Полное руководство по принятию решений на основе данных в 2025 году

В этом руководстве вы узнаете, как и зачем нужны следующие навыки:

1. Определение ваших целей
2. Определение всех возможных источников данных
3. Сбор и подготовка данных
4. Визуализация и изучение данных
5. Получение информации из ваших данных
6. Принятие решения на основе данных
7. Внесение корректировок, ориентированных на результат, и принятие лучших решений на будущее

Что такое принятие решений на основе данных?

Информация повсюду, и трудно отличить плохое от хорошего, а хорошее от отличного. По своей сути вся информация – это данные, не обязательно полезные, но все же данные.

Когда мы очищаем, сортируем и анализируем эти данные, мы принимаем решения, основанные на данных. Сейчас, когда вокруг так много шума и дезинформации, решения, основанные на данных, важны как никогда. Ищете ли вы, что посмотреть, или инвестируете деньги в компанию из списка Fortune 500, данные помогут вам отсеять всю эту чепуху и принять более взвешенные и уверенные решения.

Важность решений, основанных на данных

Принятие неосведомленных решений сродни азартной игре. Если вы принимаете финансовое решение, то это буквально азартная игра! Наши первобытные инстинкты прекрасно подсказывают нам, что нужно поесть, сходить в туалет и оценить окружающую обстановку на предмет непосредственной угрозы. Они не годятся для принятия судьбоносных решений.

Представьте, что вы владелец магазина и у вас есть несколько пустых полок – вам нужен товар, который можно было бы там продать. Первым побуждением может быть просто заполнить пустое пространство. Вы выходите на улицу и хватаете кусок битого бетона с парковки. Затем вы ставите его на полку с ценником в 500 долларов. Было ли это правильным решением? Вряд ли.

Теперь давайте представим, что вы тот же владелец магазина, но вместо инстинктов используете свой мозг. Эта пустая полка находится прямо рядом с кассой? Когда люди совершают самые импульсивные покупки? Когда они спешат и испытывают давление (как здесь). Вы решаете разместить здесь товары повседневного спроса – конфеты, напитки с сахаром, может быть, какие-то взрослые пороки вроде табака, алкоголя и лотереи. Люди увидят эти товары, когда закончат покупки. Уже через день общий объем продаж возрастает только за счет импульсивных покупок. Это и есть принятие решений на основе данных.

Реальные примеры принятия решений на основе данных

От магазинов на углу до залов заседаний советов директоров корпораций – решения, основанные на данных, окружают нас повсюду. Аналогия с магазином – лишь небольшой пример. Вот еще несколько реальных примеров принятия решений на основе данных в более широком масштабе.

• Магазины: Крупные магазины, такие как Walmart, анализируют свою посещаемость. Они смотрят на исторические продажи и даже думают о погоде. Вы когда-нибудь были в магазине за день до снежной бури? Лопаты для снега и соль не были по ошибке разложены у входа в магазин!
• Развлечения: Такие компании, как Hulu, Netflix и YouTube, отслеживают ваши зрительские привычки и симпатии. Эти данные позволяют им точно предсказать, что вам понравится в следующий раз. Вы не хотите этого признавать, но не просто так “Мой маленький пони” постоянно появляется в ваших рекомендациях.
• Градостроительство: Когда в вашем городе прокладывают новые дороги, смотрят на текущий трафик. Где образуются пробки? Какие светофоры остаются зелеными в течение 3 минут – только для того, чтобы проехала одна машина?

Решения, основанные на данных, встречаются повсюду. Если бы я захотел, я мог бы расширить список примеров до более чем 1 000 – и с каждым из них вы столкнетесь в течение обычного дня.

7 шагов к принятию решений на основе данных

Настало время изучить эти темные искусства и использовать их в своих личных целях. Принятие решений на основе данных – это не какой-то мистический процесс, доступный только священникам, мудрецам и представителям королевской семьи. Независимо от того, занимаетесь ли вы пополнением запасов на полке или выбираете следующую линейку продуктов, этот семиступенчатый процесс поможет вам пройти путь от “У меня есть ощущение…” до “У меня есть результаты!”.

1. Определите свои цели

Какую проблему вы пытаетесь решить? Сделайте эти цели как можно более понятными. “Я хочу стать богатым!” – хорошая цель, но она не объясняет, как к ней прийти. Как насчет этого? “Я хочу изучить тенденции рынка. Используя эти тенденции, я хочу выбрать лучшую линейку продуктов для своей компании” – это достижимая цель.

• Если вы пытаетесь улучшить SEO своего сайта, то вам нужно улучшить использование ключевых слов, внутреннюю перелинковку и обратные ссылки.
• Если ваш магазин хочет продавать больше шоколадного сиропа, поставьте полку-витрину рядом с мороженым.
• Если вы хотите создать следующее приложение-убийцу, посмотрите на Apple Store и Google Play. Выясните, чего хотят ваши клиенты!

2. Ищите ключевые источники данных повсюду

Чтобы добиться успеха, необходимо найти все ключевые источники данных. “Я хочу посмотреть на тенденции рынка…”, чтобы найти тенденции, вам нужны исторические данные. Существует масса источников – и лучшие из них обычно скрываются на виду. Вы должны понимать источники данных.

• Повысить SEO? Ваши писатели и разработчики – это внутренние источники. Внешние источники – это Google Analytics или даже наш SERP API.
• Нужно разгрузить шоколадный сироп? Вам нужны исторические данные о продажах мороженого. Ваш склад мороженого – отличный внутренний источник данных. Внешний источник – набор данных Amazon Products Dataset.
• Чтобы определить успех Play Store, вам нужны отзывы. Вы можете спросить мнение людей в своей компании, но вам также нужны внешние данные. У нас есть золотая жила таких данных.

3. Сбор и подготовка данных

Сбор данных похож на рыбалку с сетью. Забрасываешь большую сеть и надеешься, что в нее заплывет какая-нибудь рыба. Если вы не покупаете готовые данные, вам нужно собрать их самостоятельно. Этот процесс обычно включает в себя анализ данных, а затем их очистку, чтобы удалить все отклонения или искажения.

• При повышении SEO вы можете проанализировать поисковую систему Google, чтобы найти лучшие результаты. Затем вы можете собрать данные о них, чтобы понять, почему они занимают первые места.
• Продавая шоколадный сироп, узнайте данные о предыдущих продажах. Используйте исторические данные, которые вы нашли в Интернете. Уберите провалы – так вы сможете увидеть тенденции.
• Планируя это приложение, посмотрите на хорошие и плохие отзывы. Сохраняйте настоящие, отбрасывайте результаты типа “я проснулся поздно и использовал Yelp как оружие”.

Вам необходимо найти качественные данные и устранить предвзятость или отклонения, которые искажают результаты.

4. Просмотр и изучение данных

У вас есть чистые данные. Теперь нужно посмотреть, что они на самом деле содержат. Загрузите ваши наборы данных в электронную таблицу. Вы можете использовать что-то легкое, например CSV, а если вам нужно больше сил, то можно воспользоваться Excel. Вы не просто смотрите на цифры, вы пытаетесь найти историю.

• Повышение SEO? Отсортируйте по рейтингу. Затем отсортируйте по доменному имени или обратным ссылкам. Что бросается в глаза?
• Продаете шоколадный сироп? Отсортируйте по дате. Затем посмотрите на названия брендов – ничего не бросается в глаза?
• Приложение для планирования? Сортировка по категориям. Теперь отсортируйте по цене. Попробуйте также отсортировать по названию издательства. Замечаете ли вы что-нибудь в успешных приложениях?

Часто ли броские домены имеют высокий SEO? Продается ли Hershey’s лучше, чем дешевая продукция? Приложения стоимостью менее 5 долларов скачивают чаще? Не беспокойтесь о причинах – мы к этому еще вернемся.

5. Развивать понимание

Теперь, когда вы заметили тенденции, вы должны предположить их причины. Эти тенденции приведут вас к ценным открытиям. Если вы сможете понять их, у вас появится дорожная карта для разработки надежной стратегии.

• SEO Insight: Если на самых высоких позициях есть тонна обратных ссылок, это ваша очередь – получайте их больше.
• Шоколадный сироп: Hershey’s продается лучше, чем ваш магазинный бренд – по более высокой цене. Если вы проведете ребрендинг и повысите цену, люди будут больше доверять этому бренду.
• App Insight: Приложения по цене менее 5 долларов пользуются успехом. Установите низкую цену на свое приложение, и вы получите больше загрузок.

На этом этапе вы глубоко изучаете выявленные тенденции. Те моменты, когда вы произносите “ага?” или “ага!”, – это и есть ваш тревожный звонок. Вы нашли стратегии, которые работают. Теперь вам нужно их реализовать.

6. Примите решение и начните действовать

Ваша проницательность дала вам учебник. Вам нужно выбрать игру и запустить ее. На этом этапе нерешительность – враг. Вы знаете, что работает у ваших конкурентов – теперь заставьте это работать у себя!

• SEO: Купите лучший домен и получите обратные ссылки везде, где только можно – возможно, запустите кампанию партнерского маркетинга только ради обратных ссылок.
• Шоколадный сироп: Ребрендинг с более причудливым названием. Поднимите цену, чтобы люди не думали, что это “дешевка”.
• Приложение: Наверняка вы хотите дебютировать с ценой менее $5. Если вы начнете с $4, то сможете обойти своих конкурентов и поднять цену, как только у вас появится пользовательская база.

Технически это последний шаг – но зачем на нем останавливаться? Потерпите неудачу и научитесь на ней.

“На поражениях учатся больше, чем на победах”. –Джордж “Раш” Сен-Пьер

7. Измеряйте и корректируйте результаты

В религии Agile (да, раньше это была стратегия разработки, теперь это религия – посмотрите на технологический Twitter) это называется “ретро” (сокращение от “ретроспектива”). Как ваша стратегия себя показала? Разберите ее на части, чтобы узнать, что сработало, а что нет.

• SEO: Обратные ссылки помогли, а домен – нет? В следующий раз не беспокойтесь о модном доменном имени – просто продолжайте работать над обратными ссылками.
• Шоколадный сироп: Ребрендинг сработал? Продажи недостаточно высоки? В следующий раз скорректируйте ценовую стратегию.
• Приложение: $4 оказалось слишком дорогим? Выпустите следующее приложение по цене $2.

Ошибки – это не неудачи. Ошибки – это возможность для совершенствования. Если что-то получилось – отлично! Если что-то не сработало, извлеките из этого урок.

“Я не потерпел неудачу. Я просто нашел 10 000 способов, которые не работают”. -Томас Эдисон

Инструменты и технологии для принятия решений на основе данных

Когда вы принимаете решения на основе данных, в вашем распоряжении оказывается больше инструментов, чем вы можете себе представить. Эти инструменты могут помочь вам во всем, начиная со сбора данных и заканчивая разработкой инсайтов.

Сбор данных

• Наборы данных: Передайте сбор и подготовку данных на аутсорсинг. С этими наборами данных вы можете приступить к четвертому шагу!
• Веб-скрапинг: При скрапировании веб-страниц вы получаете пользовательские данные в режиме реального времени из любого места.
• Google Analytics: Анализируйте посещаемость вашего сайта. Узнайте, кто и почему посещает ваш сайт.

Хранение данных и аналитика

• Электронные таблицы: Используйте Google Sheets или Excel для сортировки, работы с данными и совместной работы.
• SQL и базы данных: При масштабировании эти инструменты позволяют использовать данные всем и сразу. Выполняйте сложные объединения и легко преобразуйте любые данные в электронные таблицы.
• Power BI: Интеграция с Excel и выход на новый уровень. Создавайте мощные информационные панели и визуализации за считанные минуты!

Распространенные ловушки и как их избежать

Даже при наличии отличных инструментов и надлежащих данных иногда эти решения оказываются ошибочными. Вот несколько распространенных ловушек и способы их избежать.

• Нет четкой цели: Всегда начинайте с первого шага. Определите свои цели. Если вы этого не сделаете, вы будете искать решение проблемы – неэффективно.
• Сбор неправильных данных: Всегда следите за тем, чтобы ваши данные были актуальными. Старые или неактуальные данные испортят процесс принятия решений. Кастрюли для фондю были в моде в 60-е годы, но на кассе они не подойдут.

Это не единственные подводные камни, но большинство из них вытекает из этих коренных проблем. Всегда ставьте перед собой цель, используйте только релевантные данные и не задумывайтесь над проблемами.

Заключение

Решения, основанные на данных, позволяют вам четко решать бизнес-задачи. Набор решений Bright Data поможет вам эффективно собирать, систематизировать и использовать данные:

– Жилые прокси: сбор локализованных данных с реальных потребительских IP-адресов.
– Наборы данных: Пропустите сбор данных – получите готовые, уточненные данные мгновенно.
– API-скребок: Автоматизируйте и масштабируйте извлечение данных в режиме реального времени.
– Пользовательский скрепер: Разверните полностью управляемое, комплексное решение для сбора данных.

Подпишитесь на бесплатную пробную версию и получите данные, необходимые для принятия более разумных и быстрых решений.