Марк Джеффри - Маркетинг, основанный на данных. 15 показателей, которые должен знать каждый

Поэтому, если вашей компании действительно нужна сложная модель, наподобие приведенной на рис. 10.4, необходимо спланировать все шаги заранее. Например, сайт Amazon.com начинал с продажи книг через интернет (большое количество разных ассортиментных позиций, которые сравнительно легко складировать и транспортировать). Однако когда он по мере роста стал продавать и товары иного рода, архитектуру системы менять не пришлось – все было уже запланировано заранее.

В 1995 году Continental Airlines имела 45 различных баз данных. Их объединение в централизованное хранилище позволило экономить по 5 миллионов долларов в год. Экономия была обусловлена рядом факторов: меньшее количество контрактов с поставщиками баз данных, сокращение времени на переговоры с ними, меньшая площадь для оборудования (а соответственно, сокращение накладных расходов). Однако, что важнее всего, для обслуживания этого «монстра» требовалось меньше администраторов. Объединение различных баз данных в единое хранилище называется консолидацией витрин данных; понятно, за счет чего складывается экономия в рамках этого процесса {53}. Однако здесь возникает дилемма: переносить данные в текущем формате или изменять их архитектуру для новой системы?

Миграция данных означает, что вы перекачиваете данные из существующих мелких баз в большое хранилище. Если у вас есть 50 независимых витрин данных, внутри единого консолидированного хранилища разместятся 50 независимых баз данных. Это приведет к снижению расходов на обслуживание системы, но сами данные никак не изменятся. Однако в этом случае вы, как и раньше, не сможете дать ответы на важные вопросы, стоящие перед компанией.

Почему это важно? Многие руководители маркетинговых подразделений в разговорах со мной жаловались, что новое хранилище данных в их компании не дает им возможности получить ответы на самые простые маркетинговые вопросы. В чем же была проблема? Отдел IT увлекся идеей экономии расходов за счет консолидации данных в одном крупном хранилище, но не обратил внимания на суть проблем бизнеса: чтобы получить целостную картину, необходимо было изменить архитектуру данных.

Новая архитектура предполагает необходимость продумать все сложные взаимосвязи и оптимизировать модель данных так, чтобы она могла отвечать на самые важные для маркетинга вопросы. Разумеется, изменение архитектуры приводит к росту расходов, однако это с лихвой компенсируется новыми преимуществами. Однажды я рассчитал финансовые последствия двух вариантов работы (простой миграции данных или изменения архитектуры) для крупного финансового учреждения {54}. Оказалось, что решение, основанное на новой архитектуре, позволяет повысить NPV в три раза!

На обочине бизнеса покоятся останки масштабных IT-проектов, потерпевших крах (и проекты хранилищ данных не исключение). По оценкам Standish Group, ежегодно отслеживающей состояние тысяч IT-проектов, не менее 72 % проектов не завершаются в срок или в рамках оговоренного бюджета. Иными словами, вероятность того, что система с самого начала будет работать, как задумано, составляет всего 28 %. Что касается EDW, то здесь ситуация выглядит еще менее радужной: Барбара Уиксом и Хью Уотсон {55}обнаружили, что, по словам 55 % руководителей, новая система хранения данных не может обеспечить необходимые результаты.

Статистика выглядит удручающе: впору задуматься, нужно ли вам хранилище данных для маркетинга в принципе. Однако основные причины неудач хорошо задокументированы, и вот какие основные факторы риска были отмечены Уиксом и Уотсоном:

• Отсутствие сосредоточенности и ви́дения – общие цели усилий по развитию EDW недостаточно хорошо определены.

• Отсутствие поддержки (в том числе финансовой) со стороны высшего руководства.

• Отсутствие «борца», способного продвигать проект и обеспечивать информацию, материальные ресурсы и политическую поддержку.

• Организационная политика и культурные вопросы.

• Недостаточность ресурсов – финансов, времени и/или персонала.

• Масштабируемость решения – компании строили «дом для фермера», хотя нуждались в Эмпайр-стейт-билдинг.

• Технологии – система может быть основана на новой и незнакомой технологии, либо изначально выбрано неправильное технологическое решение.

• Отсутствие навыков – команде, занимающейся внедрением, недостает навыков и знаний для работы с системой. Для удачного запуска масштабных проектов в области EDW нужны отличный менеджер проекта и опытная команда технологов.

• Качество уже имеющихся баз данных – как ни странно, это довольно серьезная проблема (я расскажу о ней чуть ниже).

• Расчет на внешние ресурсы – зачастую работа перекладывается на плечи внешних подрядчиков, а IT-команда принимает результаты. На самом деле маркетерам может быть нужно что-то отличное от того, что предлагает подрядчик. В ряде случаев внутренней IT-команде не удается поддерживать предложенную подрядчиком систему в рабочем состоянии.

• Изменения, связанные с навыками персонала и уходом отдельных сотрудников, – иногда в разгар работы над крупным проектом уходят ключевые сотрудники. Если в работе участвует внешний подрядчик, то проблему можно решить с помощью контракта на оказание консультационных услуг.

• Неучастие конечных пользователей – эта проблема может быть связана с плохим знанием их потребностей. Если отдел маркетинга не вовлечен в работу, то IT-проект по созданию хранилища для маркетинга, основанного на данных, оказывается мертворожденным.

• Отсутствие обучения и тренингов – система создана, однако пользователи не знают, как ее грамотно применять.

Проверьте свой проект по всем этим пунктам. Все эти риски серьезны, но наиболее опасны отсутствие ви́дения и поддержки руководства, политические игры, отсутствие ресурсов, неспособность к масштабированию и низкое качество базы данных. Проблема отсутствия ви́дения удивительна, но возникает очень часто. Я встречал руководителей компаний из списка Fortune 500, которые тратили более 30 миллионов долларов на создание EDW, но при этом не задумывались над тем, что будут делать с данными, когда те окажутся в их распоряжении. Вот почему так важно начинать с небольших проектов и обучаться в процессе их реализации. Перед тем как приступать к строительству «небоскреба», нужно четко сформулировать стратегию маркетинга, основанного на данных.

Качество данных – особенно сложный вопрос. Если вы работаете в крупной организации, то, скорее всего, данные хранятся во множестве баз и в различных форматах. Для каждого клиента у вас есть различные записи, данные и описания. Кроме того, одни и те же вещи могут называться по-разному. В целом работа по очистке данных, извлечению нужных и их загрузке в EDW может оказаться сложной и затратной. Например, одна компания проанализировала свои 70 систем, в которых хранились данные о потребителях. Оказалось, что для 20 миллионов клиентов у нее было 200 миллионов уникальных идентификационных кодов!