tgoop.com/ilya_krasinsky/348
Last Update:
#красинского_бомбит
Итак, меня бомбит 🤬
Опять.
1.
И опять я смотрю в третью за неделю BI и аналитику большого ритейла и их интернет-магазина.
Болею и смотрю в отчеты. Они тоже болеют.
И меня бомбит.
— Почему коммерческий директор, собственник, директор по маркетингу, директор по продукту верит отчетам из BI?
— Потому что у нас есть аналитик, который их собирал, говорят мне.
— аналитиков у них было много, многие уже не работают, а их код и запросы, который когда-то работал верно ✞, все еще работает и выдает отчеты.
2.
Цифры по плану продаж на одном экране противоречат маркетинговому отчету на другом. Кросс-чеков нет. Мониторинга качества данных нет.
Вижу сложные SQL запросы в которых 5 условий, по старым продуктам — в каждом можно допустить ошибку и он не обновлялся год.
За это время вышли новые продукты и они явно фильтруются и продажи по ним не попадают в отчет.
3.
— Уточняю, как они записывают utm-метки в свою crm?
— Записывают как обычно, со страницы где была форма заявки-заказа.
И да, этот метод всегда работал плохо и 90% команд не знают, что это метод теряет 30-40% utm-меток — пока пользователь бродит по сайту, они теряются и счетчики Яндекс.Метрики их тоже теряют. И посадочная страница не так записывается.
А значит стоимость клиента CAC, лида CPL или заказа CPO завышена (спасибо в чатике комментариев) и маркетинг думает, что 50+ кампаний убыточны и отключает их. 💀
А это не так.
4.
Когорт нет. Сегментов нет. Вместо конверсий считают псевдо-конверсию.
Используют популярные в интернетах формулу и считают псевдо-lifetime = 1 / churn rate.
То есть когорт нет, есть треугольники, похожие на когорты издали, посчитанные по статьям в интернете. Из них же взяли что-то похожее на churn rate и посчитали по неверной формуле псевдо-lifetime и псевдо-CLTV. 😭
Большая часть метрик в отчетах или посчитана с ошибками. Остальные — это vanity метрики — которая прям фокусируют компанию к ложным выводам.
5.
→ Топы и менеджеры смотрят на как-то неверно посчитанные метрики.
→ Эти метрики и отчеты формирует их модель мира и объяснительную модель.
→ На основе этой модели, они принимают решения на 10..100+ млн р. или $
→ После удивляются, что 9 из 10 гипотез не срабатывают. 😱
→ Когда им показывают их же продакты и маркетологи ошибки в данных спорят, напоминают сколько времени потратили на самописную сквозную аналитику или BI и защищают привычную модель мира.
И это очень понятное чувство, защитить привычный образ мысли и привычную модель мира. Confirmation bias ←→ Survivalship bias.
Мы люди, склонны подверждать свою точку зрения → игнорировать факты, которые ей противоречат → чтобы видеть только факты, что подверждают нашу модель мира. ∞
5.
Меня бомбит, потому что я знаю что будет. Мы пройдем стадии:
— отрицание, шок.
— гнев, спор.
— торг, мол не все так плохо.
— депрессию.
— принятие.
— суббота.
— воскресенье.
6.
Я пишу для вас, тех кто работает в этих компаниях и хочет все поменять. Кто не хочет потретить 7-9 месяцев ⌛️ на 9 гипотез, которые не могут дать результат.
Вот простой работающий метод.
Вам нужно, чтобы информацию о проблемах в данных топ-менеджеры узнали из 3-4х независимых источников. И финансистов зовите, и директоров по маркетингу и маркетологов, тащите их в комьнити, где есть люди, прошедшие этот путь.
7.
За последние 10 лет, я точно могу утверждать: в дашбордах и BI компаний, продакты и директора по маркетингу смотрят на цифры, которые с вероятностью 99% содержат ошибки.
Готов спорить на €1000, что легко найти ошибки в вашем BI, на столько уже натренирован глаз и набита рука — да, ваши отчеты вас врут и водят за нос.
8.
Сегодня в 18:45 буду рассказывать менторам и адвайзерам.
Бесплатная регистрация по ссылке:
shkolatrekerov.ru/conf24
BY Krasinsky: growth, marketing & product, analytics
Share with your friend now:
tgoop.com/ilya_krasinsky/348