Не вся аналитика одинаково полезна - Ренат Семаков
Transcript of Не вся аналитика одинаково полезна - Ренат Семаков
Не вся аналитика одинаково полезна
captainanalytics.ru
Ренат Семаков, CEO CaptainAnalytics
02
Собрать нужные данные
Сделать выводыПродемонстрировать другим
03
ПодрядчикЗаказчик
Генеральный
Маркетолог
АналитикБухгалтер
Специалист по продажам
04
Эволюция аналитики в компании
ПодрядчикЗаказчик Генеральный
Показал все в Метрике с экрана монитора
Выгрузил и обработал в Excel
Подключил коллтрекинг
Научился пользоваться API
МаркетологАналитик Бухгалтер Специалист по продажам
Освоил SQL BI гуру…
05
Когда GA и Метрики будет достаточно?
Что нужно знать для оценки эффективности онлайн-маркетинга?
Необходимо собрать в одном интерфейсе для получения полной картины:• Данные систем web-статистики (Метрика,
GA)• Информация о действиях реальных,
которых нет в Google Analytics;• Данные о звонках из систем коллтрекинга
(количество и качество)• Данные о продажах в оффлайн точках
инициированных онлайн активностью• Выкупаемость заказов• Повторные заказы• Данные о расходах на все рекламные
кампании.• Данные об иных расходах (изготовление
баннеров, комиссия подрядчика и т.п.).• Путь пользователя от клика до звонка, при
помощи отчетов по многоканальным последовательностям;
06
Сбор и обработка данных в реальности
07
BTL
ATL
08
Аналитику придется попотеть
09
10
Когда в GA и Метрикеограничения приходят на смену возможностям
11
Когда в GA и Метрикеограничения приходят на смену возможностям
12
Spreadsheet add-on
✓Возможности визуализации Google Docs
✓Больше параметров для выгрузки
11
Supermetrcs add on
✓Возможности визуализации Google Docs
✓Больше параметров для выгрузки
✓Больше строк в отчетах
✓Данные из других систем
14
Инструменты от OWOX
✓Пользовательские IP✓Данные доступные в
реальном времени✓Возможности
визуализации Google Docs
✓∞ параметры запросов✓∞ строк в отчетах✓∞ количество запросов
к API✓Данные из других
систем✓Нет сэмплирования
15
Event-based и person-based системы
+детальная история по конкретным ученным записям+коммуникации с пользователями прямо из приложения+удобнее для анализа Retention
-плохо подходят для анализа трафика-непростая настройка ивентов
Сессионная аналитика говорит вам что случилось, событийная говорит вам, кто и как это сделал.
16
Event-based и person-based системы
17
Сквозная аналитика как решение
18
А почему бы не прокачать привычный GA?
-Нужен сторонний коллтрекинг-Сложная настройка-Это по-прежнему GA
19
Подводные камни сквозной аналитики
• Координация действий с операторами• Расходы на виртуальные номера• Работа по определению качества звонков• Желательна crm• Ограничены модели атрибуции• Интеграция с внешними приложениями• Желательно привлечение программиста
BI альтернативы
«BI - концепции и методы для улучшения принятия бизнес-решений с использованием систем на основе бизнес-данных»
«Business Intelligence - программные средства, функционирующие в рамках предприятия и обеспечивающие функции доступа и анализа информации, которая находится в хранилище данных, а также обеспечивающие принятие правильных и обоснованных управленческих решений."
20
Как данные попадают к тем кто принимает решения при использовании сервисов бизнес-анализа?
21
Что говорят опросы западных компаний?
• Более 50% бизнес - пользователей и аналитиков будут иметь доступ к инструментам бизнес-аналитики в 2017 году
• 42% компаний планируют использовать решения для мобильной бизнес - аналитики.• Компании , использующие аналитику пять (5) раз больше шансов быстрее принимать решения. • Аналитика по работе с клиентами (48%), операционные аналитики (21%), а также
предотвращение мошенничества (21%) являются три главных варианта использования для Big Data.
• Ожидается нехватка 1,5 миллиона специалистов по работе с данными в одних только Соединенных Штатах к 2018 году.
• 95% крупных организаций будут нанимать квалифицированных директоров по работе с данными (Chief Data Officer) к 2019 году.
• 85% руководителей предприятий считают , большие данные изменят способ ведения бизнеса. • 89% руководителей предприятий считают , большие данные будут революционизировать
бизнес - операции таким же образом как это сделал Интернет • К 2019 году рынок бизнес - аналитики и аналитической рынок вырастет до $ 20 млрд.
22
https://www.betterbuys.com/bi/business-intelligence-stats/, на основе данных Forbes и Gartner
Какую выгоду принесло внедрение BI-инструментов? Оценки респондентов
Использование BI принесло как материальную, так и нематериальную выгоду (76 %)
Использование BI принесло преимущественно материальную выгоду (17 %)
Использование BI принесло преимущественно нематериальную выгоду (7 %)
http://qlik.lookbookhq.com/qlik-whole-story-forbes2/asset-1 на основе данных Forbes и Qlik
23
Обзор BI инструментов
24
Чем сложнее задачи, тем серьезнее нужно решение
В какие из следующих решений ваша организация будет инвестировать в следующие 12 месяцев, с целью получения от данных пользы для бизнеса?
Системы визуализации данных
Плюсы• Цена $20-$200 в месяц• Возможность построить dashboard без привлечения специалистов• Данные доступны в веб-интерфейсе• Подходят для неподготовленной аудитории
25
Минусы:• Ограниченное количество подключаемых источников данных.
• Ограничены возможности для построения сложных отчетов с
комбинированной структурой и ссылочными связями между
источниками (Drill-Trough, Drill-Up/Drill-Down)
• Нет возможности интерактивной работы с данными
(формирование отчетов «на лету»)
• Обычно нет возможности распределения прав доступа
• обычно медленно работают
Полноценные BI системы
Плюсы• Мощные инструменты сбора и обработки информации из разных
источников• Мощные инструменты построения интерактивных отчетов с
многомерными связями между источниками.• Решения, ориентированные на работу с террабайтами данных• Предикативная аналитика
26
Минусы:• Стоимость
• Требуется привлечения специалистов по внедрению
• Большая работы по нормализации данных
• Десктопный софт для архитектора дашбордов
Инструменты от Google и Microsoft
Плюсы• Цена• Хорошие возможности для агрегации и визуализации
данных• Большое количество обучающих материалов• Интеграция с сервисами Google (для Google Data Studio)
27
Минусы:• Сложности в работе с российскими источниками данных
• Нет оповещений
• Нет прогнозной аналитики
Как выбрать подходящее решение
28
• Кто смотрит в отчеты?• Какой тип бизнеса?• Какова архитектура данных?• Что измеряете?• Есть ли ресурсы ИТ?• Какой бюджет?• Готовы ли вы действовать?• Доверяете ли автору отчетов?