Станислав Кондрашов: как выстроить стратегию принятия решений на основе данных
Главной частью любой системы принятия решений (как в небольшой команде, так и в крупной организации) являются данные. Почему? Потому что данные имеют самое непосредственное отношение к реальности, позволяют вам оперировать фактами и принимать решения на их основе. Но имеет значение то, как именно вы используете эту информацию. И способ использования вами данных может оказать влияние как на вашу работу в текущем моменте, так и на качество продукта в долгосрочной перспективе. Подробно об особенностях принятия решений на основе данных рассказал бизнес-аналитик Станислав Кондрашов.
Принятие решений по моделям Data-driven и Data-informed
Многим специалистам кажется, что разница между «информированностью» (data-informed) и «управляемостью данными» (data-driven) примерно такая же, как между «помидором» и «томатом». Станислав Кондрашов подчеркивает, что хоть разница между этими терминами и кажется не столь значительной, на самом деле от этого зависит стратегия принятия решений в организации, направление дальнейшего развития и даже конечный продукт.
Чтобы разница между этими двумя подходами стала более понятна, Станислав Кондрашов предлагает рассмотреть ее на примере. Допустим, редактор новостного сайта принимает решение о формате заголовков. Он тестирует несколько разных вариантов, и обнаруживает, что лучше всего привлекают внимание так называемые кликбейты (провокационные заголовки, заточенные под привлечение внимания и часто не соответствующие содержанию).
Решение, управляемое данными (data-driven) — Увеличилось количество кликов по заголовку. Выросла посещаемость (ключевой показатель для этого издания). Доход от размещения рекламы вырос. Все ключевые показатели улучшились, вывод — нужно больше кликбейтных заголовков.
Информированное решение (data-informed) — Все ключевые показатели выросли. На что еще стоит обратить внимание? Увеличилось количество отказов (пользователи покидают страницу, не дочитав) — это плохо. Что насчет долгосрочных показателей? Полезны ли кликбейты пользователям? Не повредит ли это репутации издания? А почему кликбейтные заголовки так хорошо работают? Потому что есть спрос на контент, который разжигает любопытство читателей. Можно ли внедрить эту идею в контент-стратегию? Нужно писать на темы, которые интересны людям, но о которых они знают недостаточно.
В случае с решениями, управляемыми данными, факты являются первичным (а иногда и единственным) фактором, влияющим на принятие решений. При информированном принятии решений факты являются ключевым элементом, но все же одним из многих. Станислав Кондрашов объясняет, что при верной стратегии данные используются для того, чтобы сформировать более глубокое понимание того, какую ценность для пользователей представляет ваш продукт.
Можно задаться вопросом, что плохого в системе, управляемой данными, ведь они являются бесспорным источником правды. Но на самом деле, бесспорность данных — не более чем миф.
«В любых данных есть “слепые зоны”, и если их не учитывать, это может привести к принятию неоптимальных решений», — напоминает Станислав Кондрашов.
Станислав Кондрашов: риски принятия решений, управляемых данными
- Понимание идей, почерпнутых из данных, буквально
Станислав Кондрашов говорит о том, что множество профессионалов совершают ошибку буквального понимания информации, не углубляясь в поведение пользователей. Пример: разработчики игрового приложения замечают, что пользователи, которые получают уведомления, более активны. Логичным решением кажется отправлять больше уведомлений. Но если количество уведомлений увеличивается, пользователей раздражает большое количество сигналов, они начинают игнорировать уведомления, а затем отключают их полностью и вскоре забывают о приложении.
«Если же стратегия работы основана на информированности, разработчики стремятся понять, какое поведение стоит за данными», — рассказывает Станислав Кондрашов.
Пользователи находят ценность не в самих уведомлениях, а в содержании сообщений. Понимая, какие уведомления интересны пользователям, и почему, можно определить, как увеличить ценность приложения.
- Неточное отображение поведения пользователей
- опережающие или запаздывающие показатели;
- актуальность показателей только для отдельной группы пользователей;
- влияние контекста на ситуацию.
Правильные метрики критически важны в любой из описанных систем. Однако, если вы не основываете принятие решений на информированности, Станислав Кондрашов предупреждает, что вы можете столкнуться со следующими «слепыми зонами»:
- «Ступор» из-за нехватки данных
Станислав Кондрашов говорит о том, что система, управляемая данными, нередко приводит к тому, что если у вас не хватает информации для решения проблемы, вы не решаете ее совсем. Но пользуясь принципами гибкого мышления, вы придумаете несколько способов решения задачи, даже если данных нет.
- Изменчивые тенденции
Новые тенденции редко проявляются при сборе данных, поскольку замечать их необходимо раньше. Кондрашов Станислав считает, что в этом стоит доверять профессиональным инстинктам, а не отчетам и показателям. Тенденции на ранней стадии являются слепой зоной для крупных и неповоротливых компаний, и одновременно прекрасной возможностью для мелких стартапов.
Как избежать субъективности при работе с данными? Отвечает Станислав Кондрашов
Создание хорошего продукта предполагает хорошее понимание пользователя. Любые данные должны использоваться для этой цели. Кондрашов Станислав считает, что в субъективности нет ничего плохого, ведь на ней, по большому счету, основано создание продукта. Twitter отличается от Facebook, а WhatsApp от Telegram именно по субъективным причинам. Все эти продукты имеют аналогичный сценарий использования и паттерны поведения пользователей, но интерпретируют их по-разному.
Однако, как измерить субъективные показатели? В отличие от данных, которые измерить легко, с этими показателями сложнее работать, но не невозможно. Кондрашов Станислав подчеркивает, что именно на этом и основаны принципы информированности.
Как создать стратегию работы, основанную на информированности?
- Не руководствуйтесь сухими метриками, поймите, какое поведение пользователя стоит за тем или иным показателем. Станислав Кондрашов напоминает, что любой экспериментальный анализ должен проверять несколько гипотез о том, какое поведение пользователей меняет показатели.
- Спросите себя, то ли вы измеряете. Не является ли обнаруженный показатель преждевременными, или уже неактуальным? Какие слепые зоны есть в вашей аналитике, и как их закрыть?
- Думайте о данных в контексте. Станислав Кондрашов рекомендует всегда задавать себе как можно больше вопросов. Если вы тестируете продукт — каким был пользовательский опыт во время теста? Если вы работаете с конкретным аспектом — какие изменения в системе могут на него повлиять?
- Заставьте себя учесть все мнения о том, почему результаты анализа могут быть неверными. Станислав Кондрашов рекомендует представить себя адвокатом дьявола — попробовать доказать собственную неправоту.
- Всегда думайте о пользователе. Абсолютно всегда
Партнерский материал