Соцсеть Одноклассники внедрила глобальный поиск по переписке
Previous
выбрать за меня
WhatsApp отменил платную подписку
Next
видео, интернет-маркетинг, стратегия, анализ данных, TED
Интернет-маркетинг

Выступление TED: Как использовать данные для достижения успеха?

Автор: Ия Пфанштиль19.01.2016

Ведет ли сбор большего количества данных к принятию лучших решений? Такие известные компании, как Amazon, Google и Netflix, на собственном опыте убедились, что сам по себе анализ данных не всегда приводит к оптимальному результату. В этом выступлении ученый Себастиан Вернике говорит о том, почему нельзя принимать решения, основываясь только на данных, и предлагает более разумный способ их использования.

Мало кто из вас слышал о Рое Прайсе, хотя его решения в какой-то степени влияют на жизнь большинства из нас. Он является старшим руководителем в Amazon Studios, у него очень ответственная работа. В его обязанности входит выбор шоу, которые станут оригинальным контентом Amazon. Конкуренция в этой сфере огромна. На телевидении идет столько различных шоу, что Рой не может позволить себе выбрать первый попавшийся сценарий. Ему нужно найти что-то действительно стоящее. Другими словами, он должен найти шоу, которые на графике будут находиться справа от кривой.

видео, интернет-маркетинг, стратегия, анализ данных, TED

На нем показан рейтинг около 2500 телевизионных шоу с сайта IMDB, он распределяется от 1 до 10. На другой оси указано количество этих шоу. Итак, если у вашего шоу рейтинг от 9 очков и выше, то вы в списке победителей. Оно входит в 2% лучших шоу на телевидении. Это, например, сериалы «Во все тяжкие» или «Игра престолов», они вызывают настоящую зависимость с самой первой серии. Слева от кривой находятся самые низкосортные шоу (например, «Коронованные детки»).

Рой Прайс должен выбрать то шоу, которое окажется справа, не попав при этом в область кривой, где сосредоточены все телепередачи среднего уровня, не плохие, но и недостаточно интересные. Так как давление достаточно велико, он не собирается полагаться на интуицию, он хочет вывести формулу успеха, поэтому решает провести конкурс.

видео, интернет-маркетинг, стратегия, анализ данных, TED

Из множества идей он выбирает 8 самых перспективных и снимает по одному эпизоду на каждую из них, которые потом выкладывает в сеть в свободный доступ. Это совершенно бесплатно, а значит, миллионы пользователей их смотрят.

В это время Рой Прайс и его команда пристально за ними наблюдают: когда они нажимают play, останавливают видео, какие части пропускают, какие смотрят повторно. Они собирают огромную базу данных, которая в будущем поможет им выбрать самое лучшее шоу. Проанализировав всю полученную информацию, они уверенно выбирают ситком о четырех американских сенаторах и запускают его.

Это шоу «Альфа-дом», мало кто из вас о нем даже слышал, оно не пользовалось особой популярностью. Это было среднее шоу с рейтингом 7.5, которое попало в ту самую кривую. Но совсем не к этому стремился Рой Прайс и его команда.

видео, интернет-маркетинг, стратегия, анализ данных, TED

Примерно в это же время руководитель другой компании выпускает популярнейшее шоу, основываясь на анализе данных. Его зовут Тед Сарандос и он отвечает за контент в Netflix. Также как и у Роя, его основная задача – находить отличные шоу, для этого он также использует данные, но делает это немного по-другому.

видео, интернет-маркетинг, стратегия, анализ данных, TED

Он не устраивал конкурс, а вместе со своей командой проанализировал все имеющиеся данные о зрителях Netflix: рейтинги шоу, историю просмотров, наиболее удачные выпуски и т.д. Затем, используя эту информацию, досконально изучил аудиторию: какие виды шоу им нравятся, какие продюсеры, какие актеры. После чего они собрали все данные воедино и на основе полученных результатов решили выпустить не ситком о четырех сенаторах, а драму всего об одном. Это шоу «Карточный домик», благодаря которому Netflix смогли добиться поставленных целей, по крайней мере, на первые два сезона. Шоу оказалось справа от кривой, получив рейтинг 9.1.

видео, интернет-маркетинг, стратегия, анализ данных, TED

Почему же так произошло? Две крупные компании собрали и проанализировали огромное количество данных, но для одной из них это сработало, а для другой нет. Почему? Логично предположить, что такой подход должен срабатывать всегда. Если вы используете такое количество данных при принятии решения, то решение должно быть достаточно хорошим. В вашем распоряжении статистика, мощнейшие компьютеры и огромный опыт. По крайней мере, используя все это, вы можете надеяться на выбор хорошего телевизионного шоу. Но, как оказалось, далеко не всегда.

Если анализ данных действительно не работает, то это пугает. Мы живем в мире, в котором все больше и больше важных решений принимается на основе данных, далеко за рамками телевидения. Например, в Америке есть компания Multi-Health Systems, разрабатывающая программное обеспечение для анализа данных, которое используют при принятии решения об условно-досрочном освобождении. Здесь действует тот же принцип, что и с Amazon и Netflix. Но предстоит не выбрать удачное шоу, а решить, исправился заключенный или нет. И увеличение тюремного срока куда более трагично, чем выпуск недостаточно хорошего ситкома.

К сожалению, анализ данных не всегда приводит к оптимальным результатам. И это не значит, что компании просто не умеют работать с информацией. Даже у самых успешных в этом вопросе брендов случаются неудачи. Иногда даже у Google.

В 2009 Google объявили, что используя анализ данных поисковых запросов, они могут предсказать вспышку гриппа. И это сработало. Новость наделала много шума, появилась во всех новостях и даже была опубликована в журнале «Nature». Каждый год это срабатывало, но однажды дало сбой. Никто не мог понять, почему. Просто в этом году алгоритм не сработал, и эта новость опять наделала шуму, а в «Nature» появилось опровержение первой статьи. Даже у Amazon и Google иногда случаются неудачи.

видео, интернет-маркетинг, стратегия, анализ данных, TED

Несмотря на все эти провалы, данные все чаще используются при принятии решений в реальной жизни: в бизнесе, правительстве, медицине. Поэтому стоит еще раз убедиться, что они действительно приносят пользу.

Работая в области вычислительной генетики, Себастиан неоднократно наблюдал, как умные люди используют огромное количество данных при принятии невероятно важных решений: о назначении терапии против рака или разработке нового лекарства. За это время он заметил разницу между успешными и неудачными решениями, основанными на анализе данных. Заключается она в следующем.

Пытаясь решить сложную проблему, вы делаете две вещи. Во-первых, вы делите ее на части, чтобы глубоко проанализировать каждую из них. Во-вторых, вы собираете все эти части воедино, чтобы сделать определенный вывод.

Самое важное заключается в том, что данные и их анализ подходят только для первой части. Только один инструмент способен справится со второй частью – человеческий мозг. Он собирает все части воедино и делает правильный вывод, особенно если это мозг эксперта.

видео, интернет-маркетинг, стратегия, анализ данных, TED

Вот почему Netflix добились успеха, они использовали данные в подходящей части процесса – при анализе множества частей информации о своей аудитории (чего невозможно добиться без данных), а вывод сделал Тед и его команда, взяв на себя огромный риск. Amazon же использовали данные в течение всего процесса. Для них решение было безопасным, так как они всегда могли сослаться на результаты анализа данных. Но эта тактика не привела к ожидаемому результату.

Итак, данные – несомненно, очень полезный инструмент, помогающий принимать верные решения, но нельзя полагаться на них полностью. Это всего лишь инструмент. Раньше для принятия решений люди пользовались более простыми инструментами. Например, игрушка волшебный шар тоже может стать помощником в этом процессе. Но вы никогда не будете полагаться на советы, которые он вам дает, при принятии важных жизненных решений.

видео, интернет-маркетинг, стратегия, анализ данных, TED

Если вы захотите принимать лучшие решения, используя сложнейшие современные инструменты анализа огромных баз данных, суть от этого не изменится. Это будет все та же игрушка, намного умнее, но она не способна принимать решения за нас. Особенно, если мы хотим добиться чего-то действительно выдающегося, например, выпустить популярнейшее шоу.

Даже имея огромное количество данных, нужно полагаться, прежде всего, на себя, быть экспертом в том, что ты делаешь и рисковать. Потому что не данные приведут вас к успеху, а смелость пойти на риск.

Эта истина работает для любой сферы деятельности, в том числе для маркетинга. В одной из статей мы уже говорили о необходимости совместной работы человеческого интеллекта и машин при принятии важных решений. Нельзя полностью полагаться на анализ данных, он хорош только как инструмент. При этом и полный отказ от его использования не приведет к положительным результатам. Нужно четко распределять «зоны ответственности», используя данные при изучении вопроса и собственный опыт и интуицию при анализе общей картины и принятии итогового решения.

Реакция на статью
поделюсь
0%
интересно
0%
полезно
0%
не уверен
0%
скучно
0%
где автор?
0%
Ия Пфанштиль
Стараюсь радовать читателей полезным и качественным контентом.
Комментарии
Оставить отзыв

    You must log in to post a comment

    ПОДПИШИТЕСЬ НА НАШУ РАССЫЛКУ!
    Уведомления о новостях, статьях и инфографике будут приходить раз в неделю.
    ПОДПИШИТЕСЬ НА НАШУ РАССЫЛКУ!
    Позвольте нам обновлять ваши знания раз в неделю.