Дрессированные графики

Одна из распространенных ошибок не только в маркетинге, но и в любой другой отрасли, где используется статистика, – это принятие решения, основанного на недостоверных данных.

Причиной недостоверности данных могут быть системы сбора и обработки данных, сами источники этих данных. Все это, в принципе, поправимо – достаточно выбрать другой инструмент.

Самой же опасной причиной недостоверности данных, на основании которых будут приниматься решения, является… человек!

Пример

У компании за 1 отчетный месяц было 10 покупателей. Трое из них выбрали услуг на 100 000 каждый (услуги стандартизированы и упакованы в пакеты), четверо на 50 000 и еще трое на 10 000. Итого, средний чек в этом месяце получается:

AC = (100 000 х 3 +50 000 х 4 +10 000 х 3) / 10 = 53 000 рублей.

Компания планирует, что в следующем году в результате притока инвестиций, которые будут направлены в рекламу, среднее количество покупателей вырастет с 10 до 50 в месяц.

Вопрос: уместно ли говорить, что выручка компании вырастет с 530 000 рублей в месяц до 2 650 000? Или годовая выручка составит 2 650 000 х 12 = 31 800 000?

Ответ: нет, неуместно.

Изначальных данных в примере слишком мало для моделирования роста выручки. Чем меньше таких данных, тем ниже точность прогнозов. И наоборот: чем больше данных, тем с бОльшей точностью вы сможете предугадать планируемые показатели.

Это называется статистической значимостью.

Поэтому, для того, чтобы ваши прогнозы были максимально достоверными, необходимо накапливать больше данных. Компании из примера для построения прогноза на период, когда будут привлечены инвестиции, стоит взять данные не за один месяц, а сразу за год. Тогда выборка данных для анализа увеличится приблизительно в 12 раз (приблизительно – потому что количество покупателей в каждом месяце разное).

Если проанализировать данные за весь год, то может оказаться, что доля покупателей с суммой покупок в 100 000 рублей от общего количества покупателей намного меньше, чем было в отчетный месяц. А доля покупателей с гораздо меньшими суммами покупок, напротив, намного больше. Следовательно и средний чек за год будет совсем другим.

Здесь стоит отметить интересный момент. «Благодаря» таким недостоверным данным можно как завысить планируемую выручку, так и занизить её. Первое опасно, потому что вы не будете готовы к меньшим поступлениям и запланируете свои затраты исходя из более высоких прогнозов по выручке. Второе не столь опасно, но неприятно: слишком низкие прогнозы KPI могут отпугнуть, например, вашего потенциального инвестора (банк, частное лицо или фонд). Т. е. и тот, и другой случай для вашего бизнеса нежелательны. Желателен единственный вариант – максимально близкий к достоверности.

Веб-аналитика

Сегодня digital-каналы являются важнейшими, если не основными, в продвижении и продажах любых товаров и услуг. Соответственно, и инструменты анализа любых мероприятий в digital-среде также являются неотъемлемой частью маркетинга.

Для анализа действий посетителей – ваших потенциальных клиентов – на сайте есть множество систем: как бесплатных, так и платных. Есть сторонние разработки, такие как Google Adwords или Яндекс Метрика; есть встроенные в CMS (Content Management System – Система управления содержимым сайта), есть инструменты, которые разработчики серверного программного обеспечения предоставляют «по умолчанию».

Описание всех этих систем веб-аналитики, их возможностей, достоинств и недостатков – тема отдельной книги. Да и смысла в этом немного, т. к. все передовые системы развиваются очень быстро, предоставляя все новые и новые инструменты.

Здесь же стоит отметить, что системы веб-аналитики являются едва ли не главным инструментом для анализа маркетинговых мероприятий. Причем важно отслеживать не только статистику вашего сайта, но и статистику сайтов-площадок, где вы планируете размещать рекламные материалы, проводить какие-то маркетинговые активности.

Из списка важнейших данных особенно можно выделить несколько:

1. Охват (количество посетителей);

2. Вовлеченность пользователей (длительности сессии, глубина просмотра);

3. Портрет аудитории (демографические данные и данные об интересах посетителей);

4. Конверсия (на любом этапе воронки продаж).