Умная аналитика — это простой, дешевый и легкодоступный способ найти ответ на важный вопрос.
Возьмем пример такого вопроса: нашему клиенту нужно оценить, какая доля офисных работников сейчас перешла на удаленную работу дома. Зачем им это знать? Не так важно. Может они специальный софт делают для удаленки, хотят объем сегмента узнать. Или канцтовары с бумагой поставляют и ходят оценить, как просел весь рынок, сравнить со своими продажами.
Как эта задача решается в лоб, традиционными средствами маркетинговых исследований? Давайте проведем опрос по офисам: сделаем репрезентативную выборку, обзвоним, соберем данные, сгруппируем, получим красивый отчет с графиками. Получается долго, дорого и бестолково (отказы, потери при передаче данных голосом, субъективность мнений). Какая есть альтернатива?
Для того, чтобы создать умную аналитику, надо:
-
Четко сформулировать проблемный вопрос. Ясность постановки вопроса — самое важное в формировании правильной методики получении данных. Для нашего примера: «Какой % офисных работников работал удаленно в апреле, мае, июне, июле по сравнению с февралем (это база)?».
-
Подумать, где есть сравнительно легко доступные данные, коррелирующие с нашим объектом исcледования — фактическим числом офисных работников. Заполнение парковок? Число купленных проездных? Посещение кафешек по-соседству c офисными зданиями? Данные от арендодателей по числу входящих в бизнес-центр? Отбрасываем все варианты, где найти информацию трудно/дорого/долго. Или погрешность данных будет слишком высока.
В итоге обязательно найдется лучший вариант — поставщики кофе в офисы! Если посмотреть на статистику их продаж, получится очень точная картина — как много людей перешло на удаленку. Осталось только найти таких среди знакомых и получить данные помесячных отгрузок (кстати, необязательно абсолютные цифры, достаточно соотношения последних месяцев с базовым).
Такие партизанские способы добычи ценных данных — становятся главным фактором успеха в разработке стратегического решения, поскольку позволяет принять его быстро и сформулировать достаточно точно.
Важно! В работе с данными, душите в себе внутреннего перфекциониста. Ведь альтернативой получению экспресс-аналитики часто становится неполучение данных вообще! С обоснованием: «у нас нет возможности заказать масштабное исследование, поэтому будем решать по наитию».
В работе с данными нами уже многие годы движет мантра: Примерно правильно лучше, чем совершенно неточно.
