Нил Трикетт, управляющий директор по региону EMEA компании Apply Digital, объясняет на портале Information Age, как эволюционирует зрелость бизнеса в области данных и как она может обеспечить успех.
Оказавшись между доминированием технологических гигантов и проворством цифровых стартапов, компании среднего бизнеса часто оказываются в сложном промежуточном положении, когда речь заходит об использовании данных. У Amazon и Google достаточно средств, чтобы экспериментировать, совершенствовать и расширять границы. В то же время цифровые стартапы выигрывают благодаря отсутствию технического долга и возможности учиться на ошибках своих предшественников.
Однако для большинства компаний среднего бизнеса достижение зрелости данных — переход от функционального к исключительному использованию данных — чаще всего оказывается нелегкой задачей, причем переход от хорошего к отличному является не только техническим, но и культурным и стратегическим препятствием.
Несмотря на то, что инициативы по цифровой трансформации могут быть распространены среди компаний среднего бизнеса, многие из них все еще находятся в плачевном состоянии (см. «Где находится ваш бизнес в матрице зрелости данных?» ниже). Они обладают системами данных, которые компетентны в операционном плане, но не могут полностью раскрыть свой потенциал, в результате чего компании застревают в прошлом, в то время как мир развивается вокруг них, постоянно повышая планку в глазах потребителей.
Кроме того, историческая зависимость от сторонних данных привела к тому, что многие компании среднего бизнеса оказались плохо подготовлены к нынешней эпохе регулирования конфиденциальности и отслеживания без использования файлов cookie. По мере того как потребители отказываются от механизмов отслеживания и растет давление со стороны регулирующих органов, на первый план выходит необходимость приоритетного использования стратегий работы с собственными данными, что может усложнить ситуацию.
Как в свете этого средний бизнес может рассчитывать на успешную конкуренцию? Довольно банальный ответ, который вы можете услышать от экспертов в этой области, заключается в том, чтобы быть «умнее» и «более сфокусированным» в своем подходе. Более тонкий ответ начинается с признания того, что эра «отслеживать и таргетировать» наконец-то уступила место эре «слушать и вовлекать», где компании должны использовать богатые инсайты на основе собственных данных для улучшения потребительского опыта и повышения лояльности. Итак, давайте разберемся в этих тонкостях и посмотрим, чем тут можно помочь.
Этапы эволюции зрелости данных
2025+: интеллектуальная автоматизация и контекстный опыт (уровень 7). Более широкое использование ИИ и МО для персонализации в реальном времени, прогнозной аналитики и автоматического принятия решений. Больше внимания уделяется контекстуальному опыту и технологиям, сохраняющим конфиденциальность. Ускоряется отказ от сторонних файлов cookie.
Даже в 2025 г. большинство средних предприятий застряли на уровнях 2 и 3, однако большинство из них могут сделать гораздо больше, чтобы расширить свои первоначальные инвестиции и подняться на новый уровень без радикальной перестройки.
Преодоление зависимости от сторонних данных
В течение многих лет компании полагались на сторонние файлы cookie для отслеживания и таргетирования клиентов на разных платформах. Эта экосистема обеспечивала точное нацеливание рекламы и способствовала созданию ощущения высокой степени персонализации потребительского опыта. Однако с сокращением числа сторонних cookie и появлением таких рамочных документов, как GDPR и CCPA, эта модель перестала быть устойчивой. Теперь компаниям необходимо переключиться на собственные данные, собираемые непосредственно при взаимодействии с клиентами на принадлежащих им платформах, таких как веб-сайты, приложения и физические магазины.
Первый шаг в этом процессе — обеспечение надежных систем сбора, хранения и обобщения собственных данных. Здесь важную роль может сыграть CDP, объединяющая данные из различных точек контакта. Самое сложное — разработать стратегии эффективного использования этих данных: от персонализации маркетинговых усилий до адаптации рекомендаций по продуктам и улучшения поддержки клиентов.
И предприятия среднего бизнеса, безусловно, сталкиваются с этой проблемой, поскольку, несмотря на прогресс в области инструментов сбора данных, многие из них по-прежнему остаются на рудиментарном уровне использования. По моему опыту, значительная часть из них все еще работает на уровне базовой сегментации и автоматизации маркетинга на основе правил — это далеко от предиктивной аналитики и персонализации в реальном времени, которых добились лидеры рынка и новички-возмутители спокойствия.
Этот разрыв часто обусловлен культурной и организационной инерцией. Компании инвестируют в системы, но, думая, что дело сделано, не используют все их возможности или опускают процесс доработки, оставляя потенциал роста неиспользованным.
Одним из самых распространенных препятствий является тенденция останавливаться на пути оптимизации. Многие компании достигают 80% своих целей, сделав первоначальные инвестиции в технологии, но не могут достичь последние 20%, которые зачастую отличают хорошие результаты от действительно отличных. Это нежелание завершить путь частично объясняется ограниченностью бюджета, а частично — непониманием ценности постепенных улучшений. В результате компании вынуждены периодически переделывать свои системы, а не заниматься итерациями и оптимизацией существующих систем, чтобы полностью раскрыть их потенциал.
Шаги к успеху
Чтобы преодолеть эту стагнацию, не нужно полностью перестраивать систему. Вместо этого компании могут предпринять небольшие, но решительные шаги. Во-первых, они должны изменить свой менталитет: рассматривать сбор данных не как самоцель, а как инструмент для создания значимого взаимодействия с клиентами. Это означает переход от статичных показателей и широкой сегментации к динамичной персонализации в режиме реального времени.
Использование ИИ может стать преобразующим фактором в этом отношении. Современные инструменты ИИ могут анализировать поведение клиентов в режиме реального времени, позволяя компаниям реагировать на него с помощью индивидуального контента, рекламных акций и опыта. Например, вместо того чтобы полагаться на широкомасштабные email-кампании, компании могут использовать основанные на ИИ инсайты для создания (действительно) гиперперсонализированных сообщений на основе индивидуальных путей клиентов. Такие усилия не только повышают конверсию, но и формируют более глубокую лояльность клиентов.
Кроме того, компаниям следует придерживаться дисциплинированного подхода к использованию существующих технологических стеков. Большинство современных систем, будь то платформы CRM или движки электронной коммерции, оснащены передовыми функциями. Задача состоит в том, чтобы определить и активировать те из них, которые соответствуют конкретным бизнес-целям. Будь то использование ИИ для оптимизации результатов поиска, динамические рекламные акции или адаптация взаимодействия с чат-ботом, компании могут добиться значительных улучшений без инвестиций в совершенно новые системы.
Человеческий фактор
Важно никогда не упускать из виду, что зрелость данных зависит от людей и культуры в той же степени, что и от технологий. Организациям необходимо формировать культуру, которая ценит эксперименты, обучение и постоянное совершенствование. Поведенчески это может быть некомфортно для медлительных или осторожных компаний и требует разрушения изолированности и поощрения межфункционального сотрудничества. Маркетинговые команды, аналитики данных и ИТ-отделы должны работать вместе, чтобы убедиться, что основанные на данных инсайты воплощаются в действенные стратегии.
Здесь руководство играет важную роль в обеспечении необходимых культурных изменений. Руководители должны признавать важность принятия решений на основе данных и выделять ресурсы на инициативы, которые, возможно, не принесут немедленной отдачи, но будут иметь решающее значение для долгосрочного успеха. Смелое, решительное руководство может сделать разницу между стагнацией и прогрессом.
И наконец, цель состоит не в том, чтобы подражать возможностям технологических гигантов или прорывных компаний, а в том, чтобы разработать стратегию, соответствующую вашим уникальным сильным сторонам и ограничениям. Вполне вероятно, что при определенном руководстве и изменении мышления и подхода можно извлечь гораздо больше пользы из уже сделанных инвестиций — просто необходимо задавать более глубокие вопросы и проверять, насколько зрелым в области данных является и реально может быть бизнес.
