Тизер нового проекта: онлайн-экскурсии по проектам Valiotti Analytics
Я тут много рассказываю про важность правильной работы с данными. А хотели бы не просто посты почитать, а заглянуть внутрь системы аналитики и узнать, как там все устроено? Увидеть не сухие схемы, а конечный результат — готовую инфраструктуру, которую мы создали для заказчика? А послушать про реальные кейсы, как аналитика помогала бизнесу?

❗️ Для тех, кто ответил «да», мы с командой работаем над запуском нового формата — бесплатных онлайн-экскурсий.

Это выглядит, как созвон в Zoom продолжительностью примерно час. Общаемся один на один — экскурсии у нас не групповые, не переживайте.

Я проведу участников экскурсии по всем этапам работы над проектом по созданию системы аналитики — от заполнения брифа до верстки дашбордов. Расскажу, что мы делаем, сколько времени это занимает, что требуется от заказчика и зачем это все надо.

▶️ Экскурсии рассчитаны в первую очередь на сомневающихся — людей, которые вроде задумываются о том, чтобы проапгрейдить аналитику, но не уверены, что им это и правда необходимо. Это будет возможность узнать, что их ждет и что они от этого получат на самом деле.

▶️ Но также это будет интересно людям, которые твердо решили делать аналитику и теперь выбирают подрядчика. Экскурсия поможет определиться, подходим ли мы друг другу.

📌 Запуск планируем в начале июля. Он будет приурочен к еще одному проекту, про который я напишу чуть-чуть позже. А пока расскажите — как вам идея? Сходили бы на экскурсию?

Папки в Telegram не работают
Общался недавно с одним предпринимателем, у которого хотел купить рекламу для этого канала. Он, конечно же, рекламу не продает, потому что «только раскачивает канал». Ну да ладно, но он, среди прочего, посоветовал мне для раскачки вписываться в папки каналов. Я в телеграме уже не первый день, и собак мы съели немало, но к папкам у меня категорическое отрицание.

❗️ Буквально недавно протестировали формат участия в аналитической папке для @LEFTJOIN. И что?

Стали лишь самым крупным донором для других каналов, а у нас приток — полторы калеки.

Помимо этого, что меня больше всего смущает в папках: если ты бездумно подписываешься на 15-20 каналов, какова вообще вероятность, что ты:
1️⃣ вспомнишь, что это за канал?
2️⃣ будешь читать из него контент?

С моей точки зрения, механика папки максимально невыгодная для каналов, потому что она обрушивает ER. А это критически важный показатель для рекламодателей, и неважно сколько там подписчиков.

Однако этот самый мой знакомый и говорит:

Да нет, все иначе, механика такая — ты подписываешься на папку, окей, ты ее не читаешь регулярно, но ты заходишь и выходные проходишься по всем каналам из папки, прочитывая сообщения. Таким образом канал получает другие показатели охвата по выходным дням.

Мне, если честно, с трудом верится в такой паттерн использования. Типа набрать кучу каких-то каналов, которые ты пачкой читаешь, да еще и выходной? Не, нахер надо.

А вы что думаете? Используете папки? Какие у вас с ними отношения? 💡

Моя любимая читалка — Kindle
Уже 14 лет читаю книги через Kindle. Иногда скучаю по бумаге и беру ее в руки, но все же Kindle — удивительная вещь. Удобно, что вся твоя библиотека всегда под рукой, удобно, что есть подсветка, а сам девайс не занимает много места.

✨ Но самое главное, что у нее экран монохромный, а это означает, что ты ни на что, кроме книги не отвлекаешься. Никакие пуши не приходят, и нет рефлекторного желания залезть в соцсети.

Кстати, даже был такой эксперимент. Люди ставили переводили смартфон в черно-белый режим, чтобы меньше хотелось в него залипать. Некоторым очень даже помогало. Хотели бы попробовать тоже?)

Самая частая проблема C-level при построении аналитики
Вообще ее не строить

Часто вся аналитика у людей строится на Google Таблицах или Excel-файлах, которые они сами руками заполняют и обновляют, а потом пересылают друг другу по почте. Это нудный ручной труд, из-за которого теряется много информации, возникают ошибки и различные проблемы.

📌Из того, что наблюдал лично я в разных компаниях: при копировании у маркетологов часто неправильно вставлялись данные и ехали форматы. Например, вместо чисел Excel любит подсовывать дату, все ведь видели это 05.мая в столбце с информацией?

А иногда при копировании данные вставляются в текстовом формате и из-за этого не работают формулы и сводные таблицы.

И конечно многие забывают закреплять диапазон, когда работают с данными, и из-за этого у них рушатся таблицы и формулы.

▶️ Проблема усугубляется, когда ты занимаешься операционными задачами и погружен в свою управленческую рутину, тебе не до этих проблем с таблицами и формулами. Трудно вырваться из этого состояния.

И я это знаю из своего опыта. Мы долгое время существовали без внутренней аналитики как финансовой, так и нагрузки на сотрудников. В этот момент ты живешь на ощущениях о прибыльности каждого отдельного проекта, хотя давно пора бы это посчитать, насколько каждый проект на самом деле эффективный.

📶 В маркетинге и операциях так же — если ты что-то не считаешь, ты просто этого не замечаешь.

Но ты как руководитель об этом можешь и не задумываться. Ты приходишь на работу, начинаешь выполнять свои обязанности, чтобы оценить ситуацию, нужно вылезти из своей рутины и посмотреть со стороны.

Только так получится понять две вещи:
1️⃣ Ты тратишь очень много времени на сведение одних и тех же таблиц
2️⃣ Несмотря на все усилия, ты все еще не можешь доверять своим данным. Просто потому что ты смотришь на цифры и элементарной проверкой на здравый смысл обнаруживаешь ошибки. А это значит, что данные не верные — их неправильно собрали, обработали или посчитали. Когда это происходит несколько раз, ты теряешь доверие и к данным, и к тем, кто их для тебя готовит. Про это, кстати, у меня есть отдельный пост.

Если подводить итог, то что делать в такой ситуации, как я описал? Если кратко — максимально автоматизировать сбор и обработку данных, чтобы не заниматься ручным трудом. Более детально расскажу в следующих постах. 💡

Вы когда-нибудь выигрывали в лотерее?
Я только в детстве: в беспроигрышную от Fazer. Ну, помните, покупаешь коробки конфет, получаешь ручки и что-то там еще.

Но случилось невероятное ❗️

Когда мы приехали в Чили, я, естественно, открыл местную сим-карту. Номер выдается рандомно, и обычно это что-то типа:+56 9 2023 2389. Но мой-то, вот какой красавчик: 9 20000 800. ✨ Приравниваю к первой победе в лотерее.

Не звоните на него только, лучше пишите в телегу, если вы, например, хотите записаться на экскурсию в отдел аналитики!

Аналитика в EdTech
Я уже рассказывал, зачем предпринимателю данные в общем, а теперь хочу пройтись по отдельным сферам и привести более конкретные примеры. Начну с эдтехов. Мы с ними сейчас много работаем, так что тема мне близка.

▶️ Что дает аналитика онлайн-школе или курсу?

📶Путь клиента от первого клика. Студент пришел с рекламы, подал заявку, поговорил с продажником, записался на курс, а потом какое-то время учился и взаимодействовал с учебной платформой. Все это — отдельные записи в разных системах. Их надо совместить, чтобы посчитать сколько стоило привлечение студента и сколько денег он в итоге принес компании.

Это актуально для всех бизнесов, но у эдтехов свои особенности. У них много разных каналов продвижения (соцсети, реклама, интеграции у блогеров, бесплатные вебинары), некоторые из которых очень сложно оцифровать. Клиент может несколько раз потыкать в разные рекламы, походить по вебинарам и консультациям, прежде чем решится записаться. А когда он это сделает, надо отслеживать активность на протяжении долгого времени после покупки.

Готовые решения «из коробки» с этой задачей плохо справляются — им не хватает гибкости, чтобы подстроиться под особенности каждой конкретной школы. А вручную это сводить — вообще безумие. Кастомная система аналитики это все посчитать сможет.

📶Развитие продукта на основе данных. Как понять, что курс удачный и востребованный? Или наоборот, что есть какие-то проблемы?

Когда у нас продукт для массовой аудитории, нет смысла опираться на ощущения отдельных людей вроде единичных отзывов в интернете. Нужны данные, собранные с большой выборки.

📌Лучше всего проиллюстрировать на моем любимом примере из Refocus: Когортный анализ по студентам показал, что в какой-то момент резко выросло число заявок на возврат средств. Студенты одного и того же курса, доходя до определенного этапа, просили вернуть деньги. Стали разбираться, в чем дело, и увидели проблемы с контентом курса. Когда их исправили — число заявок снизилось.

Вот такой пример data-driven подхода, когда решения принимаются на основе данных, а не интуитивно..

Рассказывать еще можно долго, но пост уже получился длинный. Пишите, как вам и про какие еще сферы хотели бы почитать в таком формате?

Data Heroes с Александром Шестопаловым из BBE
В новом выпуске пообщались с коммерческим директором Bang Bang Education — онлайн-школы для дизайнеров, аниматоров, монтажеров и вот с недавних пор аналитиков.

У Саши интересный опыт: он в эдтехе с 2017, работал как в крупных, массовых проектах, так и в нишевом BBE, где с нуля выстроил инхаус-команду аркетинга. Так что он видел сферу со всех сторон, и рассказал, как в ней все устроено.

Много говорили про внутренние процессы в эдетехе: про найм, маркетинг и, конечно, аналитику. Дашборды и графики обсудили особенно подробно, так что если интересна эта тема — слушайте вот здесь: Яндекс Музыка, Apple Podcasts, Spotify. ⚡️