Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

Data-driven marketing

Data-driven marketing

Доклад о построении проектов с учетом современных требований к анализу данных. О том как можно анализировать поведение пользователей использующих ваши сервисы и как можно использовать эти данные для принятия решений и развития проекта. О том как можно использовать данные для автоматизации взаимодействия с клиентами.

6d4fd7c3496e322ffb1adf676882fcc9?s=128

Mikhail Kashkin

June 06, 2015
Tweet

Transcript

  1. Data-driven marketing Михаил Кашкин, HealthJoy ITEM, 2015

  2. Звучит как мудрость “Невозможно улучшить то, что не возможно измерить”

  3. Что происходит вокруг • Количество сервисов растет лавинообразно • Появляются

    специализированные решения • Блоги, e-commerce, новостные издания, etc • Мета-сервисы которые объединяют другие • Появляются новые поколения систем маркетинговой автоматизации
  4. Исследование • Исследования сайтов успешных компаний • Разделили на несколько

    групп • У успешных были не только счетчики, но и анализ событий • Те кто анализировали события, постепенно улучшали свои показатели и перемещались в группы выше • Есть корреляция между теми кто добивается успеха и анализирует маркетинговую активность
  5. –Группа экспертов Маркетинг без анализа данных — это волшебство. Маркетинг

    с анализом — это доказательная дисциплина.
  6. С чего начать • Поставить цели понятные бизнесу. Подписки, посещения,

    время использования, продажи. • Наладить сбор данных о пользователях и их действиях. Не обязательно web, приложения, ПО, телефонные звонки, флаеры, посещения зала, etc. • Начать собирать события • Выделять сегменты • Ставить эксперименты
  7. Сервисы аналитики

  8. Как работают системы аналитики • Есть сервер сбора данных •

    Есть клиент который отслеживает действия пользователей и отправляет данные на сервер • Сервер обрабатывает данные и готовит отчеты • Основные методы: identify, track, alias • Примеры событий: Открыл страницу, кликнул на кнопку, ввел email/password, пролистал страницу
  9. Собирать данные надо научиться • У всех свои метрики •

    Те данные которые собираются необходимо анализировать • Отчеты которые дают системы аналитики примитивны • Инструментом надо научиться пользоваться
  10. Получить данные в конечном виде • Дано: сайт публикующий статьи

    • Задача: определить какой автор самый читаемый • Как определить что статья действительно прочитана Скриншот из статьи http://siliconrus.com/2015/06/content-analytics/
  11. Автоматизация • Дано: маленький онлайн магазин доставки цветов в коробках,

    люди не завершают покупку после добавления в корзину • Задача 1: определить причину • Задача 2: помочь завершить 
 покупку • На примере autopilot.com http://www.cvet0k.ru/
  12. Сайт Email SMS Webhook Call center

  13. Условия автоматизации • Если после добавления в корзину прошло более

    15 минут, то надо уведомить по электронной почте • Если клиент сегментирован как VIP, то перезвонить • Если не доходит email, от отправить SMS
  14. Сценарий регистрации

  15. Основные группы сервисов • Сбор статистики (GA, KISSMetrics, Indicative, etc)

    • Показ рекламы • Автоматизация маркетинга (autopilot.com, customer.io, mixpanel.com) • Инструменты автоматизации продаж (salesforce.com) • Поддержка пользователей (intercom.com, zendesk.com) • Инструменты разработчиков (Sentry) • Инструменты тестирования (optimizely.com) • * Инструменты автоматического улучшения данных • * Сервисы отслеживания упоминаний бренда
  16. Сложности • Нет «серебряной пули» • Инструментов много, они требуют

    подготовки • Надо понимать как работает «под капотом» • Сложно совмещать данные из разных систем
  17. Бонус: Построение EDW • Более крупные компании • Сбор логов

    служебных сервисов (время отклика, ошибки, изменение скорости работы между сервисами). Elasticsearch+Logstash+Kibana. • Если необходимо хранить персональные данные. Amazon Redshift, Snowplow. • Много разных сервисов: Frontend, Backend, iOS, Android.
  18. Вопросы