Понимание данных как продукта (DaaP): принципы, реализация и преимущества

Опубликовано: 2024-05-15

Относиться к данным как к продукту означает рассматривать их как ценный актив, который можно курировать, управлять и монетизировать так же, как и физический продукт.

Почему маркетологам должна быть интересна концепция данных как продукта (DaaP)?

Отношение к данным как к продукту гарантирует их точность, согласованность и актуальность, что приводит к принятию более эффективных решений и, в конечном итоге, к увеличению доходов и рентабельности инвестиций. Надежные и хорошо управляемые данные позволяют маркетинговым командам получить более глубокое понимание поведения клиентов. Это помогает оптимизировать таргетинг и сегментацию, а также персонализировать маркетинговые усилия для повышения вовлеченности клиентов и коэффициентов конверсии. Точные данные позволяют более точно отслеживать эффективность кампании, позволяя маркетологам более эффективно распределять бюджеты и сосредоточиться на стратегиях с высокой отдачей.

Теперь, когда вы знаете, почему , давайте углубимся в основы, способы внедрения этого в вашей компании и ключевые моменты.

Что такое данные как продукт (DaaP)?

Данные как продукт (DaaP) — это подход к управлению данными, при котором данные рассматриваются как продукт, который курируется, обслуживается и доставляется пользователям с тем же уровнем качества и заботы, что и физический продукт.

DaaP предполагает строгое управление данными, комплексную документацию и удобные интерфейсы, что позволяет легко находить данные и использовать их для различных приложений. Такой подход гарантирует, что данные являются не просто побочным продуктом операций, а ценным активом, которым тщательно управляют для поддержки принятия решений на основе данных.

Продукты данных против данных как продукта (DaaP)

Углубляясь в эту тему, нам необходимо различать две связанные, но разные концепции: продукт данных и данные как продукт.

DaaP — это целостный подход к управлению данными, охватывающий весь жизненный цикл данных: от создания и обработки до обслуживания и доставки.

Продукты данных — это конкретные инструменты или результаты, полученные на основе данных, таких как информационные панели, отчеты, прогнозные модели и сегменты клиентов. Эти продукты являются конечными результатами, которые маркетинговые команды используют для обоснования стратегий, отслеживания эффективности и принятия решений. Это материальные, готовые к использованию активы, которые дают ценную информацию и стимулируют действия.

Часто маркетинговые команды рассматривают информационные продукты как изолированные результаты, а не как часть целостной системы управления данными. Маркетологи могут тратить слишком много времени на очистку и подготовку данных для каждого проекта вместо того, чтобы применять последовательный подход, такой как DaaP. Это приводит к задержкам и увеличению эксплуатационных расходов.

Аспект	Продукты данных	Данные как продукт (DaaP)
Цель	Создан для решения конкретных проблем или предоставления конкретной информации.	Управляет данными с широкой стратегической точки зрения, стремясь сделать их доступными и полезными для всей организации.
Объем	Часто ограничивается конкретными функциями или знаниями; адаптированные под конкретные бизнес-процессы.	Охватывает весь жизненный цикл данных: от создания до доставки.
Вовлеченность пользователей	Ориентирован на определенные группы пользователей, такие как маркетинговые аналитики, менеджеры или конкретные бизнес-подразделения.	Требует участия на различных уровнях организации, способствуя широкому внедрению методов, ориентированных на данные.
Управление	Проектно-ориентированный и ситуативный, ориентированный на предоставление конкретных функций или результатов.	Включает в себя постоянное управление, аналогичное традиционной разработке продукта, с итеративными улучшениями.
Стратегическая ценность	Обеспечивает ценность благодаря целевым приложениям и аналитическим данным, часто в конкретном эксплуатационном контексте.	Повышает общую культуру данных и стратегические возможности, позиционируя данные как основной актив организации.
Интеграция	Интеграция обычно осуществляется в определенных операционных контекстах.	Требуется интеграция между различными бизнес-доменами и функциями.
Жизненный цикл	Жизненный цикл может быть конечным и завершаться окончанием жизненного цикла проекта или решения.	Имеет непрерывный жизненный цикл, который требует регулярных обновлений и управления, чтобы оставаться актуальным и полезным.
Ориентация на результат	Непосредственно связаны с бизнес-результатами, связанными с конкретными задачами или процессами.	Ориентирован на создание устойчивой, масштабируемой и эффективной среды данных, обеспечивающей множество результатов.

Основные принципы данных как продукта

Итак, теперь, когда вы понимаете, что такое данные как продукт и что они включают в себя, давайте углубимся в основные принципы, которые делают данные ценным активом для ваших маркетинговых стратегий. Эти принципы гарантируют, что к данным будут относиться с заботой и вниманием, которых они заслуживают, превращая их в новую нефть для вашего бизнеса.

1. Качество данных

Качество данных является основой данных как продукта. Высококачественные данные являются точными, последовательными и актуальными, что гарантирует, что все маркетинговые решения основаны на достоверной информации.

Чтобы обеспечить высокое качество данных, начните с самого начала, со сбора и обработки данных. Используйте инструменты ETL (извлечение, преобразование и загрузка) для оптимизации процесса подготовки данных. Эти инструменты автоматизируют извлечение данных из различных источников, преобразуют их в согласованный формат и загружают в централизованную систему для анализа. Такая автоматизация значительно снижает ручной труд и вероятность ошибок.

Improvado — это конвейер маркетинговых данных и аналитическая платформа. — *Схематическое изображение того, как* *работает* *Improvado ETL.*

Improvado обеспечивает прочную основу данных для целостной аналитической среды. Платформа агрегирует данные из более чем 500 платформ маркетинга и продаж, внутренних систем и офлайн-источников, автоматически подготавливает их для анализа и безопасно загружает данные в хранилище данных или инструмент BI по вашему выбору. Improvado помогает брендам заложить основу DaaP и получать действенную информацию в режиме реального времени на основе своих данных.

2. Доступность данных

Данные должны быть легко доступны каждому, кто в них нуждается. Это означает наличие удобных для пользователя платформ и инструментов, которые позволяют маркетинговым командам и другим бизнес-пользователям быстро находить и использовать необходимые им данные. Например, аналитический инструмент с обработкой естественного языка, к которому специалисты по маркетингу могут получить доступ без технической помощи, гарантирует, что корректировки кампании могут быть внесены быстро и на основе анализа данных в реальном времени.

Агент Improvado AI может ответить на большинство вопросов, которые вы обычно задаете своей команде по обработке данных.

Improvado AI Agent — это платформа аналитики диалогов и самообслуживания BI, которая обеспечивает беспрепятственное исследование, анализ и визуализацию данных с помощью команд на простом английском языке. Агент подключен к вашему набору маркетинговых данных и имеет интерфейс чата, где вы можете задавать любые специальные вопросы, создавать информационные панели, анализировать данные и многое другое.

3. Управление данными

Управление данными — еще один основной принцип данных как продукта. Это включает в себя установку политик и процедур, обеспечивающих правильное и безопасное управление данными. Это включает в себя определение того, кто имеет доступ к данным и что они могут с ними делать, соблюдение правил и стандартов конфиденциальности.

Рассмотрим сценарий, в котором разные члены команды отвечают за различные каналы маркетинга, линейки продуктов, регионы или клиентов. Без управления данными каждый человек может по-разному интерпретировать, что отслеживать и как это записывать. Эта несогласованность затрудняет точное сравнение эффективности различных сегментов бизнеса. Это может привести к ошибочным стратегиям, которые неправильно распределяют ресурсы, упускают из виду потенциальные возможности или не решают проблемы неэффективных областей.

Одним из примеров инструмента управления данными маркетинговой аналитики является Improvado Workspaces. Рабочие области позволяют пользователям создавать отдельные дочерние среды в рамках единой всеобъемлющей родительской среды. Эти дочерние среды могут быть адаптированы к конкретным учетным записям или источникам данных, и администратор может управлять тем, кто имеет доступ к тем или иным данным.

Например, у вас может быть аналитическая среда Improvado для всего бренда, но отдельная аналитика для каждой линейки продуктов в отдельных рабочих пространствах.

Чтобы контролировать соблюдение стандартов управления данными, рассмотрите возможность использования автоматизированного решения, такого как Cerebro. Cerebro — это платформа управления данными на базе искусственного интеллекта, которая отслеживает соблюдение руководств по эксплуатации и бизнес-данным и предупреждает вас об отклонениях от установленных правил. Все правила устанавливаются с использованием естественного языка, на простом английском языке.

4. Согласованность данных

Согласованность данных означает, что одни и те же данные доступны и идентичны на всех платформах и инструментах. Это предотвращает расхождения, которые могут привести к ошибочным решениям. Например, если отделы продаж и маркетинга используют разные источники данных с противоречивой информацией, это может привести к несогласованным стратегиям. Согласованные данные гарантируют, что все команды находятся на одной волне.

5. Удобство использования данных

Еще одним основным принципом данных как продукта является удобство использования данных, которое гарантирует, что данные хорошо организованы и их легко анализировать.

Полезные данные должны быть представлены в формате, позволяющем маркетинговым аналитикам быстро извлекать полезную информацию. Например, информационные панели, которые визуализируют ключевые показатели эффективности (KPI) в легко усваиваемом формате, помогают специалистам по маркетингу отслеживать эффективность кампании и эффективно принимать решения на основе данных.

6. Управление жизненным циклом данных

Управление жизненным циклом данных означает контроль данных от создания до удаления. Сюда входит сбор, обработка, хранение и последующая утилизация данных.

Эффективное управление жизненным циклом гарантирует, что устаревшие или неактуальные данные не засорят системы, что позволяет маркетинговым командам сосредоточиться на самой актуальной и ценной информации. Например, проведение регулярных проверок маркетинговых баз данных с целью удаления устаревших данных о кампаниях может повысить производительность системы и гарантировать, что аналитики работают с самой актуальной информацией. Внедрение систем классификации данных может помочь классифицировать данные на основе их релевантности и частоты использования, что упрощает определение того, какие данные должны быть приоритетными, а какие можно заархивировать или удалить.

Другим примером является использование контроля версий для маркетинговых материалов и контента. Управляя различными версиями данных и сохраняя доступными только самые актуальные и актуальные версии, маркетинговые команды могут избежать путаницы и обеспечить согласованность своих кампаний.

7. Интеграция данных

Интеграция данных из различных источников обеспечивает комплексное представление о пути клиента. Это означает объединение данных из CRM-систем, социальных сетей, аналитики веб-сайтов и т. д. для создания единого представления. Такой целостный подход позволяет маркетинговым аналитикам лучше понимать поведение клиентов и соответствующим образом адаптировать стратегии.

Следуя этим основным принципам, маркетинговые команды могут использовать данные как продукт для улучшения своих стратегий, оптимизации эффективности кампаний и достижения лучших бизнес-результатов.

Проблемы и решения при внедрении данных как продукта (DaaP)

Внедрение данных как продукта может оказаться сложной задачей из-за технических сложностей и необходимости организационной адаптации. Однако с помощью целенаправленных стратегий этими проблемами можно эффективно управлять, максимизируя преимущества DaaP.

Техническая и организационная готовность

Для внедрения модели «Данные как продукт» (DaaP) требуется надежная техническая инфраструктура, поддерживающая большие наборы данных и сложную аналитику. Зачастую это означает модернизацию существующих систем, что может оказаться дорогостоящим и трудоемким. Кроме того, интеграция передовых инструментов аналитики и обеспечение их совместимости с существующими системами могут создать серьезные проблемы. Чтобы решить эту проблему, организациям следует рассмотреть возможность инвестирования в масштабируемую облачную инфраструктуру, которая может расти вместе с их потребностями в данных.

Наряду с техническими обновлениями решающее значение имеет развитие культуры, основанной на данных. Программы обучения и семинары могут помочь облегчить переход, поощряя сотрудников использовать процессы принятия решений на основе данных. Руководство должно также выступать за использование данных в стратегическом планировании и повседневной деятельности, чтобы повысить их важность и интегрировать ориентированное на данные мышление в культуру компании.

Согласование стратегии обработки данных с бизнес-целями

Обеспечение соответствия стратегий обработки данных общим бизнес-целям может оказаться непростой задачей. Несогласованность может привести к напрасной трате ресурсов, поскольку инициативы в области данных, которые не способствуют достижению бизнес-целей напрямую, могут отнимать драгоценное время и бюджет, не принося ощутимых преимуществ.

Например, компания может выделить значительные ресурсы на сбор и анализ данных социальных сетей для повышения показателей узнаваемости бренда, но если текущая бизнес-цель состоит в увеличении конверсий продаж посредством целевых кампаний по электронной почте, эта инициатива по сбору данных может не способствовать достижению этой цели напрямую. В результате усилия и бюджет, потраченные на аналитику социальных сетей, могут не принести ощутимой выгоды, связанной с основной бизнес-целью, что приведет к напрасной трате ресурсов.

С самого начала вовлекайте ключевых заинтересованных сторон в процесс планирования стратегии обработки данных. Сюда входят руководители, руководители отделов и другие лица, принимающие решения, которые понимают основные цели и приоритеты бизнеса. Регулярно проверяйте и корректируйте инициативы в области данных, чтобы убедиться, что они соответствуют бизнес-целям.

Обеспечение доступности данных в реальном времени

Многие бизнес-решения требуют доступности данных в режиме реального времени, но обеспечение постоянного обновления и доступности данных может быть технически сложной задачей. Значительное количество компаний по-прежнему полагаются на оптимизацию после кампании, поскольку они не могут достаточно быстро агрегировать и сопоставлять данные, чтобы своевременно вносить коррективы во время кампании. Такая задержка в обработке и доступности данных может привести к упущенным возможностям, поскольку решения принимаются на основе устаревшей информации, что потенциально может привести к неоптимальной эффективности кампании и пустой трате ресурсов.

Инструменты автоматизированной обработки данных, адаптированные к конкретным случаям использования, такие как Improvado, могут значительно повысить доступность данных в реальном времени. Improvado — это платформа маркетинговой аналитики со встроенными соединителями данных для более чем 500 платформ маркетинга и продаж, а также предварительно созданными моделями данных, которые эффективно отображают и преобразуют данные. Это позволяет представлять готовые к анализу данные практически в режиме реального времени. Настройка информационных панелей и оповещений в режиме реального времени с помощью этих инструментов может обеспечить немедленную видимость ключевых показателей и проблем, позволяя принимать более гибкие и обоснованные решения.

Что означает DaaP для будущего вашего бренда

Принятие подхода «данные как продукт» представляет собой революционный сдвиг в том, как организации управляют своими данными и используют их. Обращаясь с данными с такой же строгостью и стратегической важностью, как и с любым другим продуктом, компании могут создать более гибкую и отзывчивую маркетинговую функцию, способную адаптироваться к информации в реальном времени и быстро меняющимся рыночным условиям.

Принятие подхода «данные как продукт» позволяет компаниям действовать более активно, а не реактивно. Благодаря анализу данных в режиме реального времени компании могут предвидеть рыночные тенденции, выявлять новые возможности и быстро принимать обоснованные решения. Эта дальновидность может дать организациям конкурентное преимущество, позволяя им оставаться впереди в динамичной и быстро меняющейся рыночной среде.

Часто задаваемые вопросы

Что такое данные как продукт (DaaP)?

Данные как продукт (DaaP) — это подход, при котором наборы данных рассматриваются как отдельные продукты с упором на качество, удобство использования и удовлетворенность пользователей на протяжении всего их жизненного цикла. Он применяет принципы управления продуктами, чтобы сделать данные доступными и полезными для конечных пользователей, таких как бизнес-аналитики, маркетологи и высшее руководство.

Чем DaaP отличается от традиционных продуктов передачи данных?

В отличие от традиционных продуктов обработки данных, таких как панель мониторинга или отчет, которые предназначены для решения конкретных проблем или предоставления аналитической информации, DaaP использует целостный подход к управлению данными на протяжении всего их жизненного цикла. Его цель — сделать данные легко доступными и полезными для всей организации, повышая стратегическую ценность и интеграцию данных в повседневные операции.

Каковы основные принципы «Данные как продукт»?

Основные принципы включают ориентированный на пользователя дизайн, качество и надежность, управление жизненным циклом, масштабируемость, а также строгие меры безопасности и управления. Эти принципы гарантируют, что продукты обработки данных будут эффективными, безопасными и постоянно удовлетворят потребности пользователей.

С какими проблемами могут столкнуться организации при внедрении DaaP?

Проблемы включают в себя управление сложностью интеграции различных источников данных, обеспечение конфиденциальности и безопасности данных, а также адаптацию организационной культуры к подходу, ориентированному на данные. Решения включают в себя стратегическое планирование, инвестиции в технологии и развитие культуры, которая предполагает принятие решений на основе данных.