и ошибки в маркетинговых стратегиях, от которых устали продуктовые команды      Недавно встретила комментарий, что продуктовые команды устали от масштабных маркетинговых стратегий. Причины: решения и подходы в них не всегда покрывают реальные запросы продукта, часто неприменимы вообще —  с учётом ниши, специфики, целевой аудитории, её особенностей потребления контента и принятия решений о покупке. А для growth-стратегии нужен прочный фундамент, основанный на анализе экономики, индустрии, данных пользователей и продуктовых метрик, чтобы решать краткосрочные задачи, найти новые точки роста в своей бизнес-нише или вовсе занять новые рынки первыми. Без такой опоры, говорится в комментарии, маркетинговая стратегия становится лишь “фантазией конкретного автора” с непредсказуемым результатом и высокими рисками для продукта.    Этот комментарий вполне можно считать обоснованным: когда экономика стагнирует, а расти продуктам становится сложнее, эксперименты и инвестиции в маркетинговый “фастфуд” в лучшем случае увеличивает время достижения бизнес-цели, а иногда ставят под вопрос существование продукта вообще.    Почему без данных не стоит соглашаться на разработку маркетинговой стратегии, хотя соблазн высок, и какие данные нужно уметь интерпретировать?

Данные продукта. Многие сервисы часто сосредоточены на привлечении новых клиентов, но в гонке за лидами упускают из фокуса удержание своих пользователей. Продукт может привлекать по 1 000 новых клиентов в год, но если за те же 365 дней он теряет 500 пользователей, — с такими продуктовыми данными запрос на маркетинговую стратегию роста придётся корректировать. При невысоком NPS и большом оттоке даже федеральная омниканальная кампания с хорошим бюджетом не оправдает ожиданий продукта. А, возможно, запустит цепочку не самых лучших отзывов на рынке, и с негативом придётся что-то делать.     Данные экономики и рынка. Bears Mind  недавно написал, почему ненавидят аналитиков ;) И если продолжить топик, то не всегда данные экономики, рынка правильно (и разумно) интерпретируются. И возникает справедливый запрос к маркетинговым командам, почему метрики не растут, хотя потенциал высокий. Даже если вдруг кажется, что абсолютные цифры открытой аналитики обещают быстрый успех, нужно только охватов прибавить, — такая маркетинговая стратегия не пройдёт проверку рынком. А за неумение работать с данными продукт расплатится выручкой. И отдельно про охваты. Как они влияют на срок сделки, средний чек, NPS , а лучше рост LTV и стоит ли платить за охваты тех, кто не принимает решения о покупке и не является вашей ЦА вообще?— вопросы, которые неплохо бы задать, если изучаете аналитический отчёт по рынку и данные медиа-площадок с портретами пользователей и прогнозами метрик.     Данные маркетинговых каналов. Несложно найти в рунете лучшие практики, какую эффективность показывают маркетинговые инструменты, в чём их ценность и какие возможности они открывают. Да, многие из них можно универсальны, а подходы продуктов одной индустрии можно использовать как бенчмарки в другой. Но подойдут ли они под паттерны поведения потенциальных пользователей, особенности потребления контента и принятия решений? Можно узнать только на практике. Поэтому первый шаг: не переносить обобщённые кейсы рынка, а оценить, какой опыт применения уже был у продукта, как использовался этот канал, какое влияние он оказал и за какую стоимость он обошёлся. Маркетинговые метрики часто дают больше инсайтов, чем кажется на первый взгляд: как реагировала аудитория на коммуникацию, когда это было, какие действия совершила, сработала ли концепция вообще — кажется простым начать с нуля и вовсе не тратить время на анализ. Но простой работа не всегда бывает.     Ценность данных в глобальном бигтехе и экономике в целом растёт быстрее российской инфляции, меняет целые профобласти и требования бизнеса к их представителям. data-driven становится не просто мастхэвом маркетинговых команд. Данные открывают новое, подсказывают уникальное, проверяют экспертизу самих спецов. И помогают строить коммуникации, которые, действительно, нужны продуктам.