Как найти узкие места в воронке продаж, что можно улучшить и как понять, в каком направлении развивать бизнес? Ответить на этот вопрос помогает бизнес-аналитика. Что это такое и зачем она нужна? Кто и как часто должен проводить бизнес-анализ? Ответы на эти и другие вопросы — в интервью Александра Скрыпникова, руководителя отдела интернет-маркетинга компании Registratura, редактору спецпроектов AdIndex Ярославу Макарову.

30 октября 2020

10 мин

руководитель отдела интернет-маркетинга компании Registratura

Александр Скрыпников

Тема бизнес-аналитики достаточно широкая. Поэтому давайте сразу определим, что мы подразумеваем под бизнес-аналитикой, когда говорим про digital-агентства, бренды?

Если говорить научным языком той же «Википедии», бизнес-аналитика нужна для проведения каких-либо изменений в компании, идущих ей на пользу. Основная задача бизнес-анализа — обоснование необходимости тех или иных изменений в бизнес-процессах организации.

Но так как мы говорим о digital, мы в «Регистратуре» называем это digital-трансформацией. С начала года мы начали разрабатывать и внедрять решения для проведения бизнес-аналитики. При этом цель та же. Мы помогаем клиентам считать воронку продаж до конечных денег в кассе, находить на различных этапах воронки узкие места, начиная от показов и заканчивая конечной сделкой, а также предлагаем конкретные решения: что можно улучшить, масштабировать, оптимизировать.

Кто должен заниматься бизнес-аналитикой, если мы говорим про бренд, агентство? Есть специальные люди, которые только и делают, что занимаются бизнес-аналитикой, или это часть более общей профессии?

На самом деле многое зависит от размера и ресурсов бизнеса. Если это крупный клиент, крупный бизнес, то, как правило, внутри есть компетентные люди, которые все свое время посвящают бизнес-аналитике. Если компании в бизнес-аналитике помогает агентство, вопрос, чем конкретно будет заниматься каждая сторона, зависит от размера организации.

При ответе на этот вопрос также стоит отталкиваться от того, что именно вы будете анализировать. Если мы говорим про анализ воронки продаж и действий, направленных на увеличение конверсии сайта, то, конечно, в компании должен быть опытный веб-аналитик, который сможет качественно провести UX/UI-анализ и сформулировать гипотезы для теста.

Если же вы работаете с большим объемом данных, потребуется человек с хорошими знаниями статистики. Хорошо, если он владеет языками программирования. Это позволит ускорить обработку данных. Кроме того, при проведении бизнес-анализа используются различные сервисы, инструменты. Тот же BigQuery, CRM. Эти данные нужно объединять, интегрировать между собой, и здесь не обойтись без разработчиков.

Поэтому в идеале бизнес-аналитикой должны заниматься отдельные специалисты, которые посвящают этому вопросу все свое время. Однако на собственном примере можем сказать, что иногда какие-то работы мы делим с клиентами, а сами выступаем экспертами. Т. е. мы определяем, кто и за что будет отвечать, какие работы реализовывать и исходя из этого формируем план работ и говорим, кто из специалистов нужен на стороне клиента и на стороне бренда.

Получается, это работа не для одного конкретного человека, а даже для нескольких с разной специализацией. Кто-то должен разбираться в технологиях, кто-то — в ABBYY и так далее.

Конечно, это работа целой команды. Но в любом случае должен быть кто-то ответственный, тот, кто принимает финальные решения. Как правило, это человек, отвечающий в целом за весь маркетинг либо digital-маркетинг на стороне клиента. Инициатором может выступать и агентство. В этом случае оно предоставляет клиенту гипотезы, варианты для теста, говорит, что можно улучшить, согласовывает это с заказчиком и далее уже полностью реализует план работ на своей стороне.

Тогда следующий вопрос. Бизнес-аналитика сегодня — это задача, которую нужно решить один раз, и дальше все будет в порядке? Или это процесс, который требует постоянного, еженедельного, ежемесячного обновления анализа?

Это бесконечный процесс. Если говорить про бизнес, то это сплетение различных бизнес-процессов. В идеале каждый из них нужно постоянно улучшать и над каждым нужно работать. Однако зачастую на это просто нет ресурсов, да и невозможно одновременно работать над всеми показателями. Поэтому все происходит поэтапно. Необходимо отталкиваться от целей, задач и конкретной проблемы, которую нужно решить здесь и сейчас.

Предлагаю перейти от глобальных к более частным вещам. Допустим, есть молодая компания, которая только начинает выходить в digital. И она понимает, что ей нужна бизнес-аналитика. С чего в этом случае стоит начать, на что в первую очередь обратить внимание?

Тут важное замечание про то, что компания молодая. Как правило, если мы говорим про молодые компании, а если это еще перспективный сегмент (например, IT или то, что принято называть стартапом), то люди обычно понимают, что такое бизнес-аналитика и зачем она нужна. Они еще на этапе запуска начинают собирать данные, считать метрики, цифры, делать прогнозы и т. д.

Поэтому если мы говорим про первые шаги, то это, конечно, сбор информации. Бизнес-аналитика в любом случае должна быть основана на данных. И как раз понятие digital-трансформации, т. е. то, что мы реализуем в «Регистратуре», подразумевает работу с данными и формирование на их основе определенных гипотез. Все идеи должны быть чем-то подкреплены, они должны быть обоснованы.

Вы сказали, что молодые компании, как правило, более-менее понимают, что нужна аналитика. Есть ли компании, которые до сих пор этого не понимают? Можете в качестве примера привести тип бизнеса, сферу?

Именно по типам бизнеса и сферам тяжело ответить на вопрос, потому что их очень много. Но, как мы видим, в полной мере бизнес-аналитику, постоянную, систематизированную, обоснованную, могут позволить лишь крупные бизнесы. У них есть понимание, зачем она нужна, и есть ресурс на это внутри компании.

Если говорить в целом про digital, на рынке все еще много организаций, которые даже не приступили к какой-либо бизнес-аналитике. Далеко не все умеют считать эффективность источников рекламы до конечных денег у себя в кассе.

Как вы думаете, с чем это связано? Просто не было такой необходимости до этого?

Первый этап — выявление проблем, постановка целей и задач, т. е. зачем мы это делаем. Исходя из этого нужно определить точку A, какие данные есть, а каких — не хватает.

Здесь можно выделить две причины:

На следующем этапе необходимо определить, с помощью каких инструментов и как эта аналитика будет проводиться. Условно говоря, есть такие-то данные, их надо объединить с другими, обработать, посчитать метрики и т. д.

Пандемия. Все говорили, что пришла пандемия, и всё резко стало диджитализированным. Заметна ли эта digital-трансформация? Она как-то повлияла на отношение людей к бизнес-аналитике?

Не могу сказать, что поменялись подходы, потому что методы одни и те же. Возможно, пандемия ускорила этот процесс. Те, кто откладывал бизнес-аналитику, начали активнее работать и думать в этом направлении.

Давайте без привязки к определенному типу или размеру бизнеса попробуем составить пошаговую инструкцию, как бренду провести бизнес-аналитику и как делать это более эффективно. Можете тезисно проговорить основные шаги и назвать самые распространенные ошибки?

Давайте начнем с плана. Еще один вопрос: у бизнеса уже есть какие-то данные или нет?

Как это обычно бывает? Что-то в CRM собирается, а что и как — это уже вопрос.

Да, верно. Хотя бы CRM, наверное, в 95% случаев уже у всех есть. Если мы говорим про план, как провести бизнес-аналитику, я бы выделил следующие шаги:

Мне кажется, до недавнего времени различные сервисы и ресурсы были более труднодоступными. Тот же сервис BigQuery для анализа больших данных начали использоваться только пару лет назад. Может быть, с BigQuery кто-то работал и раньше. Но я имею в виду, что массово его стали использовать относительно недавно.

Возможно, еще не все понимают профит и необходимость бизнес-аналитики.

Если есть все данные, которые, по нашему мнению, помогут решить задачу, это один путь. Если мы понимаем, что какой-то информации не хватает (нет интеграций, например, события на сайте не установлены, счетчики их не считают и пр.), то, конечно, пробел нужно восполнить.

После этого нужно определить ресурсы, т. е. кто это будет делать: клиент, агентство, клиент с помощью агентства или агентство с помощью клиента. Бывает по-разному.

Далее приступаем непосредственно к бизнес-анализу.

На какие метрики стоит обращать внимание при проведении анализа? Есть ли универсальные, обязательные? Или у каждой компании под конкретную задачу свои метрики, которые могут никак не пересекаться?

Если говорить про метрики, с которыми мы работаем как digital, то мы обращаем внимание на все имеющиеся в воронке, начиная с показов и заканчивая конечными деньгами в кассе.

Но тут надо понимать, что одно дело — обращать внимание на какую-то метрику, и совсем другое — работать над ней. Поэтому для каждой конкретной цели и задачи необходимо определить свою метрику и работать над ней здесь и сейчас. При этом остальные метрики нужно контролировать с определенной периодичностью: замерять отклонения, выполнения показателей и пр.

Какие ошибки можно допустить во время анализа или при подготовке к нему?

Наверное, самое сложное — правильно определить причины, почему тот или иной бизнес-процесс в компании показывает те результаты, которые показывает. Любые недочеты могут рождать неверные выводы и неверные планы действий. Это не самая большая ошибка, но это самое важное и самое сложное, потому что на этом этапе можно разрушить все, что так долго строилось.

Если мы говорим про наиболее распространенные и важные ошибки, которые стоит избегать, — это ошибки в репрезентативности анализируемых данных. Как правило, это может возникать из-за технических ошибок при различных интеграциях. Обычно все завязано на коде, разработанном программистами. Поэтому нужно следить, чтобы технически все работало верно, и перед анализом данных проверять, насколько информация правдива.

Если мы анализируем это с помощью языка R или в Power BI, мы мэтчим данные из CRM с сеансами, показами. Стоит всегда сверять данные, чтобы они везде совпадали.

Мы так много говорим про данные клиентов, в связи с чем у меня появился вопрос. Когда говоришь с агентствами, которые занимаются performance-рекламой или медиарекламой, многие жалуются, что клиент вроде бы хочет сделать суперкрутой таргетинг, но при этом никогда не поделится данными. В случае с бизнес-аналитикой такое часто встречается? Т. е. мы понимаем, что данные нужны как воздух, при этом бизнес и бренды не готовы ими делиться, и любую информацию приходится вытягивать.

Да. Это самая распространенная проблема для нас как для агентства. Здесь могу посоветовать следующее: в первую очередь работать с теми данными, которые есть на стороне агентств, чтобы потом прийти к клиенту и показать профит от этого. После он уже будет более благосклонен и, скорее всего, поделится своими внутренними данными.

Проще говоря, клиенту нужно показать, мол, смотрите, что мы сделали с этим куском пирога. Если вы нам дадите весь пирог, мы сделаем намного больше.

Да, все верно. На нашей стороне находится большая часть данных. Это клики, показы с различных источников, рекламных площадок. У нас есть аналитика по сайту. Если настроена электронная торговля, есть сведения по товарам. Т. е. это большое количество данных, которые можно проанализировать, на основе которых можно построить гипотезы, получить определенные результаты и показать заказчику выгоду. После этого вы сможете договориться на проведение дальнейших работ, но уже с теми сведениями, которые находятся на стороне клиента.

Ранее вы уже сказали о том, что самая большая ошибка, которую можно допустить, — это сделать неправильные выводы. И тогда встает закономерный вопрос: как сделать правильные выводы?

Мне кажется, на это влияет несколько факторов:

Данные должны быть репрезентативными.

Необходим компетентный специалист, который работает с этими данными. Он должен понимать статистику и в идеале владеть языком программирования для анализа информации. Это позволит ускорить процесс.

У нас в агентстве есть такая практика: чтобы, глядя на ту или иную цифру, добраться до причины, мы должны несколько раз задать себе вопрос: почему так, почему эта цифра именно такая? И пока мы не ответим на него, хотя это тоже может быть довольно длительным процессом, мы не сможем дойти до истинной причины полученного результата.

Если говорить про бизнес-аналитику в целом, как, на ваш взгляд, она будет развиваться дальше? Появляются ли новые инструменты? Какие тренды наблюдаются в этой сфере?

Если говорить про изменения, в первую очередь все больше и больше компаний будут повышать свои компетенции в этом направлении, будут уделять этому время и внедрять бизнес-аналитику у себя.
Количество инструментов на рынке также увеличивается. Сейчас уже любой коллтрекинг и бидер включают понятие сквозной аналитики.

Например, мы сейчас разрабатываем и внедряем сервис речевой аналитики для контроля качества входящих звонков у клиентов, чтобы потом обратить их внимание на узкие моменты в скрипте, в разговоре и с учетом этого что-то скорректировать. Поэтому, думаю, технологий будет становиться только больше.

На каких задачах и целях сфокусирует свое внимание «Регистратура»?

Наша основная задача как агентства — помогать нашим клиентам расти. Для этого мы всегда стараемся глубже погрузиться в бизнес клиента, чтобы помочь ему решить внутренние задачи, проблемы. А решая задачи клиента, мы решаем и свои задачи как бизнеса. Кроме того, мы всегда были технологичной компании. И мы стараемся, чтобы все внедряемые решения были основаны на современных технологиях.