Радио 
Сегодня компании работают с большим количеством данных, чем когда-либо — но увидеть по ним полную картину и сделать выводы стало сложнее. Руководитель подразделения аналитики данных 
VK Ксения Бокша рассказала, почему так происходит. В материале — пошаговый план, как выстроить работу с данными без продвинутых инструментов и большой IT-команды.
Почему цифры не складываются в картину
У маркетолога хватает источников для анализа: рекламные кабинеты, CRM, веб-аналитика, коллтрекинг, ручные выгрузки от подрядчиков. Но когда нужно делать выводы на основе данных из разных систем, часто возникает проблема. На один вопрос — например, какой канал сработал эффективнее или на каком этапе просела воронка — приходят разные ответы в зависимости от источника данных.
Выводы могут противоречить друг другу, давать неполную картину или, наоборот, создавать избыточный шум. Команде приходится разбираться, каким цифрам верить, вместо того чтобы принимать решения.
Так происходит не только потому, что данных в источнике мало или они плохого качества. Дело может быть в том, что нет общей согласованной логики работы с ними. Коллеги не договорились, какие метрики считать главными, кто отвечает за качество информации и что делать, если цифры расходятся.
В такой момент вспоминают про стратегию data-driven, которая должна помочь справиться с этими проблемами. При этом каждый представляет ее по-своему. Одни думают сразу про масштабную инфраструктуру и BI-платформы (Business Intelligence — бизнес-аналитика); другие — про внешний слой: как построить графики и визуализировать данные в отчете.
На деле в основе data-driven должен быть набор договоренностей: какие решения команда хочет принимать, какие метрики для этого нужны и где их источник. Уже на этой базе можно внедрять все остальное: автоматические отчеты, дашборды, BI-системы.
Чтобы навести порядок в аналитике, сначала поймите, в какой точке вы находитесь.
- Если начинаете выстраивать систему сбора и анализа данных с нуля — двигайтесь поэтапно по ступеням аналитики. Рассказываю про них в следующей части статьи.
- Если же отчетов и инструментов уже много, но управленческой ясности нет, важно вернуться к базовой логике работы с данными. После пошагового алгоритма разберём четыре действия, которые помогут пересобрать систему из любой точки.
Как аналитика выстраивается шаг за шагом
Чтобы структурировать работу с данными, не обязательно сразу обращаться к сложным технологическим решениям. Для небольшой команды достаточно будет таблицы с тремя ключевыми метриками, которые работают на цели бизнеса. А для более зрелой компании, у которой много отделов и массивов данных, уже может быть нужен BI.
Полезно посмотреть на аналитику как на лестницу. На каждой ступени команда решает конкретные задачи и готовит почву для следующего этапа развития.
Первая ступень. Данные разрознены. Это нормальный стартовый уровень. У маркетинга есть рекламные кабинеты, у продаж — CRM, у руководителя — excel-файл, собранный вручную, который ему присылают еженедельно. На этом этапе главная боль в том, что цифр много, но они не сведены в одной точке. Поэтому команда может тратить время на сборку и сверку данных, вместо того чтобы принимать решение.
Вторая ступень. Единая таблица. Появляется общий документ, где собраны ключевые метрики. Команда договаривается, какие цифры считать основными, и тратит меньше времени на их обобщение. Здесь проблема может быть уже другой: нет чётких определений метрик и ответственных за качество данных.
Третья ступень. Регламент и владелец. На этой ступени бизнес понимает, что недостаточно просто собирать метрики в одном документе. В компании фиксируют правила: кто и когда обновляет данные, кто разбирается с расхождениями, кто отвечает за каждый показатель. Аналитика перестает зависеть от одного человека и начинает работать как система.
Как раз здесь информации может становиться так много, что вручную трудно ее обрабатывать и отслеживать изменения. Для аналитики уже нужны продвинутые технологические решения. Такие инструменты помогают обрабатывать и визуализировать большие объёмы информации, видеть тенденции, фиксировать расхождения, вести историю изменений.
Четвертая ступень. BI и дашборды. Именно на этом этапе BI-платформы и другие масштабные инструменты дают реальный эффект. Они позволяют руководителю видеть комплексную картину в реальном времени, аналитикам — оценивать показатели в разных разрезах: по каналам, регионам, продуктам или сегментам.
Здесь главной проблемой может стать то, что с ростом компании готовые решения перестают справляться с объемами информации. Тогда вокруг них нужно выстраивать более сложную инфраструктуру — например, добавлять хранилища данных.
Пятая ступень. Полноценная инфраструктура. Это может быть следующим шагом для крупной компании, которая масштабируется. На этом этапе потребуются хранилища данных, витрины, словари метрик, сложные роли доступа, сквозная аналитика и автоматическая синхронизация между витринами. Если бизнес последовательно выстроил аналитику на предыдущих ступенях, но с ростом увидел, что инфраструктуру нужно расширять — пора переходить на эту ступень.
Даже если кажется, что аналитика в вашем проекте уже сложная и инструментов много, это не значит, что вы на верхней ступени. Часто компании перескакивают к технологичным решениям, не выстроив базовые договоренности на второй и третьей ступенях. Поэтому полезно объективно оценить своё положение на этой лестнице.
Почему лучше двигаться поэтапно? Такой подход позволяет рационально вкладываться в аналитику, исходить из реальных задач — и внедрять сложные инструменты, когда они действительно нужны.
Что делать, если данных уже много, а порядка нет? Четыре совета
Иногда команды собирают данные «на всякий случай» из всех доступных источников. При этом они не всегда понимают, какие решения хотят принимать на их основе. Не факт, что эти данные вообще нужны. Если у вас уже много данных, графиков и дашбордов, но они показывают разное — не спешите внедрять BI или усложнять инфраструктуру. Сначала нужно привести в порядок то, что есть. Вот четыре шага, которые помогут с этим:
1. Определите 3−5 ключевых метрик и проверьте их значимость
На старте легко включить в отчет слишком много показателей. Если в отчете десятки метрик и нет приоритетных, команда будет смотреть на всё сразу и не управлять ничем. Влияют на результат обычно несколько показателей. Для одного бизнеса это будут выручка, стоимость привлечения и количество качественных лидов. Для другого — маржинальность, повторные продажи и LTV. Для третьего — скорость воронки и качество входящего потока.
Зафиксируйте как приоритетные те метрики, которые напрямую связаны с целевым результатом. Временно сузьте фокус, даже если в перспективе хотите отслеживать больше показателей. Эти 3−5 главных метрик станут опорой для решений, пока вы наводите порядок в остальной системе.
2. Проверьте адекватность расчета
Важно не только выбрать метрики, но и убедиться, что им можно доверять. Совпадает ли формула в разных источниках? Понятно ли, откуда берутся данные? Можно ли воспроизвести расчет? Если по одному и тому же показателю есть расхождения, сначала разберитесь с методологией, и только потом принимайте управленческие решения.
3. Назначьте ответственного за каждую метрику
У каждой ключевой метрики должен быть владелец: не формальный, а операционный. Тот, кто знает, как она считается, следит за обновлением данных и разбирается с расхождениями. Даже простой регламент — кто обновляет цифры и в какие сроки — уже снижает хаос.
Это не обязательно должен быть аналитик. Для показателей по рекламе ответственным может быть performance-маркетолог, для данных CRM — руководитель отдела продаж.
4. Зафиксируйте сценарии работы с данными
Чем точнее сформулирован сценарий использования данных, тем проще с ними работать. Продумайте:
- Какое решение будете принимать на основе каждой метрики?
- Что делать, если показатель вырастет или упадёт на X%?
- Как поступать, если при росте одной метрики снижается другая?
Рост или падение показателя должны запускать конкретное действие. Например: стоимость лида выросла на 20% — проверяем канал, анализируем качество, принимаем решение по бюджету и смотрим результат.
Когда разобрались с приоритетными метриками, можно по очереди систематизировать остальные данные: выбрать следующие по важности показатели, назначить владельцев, продумать регламент решений на основе данных. И только после этого переходить к следующей ступени развития аналитики.
Двигаясь последовательно, вы сможете выстроить свою систему аналитики — такую, которая нужна вашей компании для конкретных задач. На каждом этапе подберете инструменты, которые помогут разгрузить команду, принять решение, поставить новую цель. Эти инструменты не обязательно должны быть самыми дорогими и продвинутыми. Важнее то, как быстро и удобно они систематизируют работу. Аналитика должна усложняться пропорционально росту бизнеса. И главное здесь — разумно синхронизировать эти процессы.