Прямо сейчас мы с Кирой Кузьменко в рамках NewHR-подкаста говорим о том, как быть маркетинговым аналитиком в России.

Подключайтесь: https://www.youtube.com/watch?v=GRt5ft6bs18

Мы поговорим с нашим спикером, Алексеем Никушиным про профессию маркетингового аналитика, какое велью МА приносит бизнесу, какой экспертизой должен обладать и как МА профессионально развиваться?

Вопросы можно задавать в youtube или в нашем чате (ссылка на чат тут: podcast.new.hr), все ваши вопросы мы обязательно озвучим спикеру во время онлайн-трансляции.

Если вы не успеваете на подкаст, то сможете послушать/посмотреть его позже, в записи.

Отличная статья на РБК от Максима Годзи.

Почему ваш директор по маркетингу долго не проработает

И, кстати, Максим 14 ноября проводит воркшоп на Матемаркетинге  https://matemarketing.ru/retentioneering

Короткие итоги года.

Полный текст: https://facebook.com/story.php?story_fbid=2857412650990307&id=100001648005616

С праздниками!
Канал вернётся к работе 15 января.

Начинаем год с остро-социальных вопросов.

Заголовок кликбейтный, но внутри очень много "мяса". Учёный социолог объясняет весь ужас современного положения граждан России.

Имея в наличии цифры Росстата (которые часто могут быть "подкручены") мы все равно получаем неутешительную картину, свидетельствующую о том, что даже в СССР большинству жилось лучше, чем сейчас.

Не самое лёгкое видео, но очень хороший глубокий анализ.

https://youtu.be/YV-TfBnhVfo

@internetanalytics

А теперь ближе к насущному. Фантазии консультантов о том, что ждут от маркетинга в 2022 году.

Некоторые вещи, действительно, верные. Компетенции, рост требований - да, но опросы разных СМО и СЕО на предмет ожиданий от маркетинга вызывает вопросы.

Подробности под капотом РБК: https://pro.rbc.ru/news/5da99c689a79479553a307c5

Я не согласен с многофункциональностью, так как это означает расфокус.

Согласен с тем, что придётся работать с технарями.

Боюсь, что не хватает пункта о стратегии, так как успех большинства продуктов сейчас зависит от маркетинга.

"Принятие решений на основе больших данных" - словно каргокульт - СМО ставит задачу и получает в почту "табличку 4×3" и принимает решение на её основе, а большие данные анализируют его сотрудники.

☝️ Silicon Valley Bank опубликовал свой взгляд на период в десять лет в экономике инноваций (отчет вышел в первом квартале 2019-го года).

Последние политические и экономические тренды вызывают опасения у инвесторов, тем не менее в начале 2019-го года количество юникорнов, которых поддержали венчурные фонды, выросло в четыре раза относительно исторического среднего. Капитализация стартапов продолжает расти, поддержка венчурными фондами IPO в 2018-м году начала падать. Saas платформы стабильно и хорошо зарабатывают, единороги процветают. Стартапы в Сан Франциско оценивают на 250 миллиардов долларов - в такую же сумму оценивают ВСЕ остальные стартапы США. Производители электроскутеров Bird и Lime всего за год (впервые в истории за такое короткое время) получили статус единорога. Бум фудтеха сопровождается активными инвестициями в производителей готовых рационов и в технологии для доставки/логистики. Наблюдается рост компаний в области цифровой медицины. Китай и Европа опережают США по количеству экзитов стартапов. Более четверти сделок американских инвесторов совершены с зарубежными компаниями.

@internetanalytics

☝️ MIT SMR Connections опросили 2400+ топ менеджеров разных компаний со всего мира о роли данных при принятии решений в их организациях и провели интервью с экспертами в области анализа данных. Ниже несколько идей из этого отчета.

Успех компаний коррелирует с их удовлетворенностью работой департаментов анализа данных. При наличии в организациях ролей CDO и CAO топы чаще утверждают, что располагают всеми необходимыми данными для принятия решений. Эти позиции присутствуют в компаниях трети опрошенных.

76% опрошенных в 2018-м году оптимизировали процессы сбора данных, но лишь 43% уверены в качестве этих данных и полагаются на них в работе. Эксперты советуют непрерывно повышать качество процессов сбора данных и регулярно тестировать качество самих данных.

Эксперты советуют много внимания уделять очистке данных. В то же время, например, в канадской Sun Life Financial для таких широких задач, как сегментация клиентов или решений по стратегии, используют грязные данные. "А какая разница, — говорит их вице президент, — ошибки взаимовычитаются".

Только 15% опрошенных используют аналитику продвинутого уровня для принятия решений, и только 7% применяют алгоритмы машинного обучения. В основном останавливаются на BI и дашбордах.

В компании Caterpillar Inc. машинное обучение используется для предсказания product performance еще до разработки прототипов оборудования. NLP используется для анализа контрактов, а также для анализа мнений покупателей в интернете для прогнозирования претензий и страховых случаев.

Банк Barclays US утверждает, что благодаря NLP значительно снизилось количество жалоб клиентов, а в рейтинге J.D. Power Credit Card Satisfaction Study банк за год поднялся с 7-й позиции на 3-ю.

Клиенты передают личные данные только тем компаниям, которым доверяют. Тем не менее, документы только 16% компаний соответствуют требованиям GDPR. Около 63% опрошенных считают, что их компания обеспечивает необходимую безопасность данных, располагает инструкциями на случай утечки и проводит ликбез сотрудников на эту тему. В 54% случаев компания располагает программным обеспечением типа PCI и NIST, и только в 37% случаев присутствует позиция Chief Information
Security Officer.

@internetanalytics