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.

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.

Интегрированные методики - современные методы маркетинговых измерений

Смотреть картинку в полный размер

Интегрированные методики маркетинговых измерений включают в себя как анализ данных различных типов из различных источников, так и применение двух и более моделей, систем координат, в которых рассматривается маркетинг. Важнейшим признаком интегрированной методики является полнота параметров, описывающих исследуемый процесс. Интегрированная методика способна одновременно измерить каждый отдельный инструмент воздействия и "собрать" их как конструктор лего в единое целое под названием "маркетинг".

Примером современной интегрированной методики может служить методика Brand Equity Media Builder Index (BEMBI (c) 2014, Андрей Алексеев, "Структура Воды" при участии РА "Европаблисити"). Эта методики позволяет измерить необходимые параметры вклада рекламы и других факторов в переключения покупательских аудиторий между марками и создать реалистичную эконометрическую модель, прогнозирующую прирост продаж продукции бренда в целевых сегментах в зависимости от решений по матрице ассортимента, цене, дистрибуции, трейд-маркетинга, посылов бренда, дизайна упаковки, рекламного креатива и медиаплана. Методика базируется на достоверных данных:

• Подробные данные продаж с полок в сетях, а также отчеты AC Nielsen
• Данные телевизионных измерений TNS Palomars и мониторинга рекламной активности
• Специализированный опрос регулярных покупателей BEMBI, а также данные TNS MMI

Методика BEMBI объединяет в единое целое несколько исходных методик:

• Модель расчета розничных продаж бренда в сегментах VPM
• Методика измерения целевых Т-аудиторий покупательских групп
• Методика измерения переключения аудиторий между марками
• Методика измерения параметров отношения покупателей к маркам Brand Equity
• Методика измерения отклика на рекламу
• Методика построения расчетной модели с помощью корреляционных фильтров и анализа данных продаж и рекламы

Как показывает опыт применения, методика BEMBI позволяет с достаточной точностью измерить и спрогнозировать вклад рекламы и других инструментов маркетинга в результаты продаж продукции бренда в сегментах и построить на основе план продвижения, оптимизированный по критерию максимального возврата инвестиций в маркетинг в кратко- и среднесрочной перспективе.