Связаться с нами
Закрыть
Назад в блог
Маркетинговая аналитика во времена COVID-19 – опыт Google

Маркетинговая аналитика во времена COVID-19 – опыт Google

#аналитика
23 апреля 774 просмотра 8 минут на чтение
Рассказывает
MediaNation
На днях Thinkwithgoogle.com опубликовал материал своего руководителя отдела стратегической аналитики, Авинаша Кошика, где тот рассказывает, от какой аналитической работы его отдел отказался на время пандемии, а какую продолжает вести. Любопытный материал с точки зрения отношения (очень) крупного бизнеса к текущей ситуации. Приводим наиболее интересные тезисы. 

  1. Мы отказались от тестирования потребительского поведения в различных регионах. Google - транснациональная корпорация, но даже в одной стране сейчас затруднительно провести сравнение поведения двух тестируемых групп. По мере того, как регионы, штаты и районы входят и выходят из режима самоизоляции, очень сильно меняется потребительское поведение. По этой же причине мы приостановили гео-эксперименты. 
  2. Для кого-то долгосрочные бизнес-цели еще актуальны. Но даже у них возникает соблазн отодвинуть их и сосредоточиться только на краткосрочных. Мы изо всех сил сопротивляемся этому желанию, каждый раз говоря себе, что маленькая сегодняшняя победа, одержанная в таких странных и уникальных обстоятельствах, не создаст для нас большого преимущества в будущем, которое будет совершенно не похожим на то, что мы видим сейчас.
  3. Мы наблюдаем серьезные изменения в медиа потреблении пользователей. Например, высокий интерес к онлайн-новостям и стриминговому телевидению. Между тем, высокий трафик на YouTube привел к тому, что нам пришлось снизить качество видео. Возникает вопрос: направить ли нам свои усилия на решение технических проблем? Дело в том, что мы не знаем, останется ли эта медиа привычка у пользователей после окончания пандемии. Поэтому сейчас не строим никаких новых стратегий вокруг медиа потребления. 
  4. Если запуск давно запланированной кампании невозможно отложить, то, запуская ее, учтите: сделать адекватное измерение ее эффективности сейчас будет очень сложно. Можно, конечно, придумать такие способы измерения, которые будут соответствовать текущему моменту. Но на их разработку потребуется времени. Стоит ли заниматься этим сейчас, когда ситуация довольно скоро изменится? 
  5. Сейчас велик соблазн оседлать популярную тему. Но также велик риск выбрать не ту тональность. Один неверный шаг, и имидж бренда надолго будет испорчен. Мы всегда рекомендовали тестировать креативы. Но сейчас особенно. Более того, мы рекомендовали бы протестировать креативы, которые использовались в «доковидную эпоху», чтобы убедиться в их актуальности сейчас. 
  6. Возможно, последние несколько лет ваша работа велась в настолько высоком темпе, что приходилось откладывать необходимые обновления в области аналитики. Если сейчас объем аналитической работы сократился, значит, появилось время заняться структурными преобразованиями: внедрить новые инструменты, подходы... Период пандемии также может стать идеальным временем для планирования и обновления ваших аналитических стратегий на 2021 год и последующий период. Мы, конечно, не знаем, какой будет жизнь по ту сторону COVID-19, но можем попытаться понять, как должны выглядеть в будущем наши лучшие практики.
Как и все, мы надеемся, что этот странный, но уникальный период закончится. И лучше раньше, чем позже. 
Другие статьи по теме
30 декабря 138 просмотров 15 минут
#аналитика
Борьба за внимание пользователей: как улучшить поведенческие факторы на сайте
22 октября 595 просмотров 10 минут
#аналитика
Кейс Литрес: снимаем ограничения Google Analytics и разрабатываем собственную систему сквозной аналитики
15 октября 1817 просмотров 7 минут
#аналитика
Как найти ядро клиентов, на которых вы точно заработаете деньги
08 октября 1243 просмотра 7 минут
#аналитика
Проверка на идеальность
17 сентября 10234 просмотра 7 минут
#аналитика
Что такое веб-аналитика, а также сервисы и системы для её проведения
Почти все сайты подключены к системам Яндекс.Метрики и Google Analytics. Счетчики установлены, отчеты создаются. Правда, во многих случаях аналитика заканчивается именно на этом этапе. Как организовать действительно эффективную работу по веб-аналитике сайта и сделать ее важной частью бизнеса – в нашем лонгриде.
15 января 5314 просмотра 6 минут
#аналитика
Цели в Google Analytics: как создать, настроить и установить
06 октября 2532 просмотра 5 минут
#аналитика
Что такое Big Data: как работать с большими данными
Большие данные становятся неотъемлемой частью нашей жизни. Все мы ежедневно используем какие-либо технологии и контактируем с продуктами и крупными компаниями. Компании предлагают нам свои продукты и, в свою очередь, используют данные, которые мы им предоставляем (начиная от отслеживания переходов на сайте и заканчивая персональной информацией при оформлении заказов). Настал момент подробнее разобраться, как собираются эти огромные потоки информации и что с ними делают.
10 сентября 1132 просмотра
#аналитика
Customer Journey Map: что это, зачем, источники информации, где и как визуализировать
«Клиент редко покупает то, что бизнес ему продает», – сказал Питер Друкер, один из известных теоретиков менеджмента. Многие клиенты вкладывают другие смыслы в ваши товары и приходят к покупке с помощью тех каналов, которым вы, возможно, не уделяли внимание.
22 июля 3506 просмотров 4 минуты
#аналитика
Что такое CRM системы и как они помогают бизнесу
Автоматизация рабочих процессов сейчас – это привилегия не только крупного бизнеса. IT-технологии развились до такой степени, что различные аналитические системы и другие нужные продукты стали доступны малым и средним компаниям. В том числе и программы для автоматизации работы с клиентами. Если вы все еще сомневаетесь в необходимости внедрения CRM-системы, то эта статья для вас.
20 июля 1052 просмотра 4 минуты
#аналитика
Применение машинного обучения в Google таблицах с помощью библиотеки Tensorflow.js и Google Apps скрипта
Тема машинного обучения сейчас очень актуальна и продолжает набирать обороты. Машинное обучение — это алгоритм, с помощью которого система распознает данные и их закономерности, предсказывает значения на основе обученной модели.
Давайте работать?
Мы верим в ваш бизнес
Наверх