Нет ничего лучше честного клиентского фидбэка 😍

«Ключевой особенностью Smart Data Hub является умение работать с большими массивами данных, загружаемых из различных систем. Алгоритмы инструмента формируют инсайты, позволяющие увидеть отклонения от нормы и понять, как усовершенствовать клиентский путь. Более 40 инсайтов было сгенерировано на основе массива данных Яндекс.Метрики», — комментирует Александр Смирнов, заместитель руководителя департамента маркетинга и рекламы – начальник управления цифрового маркетинга ВТБ.

Подробности кейса на официальном сайте ВТБ: https://www.vtb.ru/about/press/news/?id=200576

Светлана Зайцева, не удержалась и запостила

🎙 Увидимся в 16:00 на Digital-ИИнсайтах

Расскажу, как автоматическая аналитика на базе ИИ помогает кратно увеличивать сквозную конверсию, и покажу огненные кейсы!

Кроме меня еще выступят:

🔵 Александр Соловьев, co-founder Refocus, ex co-founder Qmarketing Academy, расскажет, как с помощью Chat GPT и AI сейлзов увеличить ROMI.

🔵 Константин Рудов, главред SMMplaner, расскажет о роли нейросетей в генерации маркетингового контента.

🔵 Евгений Чуранов, директор по маркетингу WebCanape, расскажет, как использовать digital-каналы для продвижения сложных продуктов.

👉 регистрация закончится в 16:00, записи не будет

Забежали в гости на минуточку к SalesOnFire и задержались на часок

Честно и без купюр пообщались Роман Магдаленко и Антон Борода с основателем и CEO Smart Data Hub. Подслушать подкаст можно тут , а подсмотреть тут . Если честно, то я уже сделала и то, и другое 👀. Теперь по секрету могу рассказать пару-тройку инсайтов, но только по секрету и только директорам по маркетингу, но только если вы больше никому не расскажете.

Светлана Зайцева, просто поделилась ссылочкой

ИИ-ДРАЙВ: инструменты сквозной аналитики на базе ИИ

Тема ИИ ловит хайп. Только ленивый сейчас не говорит о внедрении искусственного интеллекта, а на деле обсуждают, как сгенерить картинки в Midjourney или правильно задать вопрос ChatGPT.

Но на ИИ-ДРАЙВ все иначе. 11 апреля в 11:00 мы проведем конференцию, посвященную инструментам сквозной аналитики на базе ИИ и передовым разработкам в области увеличения отдачи от диджитал-маркетинга.

👉 Подробнее тут

*Ивент пройдет в онлайн-формате, записи не будет

🎉 Smart Data Hub — победитель Startech Awards! 🎉

Игорь Кузин, основатель и CEO Smart Data Hub, поделился секретами победы в номинации "Лучший инновационный проект в сфере маркетинга и рекламы" премии Startech Awards.

О секрете успеха Smart Data Hub читайте в полном интервью по ссылке: [ссылка на интервью]

Системный улучшайзинг

Недавно на техническом прогоне одной конференции я слышал от спикера невероятную историю о том, как в одном из проектов его команде удалось поднять конверсию 2 раза (!) по всему (!) сайту и... это был эпический фейл!

Все дело в том, что наш герой отвечал за запуск маркетплейса финансовых услуг в одной крупной компании. Долго разрабатывали, а после запуска заплакали: конверсия была 0.05%. Да, в смысле именно "пять сотых процента", т.е. практически на уровне погрешности. Проект чуть было не закрыли, но команда отстояла и разродилась той самой фичей, которая подняла конверсию аж в 2 раза — с трагических 0.05% до плачевных 0.1%.

Конечно, фактически рост был минимален. Но появилась надежда! Далее проектную команду ждали еще 1.5 года работы над сайтом. За это время реализовали более 100 фичей (= различных решений по росту конверсии) и вышли на уровень 5% конверсии. Фантастический результат! И не было ни одной, ни одной фичи, которая давала бы прорывной рост. Каждое улучшение вносило свой небольшой вклад в общий результат.

Внутри Smart Data Hub мы называем это "системный улучшайзинг" — непрерывная работа по внедрению (в том числе и небольших) улучшений в маркетинг. Наш евангелист Дмитрий Павлов недавно рассказывал о системном улучшайзинге на конфе "Карьера в маркетинге". С помощью нехитрых математических расчетов Дмитрий показывал, что системная работа по внедрению даже небольших инсайтов, каждый из которых дает всего по 0.25% прироста по целевой метрике, приводит к чудовищному росту по результатам квартала.

Концепция системного улучшайзинга мне очень близка. На встречах с инвесторами я сам зачастую становился участником такого диалога:
— [инвестор] Какая у вас динамика роста по выручке?
— [я] Порядка 10% месяц к месяцу.
— [инвестор] Почему так медленно?
— [я] Вообще-то10% месяц к месяцу — это трехкратный рост за год.

Пруф: (1 + 10/100)^12 = 1.1^12 = 3.14, т.е. более 3 иксов роста за год.

Как говорят японцы: "Быстро — это медленно, но постоянно".

С вами был Игорь Кузин, СЕО в сервисе системного улучшайзинга и взрывных инсайтов Smart Data Hub. Запись выступления Дмитрия Павлова, если что, можно запросить здесь

Пятый аналитический слой

Во времена учебы в универе у нас, как и полагается, были семинары по философии. И был у меня один приятель, одногруппник, который страсть как любил подискутировать. Этот одногруппник и занятия по философии образовывали какую-то взрывоопасную смесь: остановить этого парня было невозможно. И все бы ничего, ведь ваш покорный слуга и сам был не прочь горячо поспорить о всякой ерунде смысле бытия, но ведь приятель задавал поистине идиотские вопросы! Однажды разговор как-то зашел о старых стульях в аудитории. Так он не удержался и, возвысив голос, в патетическом порыве озадачил всех своим вопросом: «Стулья! Но что есть стулья?» В этот раз дискуссии не вышло, группа взорвалась хохотом.

Так вот, друзья, как и тот парень из моего студенческого прошлого, я решил пойти по тонкому льду и задать вам вопрос: зачем мы вообще работаем с данными? Ведь мы собираем данные (1), обеспечиваем их обработку (2), хранение (3), формируем сотни и тысячи SQL-запросов для построения дашбордов (4) – целых 4 слоя работы с данными, зачем это все?

Мы делаем это всего для двух вещей: мониторинга и оптимизации. Мониторинг — чтобы не проморгать, если вдруг что-то пошло не так. Оптимизация — чтобы увеличить эффективность диджитал-маркетинга в условиях ограниченности ресурсов. Добиться роста числа лидов, повышения их качества, снижения CPL, повышения ROMI. Именно для этого мы строим отчетность, именно для этого мы обеспечиваем работу всех этих четырех слоев работы с данными. Именно для этого маркетинг нужен бизнесу — позволять ему зарабатывать больше, драйвить его рост.

Но путь к этим целям зачастую оказывается настолько долгим, что мы уже забываем, куда шли. Мы тонем в бесконечной полировке этих четырех процессов по сбору, обработке, хранению и визуализации данных. Мы строим аналитику и не замечаем, как сам процесс построения уже оказывается нашей целью. Потому что «так правильно», «так принято», «уже выделены ответственные». И на практике я нередко встречал ситуации, когда построение аналитики условно на 100% вызывало фрустрацию бизнес-заказчика. Все эти десятки и сотни дашбордов построены, о Боже, и что же теперь дальше? Зачастую все эти тонны отчетов так и не открываются, а если и открываются, то сил и времени их анализировать, копать данные, катастрофически не хватает.

Но ирония в том, что для оптимизации и мониторинга, на самом деле, не нужны отчеты и дашборды. Нужны инсайты, которые вовремя подсветят опасную динамику в данных, и, главное, покажут ключевые зоны роста: области, где бизнес теряет деньги на неэффективном маркетинге и точки ультраэффективного масштабирования.

Мы в Smart Data Hub называем это концепцией 5го аналитического слоя. Слоя автоматического анализа данных на базе AI. Именно того слоя, который обеспечивает непосредственную финансовую отдачу от данных.

Мы строим автоматическую аналитику для десятков крупнейших компаний, лидеров российского рынка в различных отраслях, и мы поняли, что практически не делились этим опытом с вами! Да, мы обещаем исправиться и системно рассказывать о том, как строить автоматическую аналитику цифрового маркетинга. И в качестве первого шага — ловите наш кейс с брендом Lada на Adindex, где подрядчикам удалось сократить CPL на десятки процентов за счет автоматической аналитики на базе AI.

Игорь Кузин, директор департамента философии и визионерства в Smart Data Hub

Пара слов о мониторинге данных. Или мальчик, который кричал «Волки!»

На днях я писал о мониторинге данных — о том, как отслеживать данные, чтобы ничего не «проморгать». Кому доводилось «промаргивать», тот меня поймет, это по-настоящему больно. Чтобы этого не случилось хорошие маркетологи настраивают алертинг — автоматические уведомления, которые срабатывают, если что-то пошло не так.

Кажется, что может быть проще? Сравнили было/стало, и если упало, то ушел алерт. Делов-то! Вот только мы в Smart Data Hub называем это когнитивной ловушкой простоты алертинга.

Как в той самой басне Эзопа про мальчика-пастушка, который кричал «Волки! Волки!» Жители сбегались на помощь, а он смеялся над ними. Но когда на самом деле появился волк, то мальчику уже никто не поверил. Короче, Эзоп еще VI в до н.э. предупреждал нас о проблеме ложных срабатываний в алертинге! И ведь как точно сформулировал — сначала сотни ложных срабатываний, а потом, когда алерт реально придет, то его уже никто и не посмотрит.

Сегодня на митапе буду рассказывать про все способы построить алертинг: от простого к сложному. Как для наших клиентов мы строили сложнейшие системы правил, которые должен был поддерживать целый отдел. Как настраивали умные пороги, которые должны были кричать «Волки!» при отклонении. Как раскручивали ML-решения. И, главное, почему все это, зараза, не работает!

Существует ли идеальное решение? Возможно ли оно в принципе? Или мы обречены вечно балансировать между срывом KPI и профессиональным выгоранием от алертингового спама?

Приглашаю вас, дорогие друзья, на мой сегодняшний доклад "Девять кругов ада алертинга или как мы перепробовали все и пришли к AI-решению". Разложу все по полочкам по Данте: мы пройдем с вами через удивительные подземелья алертинга и поймем, что нужно делать, чтобы оно все-таки заработало.

Игорь Кузин, временно исполняющий обязанности Вергилия в Smart Data Hub

P.S. Зарегистрироваться на митап «Data Стэк'26» можно вот тут. До встречи в эфире!

Что такое "инсайт"?

Когда мы только начали привлекать инвестиции, я столкнулся с такой вещью, как "elevator pitch" — презентация продукта инвестору за время поездки в лифте (и второго шанса не будет!). Упражнение не прошло даром: если меня разбудить в 3 часа ночи, я могу не вспомнить как меня зовут, но точно опишу продукт всего в нескольких словах: "Smart Data Hub — платформа автоматической аналитики на базе AI. Она объединяет данные из 150+ источников, сама их анализирует и находит инсайты для роста эффективности цифрового маркетинга".

И первое, что меня спрашивают после этого, — "а что такое инсайт?". И вот здесь начинается легкая профессиональная шизофрения: слово на слуху, а общего понимания — нет. Все кивают, "примерно" понимают, но каждый по-своему. Как будто мы все договорились, что инсайты важны, но забыли синхронизироваться в том, что это вообще такое.

Слово "инсайт" происходит от английского "insight", что буквально означает "внутренний взгляд".
​
Этимология: слово "insight" состоит из двух частей: приставки "in-" (внутри, внутрь), уходящей корнями в праиндоевропейское *h₁én ("в"), и "sight" (зрение, взгляд), происходящего от прагерманского *sehwaną ("видеть") и праиндоевропейского *sekʷ- ("видеть"). Таким образом, слово передает идею глубокого, внутреннего постижения сути.
​
В науке термин вошел в психологию в первой четверти XX века благодаря гештальтпсихологу Вольфгангу Кёлеру, который описал "инсайт" как внезапное озарение в решении задач (например, у шимпанзе). Ранее, в 1910 году, похожую идею использовал Анри Пуанкаре для математических озарений.

В русский язык слово пришло как заимствование без значительных изменений, сохранив значение "озарения" или "глубокого понимания".

Кто-то скажет, что инсайт — это "аномалия в данных". Кто-то — "гипотеза, которую можно проверить". Кто-то ткнет в любой слайд, который раньше не обсуждали, и назовет это инсайтом. Так вот, ловите определение от человека, который жонглирует этим словом десятки раз в день:

Инсайт — это значимая закономерность в данных, подсвечивающая проблемную зону (где бизнес теряет деньги) или эффективный сегмент для масштабирования.

— Почему "закономерность": шире, чем разовый всплеск; как правило, речь не о вдруг случившейся аномалии, а об устойчивом потребительском паттерне или тренде в данных.
— Почему "значимая": закономерность статистически достоверна, ощутимо влияет на целевые метрики, а ее экономический потенциал может быть оценен в деньгах.
— Почему "проблемная зона или эффективный сегмент": закономерность либо драйвит рост метрики, либо обуславливает ее падение, что дает возможность влиять на эту метрику.

А теперь давайте на примере.

"Цена лида выросла в последние две недели" — это не инсайт, это симптом.

Инсайт: "Цена лида выросла в сегменте пользователей, которые впервые взаимодействуют с брендом через мобильный Safari, потому что изменился тип креативов, и один конкретный формат начал приводить людей с более низким намерением. В среднем по аккаунту этого почти не видно, потому что паттерн "размазан" по всей структуре аккаунта, но именно он дал основной вклад в рост CPL".

Это инсайт не потому что «вау», а потому что это фактор, который реально двигает метрику. Именно такие вещи чаще всего и прячутся в данных — негромкие, неочевидные, но дорогие.

При этом инсайт не обязан сразу превращаться в кнопку «сделать хорошо» — иногда решение очевидно, иногда нет, иногда оно вне зоны вашего контроля, а иногда запускает мощные системные улучшения, меняя взгляд на весь цифровой маркетинг компании.

С вами был Игорь Кузин. Надеюсь, вы поймали "инсайт" об инсайтах :)

Почему инсайты почти невозможно искать вручную — и мы годами делали вид, что это нормально

Есть один негласный консенсус, который сложился в маркетинге и аналитике за последние годы. Мы все будто бы договорились, что поиск инсайтов — это сложный, творческий процесс. Что это нормально, когда инсайты находятся редко. Что это нормально, когда они появляются раз в месяц, а то и раз в квартал. Что это нормально, когда из десятков наблюдений до реализации доходят единицы.

И самое интересное — никто особо с этим не спорит.

Мы говорим: «ну данные сложные», «ну структура такая», «ну рынок шумный», «ну нужна экспертиза», «ну аналитика — это не фабрика». И вроде бы все звучит логично. Я сам много лет говорил примерно то же самое.

Но в какой-то момент меня начало смущать другое. Если инсайты — это действительно ключ к росту эффективности, если именно они объясняют, почему метрика ведет себя так, а не иначе, то почему мы относимся к их поиску как к редкому событию, а не как к системному процессу?

Представьте себе маркетинг, в котором лиды появляются «когда получится». Или продажи, в которых сделки закрываются «по вдохновению». Звучит странно, правда? Но с инсайтами мы почему-то живем именно так.

Причина на самом деле довольно приземленная. Искать инсайты вручную — очень дорого. Не в деньгах даже, а в человеческом внимании. В фокусе. В когнитивной нагрузке.

Чтобы найти действительно значимую закономерность, нужно одновременно учитывать десятки, а то и сотни факторов: каналы, креативы, аудитории, устройства, время, поведенческие паттерны, структурные сдвиги и т.д. Нужно помнить, что средние значения почти всегда врут. Нужно понимать, где сегмент маленький, но важный, а где большой, но шумный. И при этом еще не забывать, зачем вы вообще все это смотрите — какая метрика для вас ключевая.

Человек так не работает. Не потому что он плохой аналитик, а потому что у него ограниченное внимание. Он идет по данным последовательно, шаг за шагом, выбирая направления обхода интуитивно. Где-то считает, что «дальше копать не имеет смысла». Где-то просто устает. Где-то не замечает важный сегмент, потому что тот спрятан глубоко и не бросается в глаза.

И это нормально. Ненормально — делать вид, что так и должно быть.

В итоге мы получаем парадоксальную ситуацию. Данных становится больше, команды аналитики сильнее, дашборды красивее, а инсайтов больше не становится. Иногда даже наоборот.

И вот здесь возникает неудобный вопрос: А что, если проблема не в данных, не в людях и не в культуре? Что, если сам подход к поиску инсайтов изначально ограничен тем, что считается нормальным делать это вручную?

Мы привыкли думать, что автоматизация в аналитике — это отчеты, алертинг и мониторинг. Про «посмотреть быстрее» и «увидеть раньше». Но поиск инсайтов — это другой класс задач. Это не про скорость, а про системность и глубину. Про перебор гипотез, который человек физически не может делать стабильно, не теряя фокус, не оставляя слепых зон и погружаясь достаточно глубоко.

В какой-то момент нам в Smart Data Hub стало очевидно, что если инсайты действительно важны, то относиться к их поиску как к редкому творческому событию — странно. Значит, проблема не в том, что инсайты «редки по природе», а в том, что мы ищем их неподходящими инструментами.

Так для нас поиск инсайтов перестал быть задачей аналитика и стал задачей системы. Машины, которая не устает, не забывает контекст, не выбирает путь анализа «на глаз» и не пропускает важные сегменты просто потому, что они спрятаны глубоко.

Именно этим мы сейчас и занимаемся. Не потому что «так модно» или «потому что AI», а потому что иначе эта задача просто не масштабируется. Потому что делать по-настоящему глубокий анализ способна только машина.

С вами был Кузин из Smart Data Hub. Мы делаем автоматическую аналитику ровно потому, что считаем: инсайты не должны быть редкой удачей