Основа любой стратегии — аналитика 📊
Для аналитики важно использовать не только внутренние данные бизнеса, но и информацию по рыночному и конкурентному окружению.
Пока все учатся писать промты для GPT-4, мы хотим напомнить про старый добрыйпоиск! Потому что для качественной аналитики нужны полные исходные данные: кейсы, исследования, отчеты по рынку.
Чтобы поиск информации был действительно эффективным, наши ресёрчеры пользуются специальными операторами.
Делимся с вами в карточках самыми интересными ⤵️
Для аналитики важно использовать не только внутренние данные бизнеса, но и информацию по рыночному и конкурентному окружению.
Пока все учатся писать промты для GPT-4, мы хотим напомнить про старый добрый
Чтобы поиск информации был действительно эффективным, наши ресёрчеры пользуются специальными операторами.
Делимся с вами в карточках самыми интересными ⤵️
30 мая с коллегами из Aidata в рамках вебинара пообщались о том, как меняются подходы работы в data-driven маркетинге в 2023 году.
Интересно было сравнить взгляды с двух сторон - от поставщика DMP-платформ и от агентства работающего с персональными данными.
По итогу сформулировали несколько тезисов:
- Из-за ухода больших брендов с российского рынка спрос на сложные сценарии работы с DMP-данными снижается.
- Платформы работы с данными стремятся привлечь больше клиентов сегмента SMB.
- У сегмента SMB в свою запрос на более простые сценарии, которые на показывают результаты на короткой дистанции.
- Локальные платформы стремятся к расширению функционала. Мы пережили хайп CDP и видим как многие провайдеры ESP и автоматизации маркетинга "обросли" дополнительным функционалом и позиционируют себя как CDP.
- Однако, есть проблема с тем, что платформы работы с данными расширяют функционал. С одной стороны - больше возможностей и гибкость, с другой - бизнесу становится сложнее принимать решение по выбору платформ, если нет сильной экспертизы внутри.
- Мы верим, что в этом контексте запрос на внешнюю экспертизу и стратегию должен расти. Бизнес заинтересован в том, чтобы не ошибиться с выбором платформы, а для этого нужно иметь видение развития и стратегию работы с данными в маркетинге.
Мы в Дау оцениваем текущий тренд как позитивный, так как вцелом запрос на повышение эффективности стимулирует бизнес не только адаптировать новые инструменты, но и перестраивать внутренние процессы и смотреть на работу с данными сквозь всю цепочку работы с целевой аудитории от первого касания до повторных продаж.
Интересно было сравнить взгляды с двух сторон - от поставщика DMP-платформ и от агентства работающего с персональными данными.
По итогу сформулировали несколько тезисов:
- Из-за ухода больших брендов с российского рынка спрос на сложные сценарии работы с DMP-данными снижается.
- Платформы работы с данными стремятся привлечь больше клиентов сегмента SMB.
- У сегмента SMB в свою запрос на более простые сценарии, которые на показывают результаты на короткой дистанции.
- Локальные платформы стремятся к расширению функционала. Мы пережили хайп CDP и видим как многие провайдеры ESP и автоматизации маркетинга "обросли" дополнительным функционалом и позиционируют себя как CDP.
- Однако, есть проблема с тем, что платформы работы с данными расширяют функционал. С одной стороны - больше возможностей и гибкость, с другой - бизнесу становится сложнее принимать решение по выбору платформ, если нет сильной экспертизы внутри.
- Мы верим, что в этом контексте запрос на внешнюю экспертизу и стратегию должен расти. Бизнес заинтересован в том, чтобы не ошибиться с выбором платформы, а для этого нужно иметь видение развития и стратегию работы с данными в маркетинге.
Мы в Дау оцениваем текущий тренд как позитивный, так как вцелом запрос на повышение эффективности стимулирует бизнес не только адаптировать новые инструменты, но и перестраивать внутренние процессы и смотреть на работу с данными сквозь всю цепочку работы с целевой аудитории от первого касания до повторных продаж.
Специалистов не хватает.
☑️IT кампании перегревают рынок не только в найме разработчиком, но и в маркетинге.
☑️Из-за социального контекста специалисты релоцируются и ищут работу в зарубежных компаниях.
☑️Удаленка запущенная ковидом набирается популярность из-за волны релокации.
✅При этом общий экономический кризис заставляет бизнесы становиться более эффективными.
☑️Чувствительность клиентов к цене заметна по всем секторам бизнеса и индустриям и сильно давит на маржинальность.
_________________________________
Как бизнес справляется с вызовами в этом секторе?
Какие новые подходы в управлении могут скомпенсировать трудности в найме?
Обсудим сегодня в новой дискуссии в рамках Digital Kitchen. Регистрируйтесь в чат-боте по ссылке.🏁
☑️IT кампании перегревают рынок не только в найме разработчиком, но и в маркетинге.
☑️Из-за социального контекста специалисты релоцируются и ищут работу в зарубежных компаниях.
☑️Удаленка запущенная ковидом набирается популярность из-за волны релокации.
✅При этом общий экономический кризис заставляет бизнесы становиться более эффективными.
☑️Чувствительность клиентов к цене заметна по всем секторам бизнеса и индустриям и сильно давит на маржинальность.
_________________________________
Как бизнес справляется с вызовами в этом секторе?
Какие новые подходы в управлении могут скомпенсировать трудности в найме?
Обсудим сегодня в новой дискуссии в рамках Digital Kitchen. Регистрируйтесь в чат-боте по ссылке.🏁
Как часто вы делаете выводы?
Знаем, что часто! Подготовили для вас рекомендации, которые помогут сделать этот процесс эффективным.
1. Поиск аномалий.
Ищем любые интересные факты, скачки, изменения, отклонения, корреляции и т.д. Все выписываем не оценивая.
Это наблюдения, которые важно зафиксировать «как есть», ведь все участники процесса могут интерпретировать информацию по-разному. Кроме того, у вас будет база, на которой далее построите выводы и предположения.
2. Выводы.
Фиксируем наши рассуждения, оценки, догадки, ответы на вопросы: почему так, почему видим такие цифры, тренды, изменения. Тут самое важное — логика и причинно-следственные связи.
* Отдельный случай, когда изначальная задача стоит как проверка гипотез. Тогда вывод будет чётким - удалось подтвердить гипотезу или нет. Во всех остальных случаях мы все же говорим о предположениях, которые как раз надо будет тестировать на следующем этапе.
Рассмотрим пример первичного анализа воронки и onboarding-цепочки онлайн-сервиса в карточках:
Знаем, что часто! Подготовили для вас рекомендации, которые помогут сделать этот процесс эффективным.
1. Поиск аномалий.
Ищем любые интересные факты, скачки, изменения, отклонения, корреляции и т.д. Все выписываем не оценивая.
Это наблюдения, которые важно зафиксировать «как есть», ведь все участники процесса могут интерпретировать информацию по-разному. Кроме того, у вас будет база, на которой далее построите выводы и предположения.
2. Выводы.
Фиксируем наши рассуждения, оценки, догадки, ответы на вопросы: почему так, почему видим такие цифры, тренды, изменения. Тут самое важное — логика и причинно-следственные связи.
Рассмотрим пример первичного анализа воронки и onboarding-цепочки онлайн-сервиса в карточках:
На кухне уже готова тема 🍽
В новой дискуссии, вместе с Юлией Удовенко обсудим:
🔘Пересмотр ценностей – как меняется взгляд россиян на базовые ценностные понятия.
🔘Преломление глобальных тенденций для нашего рынка – симбиоз азиатской и западной моделей.
🔘Индивидуализм vs коллективизм: «Таков путь!».
🔘MVP2Brand: «колыбель» новых брендов.
Для участия в офлайн мероприятии зарегистрируйтесь по ссылке.
В новой дискуссии, вместе с Юлией Удовенко обсудим:
🔘Пересмотр ценностей – как меняется взгляд россиян на базовые ценностные понятия.
🔘Преломление глобальных тенденций для нашего рынка – симбиоз азиатской и западной моделей.
🔘Индивидуализм vs коллективизм: «Таков путь!».
🔘MVP2Brand: «колыбель» новых брендов.
Для участия в офлайн мероприятии зарегистрируйтесь по ссылке.
Кейс: 30+ сегментов для фармы в одном дашборде
Делимся кейсом создания дашборда для крупной фармацевтической компании. Данный инструмент позволяет руководителям и менеджерам быстро оценивать показатели CRM-маркетинга и улучшать эффективность коммуникаций.
Дашборд был разработан для: 12 брендов, 8 специальностей, учитывал 4 типа email-коммуникаций и динамические сегменты пользователей. Кроме того, в базе компании было 20 параметров для контактов клиентов, которые могли быть использованы при формировании отчета.
Мы создали real-time инфопанель с удобной визуализацией и автоматическим обновлением показателей.
Пример использования дашборда для отслеживания перемещений пользователей между сегментами и оценки эффективности коммуникаций читайте в нашем блоге.
Делимся кейсом создания дашборда для крупной фармацевтической компании. Данный инструмент позволяет руководителям и менеджерам быстро оценивать показатели CRM-маркетинга и улучшать эффективность коммуникаций.
Дашборд был разработан для: 12 брендов, 8 специальностей, учитывал 4 типа email-коммуникаций и динамические сегменты пользователей. Кроме того, в базе компании было 20 параметров для контактов клиентов, которые могли быть использованы при формировании отчета.
Мы создали real-time инфопанель с удобной визуализацией и автоматическим обновлением показателей.
Пример использования дашборда для отслеживания перемещений пользователей между сегментами и оценки эффективности коммуникаций читайте в нашем блоге.
Кейс: Единая Дата-стратегия для 5 дивизионов крупнейшей технологичной компании
А у нас еще один классный кейс. На этот раз поделимся опытом разработки Data-стратегии, которая помогла бизнесу продвинуться вперед.
Представьте: Компания клиента разделена на множество структурных единиц, где основой являются разные продукты или услуги. Дивизионы работают самостоятельно, принимать решения сложно. При этом база данных одна, пользоваться ей сложно. Эффективность CRM-сценариев низкая, данные используются хаотично и не приносят ценности!
Мы начали с аналитики и проанализировали 1500 email-кампаний в объеме более чем 16 млн отправок, за последние 2 года, 40 отчетов о медиа компаниях на различных диджитал-площадках, а еще активности лидогенерации, например отчетность колл-центров.
В результате аналитики у нас сформировалось 27 гипотез по использованию CRM-сценариев.
Что было дальше и чем закончился этот кейс (спойлер: успехом!), читайте в нашем блоге
А у нас еще один классный кейс. На этот раз поделимся опытом разработки Data-стратегии, которая помогла бизнесу продвинуться вперед.
Представьте: Компания клиента разделена на множество структурных единиц, где основой являются разные продукты или услуги. Дивизионы работают самостоятельно, принимать решения сложно. При этом база данных одна, пользоваться ей сложно. Эффективность CRM-сценариев низкая, данные используются хаотично и не приносят ценности!
Мы начали с аналитики и проанализировали 1500 email-кампаний в объеме более чем 16 млн отправок, за последние 2 года, 40 отчетов о медиа компаниях на различных диджитал-площадках, а еще активности лидогенерации, например отчетность колл-центров.
В результате аналитики у нас сформировалось 27 гипотез по использованию CRM-сценариев.
Что было дальше и чем закончился этот кейс (спойлер: успехом!), читайте в нашем блоге