Что такое Data Driven подход и почему он важен для бизнеса

Что такое Data Driven подход

Data Driven в переводе означает «основанный на данных». Это метод управления бизнесом, при котором решения принимаются на базе выявленных показателей, установленных факторов. Это метрики, информация по процессам работы, сведения о клиентах, рынке. Данные собираются и анализируются проверенными статистическими методами, с использованием искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения, визуализации, экспертных оценок, поэтому дают объективную картину бизнеса. Этим Data Driven отличается от управления на основе интуиции и опыта. Подход позволяет принимать верные решения и прогнозировать результаты. Например, интернет-магазин может анализировать данные о кликах пользователей на сайте, чтобы понять, какими товарами они интересуются. На основе этой информации можно изменить их расположение на главной странице, чтобы увеличить продажи.

Data Driven помогает развитию компании, улучшает её показатели. Можно выделить несколько преимуществ подхода:

• Снижение рисков. Управленческие решения на основе точных данных бывают более верными, чем принятие мер на базе предположений. Можно, например, создать продукт в соответствии с запросами клиентов или улучшить сервис так, как хочет аудитория. Data Driven помогает выявить её потребности. Если обновлять продукт и обслуживание наугад, легко ошибиться.Снижение расходов.
• Подход используют, чтобы определить, на что потратить деньги, чтобы получить выгоду, а где вложения будут бесполезными. С помощью Data Driven избегают лишних трат на закупки, неэффективную рекламу, найм новых сотрудников и т.д.
• Прогнозирование. Бизнес-аналитика использует показатели за определённое время, выявляет закономерности. Это позволяет строить прогнозы. Знание трендов, будущего спроса, изменения покупательского поведения помогает компании подготовиться заранее и запланировать закупки, новую маркетинговую стратегию или другие меры.
• Повышение конкурентоспособности. Подход позволяет бизнесу действовать быстрее и точнее конкурентов. На основе данных можно персонализировать предложения для клиентов и постоянно улучшать продукт. Это создаёт более качественный клиентский опыт, что укрепляет лояльность и привлекает новую аудиторию. Компания не просто реагирует на изменения, а формирует рынок под себя.

Изображение от freepik

Исследование СберАналитики с применением подхода Data Driven показало, что среди расходов на товары для детей большую долю составляют траты на игрушки — 64,5%, и лишь 35,5% — траты на одежду. Также с помощью анализа агрегированных и обезличенных данных удалось узнать, что продажи в этой сфере розничной торговли растут перед школой и новогодними праздниками. Например, в августе 2025 года покупок товаров для детей было в 2,3 раза больше, чем в среднем за месяц.. На основе этой информации доступно принятие бизнес-решений. Например, рассмотреть стратегию дополнительных продаж — при покупке школьной формы предлагать рюкзаки, канцелярские принадлежности; расширить ассортимент игрушек; в пиковый сезон сократить скидки и делать упор на формирование наборов.

В каких компаниях и сферах используют Data Driven

Подход универсален, поэтому его можно использовать для любых отраслей, где отслеживаются показатели работы:

• Бизнес. Анализ указывает на скрытые закономерности, помогает прогнозировать спрос, логистику, оптимизировать процессы. Это позволяет принимать стратегические решения, снижать операционные расходы, повышать прибыль.
• Финансы. С Data Driven проще управлять рисками, планировать процентные ставки, разрабатывать предложения для разных групп клиентов, выполнять скоринг заёмщиков. Доход от инвестиций увеличивается, потери минимизируются.
• Маркетинг. Точные данные служат основой для сегментации аудитории, персонализации рекламы, анализа результативности маркетинговых кампаний. Это повышает конверсию, улучшает удержание пользователей и снижает расходы на продвижение.

Изображение от freepik

• Транспорт. Методику можно использовать для выстраивания маршрутов, создания умных систем управления движением, установления оптимальных цен на услуги, качественного обслуживания техники. Это позволяет предоставлять клиентам качественные услуги перевозки, повышает безопасность и обеспечивает экономию топлива.
• IT (информационные технологии). Подход помогает обнаруживать технические сбои, хакерские атаки, отслеживать нагрузку и добавлять ресурсы в пиковые часы. Это делает сервисы стабильнее, безопаснее, привлекает пользователей и увеличивает прибыльность.
• Медицина. Data Driven помогает изучать истории болезней, генетические данные, предрасположенность к патологиям, а также проводить диагностику, принимать индивидуальные решения по лечению без отступления от стандартов, прогнозировать вспышки заболеваемости. Это ускоряет выздоровление, предотвращает осложнения у пациентов, экономит ресурсы медицинского учреждения.

С Панелью «Ритейл» можно принимать решения по взаимодействию с целевой аудиторией, управлять ассортиментом, маркетингом, изучать конкурентов в своей сфере бизнеса. Метрики вычисляются на основе анализа больших данных, с применением искусственного интеллекта. Можно рассчитать, например, доли рынка компании по клиентам и обороту, средний чек, число покупок на клиента и всё это для каждого сегмента аудитории. Данные помогают принять верные управленческие решения. Можно анализировать конкурентов, динамику рынка, изменение объёма продаж. Метрики вычисляются на базе больших данных с использованием сведений о тратах 110,4 млн физлиц в более чем 7,7 млн торговых точек с ретроспективой 60 месяцев

На каких принципах основан подход

Эффективность Data Driven обеспечивается принципами, в которые лежат в его основе:

• Использование качественных данных. Важна точность, достоверность, актуальность, полнота. Поэтому информацию собирают из нескольких надёжных источников — с сайтов компаний, госструктур, из банковских транзакций, опросов клиентов.
• Непрерывность поступления информации. Данные собираются и изучаются в режиме реального времени, регулярно обновляются. Это позволяет компании быстро реагировать на изменения, менять подход к управлению.
• Работа с гипотезами. На основе анализа формулируются предположения о том, что произойдёт при принятии определённого решения. Всегда рассматривают несколько вариантов для достижения нужного результата.
• Тестирование. Это проверка гипотез с помощью экспериментов, которая позволяет видеть закономерности и случайные совпадения. Решение об изменениях в работе принимаются по результатам тестирования.

Data Driven — это командная работа. Важны данные по всем отделам компании, разрозненная информация не даёт полной картины. Поэтому подход используют маркетологи, аналитики, финансисты, продакт-менеджеры, сотрудники главного офиса и филиалов. Так можно ставить общие цели, а анализ станет отправной точкой действий по повышению эффективности.

При сборе и исследовании информации важны не только показатели бизнеса, но и нужды клиентов. Отслеживание одних метрик — покупок, среднего чека, выручки, расходов — даст краткосрочные результаты. Анализ запросов аудитории помогает улучшить продукт, повысить продажи, значит, увеличить прибыль.

Какие метрики используются

Набор метрик зависит от сферы применения подхода и задач, которые компания решает с помощью бизнес-аналитики. Это могут быть:MRR (Monthly Recurring Revenue — ежемесячный регулярный доход). Это показатель выручки от продаж на основе подписки или регулярных взносов. Обычно его отслеживают онлайн-сервисы, медиаплатформы.

• Churn Rate (коэффициент оттока). Показывает, сколько клиентов отказались от услуг компании за определённое время. Churn Rate используют интернет-магазины, банки, маркетплейсы, мобильные операторы.
• NPS (Net Promoter Score — показатель лояльности клиентов). Это отношение клиентов к компании, готовность рекомендовать её другим людям. Полезен в сферах, где есть аудитория, то есть не только в бизнесе, но и в образовании, государственных услугах, здравоохранении.
• CR (Conversion Rate — коэффициент конверсии). Показатель демонстрирует процент пользователей, которые совершили целевое действие. Например, купили подписку до окончания периода свободного доступа, оплатили покупку, открыли рекламное объявление, поучаствовали в опросе. Метрику вычисляют компании из любой сферы, если в ней оказывают услуги или продают товары.
• RR (Retention Rate — коэффициент удержания). Это процент клиентов, которые возвращаются после покупки. RR практически универсален, применим в любой сфере.
• ARPU (Average Revenue Per User — средний доход на пользователя). Показывает, какая доля выручки приходится на одного клиента за определённое время. Учитываются все пользователи — платящие и те, кто работает с бесплатной версией продукта. Показатель применяют онлайн-сервисы, фитнес-клубы, другие компании, которые предлагают услуги по подписке или за регулярные платежи.
• MAU (Monthly Active Users — ежемесячные активные пользователи). Это количество покупателей, которые взаимодействовали с продавцом в течение месяца. Метрику используют онлайн-сервисы, e-commerce¹, соцсети, приложения.
• CPA (Cost Per Acquisition — стоимость привлечения клиента). Показывает, в какую сумму компании обходится каждый новый пользователь. Это свидетельство эффективности рекламы и маркетинга, поэтому применяется в любой сфере.
• CTR (Click-Through Rate — коэффициент кликабельности). Ещё один показатель эффективности рекламы, так как означает количество переходов пользователей по рекламным ссылкам.
• ROI (Return On Investment — возврат инвестиций). Метрика показывает процент дохода или убытков, который принесли вложения. Можно использовать во всех сферах бизнеса.
• LTV (Lifetime Value — пожизненная ценность). Это сумма прибыли, которую принёс покупатель за всё время взаимодействия с компанией. Она зависит от среднего чека, количества покупок, масштаба аудитории. Показатель применяют в сфере услуг и продажах.

Ключевые инструменты

Для применения подхода компания может выбирать из нескольких инструментов:

• CRM-систем². Это программы, которые хранят данные о пользователях, покупателях, в том числе подробности об их взаимодействии с компанией. Можно проводить аналитику запросов, продаж, потребностей, покупательского поведения. Данные попадают в систему после каждого обращения, заказа, покупки. Из решений этого типа бизнес часто использует Bitrix24, Мегаплан, AmoCRM, 1С CRM.
• BI-инструменты. Это решения, которые могут интегрироваться с CRM-системами и другими программами компании, собирать информацию из разных источников. Можно выбирать их по направлениям работы, доступен и выбор метрик для анализа. Исследуется большой объём данных с применением Big Data, можно получить прогнозы и рекомендации решений. Примеры сервисов: Навигатор BI СберАналитики, Yandex DataLens, Visiology.
• Инструменты веб-аналитики. Это решения для исследования сайтов. Можно отследить количество пользователей, их действия, каналы привлечения, проанализировать отзывы. Веб-аналитика предоставляет данные для изучения покупательского поведения, мотивов, интересов, запросов. Примеры таких инструментов: Яндекс Метрика, Google Analytics.
• Инструменты сквозной аналитики. Это решение для контроля эффективности маркетинга. Программы отслеживают данные о каналах, по которым приходят покупатели, и действия самих пользователей. Например, переходы по разным ссылкам сайта продавца, покупки, активность. Так сеть магазинов «Магнит» с помощью исследования СберАналитики уточнила данные о перетоках клиентов и состоянии рынка, стала чаще обновлять эту информацию. Были изучены изменения покупательских предпочтений по количеству покупателей, обороту, расходам. Инструменты сквозной аналитики используют в качестве источников соцсети, CRM-систему компании. К этой категории относятся Roistat, Calltouch, Callibri.

Что нужно для внедрения Data Driven подхода

Для внедрения подхода устанавливают правила сбора, обработки и анализа данных. Единообразие контролируют ответственные сотрудники, так как оно помогает избежать ошибок и дублирования информации. Чёткие правила нужны, чтобы выстроить алгоритм подхода, который включает несколько этапов:

• Определение цели анализа. От этого зависит набор метрик, которые нужно рассчитать. Целью может быть, например, исследование покупательского поведения, эффективности сотрудников компании.
• Сбор данных. Нужно определить источники — банковские транзакции, опросы, веб-аналитика и другие. Важно собирать данные систематически.
• Анализ и толкование. Данные исследуются с помощью статистических методов, ИИ, визуализации. Выявляются закономерности, аномалии и взаимосвязи между, показателями, чтобы понять текущую ситуацию, найти слабые места и возможности для развития.
• Создание гипотезы. На основе результатов анализа и найденных закономерностей составляется предположение. Оно должно быть проверяемым. Например: «Если мы поменяем заголовок страницы, то количество подписок вырастет».
• Проверка эффективности решения. Гипотезу тестируют несколькими способами. Затем результаты сравнивают с тем, что было до внесения изменений.
• Оптимизация и масштабирование. Успешное решение внедряется в работу компании. Дальше нужно отслеживать долгосрочные результаты, корректировать, искать новые возможности.

Какие недостатки есть у подхода

Минусы анализа:

• Зависимость от качества данных. Неполная и некорректная информация приведёт к искажённым выводам и ошибкам в управлении.
• Сложность истолкования данных. Чтобы анализировать большой объём, нужны знания и навыки, без них гипотезы будут необоснованными, а решения — ошибочными.
• Расходы на инструменты и обучение сотрудников. Стоимость может быть высокой, а окупаются эти траты не мгновенно, что может стать проблемой для небольшой компании.

Несмотря на сложности, Data Driven — надёжная инвестиция в бизнес. Подход помогает лучше узнать клиентов, выявить тренды и проблемы, повышает конкурентоспособность, что в дальнейшем конвертируется в прибыль.

¹ Электронная коммерция, при которой покупка и продажа товаров, услуг происходят через интернет-каналы
² Customer Relationship Management — управление взаимоотношениями с клиентами