Business Intelligence

Сколько теряют компании денег на продвижение впустую?

0

Недавно прочитал исследование, в котором говорится, что компании в Америке теряют 86 миллиардов в год из-за низкого качества обслуживания клиентов. С одной стороны не так много относительно выручки всех компаний, но с другой стороны абсолютная цифра впечатляет.

Наиболее значимые факторы удовлетворенности по мнению респондентов (исследование немного старое 2009г, которое проводило компания Genesys):

  • Наличие компетентной сервисной поддержки 78%
  • Удобные каналы коммуникации 48%
  • Проактивность компании в продажах 37% 
  • Персонализированное предложение 38%
При этом интересно, что мнение респондентов относительно проактивной работы распределилось следующим образом:
  • 9,5% категорически против
  • 48,8% всеми руками за
  • 41,7% более нейтральны и ответили приветствуется
При кросс-канальной коммуникации, приоритет респондентов выглядит следующим образом:
  1. на первом месте — самообслуживание с помощью IVR с последующим переходом на консультанта
  2. на втором — начать на веб сайте и затем получить голосовую помощь или ответы в чате
  3. не третьем — получить письмо и затем помощь в контакт центре
  4. на четвертом — заказать обратный вызов для того, чтобы не висеть на трубке
  5. на пятом — хотели бы добавить чат или сервис мгновенных сообщений при использовании сайта
В заключении исследователи рекомендуют провести анализ удовлетворенности пользователей и понять разрыв между существующей ситуацией и пожеланиями пользователей и двигаться в направлении сокращения такого отставания.
Мы сейчас стали проводить регулярно исследование удовлетворенности и на основе ответов респондентов формировать RoadMap доработок.
Само исследование натолкнуло меня на мысль порассуждать на тему, а сколько компании тратят на продвижение денег впустую и как оценивают результаты своих промо-кампаний.
Одной из статей каждой компании являются расходы на продвижение. Одни продвигают бренд, другие продвигают товар, третьи продвигают точку продаж, этот список можно продолжать до бесконечности.
Как компании оценивают эффективность вложения в рекламу. В лучшем случае оценивают в общем. Иногда вообще не оценивают.
Когда продвигают бренд — оценивают узнаваемость. Но это опросы, а клиенты не всегда желают слышать, что узнаваемость не растет, а деньги потрачены, поэтому исследователи спешат порадовать заказчиков положительными результатами. Но даже если действительно узнаваемость растет, растут ли продажи? Если посмотреть на цифры исследования, то можно представить сколько денег теряются в этом случае при плохом качестве сервиса. Соответственно просто продвигать бренд не обращая внимание на внутреннюю кухню, это пожалуй деньги потраченные впустую.
Что же до продуктов — здесь ситуация несколько лучше. Можно напрямую понять сколько денег потратили, сколько продали продуктов за единицу времени и оценить возврат инвестиций в целом. Вроде бы все красиво, но так ли это на деле. Даже если вы определили для себя некий target по затратам на единицу и уложились в него, так ли все хорошо на самом деле. Когда канал продвижения один, то тут все честно, никаких подвохов. Хотя тоже можно пойти дальше и понять где этот канал работает лучше, где хуже. Например сегментировать по географии и провести оптимизацию. А если каналов не один, а несколько. В целом все красиво, однако если посчитать SAC по каждому из них, вы будете очень-очень удивлены тем сколько денег тратится впустую.
На мой взгляд в России тратится впустую на продвижение огромная цифра. Думаю, что до половины бюджетов тратятся впустую, если учесть что рынок рекламы России на ATL+BTL за 2013 год  составил более 418 млрд. руб. по данным Ассоциации Коммуникационных Агентств России, то примерно 200 млрд. это деньги, которые можно было сэкономить, если подходить качественно к выбору каналов коммуникации и оценивать эффективность.
Наверное не все из них потеряны из-за неправильно выбранных каналов, часть вероятно теряются из-за низкого качества сервиса.
Что же мешает экономить эти деньги?
Основной принцип, который я много раз слышал от коллег, деньги выделили, нужно освоить.  Еще одна мысль, нужно тратить все, иначе в следующем году дадут меньше. Рекламные агентства, так те вообще, мы вам сделаем вау за ваши деньги, да, действительно, иногда получается вау, не думаю, что собственников волнуют ваши вау, они больше заботятся о получении отдачи от этих вау. Возможно, есть филантропы, но много ли таких?
Основная проблема же, даже если есть благое намерение добиться высокой эффективности, это как разделить эффект от кампании по каналам коммуникации, ведь если каналов коммуникации несколько, каждый со своим бюджетом, каналов продаж несколько, то как понять из какого канала пришел покупатель. Самое простое — это спросить его. В некоторых бизнесах это действительно работает. Но если мы возьмем компанию, которая, например, производит спортивную одежду и обувь, или автомобили. Каналов коммуникации множество. И как понять при продаже кроссовок, что покупатель увидел именно этот билборд, а не просто проходил мимо магазина и они ему просто понравились. Это огромный вопрос. В этом случае компания будет оценивать эффективность в целом, ну или с определенными допущениями по географии. Но можно ли такой подход считать эффективным? На мой взгляд, вряд ли. Из-за сложности оценки и возникают проблемы при оптимизации затрат и, как следствие, имеем потраченные огромные объемы впустую.
Будьте эффективны и не тратте деньги впустую, если не уверены в результате этих мероприятий.

 

Как подобрать диаграмму для визуализации данных

0

Натолкнулся на интересную схему выбора диаграммы в задачках, которых для лучшего восприятия требуется визуализация данных. Делюсь с читателями (для увеличения нажать на картинку).

Диаграмма

Удачи вам, выбирайте правильную визуализацию.

День сурка, Big Data и тренды (Data Driven Services)

0

Прочитал итоги прошедшей 4 июня 2014 г. конференции   «Big Data – технология будущего»

Подробнее вы можете ознакомиться по ссылке:http://bigdata.cnews.ru/reviews/index.shtml?2014/06/11/575622

 

 

Выводы печальные и неутешительные. Прошло 2 года с момента когда я участвовал в круглом столе совместно с коллегами из других телекомов и компанией IBM. Так вот, с того момента, я вам хочу сказать, мало что поменялось. Пожалуй выделился определенный тренд использования дешевых opensource решений для тестирования высоконагруженных задач без какого-либо эффекта.  И все! Прошло 2 года и кейсов особых не добавилось, да, все говорят о том, что можно делать и без технологий Big Data. Вымпелком все ищет птицу счастья, однако не хочу ничего говорить, но их задачи можно решать и без этой технологии. Объемы данных не позволяют тестировать быстро, но все же можно. Пусть так.

Но неужели BigData только для крупных компаний?

На мой взгляд еще далеко не все карты брошены на стол и не охотно все делятся кейсами, сохраняя свое конкурентное преимущество. Но и среди вендоров и интеграторов я пока не встречал ни одного, кто поделился бы интересными кейсами по монетизации. Кейсы есть — я это точно знаю, но делиться ими никто не хочет, это показывают результаты конференций.

Хочу познакомиться с кем-то, кто знает больше чем я уже знаю. Реально очень интересно узнать и рассказать об этих кейсах читателям.

О части интересных кейсов я уже говорил ранее, это и кейсы LinkedIn и кейсы Ebay, кейсы ряда компаний, связанных с оценкой платежеспособности. Есть интересный стартап, который предсказывает поведение акций компаний, анализируя информационный фон, есть интересный кейс операторов, связанный с анализом перемещения потоков пользователей (о котором говорит Вымпелком, но не они его первыми начали) и монетизация этого кейса кстати у меня до сих пор под вопросом. Есть M2M кейсы, с анализом информации о состоянии автомобилей и выявления неслучайных дефектов. Есть интересные кейсы по дистанционному мониторингу состояния человека с анализом поведения. Никто почему-то об этих кейсах на конференции не рассказывает.

На мой взгляд есть четко выраженная тенденция. В маркетинге это Data Driven Marketing — маркетинг, основанный на анализе данных. В телекоме и банках пожалуй это было давно, не могу сказать когда именно начался тренд, по крайней мере этому тренду больше 10 лет. В других отраслях это появилось чуть позже, но все же тренд достаточно давний.

Но я бы назвал то, что сейчас происходит при растущем объеме информации Data Driven Services — появляется множество сервисов и услуг, построенных на основе «захваченной» (полученной) информации. Сейчас это действительно тренд и сообщения об инвестициях в стартапы его только разогревает. Но это не о вендорах, на чьих решениях построены сервисы, это об интеллектуальных алгоритмах получения выгоды от преобразования сырых данных в некие знания. Понятно, что вендоры пытаются играть на этом рынке, и надо отдать должное иногда у них это получается, но я бы сказал, что это не их рынок. Пока не их, так как монетизация этих сервисов проходит достаточно долго.

Удачи вам. Надеюсь от всего этого выиграем мы, простые граждане.

 

Квадрат Гартнера 2014

0

2014 Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics large

Для сравнения напомню квадрат Гартнера в 2013 году

2013 BI MQ

Мало что поменялось, единственное, что по способности внедрить задуманное вышли в лидеры Tableu и QlikView, опередив Microsoft, все остальное практически не изменно в квадрате лидеров. Ряд нишевых игроков подтянулись, что подстегивает других развивать свои продукты.

Если честно, я давно достаточно скептически и насторожено отношусь к рейтингам. В этом рейтинге достаточно много учитывается факторов непродуктовых, что не всегда «по способности» оценивает продукты.

Удачи вам, смотрите на рейтинги, однако лучше выбирайте глазами и руками.

Teradata Forum 2013 (Терадата форум)

0

Лучше поздно, чем никогда, вновь удалось побывать на самом интересном на мой взгляд форуме в России от компании Teradata. Компания не только не опустила планку, но даже на мой взгляд ее немного подняла. Приглашенные спикеры как всегда добавили интереса. И наконец кейсы Big Data начались наполняться каким-то смыслом.

Мне больше всего понравилось выступления представителя компании LinkedIn, который рассказал как они на основе анкет создают сервисы как для самих пользователей, так и для B2B-клиентов. На мой взгляд это универсальный алгоритм монетизации BigData. Вероятно, они шли от обратного, т.е. сначала накапливали множество анкет, а потом уже делали интересные сервисы и каждый такой сервис представлен в соц. сети в виде виджета. Удивительно, как можно много сделать интересных сервисов, используя анкетные данные и связи.

Это кладезь информации для исследователей.

Интересны были также выступления российских телеком. компаний, конечно они достаточно сдержанно в отличие от своих коллег по рынку делятся информацией, но все же было на что посмотреть.

Особенно привлек кейс компании МТС, которая начала борьбу с мобильным спамом и в итоге во что это сейчас вылилось. Понятно, что основная задача компании заработать, в итоге не чистые на руки контрагенты теперь уже просто отправляют (а многие и просто подставляют) с федеральных номеров, другие просто используют контент, который за спам не примешь, подставляя различные слова. И на мой взгляд, это конечно не приведет к снижению спама, спам по прежнему продолжит расти, другое дело, что алгоритмы обхода будут модернизироваться.

Жалко, что компания Мегафон не было, а им есть чем поделиться, особенно исследования, которые они начали делать на основе перемещения пользователей своей базы. Тут и сплетение понятия «умный город» и алгоритмы Big Data (можно найти в поисковике про урбанистический форум и интервью Романа Постникова).

Все-таки стоит признать, что кейсов BigData (и здесь не про большие массивы данных, а именно про алгоритмы и использование данных) в 2013 году на порядок выросло. И интерес компаний к этим кейсам продолжает расти, от чего несомненно должны выиграть все и простые пользователи и бизнес.

Удачи вам!

PS В последнее время к сожалению все меньше времени остается на записи, одна я постараюсь и дальше вас радовать новыми мыслями.

 

Вверх
Яндекс.Метрика