Почему «ориентироваться на данные» — уже не выбор, а необходимость?
Сегодня фраза «мы ориентируемся на данные» звучит из каждого борда и маркетинг-кита. Но в реальности Data-Driven подход часто ограничивается BI-дашбордом и ежемесячным Excel-отчётом. И это в лучшем случае.
Для кого-то Data-Driven — это понимать, какие каналы маркетинга дают клиентов. Для других — считать стоимость простоя машины на производстве. Для третьих — видеть, как изменилась активность пользователя после релиза.
Эта статья — о том, как Data-Driven подход работает в разных отраслях, какие ошибки совершают компании на старте и как перейти от «отчётности ради отчётности» к управлению на основе данных.
Что такое Data-Driven подход на самом деле?
Data-Driven — это не BI и не искусственный интеллект. Это способность бизнеса:
- системно собирать и проверять данные;
- превращать их в понятные выводы;
- и принимать на их основе решения.
В ритейле это значит — видеть оборачиваемость и проседание категорий в каждом регионе и перестраивать закупки.
В финансовом секторе — принимать решение о кредитном лимите не на интуиции менеджера, а по модели, учитывающей поведенческие и финансовые данные.
В производстве — предсказывать поломку оборудования по телеметрии и успевать с ремонтом до остановки.
Для этого необходима технологическая база, на которую можно опереться. Например, Compo Data Platform позволяет собрать данные из разрозненных источников, очистить и нормализовать их — и подготовить к аналитике, отчётности или машинному обучению. Это снимает проблему «данные есть, но не можем использовать».
Где бизнес стартует — и где ошибается
Большинство компаний начинают с красивых BI-дашбордов. Но быстро сталкиваются с тем, что:
- метрик слишком много;
- они не связаны с действиями;
- руководство всё равно решает «по ощущениям».
В одной e-commerce компании внедрили дашборд с 70 метриками. Но стратегические решения по-прежнему принимались на основе мнений: «кажется, эта скидка работает». Почему? Потому что из 70 метрик ключевыми были только 5 — но никто не договорился, какие именно.
Ошибка № 1 — начинать с инструмента, а не с вопроса
Правильный старт: «Какой вклад даёт каждый рекламный канал в итоговые продажи?»
BI-инструменты, такие как Compo BI, помогают решить эту задачу при грамотной постановке. Если дашборд собирается на основе корректно выстроенного data layer, а метрики проходят верификацию с бизнесом — он становится не витриной, а основой для принятия решений.
Как меняются роли в Data-Driven организации
Data-Driven — это не про одного аналитика. Это трансформация ролей во всей компании:
- Продуктовый маркетолог теперь не просто запускает кампании, а считает LTV, сравнивает CAC и ARPU по сегментам.
- Продукт-менеджер опирается на когорты и метрики поведения, выключает неэффективные фичи, масштабирует результат.
- Финансовый директор анализирует денежный поток не постфактум, а в прогнозной модели.
- Менеджер B2B-направления следит за воронками по клиентским сегментам, влияя на продажи и отток.
Появляются новые роли:
- Data Steward — отвечает за качество и структуру данных.
- Product Analyst — работает на стыке продукта и аналитики.
- Промт-инженер — формирует запросы к LLM и контролирует качество ответов.
Как выстроить техническую основу
Чтобы Data-Driven подход работал, нужны не просто системы, а надёжный поток данных, логика и действия:
В ритейле данные из ERP, CRM и онлайн витрин собираются в единую модель клиента → рекомендации, персонализированные акции, оптимизация склада.
В производстве телеметрия с оборудования попадает в real-time аналитику → предиктивное обслуживание, снижение брака и простоев.
В финансах — автоматизация сверки, скоринг, динамическое ценообразование, реакция на поведение пользователя в онлайне.
На практике компании всё чаще используют такие платформы, как Compo Data Platform, чтобы централизованно собирать, обогащать и готовить данные для дальнейшего использования. А визуализация и анализ происходят в Compo BI, который поддерживает разные сценарии — от стандартной отчётности до продвинутых пользовательских запросов и LLM-агентов.
Как LLM и ИИ меняют работу с данными
ИИ и LLM не заменяют аналитику, но сокращают путь от запроса к решению:
Финансовый директор может написать LLM:
«Покажи топ-5 источников роста затрат за май по сегменту high-risk»
И получает табличный отчёт за 10 секунд, без участия аналитика.
Продакт в SaaS спрашивает:
«Какие сегменты пользователей хуже всего удерживаются после 7 дня?»
И получает дашборд с пояснениями.
Технический директор на заводе
«Где чаще всего возникают температурные отклонения в печах № 3 и № 5?»
Система показывает участки с высокой вероятностью отказа.
В архитектуре некоторых клиентов LLM-запросы обрабатываются прямо поверх дата платформ, с доступом к подготовленным витринам. Это позволяет генерировать интерпретируемые ответы на управленческие вопросы, не вовлекая команду каждый раз.
Что работает на практике: 4 отраслевых мини-кейса
E-commerce (товары для дома)
Удалили 2 убыточных рекламных канала после анализа атрибуции по UTM.
−15% бюджета, +8% продаж
B2B-сервис (доставка грузов)
Анализ поведения показал: 40% пользователей теряются на шаге выбора тарифа.
Интерфейс упростили, что дало +19% конверсии
Финансовый сектор (онлайн-страхование)
LLM анализировал отказы при оформлении. Выявили: пользователи не прикладывают один ключевой документ.
Добавили подсказку и увеличили на 11% оформление
Производство (металлургия)
Модель обучили по данным температур и состава. Предсказание брака стало точнее.
−6% потерь от дефекта
Быть Data-Driven — это мышление
Data-Driven — это не BI, не искусственный интеллект, не модный отчёт. Это постоянная привычка принимать решения, опираясь на факты и модели, а не на ощущения и опыт.
Настоящий Data-Driven бизнес начинается с одного простого вопроса:
«Какие данные нам нужны, чтобы принять это решение?»
Если он звучит регулярно — значит, вы на правильном пути.
Присоединяйтесь к нам:
