Сегодня данные не только не радуют их пользователей, но и наводят уныние.

Век информационных технологий открывает для бизнеса огромные возможности. Big-big data. Любой маркетолог из 60-х позавидовал бы, узнав какие данные о клиентах доступны сегодня, как легко получить к ним доступ, хранить, обрабатывать.

А что мы обычно имеем на выходе работы с данными? Цифры, которые не позволяют ни получить понимание ситуации, ни принять какое-либо решение.

Это разочаровывающий, депрессивный итог, особенно если посмотреть на ресурсы, потраченные на работу с данными.

Дата-депрессия началась не вчера. Еще во времена первого фильма о «Терминаторе» об этом явлении писал Джон Нейсбитт (John Naisbitt) в суперкниге «Мегатренды».

Джон Нейсбитт: «Мы тонем в информации, но испытываем голод по знанию»

За тридцать лет немногое изменилось. Не правда ли?

Любая коммерческая компания, вне зависимости от сферы деятельности, своей первоочередной задачей ставит увеличение объемов продаж и рост прибыли. Куда тратить заработанные средства, решает руководитель, однако благоразумно вкладывать часть из них в дальнейший рост. Методы и стратегии у каждого бизнесмена, конечно, свои, тем не менее существует ряд направлений, развитию которых необходимо уделять внимание в той или иной степени.

Во время чемпионата мира по футболу 2006 года вратарь Йенс Леман был замечен за любопытным занятием: прямо перед четверть финалом голкипер начал исследовать мятые рукописные листки бумаги. Леман хотел понять, чего ждать от серии пенальти Аргентины.

Прошло 8 лет, Германия и Аргентина вновь столкнулись на Чемпионате в Бразилии. Правда на этот раз немецкая команда применила совершенно новый инструмент для изучения соперника, заранее выработав стратегию борьбы.

Любая компания, нацеленная на ведение эффективного бизнеса, всегда приходит к осознанию необходимости сегментации клиентов в базе данных. Конечно, на первых порах особое внимание уделяется привлечению максимального числа новых клиентов, которые после заключения контракта становятся частью клиентской базы данных — системы, содержащей информацию о действующих заказах и стимулирующей повторные продажи.

Практические исследования доказывают низкую эффективность затрат в случае, если адресуемые покупателям маркетинговые сообщения не учитывают их интересы и характер.

Инфографика — это достаточно мощный самостоятельный инструмент, позволяющий придать сложной информации простой и привлекательный вид. Инфографика давно вышла за пределы презентаций и печатной продукции, она успешно применяется во всех СМИ (за исключением разве что радио). Несмотря на свою самостоятельность, данный способ визуализации чаще всего применяется в совокупности с другими инструментами для эффективного решения сложных задач, и специалисты по инфографике становятся все более востребованными.

Данные — они везде. Продажи, закупки, посетители на сайте, характеристики процессов... Я могу продолжать и продолжать этот список.

Парадокс, но чем более доступны данные, тем их хуже анализируют. Доступность и очень близкий в данном контексте синоним — открытость, девальвируют ценность данных.

Как с этим бороться? В конце поста я приведу три рекомендации по работе с доступными данными.

Вот первый пример. Возьмем любую систему веб-статистики. Google Analytics, Яндекс Метрика, Liveinternet и другие дают пользователям десятки уже готовых отчетов. Эти возможности дополнены еще функционалом создания индивидуальных отчетов, разрезов (сегментов), настраивания целей. «Вау, возможности безграничны!», — думает каждый новый владелец аккаунта.

И что же получаем на выходе? 

Все мы воспринимаем графику лучше, чем текст. Нам легче усвоить учебный материал, если он дан в форме схемы; мы гораздо быстрее понимаем диаграммы, чем их описание; инфографика правит миром.

Однако далеко не всегда выбранное графическое решение отражает реальное положение дел или мысль автора. Более того, с помощью графики можно эффективно манипулировать идеей, скрывать правду, обманывать конечного потребителя.

Классические примеры визуального обмана поражают своей простотой и находчивостью. Вот справа на картинке история успеха газеты New York Post, почти «догнавшей» по тиражу конкурента Daily News.

Выявить подобное жульничество сложнее, чем в тексте. Это обратная сторона легкости восприятия графики и повышенного доверия к ней. Потребителю легче принять трактовку автора, чем относиться к каждой цифре критически.

Разберем подробно один пример, показывающий влияние формы графики на передаваемый смысл.

Оригинал поста — в блоге Junk Charts, я привожу сокращенный пересказ

Хорхе Камоишь (Jorge Camoes) в своем блоге Excel Charts приводит примеры неудачной визуализации от вполне уважаемых авторов и изданий, которые могли бы справиться с задачей лучше. Примеры на португальском языке, но часто можно увидеть проблему и без понимания сути. Попробуем разобраться, в чем дело, а также предложить альтернативные решения.

Первый пример — представление барьеров, которые ограничивают португальскую экономику. 

Внедрение системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в компании в первую очередь всегда преследует цель повышения продаж. Это достигается за счет:

• привлечения новых клиентов;
• увеличение средней суммы каждого чека;
• стимулирования повторных покупок;
• снижения издержек на поиск нужной информации;
• оценки эффективности отдела продаж.

Стандартный набор функций CRM решает вышеперечисленные задачи, однако еще больший эффект для бизнеса дает интеграция с CRM системой IT-инфраструктуры компании или отдельных ее элементов. Рассмотрим самые популярные пути интеграции и пользу от их внедрения.

Когда дело доходит до таких вещей как сайты, графика, пользовательские интерфейсы и т. п. мы часто общаемся в терминах «нравится»/«не нравится». С инфографикой все очень похоже за одним исключением: инфографика должна передавать какой-то смысл, решать определенную задачу (сайты, интерфейсы, кстати, тоже). Чаще всего эта задача — дать быстрое понимание сложных фактов пользователю. Если она не решена — значит, и инфографика не совсем хороша. И это совсем не дело вкуса.

Мы начинаем собирать примеры того, какой инфографика не должна быть, и постараемся объяснить нашу точку зрения. Безусловно, встречные мнения приветствуются.

Проблема

Следующая иллюстрация была напечатана, правда уже достаточно давно, в одном из ведущих деловых изданий. Она показывает развитие сетей «Позитроника» и «Эксперт-Компьютерс» с помощью горизонтальной столбчатой диаграммы/горизонтального бара (bar chart).

Порой, для того, чтобы понять серьезность той или иной проблемы, необходимо видеть картину в целом. Так, мы периодически слышим об авариях на газопроводах, нефтепроводах, разливах нефтепродуктов. Однако при этом мало кто догадывается о реальных последствиях таких событиях. Инфографика — идеальный инструмент для того, чтобы дать полное понимание, обозначить масштаб, способствовать инициативам решить проблему.

Журнал Politico в апреле этого года опубликовал материал про аварии на трубопроводах в США. Цифры из статьи впечатляющие: аварии разной степени тяжести происходят в стране каждый день. За 13 лет они унесли жизни 199 человек, и пострадали еще 799 человек. Материальный ущерб только в 2014 году оценивается в 300 млн долл.

В инфографике большое мастерство — это, конечно, расставить акценты на статической картинке таким образом, чтобы читатель однозначно понял все сообщения автора.

Однако бывает, что данных и их измерений очень и очень много. Например, это результаты соцопроса.

В таких случаях отобразить удобным образом полученные знания весьма непросто. Замечательно, что тем не менее удачные решения существуют. И здесь отлично срабатывает интерактивность, дающая возможность в разное время отобразить тот или иной срез данных.

Этот пост вновь написан по мотивам поста, опубликованного в блоге Junk Charts Кайзера Фунга (Kaiser Fung). В нем речь пойдет об интерактивной визуализации результатов соцопроса. Опрос сравнивает отношение жителей Восточной и Западной Германии к социальным трендам, а также показывает динамику мнений в течение последних 25 лет, т.е. с момента воссоединения страны.

В последнее десятилетие туристический рынок в России уверенно рос. Это касается как внутреннего, так и внешнего туризма. На них кризис оказал не столь значительное воздействие, как на большинство отраслей, занятых изготовлением товаров длительного цикла (например, автомобилестроение). Спрос, как известно, порождает предложение, а здоровая конкуренция способствует снижению цен.

Несомненно развитию туристического бизнеса способствовала компьютеризация отрасли. 20 лет назад специализированных CRM для турфирм не было (как не было доступного Интернета), и для организации поездки туристическая компания «вручную» покупала для клиента билеты на регулярный рейс, находила подходящий отель (связь с которым в лучшем случае могла вестись только по телефону), а об обеспечении трансфера речи и не шло. При этом спектр направлений и выбор отелей был сильно ограничен для клиента.

Главная цель любого бизнеса — получение прибыли, поэтому любая коммерческая компания стремится повысить свой доход. Существует много способов увеличения выручки, работающих с разной эффективностью в разных сферах. Однако все способы можно отнести к одной из четырех групп:

1. Увеличение числа клиентов.
2. Увеличение среднего чека клиента.
3. Увеличение частоты обращения клиента в кампанию.
4. Увеличение периода сотрудничества с каждым клиентом (увеличение пожизненной ценности клиента).

Рассмотрим все 4 группы приемов на основе продукции компании Apple. Активная реклама продукции в Интернете, по ТВ, в журналах и кинофильмах увеличивает охват аудитории и привлекает новых клиентов (1). Продажа сопутствующих товаров (аксессуаров и совместимых устройств) увеличивает средний чек (2). Регулярное обновление модельного ряда мотивирует покупателей к покупке новых гаджетов (3). Качество продукции и отсутствие совместимости платформы с устройствами других производителей увеличивают период сотрудничества с каждым покупателем (4).

Наиболее слабым местом в маркетинговой схеме Apple является 2-й пункт, т.к. большую часть аксессуаров для iPhone, iPad и iMac все же выпускают сторонние производители. Остановимся подробнее на задаче увеличения среднего чека.

Руководство любой компании, чья деятельность связана с постоянной коммуникацией с клиентами, рано или поздно задумывается об автоматизации этого процесса и создании единой системы учета результатов. Сегодня такие задачи решаются при помощи внедрения CRM-системы.

CRM-система —это программное обеспечение, предназначенное для управления отношениями с клиентом. Главная задача такой системы — фиксировать и хранить информацию о любых контактах с заказчиками, помогать контролировать и планировать работу с собственной клиентской базой.

Существует много типов диаграмм и различных способов отображения данных. Одни из них традиционные и, если вы их используете, у вас очень много шансов быть верно понятыми без лишних усилий и комментариев. Другие встречаются заметно реже. Однако с ними часто сложно рассчитывать на «понимание по умолчанию». Тепловые карты (heatmap) относятся к последним. Тем не менее, они имеют свою область применения и там очень эффективны.

Недавно в газете Washington Post была опубликована точечная диаграмма. Каждая точка соответствует одному американскому городу, а ее положение — проценту белокожего населения (по горизонтальной оси абсцисс) и проценту белокожих полицейских (по вертикальной оси ординат). Цвет точек не имеет принципиального значения: синим цветом показаны те города, в которых процент белокожих полицейских больше процента белокожих жителей; серый соответственно, наоборот.

Проблема этого решения в том, что оно плохо отвечает на вопрос о плотности точек. Правый верхний угол: там сконцентрированы точки, и непонятно, сколько их. То есть: «Как много городов, в которых все полицейские белокожие (100% по ординате) и процент белокожего населения велик (70-100%)?». Эта проблема связана с излишней дисперсностью диаграммы: если какой-то показатель отличается у двух городов на 0,1% — это будут две, наезжающие друг на друга, точки.

Область интеллектуального анализа данных, как никакая другая, способствует проведению открытых профессиональных конкурсов.

Для авторов задач это способ не только получить решение своей проблемы, но провести очень красивую PR- и HR-кампанию. Кампанию не для всех, но очень весомую для разбирающейся публики. Здорово, что этот инструмент опробуют и российские компании — Яndex, Wikimart.

Для участников — это лишний способ опробовать алгоритмы на больших, действительно больших массивах данных. И, что самое примечательное, — быть полезным, то есть предложить свое решение для реально существующей проблемы.

Недаром конкурсы по Data Mining (DM) стартовали с социальных задач. В последние годы, конечно, явно преобладают коммерческие запросы. И соответствующие призовые фонды.

Конкурсные задания обычно основаны на задачах классификации или регрессии. Намного реже речь идет о кластеризации, анализе последовательностей.

Результаты дата-майнинга сегодня все чаще становятся базой для принятия различного рода решений. Для того, чтобы эти решения были обоснованы и вели в конечном итоге к увеличению прибыли, в процессе анализа используется широкий спектр данных. Это, в первую очередь, закрытая информация о клиентах, которую накапливает каждая компания: сколько лет покупателю, его семейное положение, какие товары и как часто он покупает, в каких акциях участвует и т.п. На основании исторических данных о похожих клиентах компании оценивают риски и прогнозируют жизненную ценность новых клиентов, по которым у них нет никаких данных. Здесь могут быть как очевидные, так и совершенно непредсказуемые скрытые связи между влияющими и результирующим факторами.

Мошенничество — один из самых сложных, но при этом и самых прибыльных, видов преступлений, с которым человечество безуспешно борется с начала своего существования. В числе первых документально зафиксированных случаев мошенничества было искусственное состаривание рукописей с целью дальнейшей продажи как оригинала в 246 году до н.э.

С развитием культуры и техническим прогрессом усложнялись и мошеннические схемы. Безусловно, самые громкие и разорительные случаи мошенничества произошли в XX веке, когда данный вид преступлений вышел на государственный (и даже интернациональный) уровень.

В периоды экономических встрясок, когда спрос падает, а цены растут, вопросы о возможных путях снижения издержек выходят на первый план. Как делать больше или, по крайней мере, столько же, затрачивая при этом меньше усилий и средств?

Экономический анализ производительности труда – это как раз один из методов, который позволяет найти ответы на этот вопрос. Как и все прочие показатели эффективности, производительность труда характеризуется соотношением затрат и полученных результатов. Другими словами – насколько эффективно используется рабочая сила (трудовой ресурс) и что можно изменить и улучшить, чтобы издержки стали ниже?