В этой статье мы обсудим:

• Что такое Data Flywheel?
• Сбор данных – основа успешного Data Flywheel
• Data Flywheel может помочь в разработке и маркетинге новых продуктов
• Поддержание успешного Data Flywheel может улучшить ROI

Что такое Data Flywheel?

Data Flywheel (маховик данных) увеличивает интерес к продукту или процессу в ускоренном темпе благодаря стратегическому использованию данных. Маховик накапливает энергию по мере вращения до такой степени, что становится независимым. Он использует информацию для создания добродетельного цикла, в котором больше данных приводит к более быстрым темпам обучения, лучшим продуктам и высоким показателям привлечения/удержания клиентов. Эффективная стратегия маховика способствует внедрению новых продуктов, увеличению доходов и росту прибыли.

Классический пример Data Flywheel – функция рекомендаций Netflix, основанная на алгоритмах. Когда эта функция только появилась, Netflix рекомендовал наиболее популярные видео. Со временем он стал собирать данные о просмотрах и оценках пользователей и передавать их в «механизм рекомендаций». Это позволило предлагать контент из разряда «рекомендовано для вас» каждому пользователю, что способствует увеличению количества просмотров.

Сейчас пользователи Netflix просматривают более 200 млн часов контента в день.

Чем больше данных вы можете собрать о продукте, бизнес-процессе/потребительском процессе или конкуренте, тем больше вы можете стимулировать рост. Подобно маховику, рост начинается медленно, постепенно ускоряясь. Концепция маховика была впервые предложена Джимом Коллинзом в его книге «От хорошего к великому: Почему одни компании совершают прорыв, а другие нет…». Его самая известная история успеха связана с представлением этой концепции Джеффу Безосу в 2003 году, что стало ключевой частью клиентоориентированной философии Amazon.

Сбор данных – основа успешного Data Flywheel

Сбор данных в больших масштабах служит основой стратегии Data Flywheel. Данные – это топливо, которое приводит в движение двигатель маховика. Хотя существует множество способов сбора данных с собственных веб-сайтов и приложений, сбор данных из внешних источников, таких как веб-сайты, может оказаться сложной задачей. Например, маркетологи компаний электронной коммерции хотели бы получить доступ к данным о Sell-Through Rate (STR) похожих товаров на конкурирующих торговых площадках. Они могли бы извлечь выгоду из таких данных, как:

• Рейтинги продавцов и отзывы
• Динамическое ценообразование
• Изображения, заголовки и категории товаров
• Результаты поисковой системы торговой площадки
• Специальные предложения

К сожалению, многие веб-сайты устанавливают барьеры, чтобы затруднить сбор данных конкурентам. CAPTCHA, ограничения сервера на основе геолокации и ограничения объема/скорости запросов, часто могут привести к тому, что ваш IP-адрес будет занесен в черный список, заблокирован или вы увидите ложную информацию. Вы можете написать собственные скрипты Python для сбора данных, но это трудоемкое занятие. В некоторых случаях оно может привести к блокировке аккаунта за «подозрительную активность». Вы также можете нанять DevOps, экспертов по данным, ИТ-персонал и разработчиков для создания и обслуживания систем для оперативного сбора данных, но это очень дорогостоящее решение, которое трудно масштабировать.

Что действительно необходимо компаниям, так это автоматизированное, гибкое и финансово выгодное решение, которое может оптимизировать сбор веб-данных. Такое решение должно работать глобально и иметь доступ к любому веб-сайту с открытым исходным кодом. Оно должно уметь обходить блокировки сайтов с помощью сложной логики повторных попыток. Любой инструмент/сервис должен также соответствовать ведущим в отрасли принципам этического использования, чтобы гарантировать, что собранные данные сохранят свою долгосрочную ценность для бизнеса. Кроме того, компании хотят получать данные, которые уже были структурированы, очищены, синтезированы и отформатированы таким образом, чтобы их можно было сразу же импортировать и использовать командами и системами.

Data Flywheel может помочь в разработке и маркетинге новых продуктов

Компания Amazon является лидером в использовании стратегии маховика данных для разработки и продвижения новых продуктов. Хорошим примером является членство в программе Amazon Prime. Низкие цены Amazon Prime привлекают множество потребителей. Клиенты могут четко видеть ценностное предложение, например, варианты доставки в тот же день или на следующий день. Однако Prime используется Amazon в качестве начальной точки соприкосновения для перекрестных/допродаж; участники программы получают доступ ко многим другим услугам, таким как Prime Video, Amazon Music, Audible, Amazon Pantry и т.д., что способствует дальнейшим продажам и подпискам. Amazon использует данные о предпочтениях клиентов и тенденциях в одном сервисе, чтобы обосновать маркетинговую тактику при дополнительных продажах. Например, клиенты, покупающие детские игрушки, могут быть заинтересованы в подписке на Amazon Prime из-за контента для детей.

Другой пример – Quby, голландская технологическая компания, предлагающая технологии для дома, направленные на сокращение потерь энергии. Quby использовала стратегию маховика данных, чтобы значительно расширить свой рынок и добиться успеха.

Quby предлагала домашний дисплей и умный термостат, которые отслеживали точное потребление энергии. Их продавали коммунальные предприятия по всей Европе. Компания использовали информацию в контексте алгоритмов обучения данных, позволяющих обнаруживать использование бытовой техники. В 2017 году Quby запустила свой первый сервис на базе ИИ «Waste Checker». Компания смогла обнаружить неэффективное использование бытовой техники, начиная от стиральных и посудомоечных машин и заканчивая системами центрального отопления и душевыми кабинами. Как только было обнаружено нецелесообразное поведение, Quby предлагала персональные рекомендации по действиям, которые можно предпринять для сокращения потерь энергии. Умные термостаты Qubys ежесекундно собирали и анализировали данные. Они использовали их, чтобы запустить новый пересмотренный вариант разбивки счетов за электроэнергию. Это помогало снизить расходы клиента, уменьшить углеродный след и сократить потери энергии.

Третий пример – Reddico, агентство цифрового маркетинга, предоставляющее ведущие услуги поискового маркетинга предприятиям в Великобритании. Ключевая задача компаний, которые занимаются поисковой оптимизацией (SEO), – предоставление клиентам информации на глобальной основе. Сбор данных о результатах поиска в различных географических регионах – сложный процесс, который требует много времени. Компания Reddico смогла предложить новую высококонкурентную услугу с лазерным гео-таргетингом, заключив партнерство с сетью сбора данных. Этот партнер предоставил им возможность направлять трафик с помощью одноранговых устройств в целевые ГЕО, что позволило клиентам оптимизировать и локализовать кампании на основе фактических результатов поиска на стороне клиента.

Поддержание успешного Data Flywheel может улучшить ROI

Data Flywheel может повысить рентабельность маркетинга тремя способами:

Во-первых, эффективный маховик данных может увеличить доходы за счет предоставления данных для постоянного улучшения продуктов и услуг, что приводит к росту потребителей. Это более известно как «добродетельный цикл»: больше данных, быстрее обучение, лучшие продукты, рост клиентов.

Во-вторых, эффективная стратегия Data Flywheel приводит к снижению стоимости привлечения клиентов (CAC). Поскольку продукт постоянно улучшается на основе отзывов пользователей и данных о взаимодействии с продуктом. Может быть достигнута точка, когда продукт соответствует рынку насколько, что снижает затраты на привлечение клиентов и повышает рентабельность инвестиций. На рынке ПО компании бизнес-модели PLG, такие как Dropbox, Slack и Calendy, являются примером того, как стратегия маховика данных может снизить CAC. В-третьих, при правильной реализации стратегия маховика данных может снизить риски, связанные с соблюдением нормативных требований при сборе веб-данных в крупных масштабах. Сбор данных для коммерческого использования подлежит нормативному надзору, как, например, в случае с Общим регламентом ЕС по защите данных (GDPR) и Калифорнийским законом о конфиденциальности потребителей (CCPA). Если ваша компания или субподрядчики нарушат любое из этих положений, вы можете столкнуться со штрафами и поставить под угрозу ценность продуктов и услуг, основанных на данных.

Подведем итоги

Маховики данных – это стратегия для стимулирования роста и доходов. Они позволяют создать эффективный цикл обучения, улучшения продуктов и повышения коэффициента конверсии/удержания клиентов. Подобно маховику, процесс обучения на основе данных продолжает ускоряться, используя эту инерцию, чтобы помочь системам развиваться более независимо.

Маховики зависят от данных. Сбор данных с внешних веб-сайтов, таких как Amazon, Twitter, LinkedIn и Google, в масштабах компании является сложной задачей. Эффективные решения для сбора веб-данных должны решать эти проблемы с соблюдением этических норм и нормативных требований.