Бросать монетку, полагаться на свою интуицию, закрывать глаза и молить Вселенную о том, чтобы она подсказала, как поступить, — все это, конечно, имеет свое место. Но использование данных для принятия решений — гораздо более надежный подход в бизнесе.
Принятие решений на основе данных гарантирует, что Вы будете делать выбор, основываясь на фактических данных о Ваших клиентах, конкурентах или о чем-либо еще, о чем Вам необходимо рассказать.
В этой статье1 мы объясним, как веб-данные могут помочь Вам принимать обоснованные решения, как приступить к сбору и анализу этих данных и как преодолеть трудности, с которыми Вы можете столкнуться в процессе.
Что такое веб-данные?
Веб-данные — это любая общедоступная информация, полученная с веб-сайтов. Как правило, она собирается в структурированном формате, который легко анализировать или использовать другим способом.
Примерами веб-данных являются телефонные номера клиентов, цены на продукты конкурентов или упоминания Вашего бренда в социальных сетях.
Предприятия используют соответствующие данные в качестве исходного материала для проведения различных анализов, на основе которых принимаются бизнес-решения по различным темам, начиная с ценовой аналитики и заканчивая исследованиями клиентов и рынка.
Для эффективного сбора этих данных предприятия часто используют процесс, называемый веб-парсингом, который делает это автоматически и в больших масштабах.
Типы веб-данных
Веб-данные можно разделить на три категории:
- Данные о веб-контенте: Включают HTML, веб-страницы, аудиовизуальные данные, изображения, текст, числовые данные и многое другое. Именно этот тип данных будет иметь наибольшее значение для принятия решений в бизнесе на основе данных.
- Данные веб-структуры: Рассказывает о взаимосвязях между различными веб-страницами на сайте.
- Данные об использовании веб-сайта: Фиксируют то, как клиенты или пользователи взаимодействуют с веб-страницей — например, данные о количестве посетителей Вашего блога в прошлом месяце.
Теперь, когда Вы немного знаете о веб-данных, давайте рассмотрим различные места, куда обычно обращаются компании для поиска и извлечения полезных веб-данных.
Источники веб-данных
Существует столько же источников веб-данных, сколько и общедоступных веб-сайтов. Практически каждая веб-страница, от главной страницы гигантского магазина электронной коммерции до короткого сообщения в блоге о том, как интересно наблюдать за птицами, содержит веб-данные.
Конечно, полезность этого источника варьируется от сайта к сайту и зависит от Ваших потребностей.
Ниже приведены некоторые из общеполезных источников, из которых предприятия извлекают данные:
- Страницы продуктов или услуг: Компании размещают на этих страницах ценную информацию о своих ценах и возможностях, что делает их полезными для анализа конкурентов.
- Платформы социальных сетей: Платформы, такие как Facebook или Twitter, содержат ценные веб-данные, особенно об интересах и проблемах Ваших покупателей.
- Веб-форумы: Форумы, связанные с отраслью, или общие форумы, такие как Quora, содержат беседы между покупателями, что может быть полезно для их понимания.
- Сайты отзывов: Такие сайты, как G2 или Google отзывы, содержат много полезных данных о том, что покупатели думают о продукте или услуге.
- Базы данных: Компании, занимающиеся базами данных B2B, собирают данные из Интернета и организуют их в фильтруемую базу данных, на которую клиенты могут подписаться для получения доступа.
- Онлайновые торговые площадки: Магазины электронной коммерции хранят тонны связанных с товаром веб-данных, которые могут помочь в анализе ценообразования и исследовании рынка.
Трудно найти нужные источники и собрать из них данные вручную. Пролистывать торговые площадки и копировать и вставлять цены с Amazon в свой Google Doc не очень эффективно.
Именно поэтому многие компании используют услуги по извлечению данных из Интернета для сбора достоверных данных с миллионов релевантных веб-страниц, либо сразу, либо на постоянной основе.
Сила принятия решений на основе данных
Будь они сегодня здесь, поэты-романтики пришли бы в ужас от зависимости современного мира от данных при принятии решений.
Но, несомненно, им пришлось бы признать, возможно, с неохотой после нескольких бокалов мартини, что это, похоже, приносит свои плоды в финансовом плане.
Итак, давайте рассмотрим три способа, с помощью которых принятие решений на основе данных может привести к росту бизнеса и обеспечить конкурентное преимущество для Вашего предприятия.
Затем мы покажем Вам несколько примеров того, как реальные компании используют веб-данные для принятия бизнес-решений.
Преимущества использования веб-данных для принятия решений
Ниже перечислены основные преимущества, которые Вы получите от включения веб-данных в процесс принятия решений — больше веры в свои планы, повышение эффективности и уменьшение паралича анализа.
Вера в свои планы (чтобы Вы придерживались их)
Сомнения — одна из наиболее распространенных причин, по которой люди и предприятия не могут следовать своим планам и достигать своих бизнес-целей.
После нескольких недель выполнения плана неизбежно закрадываются неприятные мысли — «А сработает ли это вообще?» «Получу ли я желаемый результат?» Это просто еще одна восхитительная часть человеческой природы.
Те, кто доводит план до конца, — это те, кто может преодолеть эти сомнения и продолжить выполнение. Это те, кто верит в план — кто доверяет процессу.
Промывание мозгов ежедневными позитивными аффирмациями — это один из способов развить это доверие. Но есть и другой способ, который наш удивительно проницательный мозг не так легко отбросит.
Самый лучший способ заставить себя и свою команду поверить в процесс — это иметь доказательства, которые подкрепляют его, доказательства, которые показывают, что эти шаги приведут к желаемому результату.
А где Вы можете получить эти доказательства? Данные — отличное место для начала. Ваши выводы, сделанные в результате анализа данных, могут дать Вашей команде лучшее противоядие от сомнений — уверенность.
Повышение эффективности
Использование данных для принятия решений о том, какие инициативы и как лучше реализовывать, повысит эффективность. Это поможет Вам точно отделить возможности от потерь времени. Время экономится. Затраты снижаются.
Например, представьте себе компанию, которая хочет знать, как лучше назначить цену на свои услуги. Если бы они пытались выяснить это вручную, это могло бы занять несколько недель, и они все равно пришли бы к неверному решению.
Может потребоваться несколько серий проб и ошибок, прежде чем они придут к идеальной цене. За прошедшие месяцы они упустят много прибыли.
Если бы вместо этого они использовали данные с тысяч веб-сайтов, а затем проанализировали их, то смогли бы быстро прийти к обоснованному решению.
Меньше паралича анализа и усталости от принятия решений
Приходилось ли Вам когда-нибудь проводить, как Вам кажется, абсурдное количество времени в приложении по доставке еды, пытаясь решить, что же заказать на ужин?
После долгого тяжелого дня бывает трудно найти идеальный ресторан. Приходится учитывать множество факторов — стоимость, плату за доставку, то, что у Вас на душе, рейтинг ресторана.
Это не очень приятное ощущение — сидеть голодным и пытаться сделать оптимальный выбор. К тому же, это большая потеря времени.
То, что Вы испытываете, имеет название — паралич анализа — и это то, что мучает и сдерживает не только уставших и голодных посетителей, но и опытных профессионалов бизнеса.
К счастью, существуют программные платформы, разработанные для того, чтобы помочь Вам собирать и анализировать веб-данные для принятия быстрых и обоснованных решений по деловым вопросам.
Таким образом, Вы сможете тратить меньше времени на навязчивое перебирание цифр в голове и больше времени на принятие уверенных решений, основанных на реальных фактах. Использование данных для принятия решений становится простым.
Помимо того, что это избавит Вас от дискомфорта, который сопровождает приступы аналитического паралича, Вы также будете меньше уставать от принятия решений, чего избежал Стив Джобс, надевая каждый день одну и ту же одежду.
Таким образом, у Вас будет достаточно энергии для решения трудных вопросов, на которые инструменты данных пока не могут ответить, например, о том, какая еда — мексиканская или тайская — принесет Вам наибольшее удовлетворение сегодня вечером.
Примеры того, как компании принимают решения на основе данных
Большие данные не заставят себя ждать. Руководители ведущих компаний используют данные для принятия решений и управления бизнес-стратегией.
Давайте рассмотрим несколько примеров того, как они это делают:
- Проведение маркетинговых исследований: Потоковые сервисы решают, какие телепередачи и фильмы покупать и выпускать, анализируя данные подписчиков с точки зрения реакции зрителей на соответствующие передачи.
- Рекомендация товаров: Магазины электронной коммерции и стриминговые компании используют данные об истории каждого зрителя на платформе для определения его вкусов, чтобы рекомендовать контент, который он захочет посмотреть.
- Определение идеальных мест расположения магазинов: Компании, имеющие стационарные магазины, анализируют схемы пешеходного движения и доходы местных жителей, чтобы предсказать потенциальную прибыльность района.
- Улучшение пользовательского опыта: Компании, предлагающие приложения, с помощью которых клиенты могут делать заказы, часто используют данные о прошлых заказах, чтобы определить, какие предложения с наибольшей вероятностью будут интересны каждому конкретному клиенту, и, как следствие, нажать и заказать.
- Оптимизация ценообразования: Некоторые отели собирают и анализируют данные о погоде, отменах бронирования, событиях, происходящих поблизости, и состоянии мировой экономики, чтобы определить наилучшие цены на свои номера.
Хотя данные — это не хрустальный шар, они, безусловно, помогают компаниям принимать более правильные решения в области ценообразования, маркетинга, разработки продуктов, веб-сайтов и приложений, а также во многих других аспектах ведения бизнеса.
И в результате такие компании, ориентированные на данные, часто получают значительное конкурентное преимущество в своих отраслях.
Как собирать и анализировать веб-данные
Сбор и анализ веб-данных для принятия решений может показаться сложной задачей, но с помощью правильных инструментов это совсем не обязательно.
Ниже мы рассмотрим некоторые из лучших инструментов для осуществления этого двухфазного процесса, а также некоторые лучшие практики, которые помогут Вам эффективно получить точные результаты.
Инструменты для сбора веб-данных
Инструменты для сбора веб-данных можно разделить на две категории: 1) DIY-парсинг собственными силами с помощью Python и 2) сторонние программные решения для веб-парсинга.
DIY веб-парсинг с помощью Python
DIY-проекты требуют, чтобы Вы наняли разработчиков, использующих такие пакеты Python с открытым исходным кодом, как BeautifulSoup или Scrapy, для создания для Вас собственных скрейперов.
Выполнение этой работы собственными силами позволяет Вам сконцентрироваться на своих конкретных потребностях в скрейпе, но это также сопряжено с большими затратами.
Вам придется оплатить сотни часов кодирования, инвестировать в аппаратное/программное обеспечение и лицензии, а также поддерживать свое программное обеспечение.
Кроме того, Вы будете самостоятельно решать проблемы, связанные с веб-парсингом, такие как обеспечение конфиденциальности данных, соблюдение законодательных норм и избежание запретов на использование IP-адресов.
Программные решения для веб-парсинга от сторонних производителей
Когда Вы идете по этому пути, Вы, по сути, оплачиваете подписку на использование программного обеспечения компании для управления и автоматизации Ваших проектов по сбору данных.
Эти инструменты для веб-парсинга позволяют Вашим разработчикам быстро создавать программы-скрейперы, предоставляя им при этом доступ к экспертам, функциям защиты от запрета и другим полезным инструментам. Часто для этого практически не требуется кодирование.
Некоторые компании, например, Zyte, также предлагают услуги по веб-парсингу, которые выполнят для Вас различные этапы извлечения данных из Интернета. Это включает в себя поиск, извлечение, очистку и форматирование наборов данных.
Независимо от того, какой способ работы Вы выберете, убедитесь также в высоком качестве данных и в том, что Ваш проект соответствует требованиям законодательства.
В целом, работа со сторонним поставщиком — это хороший вариант для тех, кто хочет эффективно собирать данные и получить доступ к широкому спектру полезных функций.
Техники анализа веб-данных
Использование данных для принятия решений включает в себя два больших этапа. После того, как Вы собрали данные, Вам необходимо проанализировать их на предмет выявления идей и тенденций, которые помогут Вам принимать более разумные бизнес-решения.
Анализ необработанных данных — это сложный, многоступенчатый процесс. Поэтому настоятельно рекомендуется использовать какое-либо программное обеспечение, чтобы помочь Вам в проведении анализа.
Ниже приведены три методики, использующие программное обеспечение.
Ручной анализ данных с помощью Microsoft Excel
Microsoft Excel — это мощный и доступный инструмент для анализа веб-данных и ответов на вопросы о Вашем бизнесе.
Аналитики данных могут использовать функции, графики, массивы и таблицы pivot, чтобы упорядочить данные и сделать выводы о них.
Однако, когда речь идет о больших и более сложных проектах по анализу данных, это может занять довольно много времени. К тому же, пользователям необходимо пройти обучение работе в Excel, чтобы делать выводы из данных.
Анализ данных с помощью инструментов отчетности
Большинство программных платформ для бизнеса, от CRM и бухгалтерских программ до небольших точечных решений, предлагают те или иные функции отчетности, которые позволяют Вам анализировать данные в рамках платформы и представлять их в удобном для восприятия виде.
Большинство из них также допускают интеграцию, позволяющую Вам обогащать их базы данных информацией, которую Вы взяли из Интернета.
В качестве помощника бизнес-аналитика Вам будет полезно научиться пользоваться этими функциями отчетности, чтобы принимать решения, основанные на данных.
Автоматизированный анализ данных с помощью программного обеспечения для бизнес-аналитики
Решения для бизнес-аналитики позволяют Вам анализировать данные из различных внешних источников (например, данные, полученные из Интернета) и внутренних источников (например, отдельные программные платформы, которые Вы используете).
С помощью программного обеспечения для бизнес-анализа Вы можете разрушить «силос» данных и объединить Ваши различные базы данных в один источник истины, что позволит Вам получить целостное представление о Ваших данных.
Это делает результаты анализа Ваших данных более точными и содержательными.
Эти инструменты также автоматизируют или упрощают многие процессы анализа данных, поэтому использование данных для принятия решений станет менее трудоемким.
Лучшие практики сбора и анализа данных
Ниже приведены некоторые лучшие практики, которых следует придерживаться при сборе и анализе веб-данных.
- Начните с конкретного вопроса: Определите вопрос, ответ на который поможет Вам в процессе принятия решений. Этот вопрос будет направлять Ваш процесс сбора данных и их анализа.
- Собирайте релевантные данные: Определите типы сайтов, на которых содержатся данные, необходимые для ответа на вопрос, а затем извлеките данные с этих сайтов.
- Отслеживайте свои источники: Ведение учета Ваших источников позволяет Вам выявить источники, предоставившие неверные или неполные данные, чтобы избежать их повторного использования.
- Всегда очищайте данные: Чтобы использовать данные для анализа, Вы должны сначала очистить базу данных, удалив дубликаты и ошибки, структурировав данные и обогатив пробелы.
- Визуализируйте свои выводы: После проведения анализа покажите Ваши выводы заинтересованным сторонам, используя таблицы, графики и другие графические средства визуализации данных. Это отличный способ поделиться своими выводами в удобной для восприятия форме.
Если Вы будете следовать этим советам, то окажетесь на верном пути к эффективному использованию данных для принятия решений.
Трудности использования веб-данных
Использование данных для принятия решений ставит перед бизнесом множество проблем, начиная от некачественных данных и заканчивая предвзятым отношением.
Давайте рассмотрим некоторые из наиболее распространенных проблем, с которыми сталкиваются компании, и способы их преодоления.
Общие проблемы при сборе и анализе веб-данных
Решение проблем с качеством данных
Неточные или неполные данные могут стать причиной ошибочных выводов, которые впоследствии приведут к принятию неверных решений и разработке неэффективных планов. Другими словами, плохие данные — это вводящая в заблуждение информация.
Поэтому при сборе данных о работе в Интернете очень важно предпринять шаги по их проверке, очистке и обогащению, чтобы обеспечить их пригодность для Вашего анализа.
Однако этот процесс может занять много времени, не говоря уже о том, что он может быть подвержен человеческим ошибкам. Поэтому многие компании используют инструмент для извлечения данных из Интернета, который выполняет эти шаги за них в масштабе всей компании.
Избегание запретов IP-адресов
Веб-сайт может запретить Ваш IP-адрес, тем самым не позволяя Вашему скрейперу собирать данные с его сайта.
Сайты делают это по разным причинам:
- Вы нарушили их условия обслуживания.
- Они хотят снизить нагрузку на свои серверы.
- Они предотвращают спам.
Сложно определить, почему тот или иной сайт запретил Вам доступ. Они не посылают Вам красивое письмо с описанием причин, по которым они это сделали. Иногда это происходит даже в том случае, если Вы играете по правилам сайта.
К счастью, существуют способы обойти запреты IP-адресов, например, с помощью стратегии ротации прокси или путем установки задержек между запросами.
Борьба со слабыми навыками работы с данными в Вашей компании
Кто-то в каждом отделе должен знать, как на самом деле использовать свои инструменты и анализировать данные, если каждая команда собирается продуктивно использовать данные для принятия решений.
Многие компании упускают из виду важность опыта в этом отношении, полагаясь на то, что сотрудники уже знакомы с тем, как работают данные, или учатся этому на ходу.
Но это не работает. В ходе исследования, проведенного компанией Accenture, выяснилось, что лишь 50 % респондентов из числа руководителей среднего звена считают, что все или большинство сотрудников обладают необходимыми навыками работы с данными.
Становимся жертвой предубеждения, связанного с подтверждением данных
Когда сотрудники не обучены должным образом основам анализа данных, они могут допускать ошибки в своих расчетах, прогнозах и выводах.
Одной из наиболее распространенных причин таких ошибок является предубеждение подтверждения. Это когда Вы начинаете с гипотезы, а затем собираете и интерпретируете доказательства только таким образом, чтобы они подтверждали эту гипотезу.
Например, если CRO твердо убеждена, что ее цены слишком низкие, она может пойти и собрать данные только о компаниях с ценами выше, чем у нее.
Конечно, это не совсем научный способ сбора и анализа данных. И снова, тренинги и обучение — лучший способ предотвратить эту тенденцию и другие когнитивные предубеждения в Вашей компании.
Затрудняетесь с масштабным веб-парсингом?
Мы Вас поддержим!
Стратегии преодоления этих проблем
Обсуждая проблемы использования веб-данных, мы вкратце упомянули некоторые решения — инструменты для веб-парсинга, стратегию ротации прокси и т.д,
Давайте теперь рассмотрим эти и другие стратегии более подробно.
Используйте стратегию ротации прокси, чтобы избежать запретов
Обычно веб-сайты запрещают IP-адрес за слишком большое количество запросов к их сайту. Это большая проблема для веб-скрейперов, которым нужны эти данные.
Ротация прокси — популярное решение этой дилеммы. Она позволяет Вам маскировать свой IP-адрес под новый каждый раз, когда Вы делаете запрос к этому сайту.
Говоря более техническим языком, вращающийся прокси-сервер автоматически извлекает новый IP-адрес из своего большого пула прокси-серверов для каждого запроса на соединение.
Инвестируйте в API для веб-парсинга
Такой инструмент веб-парсинга, как Zyte API, поможет Вашей команде эффективно извлекать данные с веб-сайтов любого уровня сложности, избегая при этом запретов на использование IP-адресов.
Кроме того, он объединяет все инструменты, необходимые для предотвращения IP-запретов, в рамках одного API:
- Прокси-центры данных
- Менеджер прокси-серверов
- Скриптовые браузеры
- Резидентные прокси-серверы
- Расширенный менеджер сессий
В наши дни одного управления прокси-серверами порой недостаточно для того, чтобы избежать запрета IP-адресов, поэтому стоит иметь швейцарский армейский нож для защиты Ваших проектов по веб-парсингу и получаемых с их помощью полезных данных.
Предлагайте тренинги и курсы по анализу данных
«Грамотность в работе с данными всегда была обязательным требованием для успешных организаций. Просто сейчас неграмотность в работе с данными более очевидна — или неграмотность в работе с данными наносит больший ущерб, чем раньше», — Миро Казакофф, преподаватель MIT Sloan Lecturer
Грамотность в работе с данными означает, что Вы умеете эффективно читать данные, работать с данными, анализировать данные и спорить с ними.
Компаниям необходимо проводить обучение и предоставлять ресурсы, чтобы сотрудники могли принимать решения, основанные на данных, в своей области контроля.
Это не обязательно должно быть связано с огромными расходами. Существует множество онлайновых курсов, призванных помочь профессионалам научиться использовать данные.
Например, Coursera предлагает различные онлайн-курсы по анализу данных в различных аспектах бизнеса — аналитика операций, аналитика клиентов и т.д.,
Вы также можете нанять специалиста по данным, который будет отчасти служить наставником для остальных членов Вашей команды, обучая их инструментам и методам, необходимым для выполнения задач по анализу данных, которые будут способствовать принятию решений в их конкретной роли.
Приобретите решение для бизнес-анализа, обеспечивающее надежный анализ
Программное обеспечение для бизнес-анализа облегчает работу с данными для Вашей команды на каждом этапе процесса анализа данных.
Эти инструменты обычно предоставляют функции, позволяющие автоматизировать подготовку данных, анализ, интерпретацию, отчетность и визуализацию.
Они выполняют тяжелую работу по интерпретации данных и предоставляют Вашей команде ключевые идеи и тенденции, чтобы каждый, независимо от уровня технической подкованности, мог воспользоваться преимуществами принятия решений на основе данных.
Заключение
Самые влиятельные компании в мире понимают, что эффективное принятие решений в бизнесе ведет к успеху организации.
И они знают, что эффективное принятие решений начинается с использования данных для ответа на критические вопросы.
Когда Вы начинаете основывать свой выбор на реальных данных, происходят замечательные вещи:
- Вы с большей вероятностью будете следовать своим планам
- Ваша компания становится более эффективной
- Вы тратите меньше времени на паралич анализа
Конечно, решения, принимаемые на основе данных, будут настолько обоснованными, насколько качественными будут данные, которые Вы используете, и насколько точным будет Ваш анализ.
Поэтому необходимо иметь стандартизированный процесс и надежный набор инструментов для сбора достоверных веб-данных и их точного анализа.
Обучение Вашей команды основам грамотного использования данных также окажет значительное влияние на достижение Вашей бизнес-цели — перехода к культуре, основанной на данных.
Наконец, одна из самых больших проблем, с которой Вы столкнетесь при использовании данных для принятия решений, — это избежание запретов на использование IP-адресов при сборе данных в Интернете. Для этого ознакомьтесь с тем, как Zyte API может помочь Вам.
- Переведено с официального сайта Zyte ↩︎