Управление бизнесом на основе данных

Управление бизнесом
на основе данных
Константин Савенков,
CEO Intento, Inc.

Константин Савенков
к.ф-м.н. (ВМК МГУ),
3 года директор
по науке в Zvooq,
2 года операционный директор
Bookmate и других проектов Dream
Industries
сейчас - CEO

Настраивал работу с
данными в проектах
• контентные сервисы B2C/B2B2C
• образовательные проекты
• рекламные проекты
• недвижимость
• в режиме консалтинга -
online2ofﬂine, UGC, биотехнологии
Zvooq, Bookmate
Theory&Practice, Exchanges
Unisound
DI Telegraph
Константин Савенков, 2016

Без данных,
люди принимают
решения на основе
веры и
предрассудков

…решения на основе
данных - конкурентное
преимущество

Следя за
конкурентами, вы
идете за ними.
Фокус на клиенте -
возможность
идти впереди них.
(с) Джефф Безос

…данные помогают
сфокусироваться
на клиенте

Информация - это
топливо 21 века, а
его мотор -
аналитика.
(с) Питер Сондегаард

… следите за качеством
топлива и проходите ТО

Половина денег, которые
идут на рекламу,
выбрасывается
впустую; но как узнать
какая именно
половина?
(с) Уильям Левер

…собирать данные
и считать ROI

Средняя по США
конверсия в покупку
- 2%, вне зависимости
от того, что продается
- слоны или айфоны
(с) Авинаш Кошик

…данные позволяют
быть лучше среднего

План
• Уровни использования данных
• Эволюция data driven компании
• Определение целей и KPI
• Измерение эффекта всех инициатив в компании
• Формирование гипотез и постановка экспериментов
• Лидирующие и опережающие индикаторы, прогнозирующие модели
• Автоматизация ручного труда
• Управление изменениями компании
• Данные как актив

Мастерство
Трансформация бизнеса
Включение в бизнес
Монетизация данных
Принятие решений
Оптимизация бизнеса
Аналитика
Секреты бизнеса
Уровни использования
данных
Сбор данных
Мониторинг
бизнеса

Для управления
бизнесом на основе
данных мало собирать
и обрабатывать
данные. Нужна
культура.

Не оптимизация для
улучшения данных!
Оптимизация для
обучения!

Все инициативы должны
улучшать KPI
Формулируйте гипотезы
Ставьте эксперименты
Данные - проверяют гипотезы
в основе ваших решений.
Данные не решают!

Данные
КультураЛюди
Процессы
Технологии
Аналитика Бизнес-модель
ПланированиеИтерации
Измерения
Гипотезы
Эксперименты
Изменения

I
Определение целей
и KPI

Вроде все просто
MRR МаржаMAU
но есть нюансы

НЕПОНЯТНО
кто отвечает?
как улучшить?
как связано с затратами
ресурсов?
(кроме СЕО)
(кроме “работать лучше”)
(когда большая часть бизнес-
процессов автоматизирована)

Деревья KPI
MAU
Новые Лояльные Вернувшиеся
Трафик Конверсия Удержание Возврат

Деревья KPI
MRR
MRR
лояльных
MRR
новых нетто
потери
MRR
MRR
апгрейды
MRR
даунгрейды
Новые
клиенты
изменение
MRR
новый
MRR
Ре-
активация
прямые
продажи

Деревья KPI
Маржа
LTV
CAC
COGSARPU
время
жизни
Комиссии

ДЛЯ ПРОДВИНУТЫХ
Анализ соотношений
Когортный анализ

ПОМОГАЕТ С:
Узкие места
Роли и зоны
ответственности
Генерация идей
Эффект от инициатив

II
Измерение эффекта
инициатив

Планирование блоками задач,
оказывающими эффект
Отслеживание результатов
запущенных проектов
Культура данных
успеха
обучения

Кейс
Было принято вести маркетинговые проекты до
запуска
Отслеживание хода полугодовой кросс-промо
кампании показало существенный убыток через
COGS.
Удалось понять, какие механики к нему привели.
Поменяли механики промо-кампаний,
передоговорились с партнерами по нескольким
запущенным позднее.
ПРОФИТ

III
Гипотезы и
эксперименты

На самом деле, так не
работает
маркетинговая кампания

работает
запустили фичу в продукте
перебои с биллингом
школьники пришли с каникул
фичеринг в аппсторе
народ вернулся с отпусков

работает
запустили фичу в продукте
перебои с биллингом
школьники пришли с каникул
фичеринг в аппсторе
народ вернулся с отпусков
КОНВЕРСИЯ С РАЗНЫХ
КАНАЛОВ ОТЛИЧАЕТСЯ
НА ПОРЯДКИ

А ТАКЖЕ:
Множество проектов, которые
и не надо было запускать
Культура празднования
случайного успеха и
объяснения неудач
внешними факторами
Невозможность
учиться на ошибках

формулировка измеримых гипотез
планирование экспериментов
определение критериев успеха/
неудачи до реализации
организация сбора и атрибуции данных,
сплит-тестирование, контролируемые
переменные, статистическая значимость
явное выведение рисков
использование построенных моделей
помощь в приоритезации
и того, как неудача поможет в
формулировке следующих гипотез
возможность проверять несколько
гипотез одновременно

Кейсы
Просчет механик маркетинговых проектов до их запуска.
Изменения в продукте с повышением конверсии в 2,5 раза,
времени жизни пользователя - в 2 раза
Сплит тестирование таргетирования и креативов рекламных
компаний, с достижением конверсии в 2-3 раза выше
органической
Резкое увеличение “конверсии” из всех инициатив в успешные
И все остальные выводы об эффективности тех или иных подходов
множество неудачных экспериментов
успех несмотря на все внешние факторы
ИНАЧЕ НИКАККонстантин Савенков, 2016

Кейс: Повышение конверсии
• Гипотезы для проверки:
1. Конверсия через рекомендуемые товары выше средней
2. Достаточно много пользователей воспользуется рекомендациями
• Единственный путь - сплит-тестирование:
– конверсия из разных каналов трафика отличается до 20 раз
– аккуратно контролировать качество трафика сложнее, чем сделать
сплит-тест
• Делаем пилот:
– Запуск с ограниченными затратами, затем оценка результатов и
решение о масштабировании (масштабирование своей системы,
контракт с поставщиком итп)
Из лекции “Экономическая оценка эффективности рекомендательных систем” К.Савенков 2015

Кейс: Повышение конверсии
Группа А Группа Б
3 первые книги
от редакции
3 первые книги
от РС хол.
старта
Воспользовались
рекомендациями
Конверсия в
покупку
Общая
конверсия
Выглядит неплохо!
Неужели стало на 40%
больше клиентов?
На самом деле нет,
так как лишь 7%
не знало что почитать

Оценим экономическую
эффективность
• Для оплаты сторонней РС по модели CPO, комиссия за заказ не должна
превышать $0.14 (на самом деле, должна быть еще ниже)
• В случае фиксированного платежа за лицензию в размере $1000**/мес,
этот вариант имеет смысл начиная с 7143 новых клиентов/мес, или
размера маркетингового бюджета от $35K.
* Величины CAC и маркетингового бюджета - модельные
** величина взята с потолка
Общая конверсия С%
Цена привлечения = $5
Группа А Группа Б
Общая конверсия 1.028*С%
Цена привлечения = $4.86
Конверсия выше в 1.4 раза
для 7% пользователей
Общая конверсия по всем
каналам - С%

IV
Опережающие
индикаторы

Планировать работу по
результатам месяца
или завершенного
проекта - все равно что
идти задом наперед

Лучше смотреть вперед
или хотя бы под ноги
Заставляем
данные
работать

Дневные индикаторы
Инкрементальные
индикаторы
Опережающие индикаторы
Прогнозирующие модели
узнавайте о проблемах и аномалиях вовремя
пример: baremetrics.io
хороший ввод для маркетинга
точные цели и актуальный финансовый план

Кейс
Часть постоянных подписчиков продукта
отваливалась на 2-3 месяца, что объяснялось
отпусками и другими факторами.
На дневных индикаторах стало видно, что это люди,
подписавшиеся в будни. Загадка!
Оказалось, что в будни происходит частая выкатка
нового кода на сервер, из-за чего сбрасывается
очередь продления подписок.
Исправив, повысили время жизни пользователя на
20%

Кейс
Прогнозирование времени
жизни пользователей,
приходящих в настоящий
момент (точность 10%)
Точная оценка юнит-экономики
для B2B2C контрактов,
контрактов с поставщиками,
определение цены

Кейс
Вероятностная модель
сегментирования
пользователей
Входные данные для
маркетинговых цепочек

Кейс
Точное определение целей:
лояльные
новые
отток
гарантия
роста?
неизбежность
стагнации!*
*если не повысить цели по KPIКонстантин Савенков, 2016

Кейс
Точное планирование
Операционная
модель
Маркетинговый
план-факт
Финансовый
план-факт
бюджет
CAC,
конверсии
прогноз
органика
условия
контрактов
юнит-экономика
прогнозы по контрактам
прогнозы по выручке

V
Автоматизация
бизнес-процессов

Нанять еще
одного сотрудника
или построить
еще одну модель?

Все бизнес-процессы,
линейно масштабируемые
по количеству сотрудников:
служба поддержки
редакция
работа с контентом
маркетинг

Кейсы
Количество пользователей растет с 1 до 2млн,
удваиваем поддержку?
Вводим автоответ на основе базы знаний и
использование шаблонов
Количество рынков растет, добавляем редакторов?
Пишем алгоритм подбора шорт-листов на
основе поведения пользователей
Поток UGC увеличивается на порядок, добавляем
контент-менеджеров?
Используем дедупликацию и подсказки на
основе собранных данных

VI
Управление
изменениями в
компании

Операционная
аналитика - улучшаем
процесс улучшения
KPI (продуктивность)

ИТЕРАЦИЯ
Кейс
Продуктивность Agile разработки
ожидания:
ДОРОЖНЫЕ
КАРТЫ
ДИЗАЙН РАЗРАБОТКА ОТК РЕЛИЗ
ПЛАНИРОВАНИЕ

ИТЕРАЦИЯ
Кейс
реальность:
ДОРОЖНЫЕ
КАРТЫ
ДИЗАЙН РАЗРАБОТКА ОТК РЕЛИЗ
ПЛАНИРОВАНИЕ
УВЕЛИЧЕНИЕ ТРУДОЕМКОСТИ
БЭКЛОГ
НОВОЕ
ТЕХ. ДОЛГ
БАГИ
UX
СОФТ OPS
СРОЧНО!
НЕЧЕТКИЙ ДИЗАЙН
НЕЧЕТКОЕ ТЗ
ПОВТОРЫ

Кейс
измеряем и ищем узкие места:
ПРОДУКТИВНОСТЬ
Оценка ресурсов на
запланированное и
завершенное
Трудовые ресурсы
ТОЧНОСТЬ
Оценка ресурсов на
Реальные ресурсы на
ЗАВЕРШАЕМОСТЬ
Реальные ресурсы на
Ресурсы на
запланированные задачи
ПЛАНИРУЕМОСТЬ
Ресурсы на
запланированные задачи
Реально использованные
ресурсы
УТИЛИЗАЦИЯ
Реально
использованные
ресурсы
Трудовые ресурсы

Данные как актив

Кейсы
• Сравнение B2B2C сделок через юнит-экономику
• Определение качества трафика партнеров
• Партнерства на основе данных
• Таргетированные рассылки
• Персонализация и рекомендательные системы
(следующий слайд)
• Бонус: Поиск причин большого кол-ва отказов в
интернет-ритейле

Влияние рекомендательной
системы *
*рекомендательная система
Затраты на
привлечение
Доход с
клиента
Стоимость
проданного
товара
бюджет
Новые клиенты
Средний чек
Время жизни
клиента
Маржинальность
корзины
Конверсия
Удержание
Реактивация
Маржинальность
витрины
÷
×

Инновационный бизнес
экспериментирует,
а не работает по
рецептам
Чтобы быть первым, надо
экспериментировать
быстрее конкурентов

НА САМОМ ДЕЛЕ
данные, построенные на них
модели и результаты
экспериментов
это актив, который
создает и использует
инновационный бизнес

Вопросы и ответы
Константин Савенков
ks@inten.to

Управление бизнесом на основе данных

Recommandé

Recommandé

Contenu connexe

En vedette

En vedette (6)

Similaire à Управление бизнесом на основе данных

Similaire à Управление бизнесом на основе данных (20)

Plus de Konstantin Savenkov

Plus de Konstantin Savenkov (20)

Управление бизнесом на основе данных