Data-driven подход к управлению продуктом в e-commerce

Data-driven подход — что это

Data Driven Decision Making — подход к принятию решений на основе данных и аналитики. О нем говорят в контексте разработки, плана продаж, маркетинговой стратегии, управления продуктом или же в целом — применительно к процессам компании.

Термин data-driven возник в 90-е в противовес концепции Hippo, по которой бизнес решал любой вопрос на базе highest paid person’s opinion — «мнения самого высокооплачиваемого сотрудника».

Data-driven подход нереализуем без сбора, анализа, визуализации и интерпретации массивов данных, без инвестиций в вычислительные мощности и наём команды.

Недостатки data-driven подхода

1. Если данные собраны и проанализированы неправильно, решения, принятые на их основе, могут оказаться неверными.
2. В нестандартных ситуациях data-driven подход не сможет полностью заменить знания, опыт и профессиональную интуицию. 

Пора действовать

Одного желания применять data-driven подход на практике мало. Как определить, что компания внутренне готова к преобразованиям: 

1. Собран достаточный объем структурированных данных о клиентах, продажах, рекламных кампаниях, продукте из CRM (Битрикс24), ERP (1С), CMS (1С-Битрикс), они достоверны и регулярно актуализируются.
2. IT-инфраструктура включает инструменты обработки, анализа, визуализации данных, и в компании есть эксперты, владеющие ими. В случае необходимости можно нанять готовую команду продуктовых аналитиков. 
3. Специалисты и руководители готовы подчинить стратегию бизнеса и локальные задачи данным. 

3 шага к внедрению data-driven подхода

Внедрение data-driven подхода может происходить в несколько этапов в зависимости от специфики e-commerce компании. Рассмотрим ключевые из них. 

1. Определение источников данных

Все начинается с целеполагания. Что конкретно ищет бизнес: повышения конверсии, уменьшения оттока клиентов или что-то еще — ответ подскажет, какие метрики собирать. Тогда получится сконцентрироваться только на них, игнорируя прочие. При этом все данные непрерывно работают — их используют для проверки гипотез. 

Для определения успешности продукта исследуют метрики. Какие именно и сколько — зависит от потребностей бизнеса.

Каждая компания самостоятельно определяет, какое количество источников данных использовать. В некоторых случаях достаточно даже одного надежного источника.

2. Развитие аналитической системы

Масштабирование бизнеса обычно приводит к увеличению клиентской базы, объема продаж и требует больше данных для анализа и принятия решений. Тогда для эффективной реализации data-driven подхода придется развивать аналитическую инфраструктуру, обновлять информацию, интегрировать передовые практики и дополнительные инструменты. 

3. Принятие решений на основе данных 

Собранные данные проверяются разнообразными методами, среди них сегментация клиентов, анализ корреляций и прогнозирование тенденций. А полученные результаты применяют для принятия решений на каждом этапе развития продукта.

Что дальше?

Data-driven подход, успешно интегрированный в ядро компании, начнет приносить бизнесу свои плоды. При условии высокого качества данных и аналитики.

Каждый специалист и руководитель обретает уверенность при решении ежедневных и стратегических задач, поскольку опирается на цифры и факты. Любой результат поддается оценке, которая прямо отвечает на вопрос: «Правильный ли выбор мы сделали?».

Используя A/B-тестирование в рамках концепции data-driven, к примеру, определяют эффективность страницы сайта интернет-магазина. Возникла потребность увеличить конверсию на странице оформления заказа — компания создает две версии страницы, оригинальную (контрольную группу) и новую (тестовую), разделяет посетителей и показывает им одну из них. Анализ собранных данных о незавершенных покупках докажет необходимость или бессмысленность обновления продукта.

Заключение

Data-driven подход — это ключ к развитию продукта e-commerce компании. Прогнозы становятся точнее, управление запасами оптимизируется, маркетинговые стратегии улучшаются, а сотрудники — принимают взвешенные стратегические решения, обретая контроль над достижением измеримых целей.