Интервью с Ольгой Шеиной: как поведенческая аналитика данных трансформирует бизнес-стратегии современных компаний

Ольга Шеина: За последние годы подход к бизнес-аналитике кардинально трансформировался. Если раньше компании довольствовались классическим дескриптивным анализом, показывающим текущее положение дел, то сейчас мы видим сдвиг в сторону предиктивной и прескриптивной аналитики. Бизнес больше не хочет просто знать «что происходит», а стремится понять «что произойдет» и «что нужно сделать».

Одна из ключевых тенденций — это, безусловно, активное внедрение искусственного интеллекта в аналитические процессы. Современные алгоритмы машинного обучения позволяют не просто обрабатывать массивы данных, но и выявлять неочевидные паттерны и зависимости, которые человек мог бы пропустить. Вторая важная тенденция — развитие поведенческой аналитики. Компании стремятся понять не только то, что делают клиенты, но и почему они это делают, каковы их мотивации и как они принимают решения. Это дает возможность создавать более персонализированный клиентский опыт. И наконец, особенно в Европе и Северной Америке, нельзя не отметить растущий фокус на устойчивое развитие и экологичность. Всё больше компаний интегрируют экологические метрики в свои аналитические системы, измеряя не только бизнес-показатели, но и углеродный след, энергоэффективность и другие параметры устойчивого развития.

Ольга Шеина: Проект multi-mobility study был действительно масштабным исследованием, охватывающим семь европейских стран. Его цель заключалась в глубоком понимании пользовательского поведения в сфере мультимодальной мобильности — как люди используют различные виды транспорта: от такси до каршеринга и электросамокатов. С технической точки зрения мы выстроили многоуровневую систему сбора и анализа данных. Начинали с разработки кастомизированных опросников, адаптированных под локальные особенности каждого рынка. Затем организовывали полевые исследования с привлечением панельных провайдеров. Полученные данные агрегировались в единую систему, где проходили многоэтапную валидацию и очистку. Для анализа мы использовали комбинацию статистических методов и алгоритмов машинного обучения — от кластерного анализа для сегментации пользователей до предиктивных моделей для прогнозирования спроса на разные виды транспорта. Результаты визуализировались в интерактивных дашбордах, доступных для ключевых стейкхолдеров.

Что касается инсайтов, наиболее ценными оказались выявленные кросс-культурные различия в отношении к электротранспорту. Эти данные легли в основу локализованных маркетинговых кампаний и помогли компании адаптировать свой продуктовый микс под каждый рынок. Также мы выявили несколько неочевидных паттернов в мультимодальных поездках. Это позволило оптимизировать алгоритмы рекомендаций в приложении и значительно улучшить пользовательский опыт.

Ольга Шеина: Да, когда старший менеджер покинул компанию, мне доверили полное руководство этой инициативой. Это был комплексный проект по мониторингу восприятия бренда на всех рынках присутствия компании. С технической стороны мы выстроили систему ежемесячного сбора данных, охватывающую различные аспекты восприятия бренда. Для каждого рынка мы адаптировали инструментарий с учетом локальной специфики, но с сохранением единой методологической базы для обеспечения сопоставимости результатов. Особое внимание уделялось валидации данных и выявлению аномалий, которые могли искажать результаты. Для этого мы разработали систему автоматических проверок и алертов, которая позволяла оперативно выявлять подозрительные паттерны в ответах респондентов.

Что касается влияния на бизнес-решения, результаты Brand Tracker ложились в основу маркетинговой стратегии компании на каждом рынке. Мы определяли, какие атрибуты бренда требуют усиления в коммуникации, отслеживали эффективность рекламных кампаний и корректировали маркетинговые бюджеты на основе динамики ключевых показателей. Кроме того, мы внедрили систему предиктивного моделирования, которая позволяла прогнозировать изменения в восприятии бренда под влиянием различных маркетинговых инициатив. Это помогало маркетинговой команде оптимизировать медиамикс и повышать ROI рекламных инвестиций.

Ольга Шеина: Проект для жилого комплекса «Хвойный квартал» был интересен тем, что мы применили комплексный подход к аналитике и автоматизации маркетинговых процессов. Это был экологичный жилой комплекс, что хорошо резонировало с моим интересом к устойчивому развитию. Начали мы с глубинного анализа целевой аудитории, используя как традиционные методы исследований, так и машинное обучение для сегментации потенциальных покупателей. Это позволило выявить несколько четких кластеров аудитории с различными мотивациями и потребностями. На основе этой сегментации мы разработали интеллектуального чат-бота для сайта жилого комплекса. Параллельно мы внедрили систему предиктивной аналитики для оценки эффективности рекламных кампаний. Алгоритмы машинного обучения анализировали историческую эффективность различных каналов и креативов и на основе этого прогнозировали потенциальную отдачу от новых кампаний. Это позволило оптимизировать медиамикс и значительно повысить ROI рекламных инвестиций. Особое внимание мы уделили интеграции всех аналитических инструментов в единую систему, чтобы маркетологи могли принимать решения на основе полной картины данных. Также мы внедрили автоматизацию отчетности, что значительно сократило время на подготовку аналитики, улучшив качество управленческих решений. Все это позволило оптимизировать маркетинговые расходы и повысить релевантность коммуникации.

Ольга Шеина: Автоматизация отчетности — это действительно важный аспект аналитики, который часто недооценивают. Традиционно подготовка отчетов — это трудоемкий процесс, требующий значительных временных затрат. В случае с проектом для «Хвойного квартала» мы автоматизировали весь цикл отчетности — от сбора данных до визуализации и распространения отчетов.

Автоматизация критически важна для современного бизнеса по нескольким причинам. Во-первых, она высвобождает ресурсы аналитиков для более сложных задач, требующих экспертизы и креативного мышления. Во-вторых, минимизирует человеческий фактор и связанные с ним ошибки. В-третьих, обеспечивает оперативность получения данных, что критично в быстро меняющейся бизнес-среде. Что касается технологического стека, я обычно рекомендую комбинировать несколько инструментов в зависимости от конкретных задач. Для сбора и трансформации данных эффективны современные ETL-платформы. Для визуализации — инструменты BI (Business Intelligence), которые позволяют создавать интерактивные дашборды.

Ольга Шеина: Quanturs — это проект, который объединяет мои профессиональные компетенции в области анализа данных и личную ценности в области устойчивого развития. Это AI-платформа, разрабатываемая с целью создания персонализированных рекомендаций для путешественников с учётом их предпочтений, стиля жизни и ценностей. Основная бизнес-задача Quanturs — сделать устойчивый туризм более доступным и персонализированным. Мы хотим, чтобы путешественники могли легко находить места и маршруты, которые соответствуют их ценностям — будь то эко-френдли отели, рестораны с локальными продуктами или низкоуглеродные способы передвижения.

С технической точки зрения платформа строится на сложной системе рекомендаций, которая анализирует поведенческие паттерны пользователей и сопоставляет их с характеристиками различных туристических объектов. Мы разрабатываем не только традиционные методы коллаборативной фильтрации, но и более продвинутые подходы, учитывающие контекстуальные факторы. Особое внимание уделяется учету диетических предпочтений и ограничений пользователей. Например, система сможет рекомендовать рестораны с опциями для веганов или людей, избегающих определенных ингредиентов. Для партнеров — отелей, ресторанов, локальных бизнесов — мы создаем ценность через более точное таргетирование и привлечение действительно заинтересованной аудитории. Мы помогаем устойчивым бизнесам найти клиентов, которые разделяют их ценности.

Ольга Шеина: Первый и, пожалуй, самый важный совет — начинать с четкого понимания бизнес-задач, а не с технологий. Зачастую компании сначала выбирают модный инструмент или технологию, а затем пытаются найти для них применение. Однако правильный подход предполагает обратное: сначала необходимо определить, какую бизнес-проблему вы хотите решить и какие вопросы хотите задать своим данным, и только после этого выбирать подходящие инструменты. Это позволяет избежать ситуации, когда технология становится самоцелью, а не средством достижения бизнес-результатов. Не менее важно не недооценивать значение качества данных. Даже самые продвинутые алгоритмы не дадут хороших результатов, если исходные данные неполные, некорректные или устаревшие. Поэтому инвестиции в обеспечение качества данных, их очистку и структуризацию являются фундаментальным шагом, который нельзя пропускать. Качественные данные служат основой для эффективной аналитики и принятия обоснованных решений, поэтому этому аспекту стоит уделять пристальное внимание.

Также стоит помнить, что аналитика данных и AI-решения — это не магия, а инструменты, которые требуют понимания и интерпретации. Обязательно вовлекайте в процесс экспертов в предметной области, которые помогут правильно интерпретировать результаты анализа и превратить их в конкретные действия. Это позволит максимально эффективно использовать возможности аналитики и искусственного интеллекта, применяя их в соответствии с бизнес-потребностями. Еще один важный совет — начинать с малого, но с прицелом на масштабирование. Выбирайте конкретную, четко очерченную задачу, решение которой даст быстрый и измеримый результат. Это поможет создать внутренний импульс и заручиться поддержкой заинтересованных сторон. После успешного пилотного проекта будет гораздо легче получить необходимые ресурсы для реализации более масштабных инициатив, обеспечивая постепенное и управляемое внедрение аналитики и AI-решений. Но самое главное во всем этом — понимание, что успешное внедрение аналитики данных и AI требует баланса между технологическими возможностями, бизнес-пониманием и этическими принципами. Компании, которые находят этот баланс, получают мощное конкурентное преимущество в современном цифровом мире.Как развивается рынок Open Source в России. Обзор TAdviser 12.9 т