Каждый владелец бизнеса хочет, чтобы рекламные кампании приносили клиентов и прибыль. Чтобы это проверить, смотрят разные показатели. Например, клики и заявки. Но цифры бывают обманчивы: одни каналы могут приводить покупателей с высоким средним чеком, а другие — «пустых» лидов. Data-driven помогает видеть всю картину и тратить бюджет на то, что действительно приносит прибыль. Вместе с Ильёй Балахниным, стратегом в области маркетинга и управляющим партнёром агентства Paper Planes, разобрались, в чём суть этого подхода и как его применять даже небольшому бизнесу.
Что такое data‑driven
Data-driven (Data Driven Decision Making или DDM) — это подход, при котором решения в бизнесе принимаются на основе аналитики. Он помогает выявлять, что работает, а что нет, и точнее распределять ресурсы. DDM применяют на разных этапах: от запуска продукта до его масштабирования.
Data-driven даёт понимание, как использовать ограниченные ресурсы для наибольшей прибыли. Он изучает все маркетинговые процессы: продукт, точки продаж, продвижение, позиционирование, клиентов, цену и финансовую модель. Главная фишка этого похода — не просто оценка рыночной позиции продукта, как это было 10 лет назад, а фокус на прибыли и способах её увеличения. Именно это должно волновать маркетинговых стратегов в любой отрасли.
Рассмотрим четыре принципа, которые помогут понять суть data-driven.
1. Анализ продукта на всех этапах. Data-driven позволяет увидеть сразу, как любые изменения в продукте — обновление дизайна, добавление новой функции или повышение цены — отражаются на поведении пользователей и продажах. Например, при A/B-тесте новой версии сайта онлайн-школы команда увидела, что в тестовой группе заявок на 15% меньше, чем в контрольной. Тогда они решают вернуть старую версию и доработать изменения, чтобы устранить причину снижения заявок.
2. Сбор качественных данных. Если система аналитики считает заявки дважды или не видит часть каналов, решения будут ошибочными. Поэтому важно, чтобы метрики считались правильно: заявки не терялись, источники трафика определялись верно, а события на сайте или в приложении фиксировались без ошибок.
В DDM решения принимаются на основе данных. Здесь всё строится не на предположениях, а на доказательности: каждая идея проверяется с точки зрения экономики и выбранных инструментов. Это позволяет использовать ресурсы максимально эффективно.
3. Регулярное изучение аудитории. Потребности людей меняются со временем: сегодня они просто покупают продукты в магазине, завтра заходят в приложение, чтобы заказать еду и почитать статьи. За этим нужно следить. В отличие от кастдева, где аудиторию изучают пару раз в год, data-driven предполагает регулярный мониторинг ожиданий и поведения пользователей.
4. Тестирование гипотез. Идеи проверяют с помощью данных, чтобы понять, что реально улучшает продукт или маркетинговую кампанию. Это может быть упрощение формы заявки, смена текста на кнопке или добавление нового способа оплаты. Решения принимают только на основе данных и тестируют несколько вариантов, чтобы выбрать лучший. Такой подход помогает быстрее находить рабочие решения и повышать ключевые метрики.
Почему стоит использовать data-driven
Интуитивные действия часто приводят к ошибкам: сложно понять, что реально работает, и легко тратить ресурсы впустую. Data-driven помогает контролировать бюджет и усилия команд, усиливать эффективные каналы и вовремя замечать проблемы.
Рассмотрим на примерах, как это работает.
- Интернет-магазин заметил, что таргетированная реклама в соцсетях приносит всего 2 заказа в неделю при бюджете 50 000 ₽. Команда перенаправила часть бюджета на контекстную рекламу и e-mail-рассылку — конверсия выросла в 3 раза, а расходы сократились на 30%.
- Владелец кафе проанализировал данные кассы и онлайн-заказов: 60% выручки дают три блюда. Он запустил акции на эти позиции через рассылку клиентам, на сервисах доставки и в самом заведении. В итоге выручка увеличилась на 20%.
- Спортивный онлайн-сервис протестировал три варианта подписки: стандартную, базовую и с бонусным занятием от тренера. По данным аналитики, базовый тариф дал на 25% больше регистраций и снизил отказы на 10%, поэтому её оставили основной.
Компании часто верят, что автоматизация сама уберёт ошибки, и поэтому активно инвестируют в цифровые решения. Но чтобы так было, она должна начинаться с базовых вещей: понимания целей бизнеса, правил работы с клиентами, основных процессов и структуры команды. Без этого автоматизация превращается в хаос: много шума, результата мало. Цифровая трансформация эффективна только при едином понимании процессов и наличии измеримых показателей.
Основные инструменты DDD
Это системы и сервисы, с помощью которых собирают, хранят и анализируют данные как по продукту, так и по аудитории. Вот что к ним относится.
CRM. Система, которая фиксирует обращения, историю клиентов и коммуникации. Позволяет понять, какие каналы приносят больше лидов и кто из клиентов наиболее активен. Например, салон красоты может видеть, на какие процедуры чаще всего записываются и через какие каналы приходят клиенты.
Также в CRM можно вести базу клиентов — ещё один инструмент анализа в data-driven. В нём можно посмотреть большой объём данных по аудитории: от среднего возраста до предпочтений по продукту. 
Сквозная аналитика. Связывает рекламу с продажами и показывает ROI каналов. С её помощью можно понять, какой рекламный канал приносит заявки, а какой лишь съедает бюджет. Например, магазин одежды увидит, что таргетированная реклама в соцсетях приносит 30% заявок, а контекстная — 50%.
В Callibri вся аналитика собирается в одном отчёте: конверсия, CPO, ROI, ROAS и ещё 14 показателей. Можно фильтровать и группировать данные по платформам, кампаниям и ключевым словам, а также менять модель атрибуции. Это помогает оптимизировать бюджет и повысить отдачу от рекламы.
Сервисы Callibri
Автоматизируем работу с лидами на всех этапах воронки
Помогаем понять, какая реклама приводит платящих клиентов
Делаем работу маркетинга прозрачной и эффективной
BI‑системы и дашборды. Эти инструменты строят отчёты и визуализируют данные. С их помощью можно быстро отследить динамику продаж, сезонные пики и падения конверсии. Например, владелец онлайн-школы может видеть, какие курсы приносят больше регистраций в течение месяца.
Инструменты фиксации обращений и взаимодействий. Они фиксируют, откуда приходят лиды и как работают каналы взаимодействия с аудиторией. Например, с их помощью можно узнать, сколько звонков пришло с сайта, а сколько — из email-рассылки, и на основе этих данных приоритизировать каналы, которые приносят наибольшую прибыль.
У Callibri для этого есть два инструмента:
- Коллтрекинг. Позволяет отслеживать звонки с сайта и офлайн-источников. Все звонки фиксируются в Едином Журнале Лидов: их можно прослушать, переадресовать на нужный номер и получить транскрибацию. Это помогает собрать базовые вопросы и пожелания клиентов и на их основе улучшать продукт и рекламные кампании.
Коллтрекинг
считает звонки с онлайн и офлайн рекламы
показывает, с каких объявлений приходят клиенты
помогает оптимизировать рекламу
Email-трекинг
Узнайте, сколько клиентов с рекламы вместо звонка пишут менеджеру на почту
Основные метрики data‑driven
Для каждой компании они будут свои — всё зависит от сферы бизнеса, целей и ресурсов. Например, для онлайн-магазина важна конверсия сайта, а для банка — стоимость привлечения клиента. В любом случае, каждый показатель должен быть частью общей картины бизнеса.
Чтобы принимать решения, маркетолог должен быть вооружен данными трех типов:
1. Экономические данные, они позволяют оценить финансовую сторону любой гипотезы. Сколько у нас клиентов, по какой цене они достаются, что и с какой частотой покупают, какова рентабельность сделки. В случае с B2C-рынками – пол, возраст, факторы выбора. В случае с B2B-рынками – данные о компонентах полной стоимости владения, структуре принятия решений, результатах скоринга.
2. Конкурентные данные, они позволяют понять тактики других игроков и их место на рынке;
3. Операционные данные, они показывают, как работает компания и насколько эффективно выстроены процессы.
Рассмотрим основные метрики data‑driven подхода.
Конверсия. Это доля пользователей, которые совершили целевое действие: покупку, регистрацию, заявку. Она позволяет оценивать эффективность сайта, лендингов или рекламных каналов.
Что даёт бизнесу: выявляет узкие места в воронке и показывает, где теряются клиенты.
Стоимость привлечения клиента (CAC). Показывает, сколько компания тратит на маркетинг и продажи, чтобы получить одного нового клиента. Позволяет оценить рентабельность каналов привлечения.
Что даёт бизнесу: помогает распределять бюджет так, чтобы вложенный бюджет приносил максимум прибыли.
LTV (Lifetime Value). Это сумма дохода, которую приносит клиент за всё время взаимодействия с компанией. С помощью LTV компания может соотнести прибыль с расходами на привлечение и удержание.
Что даёт бизнесу: позволяет определить, какие клиенты приносят больше всего денег.
ROI маркетинговой кампании. Отношение прибыли от конкретной кампании к её затратам. В отличие от LTV, который оценивает ценность клиента за всё время сотрудничества, ROI показывает эффективность отдельной акции.
Что даёт бизнесу: показывает, какие рекламные кампании действительно окупаются и где можно сэкономить.
Удержание клиентов (Retention Rate). Это процент клиентов, которые продолжают пользоваться продуктом спустя определённое время. Оценивает лояльность и эффективность программ удержания.
Что даёт бизнесу: помогает создавать программы лояльности и увеличивать повторные продажи.
Отток клиентов (Churn rate). Это доля аудитории, которая перестала пользоваться продуктом или услугой. Выявляет слабые места в продукте или сервисе.
Что даёт бизнесу: позволяет вовремя удержать аудиторию.
Engagement Rate (ER). Процент пользователей, которые активно взаимодействуют с продуктом или контентом — клики, лайки, просмотры, использование функций.
Что даёт бизнесу: показывает, на какие функции и контент стоит делать акцент в продукте.
Подробнее о данных, которые необходимо собирать и анализировать для принятия эффективных бизнес-решений, Илья Балахнин рассказывает в книге «Формула прибыли».
Data-driven: частые вопросы
- Стоит ли использовать DDM, если данных мало? Даже несколько ключевых показателей — например, количество обращений, звонков или кликов — хватит, чтобы проверить гипотезы и приоритизировать каналы. Главное — систематизировать то, что есть, и постепенно накапливать новую информацию через CRM, коллтрекинг, email-трекинг и BI-системы.
- Как убедить руководителя перейти на цифры? Покажите конкретные примеры: сколько звонков или заявок приходит с разных каналов и как это влияет на прибыль. Сквозная аналитика и единый Журнал Лидов Callibri позволяют наглядно демонстрировать ROI каждого канала.
- Кажется, что всё усложнится с детальной аналитикой. Это так? Нет, современные инструменты упрощают работу: данные собираются автоматически, отчёты формируются в одном окне, и вы видите ключевые метрики без ручной работы. Аналитика становится помощником, а не проблемой.
- Сколько времени займёт внедрение data‑driven? Зависит от масштабов бизнеса, но с современными сервисами подключение коллтрекинга и email-трекинга обычно занимает несколько дней, а интеграция с CRM и рекламными каналами проходит быстро и без остановки процессов.
У Callibri есть телеграм-канал — присоединяйтесь, чтобы не пропустить свежие кейсы, материалы блога и обновления сервисов.
Опубликуйте статью в блоге Callibri
Подойдут материалы про маркетинг, продажи и клиентский сервис