За последние несколько десятилетий веб-аналитика превратилась из дисциплины, доступной лишь веб первооткрывателям, в широко распространенную практику и жизненно важный источник данных о клиентах для компаний любого размера. Веб-аналитика развивается ровно с такой же скоростью, с какой меняется цифровой мир. И Нил Мейсон все это видел с самого начала.

Digital-analytics-4.0.jpg

Будучи лидером направления Цифровых Трансформаций в Accenture Digital и Почетным Директором Ассоциации цифровой аналитики, Нил начинал карьеру в качестве аналитика с первых дней Интернета и до сегодняшнего многоуровневого многоканального контекста. Нил поделился своим видением пути сектора цифровой аналитики от 1.0 до 4.0. Продолжайте читать, чтобы понять, что это значит для сегодняшних (и завтрашних) цифровых аналитиков.

Аналитика 1.0

Настройте вашу машину времени, чтобы вернуться на несколько десятилетий назад. Представьте себе эпоху, когда цифровые данные были недостаточными и, в основном, недоступны. Аналитикам приходилось полагаться на данные из внешних источников, чтобы понять поведение потребителей, поскольку активность в Интернете была редкостью, и еще реже были какие-либо цифровые данные, полученные в результате этой активности.

Это и была цифровая аналитика 1.0. Данные поступали только из одного канала — из сети. Для измерения этих данных был доступен только один тип инструментов: инструменты веб-аналитики (например, решение AT Internet. Мы хорошо выглядим для наших лет, но мы были уже тогда!).

Данные были скудными, технология рудиментарной, поэтому аналитики уделяли большое внимание извлечению как можно большей ценности из данных, которые бы помогали [клиентам] понять отрасль, в которой они работали, и принять необходимые решения.

Эти ограничения в конечном итоге помогли сформировать подход к аналитике, где особое внимание нужно было уделять отображению практической ценности данных.

В течение этой эпохи роль аналитика была больше технической, время в основном уходило на использованием инструментов и обработку данных, а не на интерпретацию поведения клиентов и понимание того, как все данные согласуются друг с другом.

Понимание глубины проблемы пришло, когда в один прекрасный день потребовалось более 25 часов для обработки данных за предыдущие 24 часа.

Цифровая аналитика 2.0: экосистема, бум и процветание данных

Промотайте на несколько лет спустя, когда начнет появляться массив цифровых инструментов измерения и оптимизации, таких как решения для тестирования A / B, многомерного тестирования и VoC.

Тогда аналитики начали развивать некую экосистему, но она по прежнему была сосредоточена на веб-каналах. Оффлайн и онлайн не связывали тогда.

Это цифровая аналитика 2.0: поскольку возможности аналитики становятся более сложными, а данные становятся богаче, аналитики играют роль составителей отчетов. Они начинают рассматривать, как легче визуализировать информацию, обработать и интерпретировать для других.

Эта эра скоро уступает место нынешней, цифровой аналитике 3.0, которая характеризуется истинным «ростом»: цифровые каналы, пользовательские устройства и точки контакта с клиентами все умножаются, создавая взрыв данных. «Веб-аналитика» расширяется до «цифровой аналитики», поскольку становится необходимым измерять и понимать поведение пользователя, используя все каналы и взаимодействия пользователей с различными устройствами.

Роль аналитика — это уже не просто отчетность о веб-данных — это анализ нескольких источников данных, использование более сложных технологий и преображение чисел в истории, побуждающие к действию.

Цифровая аналитика 3.0

Это фрагментированный, сложный мир, но теперь эти инструменты позволяют нам приручать данные и выполнять обещание цифровой аналитики — понимать, как люди взаимодействуют, как они используют наши продукты и услуги, и как мы можем предоставить лучший сервис, обеспечивая лучшие пользовательские и клиентские возможности.

Но по мере того, как темп ускоряется с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения, многие из нас могут почувствовать — изменения уже на горизонте. Мы находимся на пороге цифровой аналитики 4.0.

Цифровая аналитика завтра

Чтобы понять, что такое цифровая аналитика 4.0, важно изучить, что происходит на «цифровом» и «аналитическом» фронтах.

На «цифровом» фронте мы, конечно же, вышли за рамки простых «сетевых онлайн» взаимодействий к новому опыту (например, использование голосовых помощников без необходимости интерфейса или устройства, которые носят на руке) и это происходит непрерывно. Даже «автономный» физический мир становится все более цифровым (вспомните «фиджитализацию» (physical + digital) магазинов из кирпича и цемента и появление одновременного клиентского опыта онлайн-оффлайн), что ведет к еще большему количеству данных о межканальном путешествии пользователя.

Появляются новые категории аналитики, которых не было три, четыре или пять лет назад. Аналитика в магазине — хороший пример. Виды данных, создаваемых этими технологиями, кажутся довольно знакомыми: тепловая карта магазина, анализ пути, пики посещений, конвертация витрин... Звучит знакомо?

Аналитика будущего не описательная. Она предсказательная. Возможности предсказания внедряются в технологии цифровой аналитики, и это отличная новость.Технология AI (искусственного интеллекта), наука о данных и технология машинного обучения будут продолжать продвигать эту эволюцию еще дальше к предписывающей аналитике, которая дает рекомендации и наставления. «Это подразумевает реальные последствия для нас как отрасли», — отмечает он.

Поэтому переход к эпохе цифровой аналитики 4.0 означает перемещение в мир, где цифровые данные постоянно собираются повсюду, независимо от того, находимся ли мы на веб-сайте или в приложении, используя подключенные устройства или датчики или посещаем магазин. И это означает сделать еще больше с помощью этих данных, благодаря передовой аналитике и рекомендациям, с поддержкой AI.

Но что это значит для цифровых аналитиков?

«Нам нужно подумать о том, как мы добавим ценность в мире, где большая часть фактического производства осуществляется машинами — размышляет Нейл. Мы будем развиваться в одном из двух широких направлений: аналитики либо станут архитекторами, проектирующими или строящими машины, которые выполняют работу, либо мы станем повествователями».

Он подчеркивает, что роль цифрового аналитика больше не ограничивается анализом данных, извлечением информации и рекомендациями для заинтересованных сторон, поскольку технология будет выполнять это автоматически.

Быть цифровым аналитиком в эпоху 4.0 — подразумевает использование инсайтов, основанных на данных, побуждающих к реальным изменениям внутри вашей организации. И эффективный способ сделать это — рассказывать истории и создавать убедительный рассказ, который убеждает людей делать что-то по-другому.

Истории важны, потому что люди помнят их и вовлекаются. И самое главное, истории убеждают людей. Добавляя эмоциональный интеллект к искусственному интеллекту, мы можем действительно помочь людям подумать о лучшем направлении действий.

 

Не удержались и спросили мнение про аналитику будущего у Якова Осипенкова, веб-аналитика, автора замечательного блога «Интернет-маркетинг и веб-аналитика».

Лично для меня всегда оставался открытым вопрос – что же такое «цифровая аналитика» для русскоязычного сообщества? В справке по Google Analytics используется термин «цифровая аналитика», в то время как на Западе это называется «digital analytics», а мы привыкли называть просто «веб-аналитика». Есть ли в этом разница? На мой взгляд, есть, и довольно существенная.

Веб-аналитика – это лишь область технологий, которая входит в понятие «цифровая аналитика». В это определение я отношу не только веб (веб-сайты), но и весь контекст современных технологий, включая мобайл, ТВ-приставки, портативные устройства с выходом в интернет, фитнес-трекеры, умные часы, холодильники, игровые консоли и т.д.

И именно поэтому, если говорить о цифровой аналитике как о некой сущности, то она полностью завязана на экосистеме того или иного государства. И в разных странах можно вести повествование по-своему, как это делает господин Нил Мейсон. На нашем рынке рекламных и аналитических услуг такого продукта еще не существует. Как и нет потребности в этом.

Здесь мы традиционно отстаем от Запада, а ценность в такого рода предложении появится не скоро. У владельца бизнеса только сейчас приходит осознание того, что ему нужно в интернет. И для быстрого запуска и тестирования ниши просто необходим лендинг (или ИМ на 1С-Битрикс), таргетированная реклама (или контекстная реклама) и некоторый бюджет на тест. Шаблонный вариант... А веб-аналитике здесь отводится самая последняя роль. Или не отводится вовсе.

Да, отдельные компании научились собирать данные, и они даже пытаются с этими данными что-то делать. Но хороших специалистов единицы, обучение происходит самостоятельное, предпринимаются попытки освоить некоторые области без какой-либо структуризации полученных знаний. Однако без создания инфраструктуры и четкой системы «цифровая аналитика» так и будет оставаться в зоне интересов крупных компаний, которые могут позволить себе это.

Безусловно, роль государства в цифровой аналитике 4.0 огромна. Также велико влияние и тех, кто стоит за развитием данной отрасли в мире. Сейчас это, как правило, крупные корпорации, которые подчеркивают важность работы с большими объемами данных. Помните, как 3-4 года назад появился тренд на «Big Data», «дата-сайентистов», «data driven» маркетинг, все дружно стали изучать R, Python, Statistica и т.д., появилась потребность таких специалистов на рынке труда, а искусственный интеллект и машинное обучение – все это в одночасье стало модным и перспективным. Как сказал классик: «Ведь, если звезды зажигают — значит — это кому-нибудь нужно? Значит — кто-то хочет, чтобы они были?» Меня, как человека, который так или иначе связан с этой областью, это не может не радовать. Это здорово.

Как я вижу цифровую аналитику 4.0?

Во-первых, это формирование данного рынка в каком-либо государстве. Цифровой аналитике необходимы долгосрочные правила развития. Я сейчас говорю про Россию, но также это применимо и к другим государствам.

Во-вторых, это воспитание кадров, их взращивание в условиях этого самого долгосрочного развития.

В-третьих, это автоматизация технологических процессов. То, что сейчас делается 2-3 специалистами вручную, в цифровой аналитике 4.0 будет делать «программа».

И последнее – это массовость. Сейчас цифровая аналитика доступна далеко не всем. Пройдет 5-10 лет и роль «цифровой аналитики» для любой компании будет доминирующей.

Originally published on the Digital Analytics Blog.