Data-driven marketingМихаил Кашкин, HealthJoy

ITEM, 2015

Звучит как мудрость

“Невозможно улучшить то, что не возможно измерить”

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

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

–Группа экспертов

Маркетинг без анализа данных — это волшебство. Маркетинг с анализом — это

доказательная дисциплина.

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

Сервисы аналитики

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

Собирать данные надо научиться

• У всех свои метрики

• Те данные которые собираются необходимо анализировать

• Отчеты которые дают системы аналитики примитивны

• Инструментом надо научиться пользоваться

Получить данные в конечном виде

• Дано: сайт публикующий статьи

• Задача: определить какой автор самый читаемый

• Как определить что статья действительно прочитанаСкриншот из статьи http://siliconrus.com/2015/06/content-analytics/

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/

Сайт

Email SMS

Webhook

Call center

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

Сценарий регистрации

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

Сложности

• Нет «серебряной пули»

• Инструментов много, они требуют подготовки

• Надо понимать как работает «под капотом»

• Сложно совмещать данные из разных систем

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.

Вопросы