Джош Кауфман - Самообразование на 100 процентов

В совокупном множестве данных очень часто можно найти что-то стоящее — нужно просто поискать. Сегментация — метод деления множества данных на четко определенные подгруппы с целью раскрытия дополнительного контекста. Такое деление может выявить ранее неизвестные отношения. Например, вы знаете, что заказы в этом месяце увеличились на 87 %. Это хорошо, но еще лучше, если вы узнаете, что 90 % этих заказов были сделаны женщинами из Сиэтла. Все, что нужно, — это понять, почему они сделали заказы; такая информация пригодится в будущем.

Существует три основных способа сегментации: по прошлому опыту, демографическим и психографическим признакам.

Сегментация по прошлому опыту делит клиентов в зависимости от действий в прошлом. Например, вы можете разделить данные о продажах, используя данные предыдущего периода, сравнивая продажи новым клиентам с продажами клиентам, которые уже у вас что-то покупали. Одним из видов сегментации по прошлому опыту являются расчеты пожизненной ценности клиента.

Сегментация по демографическому признаку делит клиентов на категории в зависимости от внешних личностных характеристик. Такая информация, как возраст, пол, доход, национальность и место проживания, помогает определить, какие из клиентов относятся к вашим возможным покупателям. Зная, что ваши основные клиенты — мужчины в возрасте 23–32 лет, проживающие в крупных городах и зарабатывающие больше 2000 долларов в месяц, вы сможете разработать маркетинговую стратегию по привлечению клиентов с похожими характеристиками.

Сегментация по психографическому признаку делит клиентов на категории в зависимости от их внутренних психологических особенностей, установок и мировоззрения. Обычно они определяются при помощи различных исследований, оценок и фокус-групп.

Психографические характеристики могут оказаться крайне полезными при создании ценности или корректировке этого процесса, разработке маркетинговой стратегии и стратегии продаж. Например, если вы продаете домашние системы безопасности, скорее всего, ваши возможные покупатели считают, что окружающий мир — это опасное место, и не чувствуют себя комфортно даже дома. Поэтому лучше всего размещать свою рекламу в журналах и на сайтах, посвященных выживанию и самозащите, поскольку их читатели и посетители разделяют подобные убеждения.

Разделите свои данные по сегментам — и вы обнаружите много полезных скрытых связей, которые стоит изучить.

Любые данные — это не просто набор цифр; чтобы они приносили пользу, нужно понять, что за ними стоит.

Анализируя данные системы, мы забываем, что они характеризуют действия реальных людей. Представьте, что вы сотрудник отдела по обслуживанию клиентов и в ваши обязанности входит общение с недовольными покупателями. Если вы сократите каждый ваш телефонный разговор с клиентом с десяти до восьми минут, то с количественной точки зрения получите 20 %-ное улучшение.

Однако рано праздновать: вы упускаете тот факт, что у вас остается другой разочарованный клиент, который висит на трубке пусть не десять, а восемь минут, и они все равно кажутся ему вечностью.

С каждой минутой он становится все злее и злее, что не лучшим образом сказывается на его мнении о вашем сервисе. Это усовершенствование на 20 % тускнеет по сравнению с тем, как будут влиять на вашу репутацию рассуждения этого клиента о ненадежности вашей компании.

Персонализация — это создание на основании количественных данных истории (повествования) об опыте или поведении реального человека.

Так, многие компании создают вымышленные профили. Когда я занимался разработкой чистящих средств для P&G, мы проводили исследование рынка и обнаружили два больших сегмента: людей, которые предпочитали тщательную чистку («Я не успокоюсь, пока не вычищу все до блеска»), и людей, которые не хотели тратить на уборку слишком много сил и времени («Квартира выглядит более-менее нормально — и хорошо»).

Мы объединили эту информацию с другими данными, такими как доход, семейная статистика, хобби, и создали вымышленный профиль. С его помощью принимать какие-либо решения стало намного легче: вместо того чтобы ориентироваться при оценке идеи на статистику и «мертвые» цифры, мы спрашивая себя: а понравилось бы это «Венди»?

В дополнение к сухим данным создайте историю, которая поможет людям понять, что происходит, — и ваши аналитические действия дадут отличные результаты.

Создание и совершенствование систем лежит в основе любого успешного бизнеса. Однако улучшить их не всегда просто: зачастую изменение систем приводит к неожиданным последствиям.

В этой главе вы узнаете основные секреты оптимизации, научитесь исключать ненужное трение из самых важных процессов и выстраивать системы, способные справляться с неизвестностью и изменениями.

Оптимизация — это процесс максимизации выходного значения системы или минимизация входных параметров, необходимых для функционирования системы. Оптимизации обычно подвергаются системы и процессы, связанные с ключевыми показателями деятельности, измеряющими важнейшие элементы системы в целом. Улучшайте свои KPI, и ваша система станет лучше работать.

Максимизация обычно концентрируется на пропускной способности системы. Если вы хотите зарабатывать больше денег, создавать больше продуктов или обслуживать большее количество клиентов, то занимаетесь оптимизацией пропускной системы.

Минимизация обычно концентрируется на входящих параметрах, необходимых для деятельности системы. Если вы пытаетесь увеличить свою маржу прибыли, то вам стоит обратить внимание на расходы. Уменьшите их величину, и ваша маржа вырастет.

По определению, пытаясь максимизировать или минимизировать более одного параметра, вы занимаетесь не оптимизацией, а созданием компромисса. Множество людей считает, что оптимизировать значит просто «делать все лучше», но на самом деле такое определение как раз будет препятствовать реальному улучшению.

На практике одновременная оптимизация нескольких переменных чаще всего не получается: вам следует концентрироваться на одной переменной в единицу времени. Только таким образом вы сможете понять, как изменения влияют на систему в целом. Вы пытаетесь найти причинно-следственную связь (а не корреляцию) в своих изменениях и не всегда заметных связях. Поэтому, думая сразу о нескольких вещах, вы не сможете понять, какие именно изменения привели к каким результатам.

Помните, что вы не сможете добиться успешной оптимизации, работая одновременно с несколькими переменными. Выберите самую важную и сконцентрируйте на ней свои усилия.

Не все изменения системы или мероприятия по ее совершенствованию обязательно повлияют на результат ее работы.

Рефакторинг представляет собой процесс изменения системы, направленный на повышение ее эффективности без изменения результата ее работы. Изначально этот термин появился в области программирования. Программисты проводят многие часы за переписыванием кода, который даже при самом благоприятном исходе будет делать то же самое, что и прежде.

Основное преимущество рефакторинга не связано с улучшением результата работы системы: скорее, речь идет о превращении системы в более быструю или эффективную, то есть у вас появляется возможность либо ускорить работу, либо задействовать для достижения результата меньше ресурсов.