте чаще всего всего упоминается термин Data Driven Decision, в переводе — «решения, принятые на основе данных».
Подход подразумевает, что нужно понимать данные и уметь строить прогнозы на их основе. То есть на этапе принятия решения должно быть понимание, на что оно повлияет, что нужно изменить, какого результата можно добиться. Так появился термин Data Driven Decision, который подразумевает использование фактических данных для принятия управленческих решений.
Как подход работает на практике
В первую очередь нужно определить бизнес-цель на текущем этапе, например, это может быть рост прибыли или доли на рынке. Второй шаг — обозначить стадии и промежуточные цели, достижение которых определяется метриками. Достижение метрики говорит о том, что компания движется в правильном направлении.
К примеру, рост прибыли можно оценить по количеству новых клиентов, среднему показателю оттока клиентов, размеру среднего чека, количеству повторных продаж, проценту конверсии и показателю маржинальности.
Важно, чтобы цели были достижимы, а метрики грамотно подобраны:
Популярные метрики для оценки бизнеса: уровень удовлетворенности клиента, вовлеченности сотрудников, объем прибыли до вычета расходов и т.д.
Еще один важный момент, который необходимо учитывать, — поведенческая психология руководителей, те моменты, когда интерпретация данных подстраивается под личные приоритеты менеджера.
Визуализация Big Data
Если в традиционном «ручном» подсчете используется небольшое количество данных, то может возникнуть дискуссия относительно репрезентативности построенных на основе этих данных графиков и диаграмм. Зато одной из удобных особенностей методики Big Data является возможность построить объективную и наглядную визуализацию. Такая опция обеспечивает понятность полученных данных даже специалистам, которые далеки от понимания технологии.
Сгенерированные на основе Big Data графики и тепловые карты можно использовать в качестве неопровержимого аргумента. Это особенно важно, когда необходимо принять решение о распределении бюджета. Если на длительном временном промежутке влияние определенного явления не очевидно, визуализация поможет увидеть взаимосвязь между явлениями. Аналогично, визуализация данных помогает оценить масштаб эффекта после введения определенных мер.
Американское издание Wall Street Journal продемонстрировало эффект на население после внедрения различных вакцин. Наиболее показательным является тепловая карта по распространению полиомиелита. Данные собраны за 70 лет со всех 50 штатов США. Каждый прямоугольник обозначает количество заболеваний на 100 000 жителей.
Из приведенного распределения можно сделать много выводов. Например, что мнение кинокритиков не влияет на коммерческий успех фильма. Или тот факт, что у крупнобюджетных кинокартин выше вероятность собрать кассу, которая вдвое превышает бюджет. Или тот факт, что некоторые малобюджетные хорроры становятся суперхитами.
Издание New York Times в 2014 году подготовило впечатляющую визуализацию из 255 графиков, каждый из которых отображает изменение в количестве рабочей силы в определенной индустрии за период с 2004 по 2013. Данные были подготовлены в связи со знаковым событием: к 2014 году в американской экономике были восстановлены 9 млн рабочих мест, утраченных в ходе экономического кризиса 2008−2009 годов. Интерактивный график показывает, в каких индустриях происходил рост, а в каких — падение числа рабочих мест.
Возможности использования метода
Data Driven в web-разработке
В современном цифровом мире данные генерируются и обновляются регулярно. Разработчики опираются на них при создании практически любого программного обеспечения. Но этим не ограничивается сфера применения Big Data.
Бизнес-аналитики используют данные о поведении пользователей, отчёты об ошибках, отзывы пользователей и другую обратную связь, чтобы принимать верные решения при разработке и продвижении продукта. Информация о трафике, загрузках, количестве зарегистрированных пользователей, сообщения и внутренних проблемах сервисов используют для мониторинга качества услуг. А оценка качества кода и согласованности его блоков подскажет оптимальные способы улучшить программное обеспечение. Когда компания следует этим трем направлениям, она разрабатывает и поддерживает услуги на основе данных. А значит исповедует принципы Data Driven бизнеса.
Сбор, интерпретация и обработка данных играют все бо́лее важную роль в любой промышленности. Они обеспечивают точную и действенную обратную связь, которая помогает инженерам понять, где и как вносить улучшения в продукт или процесс. С их помощью ИТ-руководители визуализируют, рабочие процессы, анализируют качество и количество результатов и прогнозируют возможные улучшения.
Искусственный интеллект и большие данные позволяют принимать более обоснованные конструктивные решения и быстрее реализовывать оптимальные бизнес-модели. Машинное обучение помогает разрабатывать новые передовые производственные процессы, повышающие комфорт рабочих и производительность компании.
Data Driven в менеджменте
Data Driven Management — управление бизнесом на основе объективных, фактических данных.
Подход открывает перед управленцами широкие возможности:
Результат — рост прибыли.
Data Driven используют крупнейшие компании мира: Intel, Google, Chevron. В России, например, «Сбербанк». В банке с каждым годом растет количество решений, принятых на основе анализа данных. В качестве ключевого подхода к моделированию «Сбербанк» использует CRISP — Cross Industries Standard Process по Data Mining — межотраслевой стандарт извлечения данных.
Data Driven в дизайне
Data Driven Design — проектирование продуктов на основе данных, полученных с помощью тестов, исследований, проверки гипотез.
Раньше предполагалось, что дизайнер принимает решения на основе собственного вкуса и опыта, однако сейчас этого недостаточно. Работа в digital оценивается по KPI (Key Performance Indicators) и, чтобы их достичь, необходимо уметь прогнозировать, а значит анализировать.
При таком подходе подрядчик и заказчик концентрируют свои усилия, чтобы сделать сервис удобным пользователям, а не удовлетворять чьи-либо амбиции.
Новый уровень требований привел к тому, что профессия дизайнера распалась на несколько самостоятельных единиц — теперь над проектами работают целые дизайн-команды: UI-дизайнер, UX-проектировщик, дизайнер анимации, аналитики и арт-директор. Также подключаются специалисты по Big Data (data scientist).
Data Driven Design — это постоянные циклы улучшений, но здесь есть риск погрязнуть в данных и уделить излишнее внимание мелочам.
Такое явление получило название датацентризм. Например, в 2009 году из-за подобного подхода из Google уволился ведущий дизайнер.
В маркетинге
Новая концепция Data-driven маркетинга опирается на старую поговорку: «Невозможно управлять тем, что нельзя измерить». В Data driven бизнесе измерить можно и нужно все. В первую очередь это касается маркетинговой аналитики: релевантная информация о клиентах необходима для выстраивания персонализированных и действенных таргет-кампаний.
Еще в 2013 году 74% онлайн-потребителей заявляли, что разочаровываются в сайтах, на которых появляется контент, не соответствующий их интересам. 50% посетителей сайта просто покинут платформу, увидев такой контент. Чтобы оставаться конкурентоспособными при таких условиях рынка, предприятиям необходимо сосредоточиться на анализе и применении данных в своих маркетинговых кампаниях.
Data Driven маркетинг позволяет персонализировать взаимодействие с клиентом, что необходимо в условиях постоянно растущей конкуренции. Сегодня персонализированный маркетинг выходит далеко за рамки именных приветствий по электронной почте. Он определяет что, как и когда видит клиент онлайн. Все всплывающие окна, акции и реклама появляются перед глазами пользователя в наиболее удачный для компании момент.
Такие целевые сообщения достигают бо́льших результатов, чем общие рассылки, а сегментация рекламных кампаний позволяет получить более высокий ROI. Например, если магазин продает и мужскую, и женскую одежду, ему понадобятся как минимум два набора маркетинговых рассылок. Такая же ситуация с разными точками дистрибьюции − маркетинговая тактика для московской аудитории должна отличаться от кампаний, ориентированных на казанских покупателей. На основе данных и создается оптимальная рабочая схема, удобная для управления и масштабирования.
Успех Data Driven маркетинга зависит от точности данных о клиентах. Даже самые простые алгоритмы сбора информации бесполезны, если, если она не будет правильно отражать интересы клиентов и целевой рынок. Следует обращаться к существующей клиентской базе, чтобы сформировать представление о целевой аудитории.
Маркетинг на основе данных − это итеративный процесс, который постоянно развивается и расширяется. В грамотно выстроенном маркетинге процесс анализа и интерпретации данных ведется постоянно. Нельзя оперировать данными пятилетней давности для работы с современной аудиторией сайта. Поэтому важным фактором успеха является управление данными. Оно помогает выстроить процесс регулярного анализа данных о клиентах, оценивать новые возможности маркетинга, а также экономить время и ресурсы команды.
Что такое data-driven marketing и почему им пользуются крупные компании
Медленно, но верно data-driven захватывает мир – как в маркетинге, так и бизнесе. Все чаще встречается понятие data driven decision – решения, которые приняты на основе большого количества данных. И это означает, что мы живем в интересное время. Предприниматели могут с научной точностью принимать эффективные решения, потому что они подкреплены железными фактами и свежими цифрами. Раньше о таком могли только мечтать: приходилось опираться на интуицию или обрывочную противоречивую информацию. Из этой статьи вы узнаете, что такое data-driven marketing и как это внедрить компанию.
Что такое маркетинг на основе данных
Маркетинг на основе данных (data-driven marketing) – это подход, когда решения по продвижению и позиционированию базируются на полученных данных. Как известно, цель маркетинга – это получение прибыли с помощью удовлетворения потребностей людей.
А для этого надо добраться до целевой аудитории и продать товар или услугу. В этом маркетологу и предпринимателю помогает статистика. Они анализируют ее или обращаются за консультацией к команде аналитиков, которая кропотливо изучает каждую цифру и находит закономерности.
То есть в таком маркетинге большую роль играют данные. Они помогают в продажах и других направлениях, которые прямо или косвенно связаны с маркетингом.
Суть data-driven подхода
Принципы data-driven просты: маркетолог принимает решение на основе анализа, анализа и еще раз анализа цифр. Интуиция и личный опыт – на втором плане. Специалисты должны уметь интерпретировать данные и строить гипотезы. Помимо этого, компании стоит позаботиться о том, как добыть, хранить и визуализировать цифры. Без счетчиков и сервисов аналитики не обойтись, как и без технологий: машинное обучение, предиктивный анализ и искусственный интеллект.
Data-driven не гарантирует, что продажи вырастут сами по себе. Это не режим автопилота, когда остается сидеть у монитора и смотреть, как начисляется прибыль. Хотя не исключено, что в будущем появятся и такие технологии. Однако сложно просчитаться, когда вы строите маркетинга на основе данных
Вы получаете знания, и остается только грамотно их использовать. А знания, как известно, – сила. Иногда data-driven предсказывает будущее. Собирая статистику по периодам, а их нужно как-то систематизировать, вы будете находить корреляции. Вы составляете модели поведения аудитории, прогнозируете продажи и ставите KPI благодаря data-driven.
Чтобы понять, как данные определяют результат, обратимся к примерам.
Data-driven в менеджменте
Когда менеджер получает на руки аналитику, у него открывается пространство для маневров. Data-driven в менеджменте – управление компанией на основе большого количества данных. В этом случае сбор статистики служит для формирования доказательной базы. Это нужно для развития и стабильности компании, особенно в быстро меняющихся условиях сегодня.
Менеджер уверенно и, главное, оперативно реагируют на колебания рынка. Мониторинг в режиме реального времени дарит руководителю и команде шанс оперативно принять решение.
Такие крупные компании, как Google, Chevron, Intel, Amazon и российский «Сбербанк» регулярно прибегают к аналитике по data-driven. Однако это не означает, что мелкий и средний бизнес не в состоянии внедрить эти технологии.
Data-driven в дизайне
Дизайнер получает задание по макетам и креативам. Но дизайнер ориентируется на данные и рекомендации аналитика или заказчика. В приоритете – не «на свое усмотрение», а результаты наблюдений. Например, в компании выяснили паттерны поведения пользователя, и оказалось, что UX/UI-дизайн требует улучшения.
Об этом говорят неудовлетворительные показатели конверсии сайта и исследования тепловых карт. И тогда веб-дизайнер работает на, чтобы исправить это. Например, известно, что у сайта, где есть изображения людей с эмоциями, увеличивается конверсия.
В итоге довольными остается и заказчик, и дизайнер. Меньше непонятных, так нелюбимых правок и больше аргументированных доводов.
Data-driven в маркетинге
Трудно найти маркетолога, который бы отказался работать с аналитическими отчетами по рекламным кампаниям. Сверхпродуктивная реклама – это, что гарантирует себе data-driven компания. К примеру, дилерский центр авто провел рекламные кампании: их результаты по лидам, конверсиям и стоимости обращения утекают в аналитический центр.
В результате маркетолог видит эффективность тех или иных источников и каналов трафика. Так, выяснилось, что вторая кампания собрала больше всего клиентов из условной площадки РСЯ, чем из поисковой рекламы. Маркетолог делает вывод, что в РСЯ стоит попробовать побольше размещений.
Добавим к этому аналитику целевой аудитории: здесь благодаря data-driven легче узнать потребительские инсайты и особенности поведения. В результате вы знаете о будущих клиентах даже немного больше, чем они сами.
Преимущества подхода
Какие у data-driven есть преимущества? Используя технологии и анализ на основе большего количества данных, вы обгоняете конкурентов.
Разумеется, чтобы от data-driven был толк, все надо правильно настроить и подключить. При этом нельзя забывать об уникальности каждой компаний, и поэтому стоит учитывать специфику и особенности как бизнеса, так и отрасли.
Кто должен заниматься data-driven marketing
В корпорациях data-driven marketing посвящены целые отделы. Однако если говорить о компаниях меньше, то, как правило, этим занимается аналитик или data scientist. Иногда к этому делу привлекают маркетолога и продакт-менеджера, который знает о компании и продвигаемом товаре все. Обычно в data-driven marketing образуется связка: аналитик – маркетолог или другой исполнитель.
Какие метрики нужны
Все те метрики, которые имеют принципиальное значение для бизнеса. Вы в праве отслеживать все: от количества сделок до лайков в социальных сетях. Однако маркетологи рекомендуют сфокусироваться на самом главном. Помните, что чем больше информации вы собираете, то тем больше времени и ресурсов тратите на их обработку. Так, если речь идет об электронной коммерции, то это будут следующие метрики:
CPA и CPC имеет значение для многих компаний, однако MRR (регулярный месячный доход) важнее для подписных сервисов. MRR показывает, сколько в месяц зарабатывает SaaS-бизнес, где обычно плата с клиентом снимается ежемесячно.
Как выбирать инструмент для анализа
Выясните, какие инструменты предназначены для большого объема данных. Первыми на ум приходят системы веб-аналитики и статистики:
Где собирать и анализировать данные
Лучше всего, если эта площадка без потерь импортирует и интегрирует данные сервисов, с которыми вы работаете. У рынка есть много предложений по этой услуге. Сфокусируйтесь на визуализации, максимальной точности и адекватной службе поддержки
Как начать работать на основе данных
Какие сложности могут возникнуть
Важно, чтобы data-driven закрепилась в культуре компании. Руководители и сотрудники должны каждый день думать об аналитике, обращаться к ней вдохновением. Для этого надо обучаться: уметь анализировать большие объемы данных и интерпретировать их. Это формирует культуру data-driven, от которой тоже зависит, будет ли от этого толк или нет.
Как понять, что ваш data-driven маркетинг работает
Вы поймете, что data-driven работает, когда увидите первые результаты. Экспериментируете с опорой на данные, анализируйте полученную статистику и внедряйте изменения. Пока нет универсальной формулы, которая бы показала продуктивность data-driven marketing.
Заключение
Data-driven маркетинг – это крайне эффективный подход. Благодаря объективным данным у вас будет база для принятий обоснованных решений. Data-driven избавляет бизнес от ошибок и дает преимущество перед конкурентами. Используйте это во блага бизнеса: в менеджменте, маркетинге и дизайне.
Data-Driven подход в маркетинге: что это такое и как построить стратегию
Здравствуйте. Меня зовут Людмила, я маркетолог в компании Altcraft. Сегодня я хочу поговорить с вами о data-driven подходе в маркетинге. В статье рассказываю, что это такое, зачем использовать и какие существуют метрики в data-driven маркетинге. Приятного чтения.
В последние годы маркетологи проводят совещания, где раз за разом принимают избитые решения, заводящие их в тупик. Модели потребления постоянно меняются, а лояльность к бренду эфемерна как никогда раньше. От этих и других неприятностей, терзающих отдел маркетинга, эксперты проповедуют одно решение — data-driven подход в маркетинге.
Data-driven подход — это использование информации о клиентах для оптимизации бизнес-рекламы и маркетинговых коммуникаций. Маркетологи собирают данные и обрабатывают их с помощью аналитических инструментов. Так они предугадывают желания покупателей и понимают, зачем им нужен тот или иной продукт и где и как они хотят его получить.
Примеры использования data driven подхода вы найдете повсюду. Например, такие сервисы как YouTube и Netflix непрерывно анализируют предпочтения пользователей и рекомендуют им те видео, фильмы и сериалы, которые их заинтересуют.
Многие компании используют подход, основанный на данных, для лучшей сегментации целевой аудитории. Владея нужными данными, можно точно определить потребителей, заинтересованных в продукте, установить эффективные каналы для взаимодействия с клиентами или узнать, в какое время дня аудитория наиболее восприимчива к коммуникации.
С помощью A/B тестирования — одного из методов data-driven маркетинга — маркетологи сравнивают эффективность двух вариантов одного письма и выбирают тот, что вызывает наибольший отклик клиента. В долгосрочной перспективе этот подход экономит компании немало денег, а также повышает ROI.
Ключевым же преимуществом data-driven маркетинга является персонализация. Бренд разрабатывает персонализированную маркетинговую стратегию на основе данных, полученных в результате взаимодействия с клиентом.
Data-driven стратегия помогает компаниям принимать обоснованные бизнес-решения. Чтобы ее разработать, соберите нужные данные и найдите правильное решение для их использования. Привлеките к работе команду профессионалов, специализирующихся на расширении аудитории или прогнозной аналитике.
Основные действия при разработке data-driven стратегии:
Оценить результаты. Подход, основанный на данных, требует регулярного и тщательного измерения результатов. Отслеживание поведения ваших клиентов — единственный способ адаптировать вашу стратегию к их потребностям. Продолжайте тестирование даже после обработки первых результатов и при необходимости изменяйте маркетинговую кампанию.
Для успешного внедрения data-driven стратегии, важно выбрать ключевые показатели эффективности (KPI).
Поскольку посетители сайта — это потенциальные клиенты компании, мониторить трафик сайта надо регулярно. Маркетологи должны понимать, с каких именно ресурсов пользователи переходят на сайт и какой тип рекламы дает наилучшие результаты. Органический поиск, ссылки в соцсетях, email-рассылки, переходы с других сайтов или медийная реклама — сфокусируйтесь на наиболее эффективных каналах трафика и, опираясь на полученные данные, грамотно распределите бюджет.
В какой бы тип рекламы вы ни инвестировали, необходимо знать, как это отражается на доходах компании. Здесь на помощь приходит коэффициент окупаемости инвестиций. Простыми словами, ROI — это ответ на вопрос «Получили ли мы прибыль после всех расходов на маркетинговую кампанию?». Вычтите из полученной прибыли расходы на маркетинг, а остаток разделите на те же расходы.
LTV — это вся прибыль от клиента за период, пока вы с ним работаете. Если потратить на привлечение клиента больше, чем вы позже на нем заработаете, вы потеряете деньги. Вот почему так важно отслеживать LTV. Так, вы сможете решить, сколько денег вложить в привлечение клиентов.
CAC — это общая сумма, которая требуется бизнесу, чтобы привлечь одного клиента. Она включает в себя время, потраченное вашими торговыми представителями, а также расходы на маркетинг и рекламу. Если показатель CAC больше показателя LTV, значит, ваши затраты на привлечение клиента больше, чем получаемая от него прибыль, а это повод изменить свою маркетинговую стратегию.
Показатель оттока клиентов показывает количество клиентов, прекративших сотрудничество с компаний. Для маркетологов крайне важно отслеживать этот показатель, поскольку это что-то вроде лакмусовой бумажки: клиенты уходят, если ваш продукт потерял для них ценность, а значит надо срочно понять причину и предпринять меры.
Индекс удовлетворенности клиентов показывает, насколько клиенты довольны продуктами и услугами компании. Имея эти данные под рукой, маркетологи могут улучшить качество обслуживания клиентов. Лучший способ узнать, доволен ли покупатель приобретенным товаром — спросить его напрямую. Вот почему так важно уметь правильно собирать отзывы клиентов.
Данные — самый ценный маркетинговый ресурс, но не все маркетологи понимают, как выжать из него максимум. Data-driven маркетинг позволит компаниям оптимизировать эффективность маркетинговых каналов, разработать персонализированные маркетинговые стратегии и улучшить качество обслуживания клиентов, что, в конечном счете, не может не привести к увеличению прибыли.