Компании инвестируют в аналитику 13% от бюджета на маркетинг. Каковы их приоритеты и окупаются ли вложения?
Содержание
- Какая сложилась практика в маркетинговой аналитике у компаний из разных сегментов и провести параллели с компанией, в которой работает он сам (инвестиции, формат и размер команды, решаемые задачи);
- Причины, по которым аналитика не используется в принятии решений, и оценить предложенные экспертами идеи, как повысить ценность аналитики;
- Какие адекватные ожидания его компания может формировать уже сейчас;
- Стандарт аналитического сетапа в успешной компании (построение сквозной, приоритеты в различных видах аналитики, внедрение GA4);
- Причины сложившихся противоречий в работе с данными и стратегии их преодоления.
Ключевые выводы:
- Компании в СНГ в 2 раза активнее инвестируют в маркетинговую аналитику относительно US рынка (13% против 6-7%).
- 40% суммарно в “Прогнозную” и “Предписывающую” аналитику - “золотое правило” успешных компаний.
- Гибридные команды из штатных и сторонних специалистов показывают лучшую эффективность и на 77% чаще опираются на данные в своих решениях
- Недостаток навыков внутри компании (29%), сомнения в качестве данных (27%) и непонимание, как использовать аналитику для повышения эффективности бизнеса (27%) – основные препятствия для использования данных аналитики.
- 46% крупного бизнеса, 29% среднего и 16% малого используют продвинутые решения для сквозной аналитики. 25% респондентов все еще не используют сквозную аналитику. 28% уже перешли на GA4, и 19% запланировали скорый переход.
- Интерес к новым ML/AI технологиям в маркетинге постоянно растет. Ожидается, в следующие 3 года их применение вырастет на 100%.
Работу по сбору и обработке анкет проводили эксперты Coffee Analytics при поддержке Calltouch, Mindbox и Матемаркетинг. Команды выражают благодарность всем принявшим участие в анкете и давшим комментарии экспертам.
Данные для первой волны собирались в осенью 2021 - зимой 2022 года, уже в следующую волну летом 2022 года войдут актуальные вопросы импортозамещения аналитического ПО и смены маркетинга на стратегическом и тактическом уровне.
Принять участие в волне лето 2022
В выборку вошли 150 компаний из разных отраслей: ритейлеры (продукты питания, одежда и обувь, товары для детей и мам, мебель и товары для дома, зоотовары) и поставщики услуг (логистика и транспорт, маркетинг-услуги, телеком, финансы и управление, страхование, юриспруденция).
Как инвестируют в аналитику
В среднем, индустрии и компании в СНГ инвестирую в аналитику 13% процентов от маркетингового бюджета. При этом, ожидают тратить до 19% через 3 года. Это в 2 раза выше относительно US рынка (Deloitte CMO Survey, слайд 62), что может быть объяснено стоимостью рекламного инвентаря и онлайн продвижения (что делает сами бюджеты значительно выше) и высокой развитостью martech технологий.
Микро- и малый бизнес ожидаемо опережают остальные группы в процентном соотношении (17% и 14% соответственно, против 9-10% у крупного и среднего). Вероятно, за счет меньших бюджетов на маркетинг.
На мой взгляд влияние анализа программы лояльности недооценивается компаниями, в т.ч наверно это связано с незрелостью рынка. Если посмотреть последние 5 лет, то в развитии программ лояльности во многих федеральных сетях произошел скачек вперед. Данные из лояльности дают огромный потенциал для изучения покупателя как ретроспективно, так и прогнозируя его будущее поведение. Думаю через несколько лет мы увидим больший вес данной аналитики.
Андрей Кудрин, Директор по аналитике Красный Яр
- 15% от оборота составляют траты на маркетинг
- 45% от маркетинг бюджета расходуется на онлайн каналы
- 13% - на маркетинг аналитику.
Какие изменения в наибольшей степени повысят ценность аналитики в компаниях?
В качестве действенного способа повысить ценность аналитики респонденты чаще всего выбирали: прогнозирование маркетинга (58%), инструменты, позволяющие строить отчеты без аналитиков (47%) и продвинутые модели атрибуции (42%).«Лидеры», чаще принимающие решения на данных (от 65% и выше), больше верят в прогнозирование (67%), внедрение продвинутых моделей атрибуции (48%), обучение руководителей работе с данными (31%).
«Догоняющие», кто принимают мало решений на данных (до 65%), по прежнему, сосредоточены на повышении их качества (46%), так как без полных и качественных данных невозможно строить атрибуцию, прогнозы и решать другие, более важные и сложные задачи.
Чем быстрее можно найти решение своего вопроса в данных, тем больше data-driven решений будет принято в единицу времени. Очевидно, что если маркетингу не нужно ходить к аналитикам и разработчикам для таких задач, а они могут воспользоваться self-service решениями, time-to-market внедрения решений будет выше, бизнес сможет больше зарабатывать.
Марина Писаренко, Retention Lead в Ешь Деревенское
На каком этапе сбора и аналитики данных хотели бы улучшить работу
|
Маркетплейс маркетолога
Даем скидки и промокоды на популярные сервисы интернет-маркетинга, услуги подрядчиков в Digital и обучение |
|
Чаще всего респонденты хотели бы увеличить % решений на основе данных (55%), улучшить сегментацию клиентов (50%) и сбор пользовательских данных (47%).
Компании, которые принимают много решений на основе данных (>65%), в большей степени: Ускорить получение ответов (44% против 32%), получение точных прогнозов (50% против 39%), прокачать атрибуцию (41%) и моделирование (37%). Для них это явные зоны роста, тогда как в Сбор данных их беспокоит в явно меньшей степени. Скорее всего, эти задачи решены и не мешают росту.
Из данного исследования достаточно хорошо видно, что увеличение количества принимаемых на основе данных решений в первую очередь проистекает из правильной интеграции и увязки данных всех источников. Также интересно, что проблемы качества данных присутствуют и для начинающих и для опытных маркетологов. Скорее всего, ответы подразумевают разный уровень проблем.
Виктор Крылов, Руководитель отдела удержания клиентов в Самокат
Как в компании настроена сквозная аналитика
На практике компании для построения сквозной аналитики используют один из трех подходов: Стандартное решение, Продвинутое с кастомизацией, или Полный инхаус формат.
В компаниях с продвинутыми решениями работает меньше всего аналитиков – 4, тогда как полный инхаус требует почти 9, что ясно свидетельствует об экономии ресурсов в первом случае.
Заметно отличие и в тратах на маркетинг. Лидируют компании со стандартным решением (15% от оборота, 41% - в онлайн) чаще используемые микро и малым бизнесом. Компании с Продвинутыми решениями инвестируют меньше других (8% и 30% соответственно), что более характерно для среднего и крупного бизнеса.
При сопоставимых затратах на маркетинг, компании, которые используют инхаус решения, задействуют гораздо больше специалистов для их поддержания, что в итоге выливается в большие затраты, а также в риски по качеству данных. В худшем случае - в их потерю. Преимуществом стандартных и продвинутых решений является независимость от смены сотрудников и быстрая интеграция.
Павел Мрыкин, Эксперт по сквозной аналитике в Calltouch
А также выяснилось, что на практике компании лидеры используют гибридный подход в формировании технического стека и команды.
Как сформирована команда маркетинговой аналитики и решаемые задачи
Две трети респондентов (66%) обходятся силами внутренней команды. При этом лучшие показатели в эффективности (5.8), удовлетворенности уровнем аналитики (4.6) и использовании ML/AI инструментов (3.0) демонстрируют именно гибридные компании (с внутренним лидерством и привлечением аутсорс специалистов).
Гибридные команды из штатных и сторонних специалистов также показывают лучшую эффективность и по другим параметрам:
- Они чаще опираются на данные в своих решениях (77%).
- Компании с такими командами меньше остальных тратят на аналитику в настоящем (12% маркетингового бюджета) и в прогнозе на 3 года (16%).
Объединение данных (64%) и подготовка разовых отчетов (52%) - самые популярные задачи. Компании отличаются в своих приоритетах:
- Товарные компании с розничной сетью активнее в создании отчетов (55%) и дашбордов (46%).
- Аналитики сервисных компании больше заняты интеграцией данных (69%) и консультациями коллег (45%).
- Компании без розничной сети активнее занимаются поиском зон роста (45%) и причин аномалий (38%).
Парадокс. Популярны как раз задачи, которые возможно автоматизировать. Особенно это заметно у компаний без розничной сети. Там теряется масса ценного времени и ресурсов. Им нужны интегрированные аналитические системы и прозрачные процессы, чтобы освободить время аналитиков на более важные задачи: поиск зон роста, внутреннее обучение, определение аномалий и инсайтов для выхода на АБ тесты. В преодолении неизвестного - больше всего ценности от аналитики.
Андрей Муратов, Управляющий партнер Coffee Analytics
Приоритеты в видах аналитики
Исследование показывает, как компании распределяют свой бюджет по четырем видам аналитики: описательной, оценочной, прогнозной и предписывающей.
- В среднем, 2/3 бюджета компании инвестируют в описательную и оценочную аналитику и 1/3 — в прогнозную и предписывающую.
- При этом компании, которые тратят на аналитику меньше (до 10% маркетингового бюджета), чаще вкладываются в описательную и оценочную аналитику. А компании, которые инвестируют в аналитику больше 10% бюджета, чаще выбирают прогнозную и предписывающую аналитику.
- Компании, которые высоко оценивают влияние аналитики на рост бизнеса (7 из 7 баллов), также показывают акцент на бюджетирование прогнозной (22% от всех затрат на аналитику) и предписывающей (18%) аналитики. При этом они меньше инвестируют в описательную аналитику (например, в подготовку отчетов).
- Отдельно было изучено распространение технологий ML и AI. Оказалось, что чаще остальных ML/AI инструменты используют компании, которые инвестируют в маркетинг больше 10% годового оборота и имеют более 80% продаж из онлайна.
Что является препятствием для активного использования информации и данных
По данным исследования, основными негативными факторами становятся:
- Недостаток навыков внутри компании (29%);
- Сомнения в качестве данных (27%);
- Недостаток понимания, как использовать аналитику для повышения эффективности бизнеса (27%).
Ответы также сильно отличаются в зависимости от того, есть ли у компании розничная сеть. Компании с розничной сетью чаще сталкиваются с неэффективным управлением данными — они разрознены, непонятно, кто ими владеет (23%). Кроме того, им не хватает мотивации для изменений (29%) и в целом нет поддержки от руководства в этом вопросе (30%).
Какие изменения повысят ценность аналитики?
В качестве рабочих способов повысить ценность аналитики респонденты чаще всего выбирали прогнозирование маркетинга (58%), инструменты, позволяющие строить отчеты без аналитиков (47%) и продвинутые модели атрибуции (42%).
При этом приоритеты компаний зависят от того, как часто они используют аналитику в принятии решений и сколько денег на нее выделяют.- Компании, чаще принимающие решения на данных, больше верят в прогнозирование (67%), внедрение продвинутых моделей атрибуции (48%), обучение руководителей работе с данными (31%).
- Компании, которые принимают мало решений на данных (до 65%), сосредоточены на повышении их качества (46%).
Аналитика и кризис
Эксперты подчеркивают ценность исследования в текущей ситуации неопределенности на рынках — в том числе, в сегментах рекламы и маркетинга.
В то время, когда покупательский спрос переживает сильные изменения своей структуры, разработка оптимальных стратегий и процессов, позволяющих реализовывать концепцию развития компании в условиях многоканальной системы обслуживания клиентов выходит на первый уровень. Ключевое качество маркетолога сегодня — уметь различать в потоке цифр правильные сигналы, которые формируют четкое, содержательное представления о конъюнктуре рынка и механизмах принятия потребительских решений.
Алексей Никушин, организатор конференции Матемаркетинг
В 2021 году мы столкнулись с трендом на анонимность и защиту персональных данных, что усложняет оценку эффективности рекламных кампаний, при этом сокращение маркетингового инвентаря и «перегрев» аукционов привели к ситуации, когда аналитика стала жизненно необходимой для принятия правильных решений, которые необходимы для роста бизнеса. Маркетинг сейчас это сложный механизм, который работает на топливе из данных, которые в свою очередь мы получаем из огромного количества источников. Наиболее ценный навык для маркетолога сейчас – умение делать верные выводы на основе данных и применять их в ежедневной работе.
Георгий Чибисов, ex growth and performance marketing director Lamoda
По нашему опыту на рынке маркетинговой аналитики растет спрос на единый сквозной процесс омниканального маркетинга на данных. Сокращается разрыв между анализом данных для принятия решений и действиями (синтез правильного канала, аудитории, бюджета и сообщения). Компании, автоматизировавшие технические процессы подготовки данных для экспериментов, быстрее тестируют гипотезы и забирают долю конкурентов.
Павел Плешков, CleverData (группа Ланит)
Сегодня аналитика — это скорее необходимость, чем просто дополнительное технологическое решение для бизнеса. Рекламный рынок динамично меняется последние несколько лет, и в этих условиях выигрывает тот, у кого больше данных о своей аудитории в том числе. Автоматизация сбора данных и формирование их в отчеты позволяет маркетологам и всем, кто отслеживает эффективность вложений в рекламу, видеть состояние своих проектов в моменте и быстро корректировать стратегии в случае, если что-то идёт не так.
Артур Саркисян, коммерческий директор Calltouch
Справка
Coffee Analytics — аналитическое Data агентство, специализирующееся на алгоритмизации маркетинга через ML модели, глубокую клиентскую аналитику, и построение кастомных систем сквозной аналитики. Более 15 лет команда занимается аналитическими задачами в стратегической области (marketing mix оптимизация, предсказание LTV и churn клиентов) и тактических задачах (АБ тесты, товарные рекомендации, next best offer / channel / time).Компания является премиум партнер OWOX, Segment Stream, Mindbox, Clever Data и других вендоров для обеспечения максимальной скорости, качества данных и интерпретируемых результатов.
Исследования: Развитие и применение методологии LTV в СНГCalltouch — сервис сквозной аналитики, коллтрекинга и управления рекламой. Calltouch работает больше 10 лет и сотрудничает с 25 000 клиентов из разных отраслей: автоиндустрии, медицины, недвижимости, e-commerce, туризма, финансов и других.
Mindbox — интегрированная облачная платформа для управления профилем клиента и автоматизации маркетинга. Платформа позволяет клиентам настроить эффективные B2C-коммуникации, среди которых программы лояльности, рассылки, персонализация сайтов и др.Матемаркетинг — международная практическая конференция по маркетинговой и продуктовой аналитике, монетизации и решениям, основанным на данных. Целевая аудитория — маркетинговые и продуктовые аналитики, руководители и директора по аналитике, performance-маркетологи и директора по маркетингу, product-менеджеры и data-инженеры.
