В магистратуре Вышки пары по управлению медиа-активами и менеджменту в СМИ у нас вел Михаил Бергер - гендиректор холдинга “Объединенные медиа”. Одну его фразу помню до сих пор и активно пользуюсь по жизни: "Копите ненужные знания - нужные так или иначе есть у всех, а ненужные - это ваше конкурентное преимущество".

Проверено на себе: нетипичные навыки помогают легче переходить из одной индустрии и должности в другую, а накопленные истории упрощают знакомства с людьми и сложные переговоры по работе. В общем, с человеческой точки зрения не поспоришь :) А вот со стороны рабочих задач я бы сильно задумалась.

В последнее время вижу все больше запросов от бизнеса (и даже отдельных вакансий) по анализу и добыче внешних данных о клиентах. Обогащение базы информацией о внешних тратах, поисковых запросах, общих поведенческих паттернах клиентов - в целом обычная история, ее давно предлагают разные компании, включая телекомы (так в МТС когда-то появилось подразделение МТС БигДата для бизнеса). Это так называемые Third party data - данные сторонних сервисов (First party - внутренние данные бизнеса, Second party - данные партнеров).

Проблема в том, что чаще всего возникает идея просто “добыть как можно больше данных”, без конкретных гипотез и целей. Есть представление, что “много данных - это хорошо”, и если обогатить базу всем чем только можно - то и гипотезы начнут срабатывать в 10 раз чаще обычного, и затраты окупятся чуть ли не сразу. Но так не работает. Чаще всего с таким подходом денег на добычу и обработку тратят много, а новых заказов хорошо если +10 получат (а то и меньше).

Если стоит вопрос о добыче данных, всегда нужно четко обрисовывать концепт:

- что мы с этими данными собираемся делать, какую задачу решить - какой эффект ждем - почему текущих данных для этой цели недостаточно

И уж точно не собирать все “просто чтобы было” и надеяться на удачу.

Обогащение профиля клиента - классный инструмент, и есть кейсы, когда добыча данных помогает компаниям увеличивать прибыль и избегать ненужных рисков. Но это правда тот случай, где лучше не переусердствовать. Так точно будет больше шансов на реальный эффект (и окупаемые, а не космические затраты) ⛵️