Работа с данными как новые точки роста для бизнеса

В процессе деятельности практически каждая компания накапливает огромные массивы сырых данных. Сейчас это уже не просто побочный продукт работы, а ценный ресурс, с помощью которого руководители могут находить точки роста и развития своего бизнеса.

Какие преимущества бизнесу дает работа с данными

Конкуренцию в современных рыночных условиях будут выигрывать те, кто не дает данным «лежать без дела». Умеет собирать, обрабатывать, анализировать и активировать данные — извлекать ценные инсайты и принимать на их основе бизнес‑решения.

Меняются и ожидания самих клиентов: рекомендательные алгоритмы в соцсетях и маркетплейсах приучают к тому, что сервис должен угадывать потребности и желания еще до их появления. Современные технологии аналитики, например, популярная среди российских девелоперов post‑view, дают возможность составлять исчерпывающие клиентские пути — со всеми касаниями с брендом, даже на уровне просмотра баннера без кликов.

Оптимизировать бюджет на маркетинг. За последние несколько лет в России серьезно изменился рекламный ландшафт — международные компании ушли с рынка, их место заняли отечественные площадки. Бизнес стал активно искать новые способы продвижения. Подходы трансформируются: каналы, которые работали и генерировали продажи еще месяц назад, сегодня могут впустую тратить бюджет. Данные позволяют видеть реальный вклад каждого канала в сделки, оптимизировать стратегии и эффективно перераспределять ресурсы.

Повысить качество работы сотрудников. Часто руководители даже не подозревают, какие потери несет компания из‑за человеческого фактора, например, менеджер забыл перезвонить клиенту или заявку не занесли в CRM и потеряли заказ.

Такие ошибки могут негативно влиять на репутацию и отталкивать клиентов. Аналитика данных и автоматизация снижает риск случайных неверных действий, а также помогает находить недостатки в процессах, которые требуют оптимизации.

Часто бизнес несет убытки из‑за высокого процента фрода среди входящих заявок, особенно это актуально на рынке недвижимости. Отделы продаж и колл‑центры тратят свои ресурсы на обработку заведомо фейковых обращений, которые приходят с площадок с оплатой за заявки. С помощью алгоритмов антифрода можно быстро выявить и закрыть эти слабые места, сэкономив деньги и рабочее время сотрудников.

Отслеживать работу подрядчиков. Данные помогут понять, насколько агентства справляются с задачами, а не просто «осваивают» ваш бюджет.

Вы увидите, какие реальные результаты есть в продажах, регистрациях, заявках, сделках, а не только в кликах, просмотрах и прочих показателях, которые не влияют напрямую на доход.

Как данные собирают, анализируют и активируют

Рост объемов и скорости генерации данных привел к появлению концепции Big Data. Большие данные требуют специальных подходов к сбору и обработке. Для работы с большими объемами данных компании используют специализированные хранилища, распределенные системы и облачные сервисы. Они обеспечивают масштабируемость и надежность хранения информации. Эффективное хранение данных — это основа для последующего анализа и извлечения ценных инсайтов.

Анализируют данные с помощью различных инструментов и технологий. Системы сквозной аналитики позволяют аккумулировать данные внутри себя и получать наглядные отчеты. Крупные компании используют статистический анализ, data mining, машинное обучение и искусственный интеллект для выявления закономерностей, трендов и прогнозирования поведения клиентов. Применяют также различные аналитические методы, например, когортный анализ для изучения поведения групп клиентов и модели атрибуции для оценки вклада различных маркетинговых каналов в конверсии.

Полученные инсайты используют для принятия бизнес‑решений на основе данных. Например, это может быть персонализация маркетинговых кампаний и предложений для разных сегментов клиентов, улучшение клиентского опыта на основе поведенческого анализа, оптимизация внутренних процессов.

За последнее время подход к работе с данными прошел значительную эволюцию. От разрозненных таблиц и ручного анализа компании перешли к созданию централизованных хранилищ данных, автоматизированным процессам сбора и обработки, использованию сложных аналитических инструментов.

Растет понимание важности качества данных и необходимости в квалифицированных специалистах — аналитиках, дата‑сайентистах и инженерах данных. Появляются новые роли, такие как Chief Data Officer (CDO), отвечающие за стратегию управления данными в компании.

Какую пользу бизнесу приносит работа с данными

На примерах кейсов рынка недвижимости рассмотрим, как при правильном подходе к работе с данными можно повысить бизнес показатели и оптимизировать процессы.

Кейс AVA Group — повышение конверсии и экономический эффект в 6,4 млн руб. Девелоперская компания AVA Group столкнулась с высокой стоимостью клиента на этапе показа недвижимости. Для решения проблемы команда маркетинга проанализировала клиентский путь и выделила три ключевых этапа: валидация лида, встреча (офис или онлайн) и бронь. Особое внимание уделили этапу «встречи».

На основе полученных данных в AVA Group:

1. Пересмотрели работу бренд‑менеджеров — они стали внимательнее следить за клиентским опытом на всех этапах воронки продаж, анализировать звонки и данные CRM, регулярно посещать отдел продаж для консультации с коллегами и изучения потребностей клиентов.
2. Обновили рекламные материалы, актуализировали буклеты и разработали материалы для онлайн‑презентаций.
3. Расширили штат бизнес‑тренеров, которые проводят тестирование менеджеров и разбирают их реальные кейсы, повышая квалификацию продавцов.

В результате через восемь месяцев конверсия из встречи в следующие этапы увеличилась до 53%, что привело к экономическому эффекту около 6,4 млн рублей в месяц. Количество успешно проведенных встреч значительно возросло при том же числе входящих лидов.

Кейс ГК «Основа» — оптимизация рекламного бюджета и удержание ДРР на уровне 2,5%. Девелопер столкнулся с необходимостью оптимизировать расходы на рекламу. Компания оцифровала и объединила ранее разрозненные маркетинговые данные, настроила интеграцию сквозной аналитики с CRM и получила единую отчетность.

Что помогли увидеть данные:

• одинаковый интерес клиентов к квартирам и апартаментам;
• реальный цикл сделки: по апартаментам он был короче, чем по квартирам;
• возможности для более эффективного управления трафиком: когда медийка и контекст стали отрабатывать хуже, застройщик перенаправил бюджет в карты и базы недвижимости;
• выгодный канал: онлайн‑карты приносили качественный и недорогой трафик.

В результате девелоперу удалось удержать ДРР на уровне 2,5% для апартаментов бизнес- и комфорт‑класса за счет перенаправления трафика, а также оптимизировать рекламный бюджет и выявить эффективные каналы привлечения сделок.

Как обезопасить данные: чек‑лист

В последнее время на рынке заметна положительная динамика: консерватизм снижается, российский бизнес все больше доверяет отечественным IT‑решениям. Руководители понимают, что на сто процентов защититься от утечки невозможно, но есть способы свести риски к минимуму.

Вот некоторые моменты, на которые я советую обращать внимание, прежде чем доверить свои данные сервису.

Место хранения данных. Убедитесь, что данные хранятся на территории России в защищенных дата‑центрах с необходимыми сертификациями.

Сохранность. Проверьте, есть ли многоуровневое резервирования данных, которое предотвратит их потерю в случае сбоев.

Защита доступа. Узнайте, какие меры принимаются для контроля доступа к данным. В том числе требования к надежности паролей и логирование всех действий пользователей.

Разделение доступа и системы прав. Убедитесь в наличии гибкой системы прав доступа, которая позволяет разным уровням сотрудников и партнеров видеть только необходимую им информацию.

Соблюдение закона о персональных данных. Проверьте, есть ли политика обработки персональных данных и конфиденциальности в соответствии с законом № 152‑ФЗ. Узнайте о наличии интерфейсных решений, которые защищают персональную информацию клиентов.

Защита API. Убедитесь, что API сервиса защищен от атак и попыток взлома, и что запросы к API не предоставляют избыточной информации.

Работа с человеческим фактором. Узнайте, какие меры предпринимаются для защиты от рисков, связанных с ошибками сотрудников (система доступов, NDA, обучение основам кибербезопасности и так далее).

Есть ли запрет на выгрузку чистых данных. Уточните, предусмотрена ли программная защита от несанкционированной выгрузки данных из системы.