Тема 7. Веб-аналітика – ключові компетенції і тренди. Робота з меседжерами, налаштування аналітики для телеграм груп та ботів.

8. Data-driven культура

Що таке data-driven культура? Організаційний підхід, де рішення приймаються на основі даних та аналізу, а не інтуїції чи ієрархії

Рівні аналітичної зрілості організацій:

Рівень 1: Data Unaware (Неусвідомлені)

Характеристики:

- Рішення на основі "gut feeling"

- Немає систем збору даних

- Аналітики немає

- "Ми не знаємо, що не знаємо"

 Приклад: Малий бізнес без веб-аналітики

Рівень 2: Data Aware (Усвідомлені)

Характеристики:

- Є Google Analytics, але рідко дивляться

- Базові звіти (pageviews, users)

- Дані збираються, але не використовуються

- "Ми знаємо, що повинні використовувати дані, але не знаємо як"

 Приклад: Startup з встановленим GA4, але без аналітика

Рівень 3: Data Informed (Інформовані)

Характеристики:

- Регулярні звіти

- Є аналітик або маркетолог з навичками аналітики

- Дані використовуються для оцінки кампаній

- Але рішення все ще часто на основі інтуїції + дані

 Приклад: Середня компанія з маркетинговою командою

Рівень 4: Data-driven (Керовані даними)

Характеристики:

- Дані — основа для більшості рішень

- Команда аналітиків

- Дашборди для всіх відділів

- A/B тестування — стандартна практика

- Experimentation culture

 Приклад: Tech компанії (Spotify, Netflix принцип)

Рівень 5: Data-first (Дані — пріоритет)

Характеристики:

- Data science team

- Predictive analytics

- Machine Learning в продукті

- Real-time decision making

- Democratization of data (всі мають доступ)

 Приклад: Google, Amazon, Meta

1. Leadership Buy-in (Підтримка керівництва)

• CEO/founders повинні підтримувати
• Виділяти бюджет на аналітику
• Запитувати дані перед прийняттям рішень

2. Infrastructure (Інфраструктура)

• Правильне налаштування tracking
• Data warehouse (якщо потрібно)
• BI tools (Looker Studio, Tableau)
• Доступність даних для команди

3. People (Люди)

• Наймати аналітиків
• Навчати non-analysts базовій аналітиці
• Створювати аналітичні функції в різних відділах

4. Processes (Процеси)

• Обов'язковий pre-launch analysis для кампаній
• Post-mortems для неуспішних ініціатив
• Регулярні аналітичні зустрічі
• A/B тестування як стандарт

5. Culture (Культура)

• Заохочувати питання та curiosity
• Святкувати insights, а не лише успіхи
• Робити помилки на основі даних > здогади
• "In God we trust, all others bring data"

Netflix підхід:

Будь-яка зміна на платформі = A/B тест

Приклад тесту:

Варіант A: Червона кнопка "Play"

Варіант B: Зелена кнопка "Play"

Metrics:

- Play Rate (скільки % натиснули)

- Watch Time (скільки дивилися)

- Retention (чи повернулися)

Результат: Варіант A переміг → запускають для всіх

Вони роблять 100+ тестів одночасно!

Переваги:

• Кожне рішення доведене даними
• Мінімізація ризиків
• Інкрементальні покращення
• Навчання організації