Автоматизация аналитики: алгоритм и проблемы

Автоматизация аналитики – усовершенствованная обработка данных с помощью цифровых инструментов – Python, BI и ETL. Ей предшествуют рутинные ручной сбор и анализ информации, из-за которых работники в компании «выгорают». Поэтому и внедряют специальные инструменты, чтобы ускорить процесс обнаружения значимых сведений для запуска или существования проекта.

С понимания необходимости автоматизации аналитики, так как порой руководители проектов переоценивают или преуменьшают возможности своей команды. Чтобы получить объективное мнение, касающееся реальных улучшений в работе с данными, без помощи профессионалов не обойтись.

Это комплексный процесс, включающий в себя нахождение важных сведений, интерпретацию их значений, выявление скрытых паттернов и разработку путей практического внедрения результатов. Благодаря аналитике становятся заметными те аспекты и данные, которые без специализированного изучения могли бы остаться упущенными.

Аналитика данных преследует несколько основных целей.

На базе аналитических выводов компании разрабатывают и принимают стратегически важные решения.

Автоматизация аналитики важна, поскольку омниканальность включает в себя привлечение лидов с разных каналов, которые затем проходят через всю воронку продаж. Это предполагает полное понимание пути клиента, начиная с первого контакта и до совершения целевого действия. Регулярная проверка каналов требует значительных усилий и времени.

Объединение всех данных в один отчет значительно упрощает процесс и делает его более удобным. Более того, сбор информации в одном месте упрощает ее визуализацию и помогает выявить, какие элементы эффективны, а какие – нет. Какой канал помогает привлекать трафик, какой генерирует лидов, а какой стимулирует конверсии.

При первых шагах в аналитике, когда мы хотим разобраться, что и для каких целей нужно, нередко мы допускаем три ключевые ошибки:

Все эти ошибки возникают, потому что каналы изучаются изолированно, и мы поддаемся стереотипам. Чтобы избежать подобных ситуаций, нужно преодолеть неведение, что и достигается с помощью автоматизации аналитики.

Это может создавать впечатление: «Какой отличный CTR и низкая цена за клик!» На первый взгляд – идеальная настройка кампании, однако продажи почему-то отсутствуют. Значит, есть что-то, что не работает так, как должно.

Пример: в течение последних 24 часов поступило пять звонков и три заказа через сайт. Вроде бы всё в порядке, заявки идут. Но на самом деле два заказа были отменены, а один был просто тестом.

Это распространенная ошибка, когда придается чрезмерное значение несущественным формальным данным.

Мы часто не обращаем внимания на то, что действительно актуально, и игнорируем данные, которые на самом деле необходимы.

Учитываете ли вы такие показатели, как цена регистрации, звонка, заказа? Задумываетесь ли о конверсии в своих расчетах? Знаете ли свой средний чек? Насколько эффективны ваши метрики? Какая максимальная цена за одного посетителя?

Если не можете ответить хотя бы на один из этих вопросов, значит, ваша работа требует корректировки.

Мы часто не придаем должного веса тому, что реально важно. Например, то, что мы упомянули ранее. В такой ситуации возникают ошибочные выводы.

Все как в сказке, все довольны, но при этом нет продаж. Все усилия оказываются бесплодными. Вот почему автоматизация аналитики так важна. Она помогает избежать подобных ошибок.

Как автоматизация бизнес-аналитики может вам помочь? Она позволит минимизировать риски, исключая ошибки в расчетах и игнорирование проблем. Основные метрики не уйдут в тень и останутся под контролем. Вы не потеряете время благодаря быстрой актуализации данных. И самое важное, больше не придется тратить все силы на создание отчетов, и появится достаточно времени для формирования полноценных выводов.

В условиях стремительного роста объемов данных эта деятельность становится всё более значимой и необходимой. Изучим основные инструменты, которые помогают автоматизировать аналитику информации.

Python является одним из самых востребованных языков программирования, особенно в сфере аналитики данных. Он предоставляет широкий выбор библиотек для исследования и обработки информации.

Вот один из примеров применения Pandas в аналитике:

Они помогают организациям трансформировать данные в важную информацию, которая служит основой для принятия эффективных решений. Вот перечень BI-инструментов, предлагающих опции для автоматизации аналитики:

ETL представляет собой процесс, в ходе которого данные извлекаются из разнообразных источников, трансформируются и загружаются в централизованное хранилище. Для эффективной работы аналитиков важна автоматизация ETL. Она позволяет значительно ускорить обработку и трансформацию информации.

Есть несколько ключевых инструментов, с помощью которых можно модернизировать ETL:

Инструменты для автоматизации аналитики подбираются в зависимости от задач, стоящих перед компанией, и потребностей конкретного бизнеса.

При принятии решения об их выборе следует принимать во внимание объем проекта, доступные ресурсы и сложность информации, подлежащей обработке. Так или иначе, внедрение автоматизации аналитики данных ускоряет принятие решений и значительно повышает результативность работы специалистов.

Стартовать всегда трудно. Возникает чувство неуверенности, сомнения и желание оставить всё без изменений. Чтобы не столкнуться с этим, нужно понять текущее положение дел, а также на каком этапе на пути к автоматизации мы находимся.

Прежде всего, ведем ли мы учет статистики? Каким образом мы используем полученные данные? Как строим процесс принятия решений? Оперируем ли мы данными или же делаем выводы «на глазок»?

Существуют ли какие-либо барьеры, которые могут повлиять на процесс? Этот вопрос имеет особое значение. Возможно, у нас недостаточно ресурсов, компетенций или самих данных.

Важно понимать, что внедрение автоматизации – это сложный процесс, который требует особых ресурсов и выходит за рамки стандартных услуг. Для реализации таких задач нужны профильные специалисты.

В случае недостатка знаний стоит разработать карту обучения, которая будет служить ориентиром. Однако для этого нужно признать, что сведений не хватает, что бывает довольно трудно. Основы аналитики включают в себя изучение Google Analytics и «Яндекс Метрики» с фокусом на их стандартные функции.

Научитесь выполнять базовые расчеты, даже, банально, используя калькулятор. Речь идет о вычислении конверсий в лиды и продажи, а также ROI и других важных метрик. Также стоит автоматизировать процесс отчетности, используя готовые решения. Эти базовые знания доступны любому специалисту, который трудится в сфере маркетинга хотя бы пару месяцев.

Просто иметь данные – этого уже мало. Часто возникают неприятные ситуации, такие как отсутствие CRM, отказ заказчика предоставить данные или низкий LTV клиента (проект ведется до трех месяцев). Эти процессы типичны для агентств конвейерного типа, где основная цель – максимально загрузить производство, а все действия стандартизированы.

Многие не понимают, чего на самом деле хотят. Какие именно данные требуются, как их собрать, что нужно вычислить и зачем? И, конечно, как мы будем трактовать полученные результаты и использовать их на практике? Без четких требований результат будет неопределенным.

Переходить к выбору инструментов бессмысленно, пока не ясно, что именно нужно делать. Автоматизация невозможна без предварительного понимания того, что и как должно работать. Без правильно сформулированных ожиданий и требований невозможно наладить эффективное взаимодействие с инструментами и разработчиками.

Важно понять, какие источники информации доступны, и определить, какие именно данные будут основными для анализа. Нужно определиться с форматом их загрузки, чтобы метрики были четкими, а данные поступали с необходимой детализацией для корректной аналитики. Затем определитесь, в каком виде будет представлен итоговый результат для обработки.

Необходимо определить для себя ключевые параметры и создать таблицу или roadm для каждого проекта или их типов.

В качестве источников данных могут использоваться:

Необходимо для каждого источника собрать ключевые данные, необходимые для мониторинга эффективности. Для этого применяются различные форматы их загрузки:

При этом нужно понимать, что некоторые решения могут не поддерживать загрузку данных из файлов или интеграцию с требуемыми сервисами. Нужно четко определить, в каком формате нам будет удобнее размещать информацию.

Фото: Freepik / Freepik

В метриках можно вычислять:

Детализация играет важнейшую роль, и её нельзя игнорировать. Вам необходимо иметь информацию об источнике, объявлениях, канале, ключевиках и местах размещения рекламы. Данные можно визуализировать через дашборды, выгрузки в разных форматах или даже с помощью ответов на запросы, например, посредством чат-ботов.

При этом дополнительные возможности способны существенно различаться. Например, это может быть настройка прав доступа, подключение домена, возможность предоставления гостевого входа, функция комментирования аналитики и так далее. Кроме того, к инструменту тоже предъявляются дополнительные требования. В результате формируется полноценный чек-лист, по которому он должен быть проверен.

Если же проекты разные, важно, чтобы инструмент был вариабельным. Это означает, что он должен быть максимально гибким и подобранным под конкретные цели и условия. Кроме того, нужно внедрить стандартизацию – классифицировать проекты по типам и подбирать решение для каждого из них.

Не следует упускать из виду Excel, который все еще является сильным конкурентом современным аналитическим инструментам. В реальности это даже не конкурент, а скорее возможность для глубокого анализа собранной информации.

Рассмотрим шаги для успешного внедрения автоматизации в маркетинговые исследования.

Прежде чем разрабатывать дашборд, нужно понять, кто будет его анализировать и какие цели он должен помогать достигать. Лишь осознание того, какие вопросы должен закрыть дашборд, позволяет определить тип необходимых параметров и метрик.

На данном этапе также важно определиться с формулами расчетных показателей и провести их стандартизацию. Это позволит не оказаться в ситуации, когда отделы продаж и маркетинга по-разному определяют и трактуют такие показатели, как САС, ROMI и другие.

Без достижения согласованности между департаментами внутри компании заказчика, автоматизация аналитики не сможет повлиять на улучшение результатов.

Прежде чем запускать процесс получения информации и разрабатывать аналитический дашборд, необходимо провести тщательное изучение и усовершенствовать системы сбора статистики.

Планируем получить от внедрения автоматизации аналитики. Техническое задание должно содержать описание используемых метрик, параметров, расчетных формул и объяснение того, как данные будут интегрированы между разными системами. На данном этапе фиксируются технологии и ресурсы, которые обеспечат стабильную работу аналитической системы.

Начинаем сбор данных и создаем прототип в соответствии с техническим заданием и требованиями заказчика. Возможно, потребуется несколько этапов доработок на основе обратной связи от специалистов, использующих аналитику в качестве рабочего инструмента. Это нормальная практика, когда в ходе реализации требуется изменить визуализацию или добавить данные, если при этом не нарушаются договоренности, достигнутые ранее.

Чтобы проект имел результат, необходимо обучить сотрудников исследованию и интегрировать бизнес-процессы, ориентированные на автоматизацию. Разработанная аналитическая система должна стать основой для принятия решений, касающихся маркетинга и привлечения клиентов.

К примеру, вы можете определить, что на собрании отдела продаж показатели эффективности менеджеров должны быть основаны исключительно на автоматической отчетности, а данные, собранные вручную, не принимаются во внимание.

Для эффективной реализации проекта и обучения персонала нужно совершить некоторые важные шаги:

Автоматизация бизнес-аналитики и обучение персонала обеспечат компании возможность более рационально применять данные для принятия ключевых решений и достижения планов.

Автоматизация аналитики нередко стартует спонтанно. Часто это решение подогревается энтузиазмом работников, уставших от осуществления однообразных расчетов. Осознав, что рутинные процессы поддаются автоматизации, компания начинает использовать low-code, no-code и ETL-инструменты.

Тем не менее, все они имеют значительный недостаток – ограниченные алгоритмы обработки информации. Поскольку данные редко бывают «совершенными» (являются неполными, неправильно обрабатываются или хранятся), очень сложно найти универсальные инструменты для математических операций, формирования сложной логики или устранения ошибок.

В итоге возникает ситуация, при которой компания не может выявить нужные алгоритмы работы с данными в типовых ETL-решениях, low-code, no-code. И тогда она вынуждена опять возвращаться к ручной обработке. Это, в свою очередь, приводит к возникновению необходимости внедрять более профессиональные инструменты.

Переход на профессиональные инструменты в компаниях зачастую проводят один-три специалиста с недостаточным уровнем знаний в аналитике и data science, что влияет на успешность процесса. Для эффективной реализации такого проекта необходимо привлечь:

При этом компании зачастую стремятся с помощью пары-тройки аналитиков, имеющих низкий уровень квалификации, построить архитектуру и расчетные модули. Хотя рынок таких специалистов растет, стандарты ключевых компетенций еще не сформированы, поэтому бизнесу непросто собрать эффективную команду для работы с современными инструментами.

Как в случае с любым IT-проектом, при внедрении инструментов для автоматизации аналитики важно учитывать такие аспекты, как:

Часто компании не обладают достаточным количеством знаний в этой сфере, поэтому неизбежно сталкиваются с вопросом: собирать собственную команду для запуска и поддержки инструментов автоматизации аналитики или привлекать сторонних специалистов?

Если фирма собирается вывести систему на рынок или условия внешней среды быстро меняются, целесообразно создать собственную команду, эти инвестиции могут принести долгосрочную выгоду. Когда же продукт создается исключительно «под себя», то рациональнее прибегнуть к услугам профильных компаний.

Основная сложность при разработке и запуске любой системы в том, что на каком-то из этапов потребуется участие специалиста того или иного профиля. При этом любой проект все равно приходит к логическому завершению, а работники, принятые в штат, останутся, и их будет невыгодно содержать.

В данном случае бизнес сталкивается с парадоксом: проект не завершается никогда. Специалисты, занятые в нем, осознают, что окончить его – значит остаться без работы, ведь совершенствование и техническая поддержка системы не требуют большого количества штатных профессионалов.

Множество компаний, которые когда-то разработали свои решения для сбора, хранения и обработки данных, сейчас сталкиваются с их стагнацией.

В период крайней востребованности дата-сайентистов и дата-аналитиков (не так давно, несколько лет назад) часто предприятия принимали в штат соответствующих специалистов и формировали собственные подразделения. Кто-то смог развить данное направление (преимущественно финансовый сектор и крупные ритейлеры), однако многие бизнесы так и не добились желаемого развития в этой сфере.

Актуальная поговорка для тех, кто решился самостоятельно преодолеть этот путь. Но платит за ошибки, как правило, компания. Вы когда-нибудь думали, почему новички в коллективе быстро подмечают промахи других, но спустя короткое время их энтузиазм улетучивается?

Это происходит потому, что на первых порах сотрудник смотрит на систему в целом, а с течением времени углубляется в детали, теряя способность воспринимать ситуацию с дистанции.

Создавая собственную команду для разработки и внедрения, компания должна осознавать, что без привлечения внешних специалистов процесс может сильно затормозиться. Недостаток компетенций в разных профилях у маленькой команды является главной причиной торможения реализации проекта.

В одиночку нельзя одновременно охватить все направления, в особенности за короткое время. Такой подход замедляет процесс разработки, снижает качество результатов и приводит к выгоранию и утрате ценных кадров.

Лучшее решение в данном случае – это декомпозиция процессов с последующим поэтапным внедрением системы. Этого можно достичь при объединении усилий штатных специалистов и сторонних экспертов. Такой подход способствует поддержанию свежего взгляда на проект, улучшению динамики развития и сведению к минимуму вероятности выгорания команды.

При отсутствии возможности сбора данных и нехватки времени на внедрение и настройку. При таких условиях получится внедрить только автоматизацию отчетов для клиентов.

Правильная настройка автоматизированных аналитических процессов и обучение команды помогут повысить эффективность маркетинговых инвестиций, предсказать доходность бизнеса, выявить перспективы роста отдельного продукта или определить оптимальную стратегию для запуска новых сервисов.

Ответственный подход к каждому шагу внедрения автоматизации и детальное планирование всех действий до старта работ имеют огромное значение. Успешность процесса также во многом зависит от тесного взаимодействия с сотрудниками – будущими пользователями инструмента, так как именно они могут предложить важные инсайты.

Как правило, они работают в организациях, ориентированных на data-driven-подход, где данные служат основой для принятия решений. Чем это полезно? Компании получают шанс на развитие, создание хорошей репутации и оптимизацию расходов.

Процесс разработки продукта или интеграции новой функции в приложение требует времени, значительных ресурсов и серьёзных усилий. Если продукция не придётся по душе пользователям и всё нужно будет переделывать с нуля, бизнес понесёт значительные убытки, а для стартапа это может превратиться в поражение.

Дата-аналитик берётся за дело: изучает пользовательское поведение, определяет связи с разными процессами, тестируя гипотезы через A/B-инструменты и разрабатывая модели для предсказания реакции клиентов и оценки потенциала продукта. Это помогает минимизировать риски для бизнеса.

Чтобы разобраться в цифрах и не пугаться их, важно отказаться от излишнего фанатизма и внедрить автоматизацию исследовательских процессов. Только имея все данные в одном отчёте можно проводить точный анализ. Ставьте в приоритет интересы клиента, а не стремление к личной самореализации.