Интернет-аналитика - не гадайте на кофейной гуще

Смотреть картинку в полный размер

Давайте найдем решение в одном на первый взгляд простом вопросе. Недавно выяснил, что он-лайн весьма отстает от офф-лайна даже в такой казалось бы близкой ему области, как аналитика. В самом деле, сначала многочисленные программы и боты собирают данные, затем преобразовывают их в статистические данные. Продвинутые виджеты превращают данные в цветные столбики скаляров и… интернет-аналитик, сделав умное лицо, формулирует гипотезы о том, «что бы это значило». А ведь есть способ лучше, точнее и информативнее.

Как это по уму делается в офф-лайне

В офф-лайне уже лет 100 как существует четкое разделение количественных исследований на «панели» и «разовые опросы». В первом случае фиксируются данные по одному и тому же респонденту, развернутые во времени. Во втором – делается «мгновенное фото» мнения или реакции случайно выбранных респондентов. Глядя на коллективное фото репрезентативной выборки, мы можем только предполагать, что было за секунду до и спустя секунду после вспышки. Данные панельного исследования, например, пипл-метрики телевизионного смотрения TNS, дают точную развернутую во времени информацию о факте реального поведения респондентов. Так если мы это знаем, почему бы нам не воспользоваться для анализа фактической информацией, которая по-любому будет точнее предположений?

Как это делается в сети

Интернет сделал возможным и технически простым идентификацию пользователя и трекинг его персонального поведения как на сайте, так и на широких просторах сетей, порталов и сервисов. Для маркетолога это настоящий подарок – проследить поведение отдельно взятого индивида и сделать правильные выводы по юзабилити и веб-мерчандайзингу, основываясь на подробной и точной информации. Что вместо этого делают сервисы метрик? Они сливают матрицы и вектора в «тупые скаляры» (извините, если кого обидел математическими терминами – прим. АА), в которых в одной таблице вы видите суммы по входу клиента, во второй – суммы по переходам, в третьей – суммы по выходу… при полной потере связи между этими «столбиками». Большая часть полезной информации уничтожается статистическими выкладками, и аналитик просто вынужден фантазировать, достраивая недостающую, потерянную связь между данными, чтобы сказать хоть что-то осмысленное.

В сухом остатке

Построить панельную схему измерений несложно, автор сделал это на php+mysql на доступных сайтах еще в 2011-м. Чуть сложнее сделать визуализацию кластеров, когда пользователей больше 1000 в день. И здесь моих навыков технической веб-реализации уже не хватает. Поэтому я приглашаю вас сделать подобный виджет, используя самые современные методики маркетинга, и продавать его оптом в розницу многочисленным клиентам. Готов ответить на любые вопросы.

Андрей Алексеев, Структура Воды, эффективный действенный маркетинг.

Публикации по теме

Облако тем

• marketing_toolkit • internet_innovations • business • thinking in style • humor • management • product_development • brand_manager • trade_marketing • mathematical_proves • fmcgnews • ege • comments • archive

Оглавление

<<< Поменять страницы местами

Показатели микроэкономической модели VPM - что означают

Микроэкономическая модель VPM рассматривает четыре группы показателей, связывающих маркетинговые действия и результаты продаж и прибыли.

Группа V (VOLUME)

Vi, руб. - потенциал активной клиентской базы, проще говоря все деньги, которые можно получить с рынка через конкретных пул клиентов i, их полный оборот по категории продукта, объем рынка, охваченного дистрибуцией.

Vm, % - потенциал матрицы предлагаемого ассортимента, модельного ряда, сумма потенциалов сегментов, для которых у нас есть предложение.

Группа P (PROBABILITY)

P0, % - текущая вероятность не стимулируемого извне покупательского выбора в результате лояльности к бренду, относительная доля продаж с полки в условиях отсутствия стимулирующих мероприятий, определяемая старыми лояльными покупателями, потребителями.

P1, % - прирост относительной доли в продажах в результате активных стимулирующих действий и воздействия полки (упаковки).

P2(b), % - прирост доли новых лояльных покупателей в результате активных действий по продвижению бренда.

P2(s), % - в прямых продажах прирост вероятности успешной сделки вследствие лояльности покупателя к продавцу (а не к бренду).

Группа M (MARGIN)

M - маржинальность сделок, обычно понимаемая как гросс-маржинальность, без учета затрат на продвижение.

Группа E (EXPENSES)

E(Vi),E(Vm), E(P1) ,E(P2), E(M) - полные затраты на конкретные действия по продвижению, имеющие целью рост параметров VPM. Показатели микроэкономической модели VPM позволяют однозначно связать затраты на маркетинговые действия и их результаты в виде роста продаж и прибыли, сделать экономическое обоснование маркетинговых бюджетов и программ, рассчитать параметры возврата инвестиций и другие экономические показатели, необходимые для принятия разумных и оперативных бизнес-решений. Показатели VPM с успехом используются для оценки деятельности подразделений маркетинга и отдельных сотрудников, а также их вклада в общий результат продаж и прибыли компании.

Облако тэгов

• help • all • управление брендами • развитие продуктов и упаковки • торговый маркетинг • управление маркетингом • менеджер по маркетингу • показатели VPM • продвижение брендов • результаты маркетинга

Интерактивный справочник ВСЕ-ПО-МАРКЕТИНГУ