Как сделать анализ цен конкурентов: основные этапы и сервисы
💸⚖️
Важнейшая вещь в маркетинге – знать, кто, что и за какие деньги продает. Это поможет понять в каком ценовом сегменте находится ваше предложение и найти для себя выгодную позицию. В общем, занять нишу.
Особенно в условиях конкуренции и непростой экономической ситуации. В этом деле важно не только тщательно продумывать ассортимент, но и формировать адекватную политику по прайсам. Экономические процессы в стране, уровень инфляции, реальные доходы населения, специфика бизнеса – все эти факторы влияют на ценообразование. Чтобы выгоднее сбыть дефицитную вещь или, наоборот, быстрее сбыть старую партию перед появлением новой нужно указать подходящий ценник. Сбор и анализ информации о ценах и мониторинг конкурентов стоимости на рынке – это и есть процесс, о котором мы сегодня будет говорить.
Чужие тарифы помогут задать ценовой диапазон собственного предложения. Но цифры также способны рассказать куда более интересные вещи:
✨ стратегию продаж – возможность обойти соперника, применив подходящую тактику;
✨ как контролировать объемы сбыта продукции – когда придержать продукт или, наоборот, сбывать быстрее;
✨ прогноз собственной выручки – узнать объемы реализации по аналогии с другими участниками рынка и, соответственно, сопоставить возможности по закупке следующей партии;
✨ как составить собственный прайс-лист – и мотивировать клиентов совершить покупку.
В случае одинаковых или очень похожих продуктов, покупатель склонен выбрать тот, что дешевле. Зачем переплачивать, если можно заменить чем-то дешевле с теми же характеристиками. Исключение – известные бренды, когда дороговизна покупки обусловлена репутацией продавца. Поэтому с товарами-аналогами придется отстраиваться за счет сервиса, TOV или других способов.
В интернет-магазине ценовую политику не скроешь, это уже будет неинтересно покупателям. Но прайс-листы с данными от поставщиков лучше не светить и не оставлять в открытом доступе для чужих глаз. Анализ способен помочь продавать больше: подбирать оптимальную стоимость, распознавать стратегию других игроков рынка, выделять свой ассортимент. Это полезная затея, которая может выделить вас на фоне остальных магазинов.
Только часть продавцов использует мониторинг на практике – многие не знают, не верят, не считают нужным. Так почему бы не получить это преимущество? Пробуйте, тестируйте и преуспейте с увеличением продаж!
🍀 Source >>>
#analytics #ecom #economics #likbez #marketing #product #tools
💸⚖️
Важнейшая вещь в маркетинге – знать, кто, что и за какие деньги продает. Это поможет понять в каком ценовом сегменте находится ваше предложение и найти для себя выгодную позицию. В общем, занять нишу.
Особенно в условиях конкуренции и непростой экономической ситуации. В этом деле важно не только тщательно продумывать ассортимент, но и формировать адекватную политику по прайсам. Экономические процессы в стране, уровень инфляции, реальные доходы населения, специфика бизнеса – все эти факторы влияют на ценообразование. Чтобы выгоднее сбыть дефицитную вещь или, наоборот, быстрее сбыть старую партию перед появлением новой нужно указать подходящий ценник. Сбор и анализ информации о ценах и мониторинг конкурентов стоимости на рынке – это и есть процесс, о котором мы сегодня будет говорить.
Чужие тарифы помогут задать ценовой диапазон собственного предложения. Но цифры также способны рассказать куда более интересные вещи:
✨ стратегию продаж – возможность обойти соперника, применив подходящую тактику;
✨ как контролировать объемы сбыта продукции – когда придержать продукт или, наоборот, сбывать быстрее;
✨ прогноз собственной выручки – узнать объемы реализации по аналогии с другими участниками рынка и, соответственно, сопоставить возможности по закупке следующей партии;
✨ как составить собственный прайс-лист – и мотивировать клиентов совершить покупку.
В случае одинаковых или очень похожих продуктов, покупатель склонен выбрать тот, что дешевле. Зачем переплачивать, если можно заменить чем-то дешевле с теми же характеристиками. Исключение – известные бренды, когда дороговизна покупки обусловлена репутацией продавца. Поэтому с товарами-аналогами придется отстраиваться за счет сервиса, TOV или других способов.
В интернет-магазине ценовую политику не скроешь, это уже будет неинтересно покупателям. Но прайс-листы с данными от поставщиков лучше не светить и не оставлять в открытом доступе для чужих глаз. Анализ способен помочь продавать больше: подбирать оптимальную стоимость, распознавать стратегию других игроков рынка, выделять свой ассортимент. Это полезная затея, которая может выделить вас на фоне остальных магазинов.
Только часть продавцов использует мониторинг на практике – многие не знают, не верят, не считают нужным. Так почему бы не получить это преимущество? Пробуйте, тестируйте и преуспейте с увеличением продаж!
🍀 Source >>>
#analytics #ecom #economics #likbez #marketing #product #tools
ПОТЕРЯ ИНТЕРЕСА К «ЧЕРНОЙ ПЯТНИЦЕ» И НОВЫЕ КУЛЬТУРНЫЕ КОДЫ ПОКОЛЕНИЯ Z — ОБЗОР НОВОСТЕЙ О МАРКЕТИНГЕ В НОВОМ ДАЙДЖЕСТЕ by Adindex
🤓📑📲🛍
PwC: «Черная пятница» теряет актуальность.
📌 «Черная пятница», когда-то известная как крупнейший день покупок в году, стала менее интересной потребителям. Только 20% участников исследования, опубликованного PwC в четверг, заявили, что планируют совершать покупки в «Черную пятницу» в этом году. Для сравнения, в 2015 году показатель составлял 60%. Единственной группой, которая действительно тратит больше в праздничный сезон стали миллениалы в возрасте от 26 до 40 лет
Mediapost
Поколение Z ломает культурные маркетинговые стереотипы.
📌 Horizon Media определила пять категорий и 12 субкультур внутри них, необходимые для понимания и охвата следующего поколения потребителей, которое выросло в условиях повсеместного и легко доступного интернета. Эти категории не объединят ни одна тема. Так, согласно исследованию, 91% людей в возрасте от 18 до 25 лет считают, что мейнстримная поп-культура ушла в прошлое. «Вы должны быть глубоко погружены в культуру. Вы не можете просто однажды открыть TikTok и узнать, что понравится этим потребителям», — говорят эксперты. «Слишком много шума, и поколение Z ищет более интимные способы общения. Вот как мы должны подходить к этим субкультурам, изучая страсть, которая ими движет».
Marketing Dive
Подписчики Netflix и Disney+ с нетерпением ждут дешевой версии подписки с рекламой.
📌 Сервисы стремятся расширить свою базу подписчиков, в том числе пользователей поколения Z, а также получить новый доход от рекламы. Новый опрос Samba TV with Harris показал, что почти половина нынешних подписчиков каждого сервиса готовы подумать о переходе на более дешевую версию.
Business Insider
TikTok предлагает зарплату в размере до $400 тыс. в год.
📌 Insider проанализировал данные о рабочих визах в США, чтобы оценить уровень заработной платы в TikTok и материнской компании ByteDance. Согласно этим данным, TikTok и ByteDance предлагали сотрудникам по рабочим визам в США от $30 в час до 400 000 долларов в год. В то время как нынешние и бывшие сотрудники TikTok описывают рабочую атмосферу как напряженную, компания продолжает привлекать кандидатов в городах по всей территории США.
Business Insider
Roblox и Discord стали ответчиками в новом иске о защите безопасности детей.
📌 Через месяц после того, как губернатор Калифорнии подписал законопроект, ограничивающий сбор данных от несовершеннолетних, против Roblox, Discord, Facebook и Snapchat подали в суд за якобы причинение вреда детям и подросткам. Как утверждают истцы, функционал продуктов компаний устроен таким образом, что вызывает у пользователей привыкание и продвигает нелегальный контент.
Mediapost
Оборот TikTok в Европе вырос почти в шесть раз календарном году.
📌 Платформа отчиталась доходе, превышающем $990 млн. Рост выручки был обусловлен процветающей пользовательской базой TikTok, которая оценивается в миллиарды, увеличением расходов на рекламу, а также улучшением таргетинга, нацеленной на пользователей платформы коротких видео. В то же время убытки компании также подскочили после найма дополнительных сотрудников.
Financial Times
🍀 Original >>>
🍀 Source >>>
#advertising #analytics #case #ecom #marketing #product #trends
🤓📑📲🛍
PwC: «Черная пятница» теряет актуальность.
📌 «Черная пятница», когда-то известная как крупнейший день покупок в году, стала менее интересной потребителям. Только 20% участников исследования, опубликованного PwC в четверг, заявили, что планируют совершать покупки в «Черную пятницу» в этом году. Для сравнения, в 2015 году показатель составлял 60%. Единственной группой, которая действительно тратит больше в праздничный сезон стали миллениалы в возрасте от 26 до 40 лет
Mediapost
Поколение Z ломает культурные маркетинговые стереотипы.
📌 Horizon Media определила пять категорий и 12 субкультур внутри них, необходимые для понимания и охвата следующего поколения потребителей, которое выросло в условиях повсеместного и легко доступного интернета. Эти категории не объединят ни одна тема. Так, согласно исследованию, 91% людей в возрасте от 18 до 25 лет считают, что мейнстримная поп-культура ушла в прошлое. «Вы должны быть глубоко погружены в культуру. Вы не можете просто однажды открыть TikTok и узнать, что понравится этим потребителям», — говорят эксперты. «Слишком много шума, и поколение Z ищет более интимные способы общения. Вот как мы должны подходить к этим субкультурам, изучая страсть, которая ими движет».
Marketing Dive
Подписчики Netflix и Disney+ с нетерпением ждут дешевой версии подписки с рекламой.
📌 Сервисы стремятся расширить свою базу подписчиков, в том числе пользователей поколения Z, а также получить новый доход от рекламы. Новый опрос Samba TV with Harris показал, что почти половина нынешних подписчиков каждого сервиса готовы подумать о переходе на более дешевую версию.
Business Insider
TikTok предлагает зарплату в размере до $400 тыс. в год.
📌 Insider проанализировал данные о рабочих визах в США, чтобы оценить уровень заработной платы в TikTok и материнской компании ByteDance. Согласно этим данным, TikTok и ByteDance предлагали сотрудникам по рабочим визам в США от $30 в час до 400 000 долларов в год. В то время как нынешние и бывшие сотрудники TikTok описывают рабочую атмосферу как напряженную, компания продолжает привлекать кандидатов в городах по всей территории США.
Business Insider
Roblox и Discord стали ответчиками в новом иске о защите безопасности детей.
📌 Через месяц после того, как губернатор Калифорнии подписал законопроект, ограничивающий сбор данных от несовершеннолетних, против Roblox, Discord, Facebook и Snapchat подали в суд за якобы причинение вреда детям и подросткам. Как утверждают истцы, функционал продуктов компаний устроен таким образом, что вызывает у пользователей привыкание и продвигает нелегальный контент.
Mediapost
Оборот TikTok в Европе вырос почти в шесть раз календарном году.
📌 Платформа отчиталась доходе, превышающем $990 млн. Рост выручки был обусловлен процветающей пользовательской базой TikTok, которая оценивается в миллиарды, увеличением расходов на рекламу, а также улучшением таргетинга, нацеленной на пользователей платформы коротких видео. В то же время убытки компании также подскочили после найма дополнительных сотрудников.
Financial Times
🍀 Original >>>
🍀 Source >>>
#advertising #analytics #case #ecom #marketing #product #trends
ЦИФРОВАЯ ГИГИЕНА: КАК ПОЛЬЗОВАТЬСЯ СОЦСЕТЯМИ, НЕ ДАВАЯ ИМ ИСПОЛЬЗОВАТЬ ВАС
🤖📲🫣
С каждым годом люди проводят в социальных сетях всё больше времени: в 2012 году среднее время по всему миру было 90 минут в день, а в 2022-м — уже 147. Но как часто вы скроллите ленту вместо того, чтобы наконец сделать давно задуманное? Давайте разберемся, как сделать наше интернет-присутствие осознанным и настроить социальные сети так, чтобы они приносили пользу, а не засоряли нам голову.
Многие считают, что технологии нейтральны, и пользуются ими, не задумываясь о том, как они работают. Это ошибка. Наши гаджеты формируют вокруг нас среду, которая способна оказывать влияние на наше видение мира, мышление и здоровье, — даже если мы этого не понимаем.
Илон Маск называет мобильные телефоны «расширителями мозга», ведь человек со смартфоном в руках и доступом к интернету в разы умнее, чем человек без смартфона! Но «расширители мозга» слишком часто превращаются в «похитителей внимания» и, как показывают исследования, вызывают у взрослых людей симптомы, схожие с синдромом дефицита внимания: средний американец проверяет смартфон 47 раз в день, а молодые люди от 18 до 24 делают это 86 раз в день.
До появления интернета информация в аналоговых СМИ проходила множество фильтров и минимальный контроль качества, прежде чем попасть к конечному потребителю через газету, телевизор или радио. В эпоху социальных сетей производство информации стало молниеносным, а между потребителями и источниками данных больше нет никаких фильтров. Бельгийский кибернетик Франсис Хейлиген считает, что в результате все мы попали в шквал «нерелевантных, неясных и просто ложных информационных фрагментов», которые он в своем исследовании называет «информационным смогом».
Искусственный интеллект «питается» информацией: чем больше данных он «ест», тем эффективнее работает. У компьютеров нет проблем с обработкой информации: в соответствии с законом Мура его вычислительные мощности удваиваются примерно раз в полтора-два года.
А вот вычислительные мощности человека ограничены объемом его внимания. Ученые утверждают, что, когда объем информации превышает нашу способность ее обработать, происходит информационная перегрузка.
Исследования показывают, что при перегрузке эффективность мышления падает: мы легче отвлекаемся, становимся более раздражительными и лишаемся способности принимать взвешенные решения.
Так как информация бесконечна, а объем внимания ограничен, важная задача — грамотно его инвестировать. Чтобы получить власть над своим вниманием, пользователь должен знать, как функционируют алгоритмы информационных фильтров (мы подробно писали об этом в тексте «Тоннель реальности»).
🍀 Source >>>
#analytics #development #likbez #product #psychology #sociology #technology #trends
🤖📲🫣
С каждым годом люди проводят в социальных сетях всё больше времени: в 2012 году среднее время по всему миру было 90 минут в день, а в 2022-м — уже 147. Но как часто вы скроллите ленту вместо того, чтобы наконец сделать давно задуманное? Давайте разберемся, как сделать наше интернет-присутствие осознанным и настроить социальные сети так, чтобы они приносили пользу, а не засоряли нам голову.
Многие считают, что технологии нейтральны, и пользуются ими, не задумываясь о том, как они работают. Это ошибка. Наши гаджеты формируют вокруг нас среду, которая способна оказывать влияние на наше видение мира, мышление и здоровье, — даже если мы этого не понимаем.
Илон Маск называет мобильные телефоны «расширителями мозга», ведь человек со смартфоном в руках и доступом к интернету в разы умнее, чем человек без смартфона! Но «расширители мозга» слишком часто превращаются в «похитителей внимания» и, как показывают исследования, вызывают у взрослых людей симптомы, схожие с синдромом дефицита внимания: средний американец проверяет смартфон 47 раз в день, а молодые люди от 18 до 24 делают это 86 раз в день.
До появления интернета информация в аналоговых СМИ проходила множество фильтров и минимальный контроль качества, прежде чем попасть к конечному потребителю через газету, телевизор или радио. В эпоху социальных сетей производство информации стало молниеносным, а между потребителями и источниками данных больше нет никаких фильтров. Бельгийский кибернетик Франсис Хейлиген считает, что в результате все мы попали в шквал «нерелевантных, неясных и просто ложных информационных фрагментов», которые он в своем исследовании называет «информационным смогом».
Искусственный интеллект «питается» информацией: чем больше данных он «ест», тем эффективнее работает. У компьютеров нет проблем с обработкой информации: в соответствии с законом Мура его вычислительные мощности удваиваются примерно раз в полтора-два года.
А вот вычислительные мощности человека ограничены объемом его внимания. Ученые утверждают, что, когда объем информации превышает нашу способность ее обработать, происходит информационная перегрузка.
Исследования показывают, что при перегрузке эффективность мышления падает: мы легче отвлекаемся, становимся более раздражительными и лишаемся способности принимать взвешенные решения.
Так как информация бесконечна, а объем внимания ограничен, важная задача — грамотно его инвестировать. Чтобы получить власть над своим вниманием, пользователь должен знать, как функционируют алгоритмы информационных фильтров (мы подробно писали об этом в тексте «Тоннель реальности»).
🍀 Source >>>
#analytics #development #likbez #product #psychology #sociology #technology #trends
ANNUAL COST OF NEW CAR OWNERSHIP CROSSES $10K MARK by AAA
🚗💨💨💨💰
For over 70 years, AAA’s Your Driving Costs has provided members, consumers, and the media with information on the average costs of owning and operating a new automobile. According to the latest research from AAA, the average yearly cost to own and operate a new vehicle in 2022 is $10,728, or $894 per month. A considerable increase from 2021, when the average yearly cost was $9,666 or $805.50 per month. Not surprisingly, fuel prices are the most significant factor pushing this year’s average annual price tag.
“Consumers are paying more attention when purchasing a new vehicle since everything is more expensive right now,” said Greg Brannon, AAA’s director of automotive engineering. “With the recent increase in fuel prices, more and more people want to know the true costs of owning a car beyond their monthly payment.”
In the most recent analysis, AAA evaluated nine categories of vehicles – consisting of 45 models – to determine a new vehicle’s average annual operating and ownership costs. AAA selects top-selling, mid-priced models and compares them across six categories: fuel, maintenance/repair/tire costs, insurance, license/registration/taxes, depreciation, and finance charges. The study assumes a five-year ownership period, with the vehicle being driven 15,000 miles/annually (or a total of 75,000 miles).
For this year’s study, fuel costs were projected based on a weighted average of the first five months of 2022. During that time, fuel prices averaged 17.99 cents per mile or $3.999 per gallon. Gas prices have seen a dramatic climb since early March, and, as a result, the cost of vehicle ownership has increased accordingly since the Your Driving Costs evaluation was completed. Because of the high variability of fuel costs, consumers are considering alternative ways to budget for the cost of vehicle ownership. One way they do this is by exploring electric vehicles as an option for their next car purchase. In fact, a recent AAA consumer survey found the main factor behind Americans’ desire to buy an electric vehicle is to save on fuel costs.
New this year, AAA launched an online Your Driving Costs calculator to provide a more interactive and personalized breakdown for car shoppers. This online tool employs the same methodology as AAA’s annual analysis of new car ownership. It allows users to view comprehensive cost analyses of a specific vehicle by category to determine ownership costs that best align with their budget. Data is available for new and used vehicles (five model years back), and consumers may customize the results based on location and other personal driving tendencies.
Consumers can also use the AAA Car Guide to learn about the latest automotive technology and research vehicles that best suit their needs. AAA urges car buyers to know all the expenses associated with ownership to negotiate the best deal for their budget and recommends consumers follow these steps before purchasing:
✨ Start early! Due to limited inventory, consumers may have fewer choices regarding a specific vehicle model. They may have to wait for delivery or even pre-order the vehicle of their choice.
✨ Obtain pre-approval from their financial institution (e.g., Bank, Credit Union, AAA, etc.) before discussing finance rates with the car dealer. By getting pre-approval, they will have a threshold of the best lending rate they’ll pay. Buyers can use their pre-approval to negotiate if the dealer offers a higher rate.
✨ Create a budget and factor in the different elements of ownership before purchase – not just monthly payments. Other factors to consider when making the budget include insurance, gas, routine maintenance, etc.
✨ Typically, three negotiations occur when purchasing a vehicle – the cost of the car, the finance rate and the trade-in value. Keep each transaction/negotiation separate from the other.
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
#analytics #case #economics #methodology #trends
🚗💨💨💨💰
For over 70 years, AAA’s Your Driving Costs has provided members, consumers, and the media with information on the average costs of owning and operating a new automobile. According to the latest research from AAA, the average yearly cost to own and operate a new vehicle in 2022 is $10,728, or $894 per month. A considerable increase from 2021, when the average yearly cost was $9,666 or $805.50 per month. Not surprisingly, fuel prices are the most significant factor pushing this year’s average annual price tag.
“Consumers are paying more attention when purchasing a new vehicle since everything is more expensive right now,” said Greg Brannon, AAA’s director of automotive engineering. “With the recent increase in fuel prices, more and more people want to know the true costs of owning a car beyond their monthly payment.”
In the most recent analysis, AAA evaluated nine categories of vehicles – consisting of 45 models – to determine a new vehicle’s average annual operating and ownership costs. AAA selects top-selling, mid-priced models and compares them across six categories: fuel, maintenance/repair/tire costs, insurance, license/registration/taxes, depreciation, and finance charges. The study assumes a five-year ownership period, with the vehicle being driven 15,000 miles/annually (or a total of 75,000 miles).
For this year’s study, fuel costs were projected based on a weighted average of the first five months of 2022. During that time, fuel prices averaged 17.99 cents per mile or $3.999 per gallon. Gas prices have seen a dramatic climb since early March, and, as a result, the cost of vehicle ownership has increased accordingly since the Your Driving Costs evaluation was completed. Because of the high variability of fuel costs, consumers are considering alternative ways to budget for the cost of vehicle ownership. One way they do this is by exploring electric vehicles as an option for their next car purchase. In fact, a recent AAA consumer survey found the main factor behind Americans’ desire to buy an electric vehicle is to save on fuel costs.
New this year, AAA launched an online Your Driving Costs calculator to provide a more interactive and personalized breakdown for car shoppers. This online tool employs the same methodology as AAA’s annual analysis of new car ownership. It allows users to view comprehensive cost analyses of a specific vehicle by category to determine ownership costs that best align with their budget. Data is available for new and used vehicles (five model years back), and consumers may customize the results based on location and other personal driving tendencies.
Consumers can also use the AAA Car Guide to learn about the latest automotive technology and research vehicles that best suit their needs. AAA urges car buyers to know all the expenses associated with ownership to negotiate the best deal for their budget and recommends consumers follow these steps before purchasing:
✨ Start early! Due to limited inventory, consumers may have fewer choices regarding a specific vehicle model. They may have to wait for delivery or even pre-order the vehicle of their choice.
✨ Obtain pre-approval from their financial institution (e.g., Bank, Credit Union, AAA, etc.) before discussing finance rates with the car dealer. By getting pre-approval, they will have a threshold of the best lending rate they’ll pay. Buyers can use their pre-approval to negotiate if the dealer offers a higher rate.
✨ Create a budget and factor in the different elements of ownership before purchase – not just monthly payments. Other factors to consider when making the budget include insurance, gas, routine maintenance, etc.
✨ Typically, three negotiations occur when purchasing a vehicle – the cost of the car, the finance rate and the trade-in value. Keep each transaction/negotiation separate from the other.
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
#analytics #case #economics #methodology #trends
СЕКРЕТНЫЙ ПРОГНОЗ IT-ЭКОСИСТЕМЫ (СБЫВШИЙСЯ НА 82%), ЧТОБЫ ПОНЯТЬ К ЧЕМУ ГОТОВИТЬСЯ
🕵️♂️🔮
В статье предпринята попытка вывести несколько стратегических линий для будущего IT в России, посмотреть на общую логику, стоящую за переживаемым многими ощущением погружения на дно, разобраться, что за ним стоит, что ждет внутри и, главное, как от него оттолкнуться.
Обычно, когда описывают IT-экосистему, используют простую модель “перечисления”. Например, карты TAdviser “ИТ-рынка России”. К сожалению, такая модель не позволяет делать прогнозы. Можно сказать, кто следующий на выход, но на этом все предсказание закончится. Автор использует более сложную модель. Она интуитивно понятна, если вы знакомы с биологической моделью живой экосистемы.
Она показывает структуру отношений, как взаимодействуют различные элементы и что происходит на границах экосистемы. Для того чтобы экосистема росла и развивалась, через границу должен проходить поток «разных вещей». Если есть структура, то мы можем оценивать воздействия на ее различные элементы.
У модели есть две части: материальная и информационная проекции (см. также шаблон и примеры в Miro: Constantin Kichinsky's Socio-Technical Ecosystem Model template | Miroverse)
В материальной проекции мы описываем цепочки создания ценности. Для этого задаем простой вопрос, что нужно для того, что продукт появился? Для облака необходимы дата-центры и специфичный софт. Для дата-центра — сервера, мощности, электричество и водоохлаждение. Для сервера — те или иные комплектующие. Любой процесс или продукт таким образом можно разложить в цепочку создания ценности.
Информационная проекция справа. Там мы обсуждаем, как происходит накопление и выработка знаний в экосистеме, накопление опыта и его передача между разными участниками. Простой пример: IT конференция — это элемент правой части.
Через границу материальной проекции, в частности, проходят ресурсы и денежные потоки. Есть некое специальное регулирование, которое управляет тем, что может ходить, а что нет.
В информационной части тоже два дополнительных элемента: цикл обратной связи — это то, что влияет на модель управления развитием экосистемы; и мемы — некоторые вещи, которые экосистема формирует как правила игры и выбрасывает наружу как семена. При этом она формирует культурный код — для того, чтобы присоединиться к ней, нужно соответствовать определенным условиям и правилам поведения.
Давайте чисто гипотетически подумаем, как уничтожить экосистему? Например, ресурсные циклы — это потоки, значит у них есть краники, которые можно перекрыть. Вопрос: какой именно. Например, чтобы перекрыть финансовые потоки — их можно сделать токсичными. Сказать, что такие больше нельзя принимать или объявить “зараженными”.
В цикле обратной связи можно приостановить или убрать то, что является управляющей информацией. А еще ее можно замусорить, зафлудить и сделать так, чтобы в ней утонули, но все равно ничего не поняли.
Так получается генерировать разные гипотезы, которые показывают, что может случиться.
🍀 Source >>>
🍀 Miro >>>
#analytics #case #methodology #predictions #product #strategy #technology #trends
🕵️♂️🔮
В статье предпринята попытка вывести несколько стратегических линий для будущего IT в России, посмотреть на общую логику, стоящую за переживаемым многими ощущением погружения на дно, разобраться, что за ним стоит, что ждет внутри и, главное, как от него оттолкнуться.
Обычно, когда описывают IT-экосистему, используют простую модель “перечисления”. Например, карты TAdviser “ИТ-рынка России”. К сожалению, такая модель не позволяет делать прогнозы. Можно сказать, кто следующий на выход, но на этом все предсказание закончится. Автор использует более сложную модель. Она интуитивно понятна, если вы знакомы с биологической моделью живой экосистемы.
Она показывает структуру отношений, как взаимодействуют различные элементы и что происходит на границах экосистемы. Для того чтобы экосистема росла и развивалась, через границу должен проходить поток «разных вещей». Если есть структура, то мы можем оценивать воздействия на ее различные элементы.
У модели есть две части: материальная и информационная проекции (см. также шаблон и примеры в Miro: Constantin Kichinsky's Socio-Technical Ecosystem Model template | Miroverse)
В материальной проекции мы описываем цепочки создания ценности. Для этого задаем простой вопрос, что нужно для того, что продукт появился? Для облака необходимы дата-центры и специфичный софт. Для дата-центра — сервера, мощности, электричество и водоохлаждение. Для сервера — те или иные комплектующие. Любой процесс или продукт таким образом можно разложить в цепочку создания ценности.
Информационная проекция справа. Там мы обсуждаем, как происходит накопление и выработка знаний в экосистеме, накопление опыта и его передача между разными участниками. Простой пример: IT конференция — это элемент правой части.
Через границу материальной проекции, в частности, проходят ресурсы и денежные потоки. Есть некое специальное регулирование, которое управляет тем, что может ходить, а что нет.
В информационной части тоже два дополнительных элемента: цикл обратной связи — это то, что влияет на модель управления развитием экосистемы; и мемы — некоторые вещи, которые экосистема формирует как правила игры и выбрасывает наружу как семена. При этом она формирует культурный код — для того, чтобы присоединиться к ней, нужно соответствовать определенным условиям и правилам поведения.
Давайте чисто гипотетически подумаем, как уничтожить экосистему? Например, ресурсные циклы — это потоки, значит у них есть краники, которые можно перекрыть. Вопрос: какой именно. Например, чтобы перекрыть финансовые потоки — их можно сделать токсичными. Сказать, что такие больше нельзя принимать или объявить “зараженными”.
В цикле обратной связи можно приостановить или убрать то, что является управляющей информацией. А еще ее можно замусорить, зафлудить и сделать так, чтобы в ней утонули, но все равно ничего не поняли.
Так получается генерировать разные гипотезы, которые показывают, что может случиться.
🍀 Source >>>
🍀 Miro >>>
#analytics #case #methodology #predictions #product #strategy #technology #trends
ANALYTICS AND PRODUCT-MARKET FIT. DOES THIS PRODUCT HAVE PRODUCT-MARKET FIT?
🔎🗺
✨ This playbook clearly defines product-market fit (PMF) — the value that a given product provides in addressing a specific market segment’s need — and outlines why this must be addressed early in product development.
✨ There are three vital signs that measure PMF: stable retention, sustainable growth and deep engagement.
✨ We also address common misconceptions many people may have about PMF, clarifying that it’s not about everyone in your market, it can change over time and that it’s not a binary metric.
When developing new products, the big question we seek to answer is, “Does this product have product-market fit?” We are constantly experimenting with new and exciting products and features as we aim to better address people’s diverse needs and provide them with more value.
However, as we introduce new products and features, we must also hold ourselves accountable to a high bar of product quality. To use a Silicon Valley motto, are we building something people want?
Analytics plays a central role in addressing this question. Doing so fits squarely within our core principle of bringing an independent voice and analytical perspective into decision-making.
But how can our analytics teams answer such a broad and ambiguous question?
We do so by analyzing data on people’s use of the product. Ultimately, people vote with their feet. If they are interested in your product, they will use it. If they like your product, they will come back to it. By analyzing this data, we can better understand the value of our products.
Through a collaborative effort between data scientists, data engineers, product growth analysts, product managers, and other key stakeholders, we developed this playbook that guides analytics teams through quantitatively evaluating product-market fit.
Our aim is to simplify and demystify this often confusing topic.
While our focus is quantitative, your product doesn’t need thousands or millions of users in order to make use of data and quantitatively evaluate product-market fit. As Alex Schultz has noted, you can use data even with tens or hundreds of users.
And of course, qualitative insights, such as from interviews and surveys, also play a critical role in understanding our products and evaluating their “product-market fit”. We focus here on the analytics playbook.
📌 Putting this all together, we arrive at a comprehensive picture of a product’s value to the market. Highly valuable products — those with a high degree of product-market fit — keep people coming back (retention), sustainably acquire new people (growth) and are used regularly or for long stretches (engagement).
Products that fall short on one of more of these measures should be improved before further scaling. Our playbook provides actionable recommendations for products that map to each end-state. For example, products that are highly retentive but not growing sustainably should focus on acquisition — specifically the “new” and “resurrected” components of the net growth formula.
Overall, product-market fit is a central concept that enforces a high bar of product quality.
We hope that others find this useful for building better products that people love.
🍀 Source >>>
#analytics #efficiency #likbez #methodology #product #strategy #tools
🔎🗺
✨ This playbook clearly defines product-market fit (PMF) — the value that a given product provides in addressing a specific market segment’s need — and outlines why this must be addressed early in product development.
✨ There are three vital signs that measure PMF: stable retention, sustainable growth and deep engagement.
✨ We also address common misconceptions many people may have about PMF, clarifying that it’s not about everyone in your market, it can change over time and that it’s not a binary metric.
When developing new products, the big question we seek to answer is, “Does this product have product-market fit?” We are constantly experimenting with new and exciting products and features as we aim to better address people’s diverse needs and provide them with more value.
However, as we introduce new products and features, we must also hold ourselves accountable to a high bar of product quality. To use a Silicon Valley motto, are we building something people want?
Analytics plays a central role in addressing this question. Doing so fits squarely within our core principle of bringing an independent voice and analytical perspective into decision-making.
But how can our analytics teams answer such a broad and ambiguous question?
We do so by analyzing data on people’s use of the product. Ultimately, people vote with their feet. If they are interested in your product, they will use it. If they like your product, they will come back to it. By analyzing this data, we can better understand the value of our products.
Through a collaborative effort between data scientists, data engineers, product growth analysts, product managers, and other key stakeholders, we developed this playbook that guides analytics teams through quantitatively evaluating product-market fit.
Our aim is to simplify and demystify this often confusing topic.
While our focus is quantitative, your product doesn’t need thousands or millions of users in order to make use of data and quantitatively evaluate product-market fit. As Alex Schultz has noted, you can use data even with tens or hundreds of users.
And of course, qualitative insights, such as from interviews and surveys, also play a critical role in understanding our products and evaluating their “product-market fit”. We focus here on the analytics playbook.
📌 Putting this all together, we arrive at a comprehensive picture of a product’s value to the market. Highly valuable products — those with a high degree of product-market fit — keep people coming back (retention), sustainably acquire new people (growth) and are used regularly or for long stretches (engagement).
Products that fall short on one of more of these measures should be improved before further scaling. Our playbook provides actionable recommendations for products that map to each end-state. For example, products that are highly retentive but not growing sustainably should focus on acquisition — specifically the “new” and “resurrected” components of the net growth formula.
Overall, product-market fit is a central concept that enforces a high bar of product quality.
We hope that others find this useful for building better products that people love.
🍀 Source >>>
#analytics #efficiency #likbez #methodology #product #strategy #tools
ЧТО МОЖНО СЧИТАТЬ ХОРОШИМ УРОВНЕМ АКТИВАЦИИ?
🤩📈📲
Очередной годный пост от Ленни Рачицки, на этот раз на тему активации пользователей. Опять этот пост совместный, соавтором выступил Юрий Тимен (экс-Grammarly).
1️⃣ Как измерить уровень активации?
activation rate = [users who hit your activation milestone] / [users who completed your signup flow]
Универсально определить активацию сложно, но по классике считается, что это момент “ага”, когда мы понимаем, что у пользователя сформировалось четкое понимание value продукта и он формирует новую привычку – пользоваться им для чего-то.
2️⃣ Activation milestones бывают разными, но они должны быть (а) с высокой вероятностью предсказывать улучшение retention и (б) зависеть от действий пользователя.
Например, для SaaS продуктов с мульти-пользователями внутри одной группы (b2b) обычно milestone устанавливается таким образом: “создано рабочее место с 2+ активными пользователями и 10+ созданными записями (items)”.
3️⃣ Какой уровень активации может считаться хорошим?
✨ на основе опроса средний уровень активации – 34%, а медиана – 25%.
✨ отдельно по SaaS продуктам это 36% на среднем уровне и 30% на медианном уровне.
4️⃣ Какие существуют способы улучшения метрик активации?
✨ Упрощение UX/UI онбординга
✨ Сокращение шагов на онбординге
✨ Фоллоу-апы (имейлы и комментарии)
✨ Оптимизация копирования
✨ Улучшение каналов таргетинга
✨ Sales outreach
✨ Дополнительные стимулы
✨ Донесение value продукта до клиента как можно раньше
5️⃣ Какие существуют самые распространенные ошибки в определении activation milestone?
✨ Установить его слишком рано (например, sign up очень часто ошибочно устанавливается в качестве milestone)
✨ Установить его слишком поздно (например, маркетплейсы часто говорят об активации, когда пользователь уже сделал несколько покупок. Активация – индикатор того, что привычка появилась, а не доказательство этой привычки)
✨ Установить milestone, который не предсказывает retention (условно, если milestone пройден, то у этой группы клиентов retention x2 выше, чем у других)
✨ Milestone не зависит от действий пользователей
✨ Слишком сложный
6️⃣ Сколько нужно времени для прохождения milestone’а?
Только 6% компаний устанавливали предельный срок, когда активация должна быть произведена – в среднем это 7 дней, а медиана – 10 дней хотя отдельно про эти метрики в опросе не спрашивали, так что результат скорее для референса.
7️⃣ Как определить свой activation milestone и понять, что он реально влияет на retention, а не просто коррелирует с уровнем удержания клиентов?
✨ для начала стоит выбирать свой milestone, который коррелирует с долгосрочной гипотезой полезности продукта.
✨ качество такого mileston’а можно проверить посредством экспериментов и анализа результатов первых пользователей. Можно аккумулировать самых лучших пользователей и смотреть, работает ли для них триггером прохождения mileston’а. Если да, отлично, если нет, надо проводить новый эксперимент.
🍀 Source (RU) >>>
🍀 Original (EN) >>>
🍀 Activation: The Product Metric Everyone Thinks They Need but Can’t Seem to Define by Open View Partners >>>
#analytics #case #efficiency #likbez #marketing #methodology #product #strategy #tools
🤩📈📲
Очередной годный пост от Ленни Рачицки, на этот раз на тему активации пользователей. Опять этот пост совместный, соавтором выступил Юрий Тимен (экс-Grammarly).
1️⃣ Как измерить уровень активации?
activation rate = [users who hit your activation milestone] / [users who completed your signup flow]
Универсально определить активацию сложно, но по классике считается, что это момент “ага”, когда мы понимаем, что у пользователя сформировалось четкое понимание value продукта и он формирует новую привычку – пользоваться им для чего-то.
2️⃣ Activation milestones бывают разными, но они должны быть (а) с высокой вероятностью предсказывать улучшение retention и (б) зависеть от действий пользователя.
Например, для SaaS продуктов с мульти-пользователями внутри одной группы (b2b) обычно milestone устанавливается таким образом: “создано рабочее место с 2+ активными пользователями и 10+ созданными записями (items)”.
3️⃣ Какой уровень активации может считаться хорошим?
✨ на основе опроса средний уровень активации – 34%, а медиана – 25%.
✨ отдельно по SaaS продуктам это 36% на среднем уровне и 30% на медианном уровне.
4️⃣ Какие существуют способы улучшения метрик активации?
✨ Упрощение UX/UI онбординга
✨ Сокращение шагов на онбординге
✨ Фоллоу-апы (имейлы и комментарии)
✨ Оптимизация копирования
✨ Улучшение каналов таргетинга
✨ Sales outreach
✨ Дополнительные стимулы
✨ Донесение value продукта до клиента как можно раньше
5️⃣ Какие существуют самые распространенные ошибки в определении activation milestone?
✨ Установить его слишком рано (например, sign up очень часто ошибочно устанавливается в качестве milestone)
✨ Установить его слишком поздно (например, маркетплейсы часто говорят об активации, когда пользователь уже сделал несколько покупок. Активация – индикатор того, что привычка появилась, а не доказательство этой привычки)
✨ Установить milestone, который не предсказывает retention (условно, если milestone пройден, то у этой группы клиентов retention x2 выше, чем у других)
✨ Milestone не зависит от действий пользователей
✨ Слишком сложный
6️⃣ Сколько нужно времени для прохождения milestone’а?
Только 6% компаний устанавливали предельный срок, когда активация должна быть произведена – в среднем это 7 дней, а медиана – 10 дней хотя отдельно про эти метрики в опросе не спрашивали, так что результат скорее для референса.
7️⃣ Как определить свой activation milestone и понять, что он реально влияет на retention, а не просто коррелирует с уровнем удержания клиентов?
✨ для начала стоит выбирать свой milestone, который коррелирует с долгосрочной гипотезой полезности продукта.
✨ качество такого mileston’а можно проверить посредством экспериментов и анализа результатов первых пользователей. Можно аккумулировать самых лучших пользователей и смотреть, работает ли для них триггером прохождения mileston’а. Если да, отлично, если нет, надо проводить новый эксперимент.
🍀 Source (RU) >>>
🍀 Original (EN) >>>
🍀 Activation: The Product Metric Everyone Thinks They Need but Can’t Seem to Define by Open View Partners >>>
#analytics #case #efficiency #likbez #marketing #methodology #product #strategy #tools
РЕКОРДНАЯ ВЫБОРКА ПОДТВЕРДИЛА СВЯЗЬ АУТИЗМА C «МАСКУЛИННЫМИ» ОСОБЕННОСТЯМИ МЫШЛЕНИЯ
🔎👫
Американские ученые проанализировали выборку из более 670 тысяч человек и выяснили, что наличие признаков, характерных для расстройств аутистического спектра, коррелирует с высоким показателем стремления к систематизации информации и низким показателем способности к эмпатии. Таким образом ученым удалось собрать данные в пользу теории эмпатизации-систематизации, которая косвенно указывает на то, что больше к аутизму склонны люди с «маскулинными» особенностями мышления. Статья опубликована в Proceedings of the National Academy of Sciences.
Теория эмпатизации-систематизации (англ. empathizing–systemizing) утверждает, что поведение людей можно классифицировать по их способности к эмпатии (пониманию того, что чувствует другой человек, и соответствующей реакции) с одной стороны и к стремлению систематизировать информацию (анализировать и выстраивать логичные выводы). В рамках этой теории было показано, что среди здоровой популяции женщины набирают больше баллов по шкале эмпатизации, а мужчины — больше по шкале систематизации. Расширение этой теории — «экстремальный мужской мозг» — утверждает, что люди с расстройством аутистического спектра чаще обладают более «мужскими» признаками по шкале эмпатизации-систематизации, то есть меньше склонны к эмпатии и больше — к систематизированию информации.
С одной стороны, эта теория может объяснить тот факт, что среди мужчин людей с расстройством аутистического спектра гораздо больше, чем среди женщин. С другой стороны, все существующие на данный момент исследования были проведены на достаточно маленьких выборках, из-за чего использовать полученные выводы на всей популяции нельзя. В работе ученые под руководством автора теории эмпатизации-систематизации Саймона Барона-Коэна (Simon Baron-Cohen) из Калифорнийского университета решили протестировать гипотезу о связи пола, способности к эмпатии и систематизации и предрасположенности к наличию расстройств аутистического спектра. Для этого они проанализировали информацию о 671606 людях, из которых у 36648 было зарегистрировано расстройство аутистического спектра.
В качестве основных показателей ученые выбрали оценку по шкале эмпатии, систематизации, наличию предрасположенности к аутизму и качества восприятия (считается, к примеру, что для людей с расстройством аутистического спектра характерна гиперчувствительность). Ученые выяснили, что для женщин характерны более высокие показатели по шкале эмпатии и качества восприятия, а для мужчин — по шкале систематизации и аутизма. При этом показатели коррелировали друг с другом: к примеру, для показателя по шкале эмпатии и показателя по шкале аутизма была характерна устойчивая обратная корреляция (коэффициент -0,59). При этом, как утверждают ученые, люди с расстройствами аутистического спектра вне зависимости от своего пола по всем показателям больше приближены к «мужскому типу». Свои данные авторы затем реплицировали на выборке из 14354 человек, из которых у 226 наблюдались расстройства аутистического спектра. Исследователи также показали, что разница между показателем по шкале эмпатии и показателем по шкале систематизации объясняет около 43 процентов различий в наличии признаков расстройств аутистического спектра — примерно в 19 раз больше, чем пол.
🍀 Source >>>
#analytics #likbez #psychology #science
🔎👫
Американские ученые проанализировали выборку из более 670 тысяч человек и выяснили, что наличие признаков, характерных для расстройств аутистического спектра, коррелирует с высоким показателем стремления к систематизации информации и низким показателем способности к эмпатии. Таким образом ученым удалось собрать данные в пользу теории эмпатизации-систематизации, которая косвенно указывает на то, что больше к аутизму склонны люди с «маскулинными» особенностями мышления. Статья опубликована в Proceedings of the National Academy of Sciences.
Теория эмпатизации-систематизации (англ. empathizing–systemizing) утверждает, что поведение людей можно классифицировать по их способности к эмпатии (пониманию того, что чувствует другой человек, и соответствующей реакции) с одной стороны и к стремлению систематизировать информацию (анализировать и выстраивать логичные выводы). В рамках этой теории было показано, что среди здоровой популяции женщины набирают больше баллов по шкале эмпатизации, а мужчины — больше по шкале систематизации. Расширение этой теории — «экстремальный мужской мозг» — утверждает, что люди с расстройством аутистического спектра чаще обладают более «мужскими» признаками по шкале эмпатизации-систематизации, то есть меньше склонны к эмпатии и больше — к систематизированию информации.
С одной стороны, эта теория может объяснить тот факт, что среди мужчин людей с расстройством аутистического спектра гораздо больше, чем среди женщин. С другой стороны, все существующие на данный момент исследования были проведены на достаточно маленьких выборках, из-за чего использовать полученные выводы на всей популяции нельзя. В работе ученые под руководством автора теории эмпатизации-систематизации Саймона Барона-Коэна (Simon Baron-Cohen) из Калифорнийского университета решили протестировать гипотезу о связи пола, способности к эмпатии и систематизации и предрасположенности к наличию расстройств аутистического спектра. Для этого они проанализировали информацию о 671606 людях, из которых у 36648 было зарегистрировано расстройство аутистического спектра.
В качестве основных показателей ученые выбрали оценку по шкале эмпатии, систематизации, наличию предрасположенности к аутизму и качества восприятия (считается, к примеру, что для людей с расстройством аутистического спектра характерна гиперчувствительность). Ученые выяснили, что для женщин характерны более высокие показатели по шкале эмпатии и качества восприятия, а для мужчин — по шкале систематизации и аутизма. При этом показатели коррелировали друг с другом: к примеру, для показателя по шкале эмпатии и показателя по шкале аутизма была характерна устойчивая обратная корреляция (коэффициент -0,59). При этом, как утверждают ученые, люди с расстройствами аутистического спектра вне зависимости от своего пола по всем показателям больше приближены к «мужскому типу». Свои данные авторы затем реплицировали на выборке из 14354 человек, из которых у 226 наблюдались расстройства аутистического спектра. Исследователи также показали, что разница между показателем по шкале эмпатии и показателем по шкале систематизации объясняет около 43 процентов различий в наличии признаков расстройств аутистического спектра — примерно в 19 раз больше, чем пол.
🍀 Source >>>
#analytics #likbez #psychology #science
РЫНОК С2С ОНЛАЙН-ТОРГОВЛИ В 2021 ГОДУ. ИНТЕРНЕТ-ТОРГОВЛЯ МЕЖДУ ЧАСТНЫМИ ЛИЦАМИ BY DATA INSIGHT & AVITO
😎🛍🛒🤓
Частный продавец (c2c-продавец) — интернет-пользователь, который продавал материальные товары (за исключением автомобилей и недвижимости) через интернет в качестве частного лица в течение 6 месяцев, предшествовавших опросу, и сделал как минимум одну продажу. С2С-покупатель — интернет-пользователь, совершивший как минимум одну покупку у частного лица через интернет за последние 6 месяцев.
✨ Проведенное исследование показало, что рынок С2С-продаж в интернете достиг в 2021 году 1,32 трлн. руб. Рост рынка составил 25% за год. В 2021 году рост происходит за счет роста частоты продаж.
✨ В 2021 году количество покупателей и продавцов на С2С-рынке снизилось, однако количество продаж увеличилось. Количество продавцов и покупателей на С2С-рынке составляет 12,7 млн. и 10,2 млн. соответственно.
✨ Количество сделок на продавца в месяц растет: 2017 г. в среднем у продавца была одна сделка в месяц, в 2019 г. –1,3, в 2020–2,3, в 2021–4,3. Рост частоты продаж обеспечили продавцы с опытом.
✨ Наиболее продаваемые товарные категории на С2С-рынке — «Детские товары» (22%), «Одежда и обувь» (21%), «Электроника и бытовая техника» (20% сделок).
✨ Распространение ареала продажи — прямое следствие более широкого использования профессиональной доставки. В 2022 г. 22% заказов приходятся на курьерскую доставку и доставку до ПВЗ, еще 14% — на Почту России.
👑 Avito — лидирующая площадка С2С-продаж. Ее использует 9,2 млн. покупателей, а количество сделок на платформе достигает 380 млн. за год.
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
🍀 Report in PDF >>>
#analytics #ecom #mr #product #report
😎🛍🛒🤓
Частный продавец (c2c-продавец) — интернет-пользователь, который продавал материальные товары (за исключением автомобилей и недвижимости) через интернет в качестве частного лица в течение 6 месяцев, предшествовавших опросу, и сделал как минимум одну продажу. С2С-покупатель — интернет-пользователь, совершивший как минимум одну покупку у частного лица через интернет за последние 6 месяцев.
✨ Проведенное исследование показало, что рынок С2С-продаж в интернете достиг в 2021 году 1,32 трлн. руб. Рост рынка составил 25% за год. В 2021 году рост происходит за счет роста частоты продаж.
✨ В 2021 году количество покупателей и продавцов на С2С-рынке снизилось, однако количество продаж увеличилось. Количество продавцов и покупателей на С2С-рынке составляет 12,7 млн. и 10,2 млн. соответственно.
✨ Количество сделок на продавца в месяц растет: 2017 г. в среднем у продавца была одна сделка в месяц, в 2019 г. –1,3, в 2020–2,3, в 2021–4,3. Рост частоты продаж обеспечили продавцы с опытом.
✨ Наиболее продаваемые товарные категории на С2С-рынке — «Детские товары» (22%), «Одежда и обувь» (21%), «Электроника и бытовая техника» (20% сделок).
✨ Распространение ареала продажи — прямое следствие более широкого использования профессиональной доставки. В 2022 г. 22% заказов приходятся на курьерскую доставку и доставку до ПВЗ, еще 14% — на Почту России.
👑 Avito — лидирующая площадка С2С-продаж. Ее использует 9,2 млн. покупателей, а количество сделок на платформе достигает 380 млн. за год.
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
🍀 Report in PDF >>>
#analytics #ecom #mr #product #report
РЫНОК ФРАНЧАЙЗИНГА В РОССИИ РАСТЕТ ВОПРЕКИ КРИЗИСАМ ЛЮБОЙ СЛОЖНОСТИ. С НАЧАЛА ГОДА КОЛИЧЕСТВО ФРАНШИЗ 30 УЧАСТНИКОВ РЕЙТИНГА FORBES УВЕЛИЧИЛОСЬ ПОЧТИ НА 20%
🛒🛍📈
Оборот рынка франчайзинга в 2021 году, по данным Franshiza.ru, вырос на 15% — до 2,4 трлн рублей. Сейчас в России работает 3095 различных брендов франшиз — на 11,3% больше, чем годом ранее. У 30 участников рейтинга самых выгодных франшиз Forbes за девять месяцев 2022 года открылось более 5000 партнерских предприятий, общее их количество достигло 29 000.
👑 Самой популярной франшизой у предпринимателей сейчас является Ozon, под вывеской которого за январь — сентябрь 2022 года открылось 2650 партнерских пунктов выдачи заказов (ПВЗ). На втором месте — сеть продуктовых магазинов «Авокадо», которая приросла 1230 новыми магазинами. Самой невостребованной оказалась франшиза электронного справочника 2GIS — за девять месяцев под этим брендом не было открыто ни одного нового партнерского бизнеса.
«Интерес к франшизам, как и бизнес-активность в стране в целом, напрямую зависит от геополитических событий, — говорит руководитель каталога Franshiza.ru Анна Рождественская. — В марте 2022 года интерес к покупке франшизы одномоментно сократился на 30%, все выбрали выжидательную тактику и не были готовы инвестировать в новые проекты». Однако летом рынок вновь набрал обороты, отмечают в Franshiza.ru, но объявление частичной военной мобилизации резко погасило позитивный тренд. По оценке Рождественской, после 21 сентября были заморожены практически все переговоры с новыми партнерами, у сетей сорвалось около 70% запланированных сделок. «Большой проблемой стал выезд из России активного населения в возрасте 25-45 лет — по сути, это целевое ядро покупателей франшиз», — объясняет эксперт.
Тяжелее всех, по ее мнению, переживают кризис франшизы «среднего» ценового сегмента, где стоимость франшизы составляет от 1 до 5 млн рублей. Топ-10 франшиз рейтинга в этой категории обновился на 50% по сравнению с предыдущим годом. Бессменный лидер рейтинга — сеть школ скорочтения IQ007 — выбыл из-за большого количества закрытых точек (по правилам рейтинга, число закрытых в течение года франчайзинговых точек не должно превышать 50% от открытых за тот же период). Сеть магазинов электроники «Позитроника» не вошла в список по той же причине.
Многие сети сделали акцент в развитии на малые города, добавив соответствующие форматы со сниженными паушальным взносом и инвестициями. Например, сети риэлторских агентств «Этажи» и Century 21 перешли в «нижнюю» группу инвестиций (до 1 млн рублей). Крупные города уже насыщены франшизами, а вот в малых сохраняется большой потенциал для развития. Дальше всех пошел Ozon, которые впервые в России предложил партнерство для сел и поселков с населением до 3500 человек. Пункт выдачи заказа с маркетплейса его партнерам теперь можно разместить в частном доме или сельском магазине.
📝 Были проанализированы несколько десятков российских компаний, продающих франшизы. Лонг-лист основан на данных порталов по франчайзингу, мнениях экспертов и базе Forbes. Срок существования франшизы — не менее трех лет (запуск не позднее 2019 года). Данные по выручке, числу своих и партнерских точек предоставили сами участники.
Франшизы оценивали по пяти критериям: средней годовой выручке одной точки, ROI (коэффициент доходности или убыточности бизнеса), сроку окупаемости, рентабельности и новому показателю — количественному приросту партнерской сети за девять месяцев 2022 года (разница открытых и закрытых точек). В списке 30 компаний, они сгруппированы по объему инвестиций на открытие одной точки и ранжированы с учетом собранной информации.
🍀 Source >>>
🍀 Rating >>>
#analytics #b2b #ecom #retail #strategy #trends
🛒🛍📈
Оборот рынка франчайзинга в 2021 году, по данным Franshiza.ru, вырос на 15% — до 2,4 трлн рублей. Сейчас в России работает 3095 различных брендов франшиз — на 11,3% больше, чем годом ранее. У 30 участников рейтинга самых выгодных франшиз Forbes за девять месяцев 2022 года открылось более 5000 партнерских предприятий, общее их количество достигло 29 000.
👑 Самой популярной франшизой у предпринимателей сейчас является Ozon, под вывеской которого за январь — сентябрь 2022 года открылось 2650 партнерских пунктов выдачи заказов (ПВЗ). На втором месте — сеть продуктовых магазинов «Авокадо», которая приросла 1230 новыми магазинами. Самой невостребованной оказалась франшиза электронного справочника 2GIS — за девять месяцев под этим брендом не было открыто ни одного нового партнерского бизнеса.
«Интерес к франшизам, как и бизнес-активность в стране в целом, напрямую зависит от геополитических событий, — говорит руководитель каталога Franshiza.ru Анна Рождественская. — В марте 2022 года интерес к покупке франшизы одномоментно сократился на 30%, все выбрали выжидательную тактику и не были готовы инвестировать в новые проекты». Однако летом рынок вновь набрал обороты, отмечают в Franshiza.ru, но объявление частичной военной мобилизации резко погасило позитивный тренд. По оценке Рождественской, после 21 сентября были заморожены практически все переговоры с новыми партнерами, у сетей сорвалось около 70% запланированных сделок. «Большой проблемой стал выезд из России активного населения в возрасте 25-45 лет — по сути, это целевое ядро покупателей франшиз», — объясняет эксперт.
Тяжелее всех, по ее мнению, переживают кризис франшизы «среднего» ценового сегмента, где стоимость франшизы составляет от 1 до 5 млн рублей. Топ-10 франшиз рейтинга в этой категории обновился на 50% по сравнению с предыдущим годом. Бессменный лидер рейтинга — сеть школ скорочтения IQ007 — выбыл из-за большого количества закрытых точек (по правилам рейтинга, число закрытых в течение года франчайзинговых точек не должно превышать 50% от открытых за тот же период). Сеть магазинов электроники «Позитроника» не вошла в список по той же причине.
Многие сети сделали акцент в развитии на малые города, добавив соответствующие форматы со сниженными паушальным взносом и инвестициями. Например, сети риэлторских агентств «Этажи» и Century 21 перешли в «нижнюю» группу инвестиций (до 1 млн рублей). Крупные города уже насыщены франшизами, а вот в малых сохраняется большой потенциал для развития. Дальше всех пошел Ozon, которые впервые в России предложил партнерство для сел и поселков с населением до 3500 человек. Пункт выдачи заказа с маркетплейса его партнерам теперь можно разместить в частном доме или сельском магазине.
📝 Были проанализированы несколько десятков российских компаний, продающих франшизы. Лонг-лист основан на данных порталов по франчайзингу, мнениях экспертов и базе Forbes. Срок существования франшизы — не менее трех лет (запуск не позднее 2019 года). Данные по выручке, числу своих и партнерских точек предоставили сами участники.
Франшизы оценивали по пяти критериям: средней годовой выручке одной точки, ROI (коэффициент доходности или убыточности бизнеса), сроку окупаемости, рентабельности и новому показателю — количественному приросту партнерской сети за девять месяцев 2022 года (разница открытых и закрытых точек). В списке 30 компаний, они сгруппированы по объему инвестиций на открытие одной точки и ранжированы с учетом собранной информации.
🍀 Source >>>
🍀 Rating >>>
#analytics #b2b #ecom #retail #strategy #trends
ГДЕ СОЗДАТЬ ПРОСТОЙ И ПОНЯТНЫЙ CUSTOMER JOURNEY MAP: ТОП-5 СЕРВИСОВ
🗺🔭📲
Customer Journey Map можно составить хоть на листке бумаги или на стикерах, приклеенных к вайтборду. Но авторы рассказали, какие онлайн-сервисы можно использовать, чтобы CJM получился более наглядным.
Мы не будем подробно рассказывать про сам Customer Journey Map. Если вы читаете этот материал, скорее всего, вы уже знаете, что это за зверь и зачем он нужен, и просто хотите выбрать инструмент для его построения. Если же вы все-таки не знаете ничего про CJM или хотите освежить свои знания, то советуем материал по ссылке.
Создавать Customer Journey Map — это долгий и кропотливый процесс, так что запаситесь терпением, силами и заряженным ноутбуком. Условно создание CJM можно разделить на три этапа:
1️⃣✨ Подготовка к созданию Customer Journey Map. На этом этапе нам нужно определить цели разработки карты и оценить свои возможности. Мы строим карту, чтобы помочь клиенту запустить новый продукт или улучшить старый? Насколько детальная будет карта — для работы подойдет Excel или понадобятся продвинутые графические редакторы? Сможем ли мы сделать ее сами, без дизайнера или лучше делегировать это специалисту? Четко определитесь с тем, зачем и какая карта вам нужна, чтобы не менять все на середине пути.
2️⃣✨ Создание Customer Journey Map. На этом этапе нужно собрать всю имеющуюся информацию об аудитории, проанализировать ее и составить портрет клиента, а затем описать его идеальный путь и опыт взаимодействия с продуктом. Мы определяем точки контакта пользователя с продуктом и визуализируем все это как Customer Journey Map. От того, насколько объемная и детальная будет карта, зависит выбор инструмента.
3️⃣✨ Применение Customer Journey Map. Это период, когда мы активно пользуемся картой и следим за тем, как меняются целевые показатели. Если карта хорошо проработана и путь клиента выстроен правильно, то количество заказов/покупок/регистраций/скачиваний должно вырасти.
ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ ВИЗУАЛИЗАЦИИ
💥 Figma
💥 Google Таблицы
💥 Miro
💥 Сanvanizer
💥 UXPressia
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
#analytics #likbez #methodology #product #tools #ux #visualization
🗺🔭📲
Customer Journey Map можно составить хоть на листке бумаги или на стикерах, приклеенных к вайтборду. Но авторы рассказали, какие онлайн-сервисы можно использовать, чтобы CJM получился более наглядным.
Мы не будем подробно рассказывать про сам Customer Journey Map. Если вы читаете этот материал, скорее всего, вы уже знаете, что это за зверь и зачем он нужен, и просто хотите выбрать инструмент для его построения. Если же вы все-таки не знаете ничего про CJM или хотите освежить свои знания, то советуем материал по ссылке.
Создавать Customer Journey Map — это долгий и кропотливый процесс, так что запаситесь терпением, силами и заряженным ноутбуком. Условно создание CJM можно разделить на три этапа:
1️⃣✨ Подготовка к созданию Customer Journey Map. На этом этапе нам нужно определить цели разработки карты и оценить свои возможности. Мы строим карту, чтобы помочь клиенту запустить новый продукт или улучшить старый? Насколько детальная будет карта — для работы подойдет Excel или понадобятся продвинутые графические редакторы? Сможем ли мы сделать ее сами, без дизайнера или лучше делегировать это специалисту? Четко определитесь с тем, зачем и какая карта вам нужна, чтобы не менять все на середине пути.
2️⃣✨ Создание Customer Journey Map. На этом этапе нужно собрать всю имеющуюся информацию об аудитории, проанализировать ее и составить портрет клиента, а затем описать его идеальный путь и опыт взаимодействия с продуктом. Мы определяем точки контакта пользователя с продуктом и визуализируем все это как Customer Journey Map. От того, насколько объемная и детальная будет карта, зависит выбор инструмента.
3️⃣✨ Применение Customer Journey Map. Это период, когда мы активно пользуемся картой и следим за тем, как меняются целевые показатели. Если карта хорошо проработана и путь клиента выстроен правильно, то количество заказов/покупок/регистраций/скачиваний должно вырасти.
ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ ВИЗУАЛИЗАЦИИ
💥 Figma
💥 Google Таблицы
💥 Miro
💥 Сanvanizer
💥 UXPressia
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
#analytics #likbez #methodology #product #tools #ux #visualization
USABILITY HEURISTIC FRAMEWORKS: WHICH ONE IS RIGHT FOR YOU? GOING BEYOND NIELSEN’S USABILITY HEURISTICS (WITH INFOGRAPHIC)
🤓🔎📲
What is a heuristic evaluation?
A heuristic evaluation is a process where evaluators assess the usability of an interface against established usability principles. Usability expert Nielsen Norman Group states:
“Heuristic evaluation is a usability engineering method for finding the usability problems in a user interface design so that they can be attended to as part of an iterative design process. Heuristic evaluation involves having a small set of evaluators examine the interface and judge its compliance with recognized usability principles (the “heuristics”).”
Dictionary.com defines heuristic as:
✨ serving to indicate or point out; stimulating interest as a means of furthering investigation.
✨ encouraging a person to learn, discover, understand, or solve problems on his or her own, as by experimenting, evaluating possible answers or solutions, or by trial and error: a heuristic teaching method.
✨ of, relating to, or based on experimentation, evaluation, or trial-and-error methods.
✨ Computers, Mathematics. pertaining to a trial-and-error method of problem solving used when an algorithmic approach is impractical.
Notice the last definition: “…when an algorithmic approach is impractical”. This statement is a good summary of the subjective, qualitative nature of heuristic evaluation methods. And while this subjective nature is primarily true for the frameworks discussed here, the System Usability Scale (SUS) attempts to quantify heuristic evaluations. Or, for more measurable results, you may want to consider the PURE method for evaluating ease of use.
Usability Heuristic Frameworks
Below are the ten frameworks evaluated. Full heuristics are detailed at the end of this article.
💥 Amélie Boucher’s Ergonomic Criteria
💥 Arhippainen’s Ten User Experience Heuristics
💥 Bastien and Scapin’s Ergonomic Criteria for the Evaluation of Human-Computer Interfaces
💥 Colombo and Pasch 10 Heuristics for an Optimal User Experience
💥 Dieter Rams’ Ten Principles for Good Design | While Rams did not write his principles for interface evaluations, many in the UX field have adapted his list as a unique lens to measure against.
💥 ISO 9241–110 Ergonomics of human-system interaction — Part 110: Interaction principles
💥 Kaniasty’s CARMEL Guidelines
💥 Jakob Nielsen’s 10 Usability Heuristics for User Interface Design
💥 Shneiderman’s Eight Golden Rules of Interface Design
💥 System Usability Scale (SUS)
The following four frameworks are not included in my evaluation, but are included at the end of this article for consideration and a centralized point of reference of heuristic evaluation methods.
💥 Connell Full Principles Set
💥 Weinschenk and Barker Classification
💥 Gerhardt-Powals’ Cognitive Engineering Principles
💥 Dourado and Canedo’s Usability Heuristics for Mobile Applications
Lastly, the following noteworthy frameworks are provided here as a link only; their content is behind payment barriers or are too long for heuristic evaluation.
💥 Developing SMASH: A set of SMArtphone’s uSability Heuristics,
Computer Standards & Interfaces, Science Direct, https://doi.org/10.1016/j.csi.2015.08.007
💥 First Principles of Interaction Design (Revised & Expanded), asktog.com
💥 User Interface Context of Use Guidelines for Mobile Apps, cscjournals.org
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
🍀 Heuristic Findings in PDF >>>
#analytics #design #development #efficiency #methodology #tools #ux
🤓🔎📲
What is a heuristic evaluation?
A heuristic evaluation is a process where evaluators assess the usability of an interface against established usability principles. Usability expert Nielsen Norman Group states:
“Heuristic evaluation is a usability engineering method for finding the usability problems in a user interface design so that they can be attended to as part of an iterative design process. Heuristic evaluation involves having a small set of evaluators examine the interface and judge its compliance with recognized usability principles (the “heuristics”).”
Dictionary.com defines heuristic as:
✨ serving to indicate or point out; stimulating interest as a means of furthering investigation.
✨ encouraging a person to learn, discover, understand, or solve problems on his or her own, as by experimenting, evaluating possible answers or solutions, or by trial and error: a heuristic teaching method.
✨ of, relating to, or based on experimentation, evaluation, or trial-and-error methods.
✨ Computers, Mathematics. pertaining to a trial-and-error method of problem solving used when an algorithmic approach is impractical.
Notice the last definition: “…when an algorithmic approach is impractical”. This statement is a good summary of the subjective, qualitative nature of heuristic evaluation methods. And while this subjective nature is primarily true for the frameworks discussed here, the System Usability Scale (SUS) attempts to quantify heuristic evaluations. Or, for more measurable results, you may want to consider the PURE method for evaluating ease of use.
Usability Heuristic Frameworks
Below are the ten frameworks evaluated. Full heuristics are detailed at the end of this article.
💥 Amélie Boucher’s Ergonomic Criteria
💥 Arhippainen’s Ten User Experience Heuristics
💥 Bastien and Scapin’s Ergonomic Criteria for the Evaluation of Human-Computer Interfaces
💥 Colombo and Pasch 10 Heuristics for an Optimal User Experience
💥 Dieter Rams’ Ten Principles for Good Design | While Rams did not write his principles for interface evaluations, many in the UX field have adapted his list as a unique lens to measure against.
💥 ISO 9241–110 Ergonomics of human-system interaction — Part 110: Interaction principles
💥 Kaniasty’s CARMEL Guidelines
💥 Jakob Nielsen’s 10 Usability Heuristics for User Interface Design
💥 Shneiderman’s Eight Golden Rules of Interface Design
💥 System Usability Scale (SUS)
The following four frameworks are not included in my evaluation, but are included at the end of this article for consideration and a centralized point of reference of heuristic evaluation methods.
💥 Connell Full Principles Set
💥 Weinschenk and Barker Classification
💥 Gerhardt-Powals’ Cognitive Engineering Principles
💥 Dourado and Canedo’s Usability Heuristics for Mobile Applications
Lastly, the following noteworthy frameworks are provided here as a link only; their content is behind payment barriers or are too long for heuristic evaluation.
💥 Developing SMASH: A set of SMArtphone’s uSability Heuristics,
Computer Standards & Interfaces, Science Direct, https://doi.org/10.1016/j.csi.2015.08.007
💥 First Principles of Interaction Design (Revised & Expanded), asktog.com
💥 User Interface Context of Use Guidelines for Mobile Apps, cscjournals.org
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
🍀 Heuristic Findings in PDF >>>
#analytics #design #development #efficiency #methodology #tools #ux
GOOGLE BRINGS MACHINE LEARNING TO ONLINE SPREADSHEETS WITH SIMPLE ML FOR SHEETS
🤖👩🏼🎓🔮
Spreadsheets are widely used by organizations of all sizes for all kinds of basic and complex tasks.
While simple calculations and graphs have long been part of the spreadsheet experience, machine learning (ML) has not. ML is often seen as being too complex to use, while spreadsheet usage is intended to be accessible to any type of user. Google is now trying to change that paradigm for its Google Sheets online spreadsheet program.
On Dec, 7 Google announced a beta release of the Simple ML for Sheets add-on. Google Sheets has an extensible architecture that enables users to benefit from add-ons that extend the default functionality available in the application. In this case, Google Sheets benefits from ML technology that Google first developed in the open-source TensorFlow project. With Simple ML for Sheets, users will not need to use a specific TensorFlow service, as Google has developed the service to be as easily accessible as possible.
“Everything runs completely on the user browser,” Luiz Gustavo Martins, Google AI developer advocate, told VentureBeat. “Your data doesn’t leave Google Sheets and models are saved to your Google Drive so you can use them again later.”
Holy sheets, Google’s Simple ML can do what with my spreadsheets?
So what can Simple ML for Sheets do? Two of the beginner tasks in the beta release highlighted by Google include the ability to predict missing values (1) or spot abnormal ones (2). Martins said that those two beginner tasks are easy for anyone to test the ML waters and explore how ML might benefit their business.
Martins noted that beyond the beginner tasks, the add-on supports several other common ML tasks such as training and evaluating models, generating predictions, and interpreting the models and their predictions. In addition, since Simple ML can export models to TensorFlow, people with programming experience can use Simple ML models with their existing ML infrastructure.
Overcoming the challenges of ML complexity with Simple ML for Sheets
It’s possible for Google Sheets users to benefit from ML without Simple ML, but it may not be easy for the layperson.
“We identified knowledge and lack of guidance as the prime factors for non-ML practitioners to easily use ML,” Mathieu Guillame-Bert, software engineer at Google, told VentureBeat. “Using a classical ML tool, like TensorFlow in Python, is like being in front of a blank page.”
Guillame-Bert said that using a classic ML tool requires, among other things, for the user to understand programming, ML problem framing, model construction and model evaluation. He noted that such knowledge is generally acquired through classes or self-taught over a long period of time.
In contrast, Guillame-Bert said that Simple ML is like an interactive questionnaire. It guides the user and only assumes basic knowledge about spreadsheets.
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
#analytics #datascience #dev #math #predictions #product #statistics #technology #tools
🤖👩🏼🎓🔮
Spreadsheets are widely used by organizations of all sizes for all kinds of basic and complex tasks.
While simple calculations and graphs have long been part of the spreadsheet experience, machine learning (ML) has not. ML is often seen as being too complex to use, while spreadsheet usage is intended to be accessible to any type of user. Google is now trying to change that paradigm for its Google Sheets online spreadsheet program.
On Dec, 7 Google announced a beta release of the Simple ML for Sheets add-on. Google Sheets has an extensible architecture that enables users to benefit from add-ons that extend the default functionality available in the application. In this case, Google Sheets benefits from ML technology that Google first developed in the open-source TensorFlow project. With Simple ML for Sheets, users will not need to use a specific TensorFlow service, as Google has developed the service to be as easily accessible as possible.
“Everything runs completely on the user browser,” Luiz Gustavo Martins, Google AI developer advocate, told VentureBeat. “Your data doesn’t leave Google Sheets and models are saved to your Google Drive so you can use them again later.”
Holy sheets, Google’s Simple ML can do what with my spreadsheets?
So what can Simple ML for Sheets do? Two of the beginner tasks in the beta release highlighted by Google include the ability to predict missing values (1) or spot abnormal ones (2). Martins said that those two beginner tasks are easy for anyone to test the ML waters and explore how ML might benefit their business.
Martins noted that beyond the beginner tasks, the add-on supports several other common ML tasks such as training and evaluating models, generating predictions, and interpreting the models and their predictions. In addition, since Simple ML can export models to TensorFlow, people with programming experience can use Simple ML models with their existing ML infrastructure.
Overcoming the challenges of ML complexity with Simple ML for Sheets
It’s possible for Google Sheets users to benefit from ML without Simple ML, but it may not be easy for the layperson.
“We identified knowledge and lack of guidance as the prime factors for non-ML practitioners to easily use ML,” Mathieu Guillame-Bert, software engineer at Google, told VentureBeat. “Using a classical ML tool, like TensorFlow in Python, is like being in front of a blank page.”
Guillame-Bert said that using a classic ML tool requires, among other things, for the user to understand programming, ML problem framing, model construction and model evaluation. He noted that such knowledge is generally acquired through classes or self-taught over a long period of time.
In contrast, Guillame-Bert said that Simple ML is like an interactive questionnaire. It guides the user and only assumes basic knowledge about spreadsheets.
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
#analytics #datascience #dev #math #predictions #product #statistics #technology #tools
AS THE PANDEMIC MAKES LIFE MORE COMPLEX, PEOPLE CRAVE SIMPLER BRANDS
🥰
The pandemic has made people’s lives more complex, according to research in the ninth edition of Siegel+Gale’s World’s Simplest Brands study. The global survey also revealed that consumers are more willing to pay a premium for simpler experiences.
World’s Simplest Brands ranks the leading brands on simplicity, asking more than 15,000 people across nine countries which brands and industries provide the simplest experiences, ultimately reducing stress and improving the lives of consumers everywhere.
Google led the global rankings, followed by Netflix, German grocer Lidl, YouTube and another German grocer, Aldi. In the United States, Amazon was named the simplest brand, followed by streaming services Hulu and Netflix. Costco and Google rounded out the top five.
The brands that did best in both the global and national categories tended to be those that consumers relied upon during the pandemic. That’s no accident. “The pandemic has made life harder, and World’s Simplest Brands found that people want transparent, direct, simple experiences that make their lives easier,” said Howard Belk, co-CEO and Chief Creative Officer, Siegel+Gale. “The brands that topped this list simplified not only the consumption experience; they simplified the human experience.”
🔎 Here are some of the study’s key findings:
📌 76 percent of people are more likely to recommend a brand that delivers simple experiences, compared to 64 percent in 2018.
📌 57 percent of people are willing to pay more for simpler experiences, slightly higher than the last report’s findings.
📌 While there isn’t a significant change in people willing to pay more for simplicity, the premium people are willing to pay for it has quadrupled. Siegel+Gale estimates that companies leave an estimated $402 billion on the table by failing to provide simple experiences, versus $98 billion in 2018.
📌 A stock portfolio of the World’s Simplest Brands has outperformed the average of the major indexes by 1,600 percent since 2009.
👑 2021 Top 10 World’s Simplest Brands
1️⃣ Google
2️⃣ Netflix
3️⃣ Lidl
4️⃣ YouTube
5️⃣ Aldi
6️⃣ McDonald’s
7️⃣ Samsung
8️⃣ Amazon
9️⃣ Uniqlo
🔟 Spotify
🍀 Source >>>
🍀 Report in PDF >>>
#analytics #marketing #mr #product #report #trends
🥰
The pandemic has made people’s lives more complex, according to research in the ninth edition of Siegel+Gale’s World’s Simplest Brands study. The global survey also revealed that consumers are more willing to pay a premium for simpler experiences.
World’s Simplest Brands ranks the leading brands on simplicity, asking more than 15,000 people across nine countries which brands and industries provide the simplest experiences, ultimately reducing stress and improving the lives of consumers everywhere.
Google led the global rankings, followed by Netflix, German grocer Lidl, YouTube and another German grocer, Aldi. In the United States, Amazon was named the simplest brand, followed by streaming services Hulu and Netflix. Costco and Google rounded out the top five.
The brands that did best in both the global and national categories tended to be those that consumers relied upon during the pandemic. That’s no accident. “The pandemic has made life harder, and World’s Simplest Brands found that people want transparent, direct, simple experiences that make their lives easier,” said Howard Belk, co-CEO and Chief Creative Officer, Siegel+Gale. “The brands that topped this list simplified not only the consumption experience; they simplified the human experience.”
🔎 Here are some of the study’s key findings:
📌 76 percent of people are more likely to recommend a brand that delivers simple experiences, compared to 64 percent in 2018.
📌 57 percent of people are willing to pay more for simpler experiences, slightly higher than the last report’s findings.
📌 While there isn’t a significant change in people willing to pay more for simplicity, the premium people are willing to pay for it has quadrupled. Siegel+Gale estimates that companies leave an estimated $402 billion on the table by failing to provide simple experiences, versus $98 billion in 2018.
📌 A stock portfolio of the World’s Simplest Brands has outperformed the average of the major indexes by 1,600 percent since 2009.
👑 2021 Top 10 World’s Simplest Brands
1️⃣ Google
2️⃣ Netflix
3️⃣ Lidl
4️⃣ YouTube
5️⃣ Aldi
6️⃣ McDonald’s
7️⃣ Samsung
8️⃣ Amazon
9️⃣ Uniqlo
🔟 Spotify
🍀 Source >>>
🍀 Report in PDF >>>
#analytics #marketing #mr #product #report #trends
КАК ЦИФРОВОЙ ДИЗАЙН ВЛИЯЕТ НА ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ by Саурабх Бхаргава, Шломо Бенарци
🎨📲🤪
Все чаще мы принимаем самые разные решения в цифровом формате, «с экрана», и последствиями такого изменения часто пренебрегают: дизайн цифрового мира может глубоко и зачастую незаметно влиять на наш выбор.
Анализ недавних исследований показывает, что многие организации пока недооценивают возможности цифрового дизайна, — нужно больше инвестировать в поведенческие модели, чтобы помочь пользователям сделать оптимальный выбор. Во многих случаях даже незначительные корректировки могут оказать серьезное влияние и принести такую отдачу на вложенные средства, которая в несколько раз превышает традиционное применение финансовых стимулов или маркетинговых и образовательных кампаний.
Работая над недавней статьей совместно с Линн Конелл-Прайс из Университета Пенсильвании и Ричардом Мэйсоном из Лондонского университета Сити, авторы обратились к ведущей инвестиционной компании на рынке пенсионных решений в США Voya Financial. Они решили изучить, как изменения цифрового дизайна интерфейсов при онлайн-регистрации могут повлиять на первоначальные планы сотрудников в отношении взносов на накопительные пенсионные счета (в частной пенсионной системе США самый популярный накопительный пенсионный план называется в честь соответствующей статьи Налогового кодекса США — «план 401(k)»).
Чтобы понять влияние цифрового дизайна на эти первоначальные решения о вступлении в пенсионную программу, случайным образом распределили сотрудников на две группы и показывали им две разные версии интерфейса регистрации: используемый Voya оригинальный коммерческий дизайн или «улучшенный» дизайн с тремя незначительными изменениями:
1️⃣ Изменили цветовую схему опций — вместо одного цвета (все было оранжевым) использовался принцип светофора: зеленый (выбрать индивидуальные условия), желтый (подтвердить) и красный (отклонить).
2️⃣ Отобразили стандартную норму отчислений прямо на экране регистрации, чтобы эту информацию нельзя было пропустить.
3️⃣ Упростили и стандартизировали текст описания альтернативных вариантов, удалив неинформативный мелкий шрифт и упростив названия каждой опции (например, фразу «Хочу изменить условия в своем плане» поменяли на «Настрою сам», а фразу «Не хочу вступать в пенсионную программу» заменили на «Не буду копить»).
Слишком часто дизайн рассматривают как визуальный фон, цифровой элемент, который придуман для красоты, но особой пользы не несет. Но исследование показывает, что цифровой дизайн — это нечто гораздо большее, это неотъемлемая часть любого продукта или услуги. И разработать поведенчески обоснованный дизайн возможно, если использовать следующие пять шагов:
✨ Изучайте появляющиеся научные публикации и учитывайте данные поведенческого анализа об особенностях использования электронных устройств.
✨ Проведите поведенческий аудит используемого цифрового дизайна и выявите несоответствия между существующим дизайном и новыми идеями, учитывающими самые свежие наработки об особенностях взаимодействия с электронными устройствами.
✨ Протестируйте эти новые идеи в контролируемых условиях.
✨ Выбрав выигрышный дизайн, масштабируйте и применяйте его во всех возможных цифровых клиентских циклах.
✨ Храните доступную для поиска «библиотеку результатов» всех своих экспериментов.
Совершенствование цифрового дизайна с применением выводов практического анализа должно стать важнейшей стратегической задачей для любой организации, стремящейся привлечь клиентов и помочь им принимать более правильные решения. Дизайн — это не красивый фон, а важная составляющая продукта.
🍀 Source >>>
#analytics #case #design #experiment #product #psychology #ux
🎨📲🤪
Все чаще мы принимаем самые разные решения в цифровом формате, «с экрана», и последствиями такого изменения часто пренебрегают: дизайн цифрового мира может глубоко и зачастую незаметно влиять на наш выбор.
Анализ недавних исследований показывает, что многие организации пока недооценивают возможности цифрового дизайна, — нужно больше инвестировать в поведенческие модели, чтобы помочь пользователям сделать оптимальный выбор. Во многих случаях даже незначительные корректировки могут оказать серьезное влияние и принести такую отдачу на вложенные средства, которая в несколько раз превышает традиционное применение финансовых стимулов или маркетинговых и образовательных кампаний.
Работая над недавней статьей совместно с Линн Конелл-Прайс из Университета Пенсильвании и Ричардом Мэйсоном из Лондонского университета Сити, авторы обратились к ведущей инвестиционной компании на рынке пенсионных решений в США Voya Financial. Они решили изучить, как изменения цифрового дизайна интерфейсов при онлайн-регистрации могут повлиять на первоначальные планы сотрудников в отношении взносов на накопительные пенсионные счета (в частной пенсионной системе США самый популярный накопительный пенсионный план называется в честь соответствующей статьи Налогового кодекса США — «план 401(k)»).
Чтобы понять влияние цифрового дизайна на эти первоначальные решения о вступлении в пенсионную программу, случайным образом распределили сотрудников на две группы и показывали им две разные версии интерфейса регистрации: используемый Voya оригинальный коммерческий дизайн или «улучшенный» дизайн с тремя незначительными изменениями:
1️⃣ Изменили цветовую схему опций — вместо одного цвета (все было оранжевым) использовался принцип светофора: зеленый (выбрать индивидуальные условия), желтый (подтвердить) и красный (отклонить).
2️⃣ Отобразили стандартную норму отчислений прямо на экране регистрации, чтобы эту информацию нельзя было пропустить.
3️⃣ Упростили и стандартизировали текст описания альтернативных вариантов, удалив неинформативный мелкий шрифт и упростив названия каждой опции (например, фразу «Хочу изменить условия в своем плане» поменяли на «Настрою сам», а фразу «Не хочу вступать в пенсионную программу» заменили на «Не буду копить»).
Слишком часто дизайн рассматривают как визуальный фон, цифровой элемент, который придуман для красоты, но особой пользы не несет. Но исследование показывает, что цифровой дизайн — это нечто гораздо большее, это неотъемлемая часть любого продукта или услуги. И разработать поведенчески обоснованный дизайн возможно, если использовать следующие пять шагов:
✨ Изучайте появляющиеся научные публикации и учитывайте данные поведенческого анализа об особенностях использования электронных устройств.
✨ Проведите поведенческий аудит используемого цифрового дизайна и выявите несоответствия между существующим дизайном и новыми идеями, учитывающими самые свежие наработки об особенностях взаимодействия с электронными устройствами.
✨ Протестируйте эти новые идеи в контролируемых условиях.
✨ Выбрав выигрышный дизайн, масштабируйте и применяйте его во всех возможных цифровых клиентских циклах.
✨ Храните доступную для поиска «библиотеку результатов» всех своих экспериментов.
Совершенствование цифрового дизайна с применением выводов практического анализа должно стать важнейшей стратегической задачей для любой организации, стремящейся привлечь клиентов и помочь им принимать более правильные решения. Дизайн — это не красивый фон, а важная составляющая продукта.
🍀 Source >>>
#analytics #case #design #experiment #product #psychology #ux
РИТЕЙЛ МЕДИА В РОССИИ — НОВЫЙ РУБЕЖ ДЛЯ РЕКЛАМЫ И ПРИВЛЕЧЕНИЯ КЛИЕНТОВ
🛍🛒📺
Retail media, или реклама на онлайн-площадке — тот инструмент, который позволяет брендам продвигать свои товары, а маркетплейсам — увеличивать свою прибыль от продажи рекламных мест. По данным eshopmedia, в Китае и США retail media занимает довольно заметную долю в цифровой рекламе: 40% и 25% соответственно, тогда как в России — только 5%. Это может говорить о том, что в России эта ниша еще не заполнена, и у компаний есть возможности развиваться в данном направлении.
В «Экосистеме электронной торговли» Data Insight категория Retail Media появилась в 2022 г. в блоке «Привлечение покупателей». Сейчас категория включает игроков из числа агентств и технологических инструментов, и платформ для продажи и покупки рекламных мест и привлечения онлайн-покупателей. Примечательно также, что в основном категорию составляют крупные мультикатегорийные игроки сегмента.
Карта экосистемы интернет-торговли в России показывает сегодняшнее состояние рынка и его игроков. При подготовке Экосистемы электронной торговли 2022 v.2 на первом этапе обратились к экспертам рынка, с которыми обсудили новые тренды на рынке, ушедших и оставшихся игроков, категории сервисов, приоритетные задачи интернет-магазинов.
На втором этапе работы перестроили структуру Экосистемы, в частности, расширили блоки “Маркетплейсы” и “Платежи и финансы”. Карта включает семь блоков, соответствующих основным потребностям интернет-магазина:
✨ Привлечение покупателей,
✨ Управление магазином и работа с клиентом,
✨ Логистика,
✨ Маркетплейсы,
✨ Платежи и финансы,
✨ IT,
✨ Отраслевые организации.
Каждый блок включает категории сервисов, которые специализируются на конкретных задачах интернет-магазина. Некоторые категории сервисов в свою очередь разделены на подкатегории.
Сервисы, включенные во вторую версию карты Экосистемы 2022 года, были отобраны из числа прошлых участников карты и отчета, компаний, подавших заявку на участие, а также рекомендованных экспертами игроков. Компании, приостановившие деятельность в России на протяжение разработки Экосистемы, сохранили свое присутствие на карте, но их логотипы изображены черно-белыми и полупрозрачными.
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
🍀 Map in PDF (14,3 mb) >>>
#advertising #analytics #ecom #marketing #product #visualization
🛍🛒📺
Retail media, или реклама на онлайн-площадке — тот инструмент, который позволяет брендам продвигать свои товары, а маркетплейсам — увеличивать свою прибыль от продажи рекламных мест. По данным eshopmedia, в Китае и США retail media занимает довольно заметную долю в цифровой рекламе: 40% и 25% соответственно, тогда как в России — только 5%. Это может говорить о том, что в России эта ниша еще не заполнена, и у компаний есть возможности развиваться в данном направлении.
В «Экосистеме электронной торговли» Data Insight категория Retail Media появилась в 2022 г. в блоке «Привлечение покупателей». Сейчас категория включает игроков из числа агентств и технологических инструментов, и платформ для продажи и покупки рекламных мест и привлечения онлайн-покупателей. Примечательно также, что в основном категорию составляют крупные мультикатегорийные игроки сегмента.
Карта экосистемы интернет-торговли в России показывает сегодняшнее состояние рынка и его игроков. При подготовке Экосистемы электронной торговли 2022 v.2 на первом этапе обратились к экспертам рынка, с которыми обсудили новые тренды на рынке, ушедших и оставшихся игроков, категории сервисов, приоритетные задачи интернет-магазинов.
На втором этапе работы перестроили структуру Экосистемы, в частности, расширили блоки “Маркетплейсы” и “Платежи и финансы”. Карта включает семь блоков, соответствующих основным потребностям интернет-магазина:
✨ Привлечение покупателей,
✨ Управление магазином и работа с клиентом,
✨ Логистика,
✨ Маркетплейсы,
✨ Платежи и финансы,
✨ IT,
✨ Отраслевые организации.
Каждый блок включает категории сервисов, которые специализируются на конкретных задачах интернет-магазина. Некоторые категории сервисов в свою очередь разделены на подкатегории.
Сервисы, включенные во вторую версию карты Экосистемы 2022 года, были отобраны из числа прошлых участников карты и отчета, компаний, подавших заявку на участие, а также рекомендованных экспертами игроков. Компании, приостановившие деятельность в России на протяжение разработки Экосистемы, сохранили свое присутствие на карте, но их логотипы изображены черно-белыми и полупрозрачными.
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
🍀 Map in PDF (14,3 mb) >>>
#advertising #analytics #ecom #marketing #product #visualization
ЛОВУШКИ В АНАЛИТИКЕ, С КОТОРЫМИ СТАЛКИВАЕТСЯ КАЖДЫЙ
📊🕸🤓
🔮 Ошибка корреляции. Совместное изменение двух переменных в динамике не свидетельствует о наличии причинно-следственной связи между ними.
💼 Пример из бизнеса: чем ближе летний сезон, тем больше компания тратит на ремаргетинг и тем больше у этой компании заказов.
🔑 Как избежать ловушки? Единственный способ установить причинно-следственную связь между двумя переменными — провести управляемый эксперимент (AB-тест).
🔮 Мультиколлинеарность. Это частный случай ошибки корреляции, которая объясняется наличием третьей переменной, которая связана с обоими изучаемыми признаками.
💼 Пример из бизнеса: было замечено, что те, кто оставляет гневные отзывы в приложении, имеют гораздо больший LTV по сравнению с остальными. Начали рождаться гипотезы о том, что это клиенты, которые эмоционально вовлечены в продукт... Или же те, кому важен продукт, будут его критиковать, потому что часто пользуются и искренне хотят, чтобы сервис изменился... Истинное объяснение оказалось, как с размером города: чем дольше клиент «живёт» с компанией, тем больше вероятность, что рано или поздно он оставит гневный отзыв.
🔑 Как избежать ловушки? Нужно зафиксировать фактор времени константой для обоих групп. Для этого сравним LTV клиентов, которые оставляли отзыв за первые 7 дней с теми, кто не оставлял отзыв, но точно пользовался продуктом первые 7 дней
🔮 Неоднородные группы. При проектировании экспериментов использовать случайное перемешивание и квоты, общие для контрольной и тестовой групп. Проверять, что тестовая и контрольная группа имеют однородный состав. Если тестовая группа изначально наполнена так, что содержит более благоприятную аудиторию, то метрики по ней будут выше, но не из-за влияния изучаемого фактора, а из-за преимущества контрольной группы по своему составу.
💼 Пример из бизнеса: сервис по доставке еды решил проверить, как неожиданные сюрпризы на 8 марта повлияют на LTV клиенток. Логичным контрольным сегментом могут показаться мужчины (так как они не получают сюрпризы на 8 марта) ... Но сравнивать LTV между такими группами будет ошибкой. Мужчины в среднем больше едят и богаче (временно, несправедливо, но факт), а значит и заказывают больше еды и имеют больший LTV.
🔑 Как избежать ловушки? При проектировании экспериментов использовать случайное перемешивание и квоты, общие для контрольной и тестовой групп. Проверять, что тестовая и контрольная группа имеют однородный состав.
🔮 Малые выборки. В выборочных исследованиях (когда по части объектов судим о всей совокупности) часто обнаруживается сегмент, в котором метрика выше или ниже, чем в среднем. Может возникнуть соблазн делать далеко идущие выводы, но такие выводы будут ошибочными без расчета доверительного интервала.
💼 Пример из бизнеса: при очередном замере метрик здоровья бренда засекли рост спонтанного знания среди старшей аудитории, отпраздновали на корпоративе и выписали премию коллегам, которые сотрудничают с газетами. На следующем замере метрика среди старшей аудитории отскочила к стандартным значениям, хотя на газеты потратили ещё больший бюджет.
🔑 Как избежать ловушки? Всегда смотреть на среднее по выборке с оглядкой на доверительный интервал
🔮 Ошибка подглядывания. Если постоянно подглядывать на промежуточные результаты эксперимента, то однажды мы получим желаемые результаты и соблазн остановить эксперимент в этот момент будет слишком велик.
💼 Пример из бизнеса: вы запустили АБ-тест и вам так интересно, что заходите проверять результаты каждый день. Уже три дня подряд показатели тестовой группы были лучше, чем у контрольной, поэтому вы решили досрочно закрыть эксперимент, признав его успешным.
🔑 Как избежать ловушки? Рассчитывать достаточный размер выборки и не подглядывать пока она не накопится.
🍀 Source >>>
#analytics #case #development #experiment #fun #likbez #marketing #product #statistics
📊🕸🤓
🔮 Ошибка корреляции. Совместное изменение двух переменных в динамике не свидетельствует о наличии причинно-следственной связи между ними.
💼 Пример из бизнеса: чем ближе летний сезон, тем больше компания тратит на ремаргетинг и тем больше у этой компании заказов.
🔑 Как избежать ловушки? Единственный способ установить причинно-следственную связь между двумя переменными — провести управляемый эксперимент (AB-тест).
🔮 Мультиколлинеарность. Это частный случай ошибки корреляции, которая объясняется наличием третьей переменной, которая связана с обоими изучаемыми признаками.
💼 Пример из бизнеса: было замечено, что те, кто оставляет гневные отзывы в приложении, имеют гораздо больший LTV по сравнению с остальными. Начали рождаться гипотезы о том, что это клиенты, которые эмоционально вовлечены в продукт... Или же те, кому важен продукт, будут его критиковать, потому что часто пользуются и искренне хотят, чтобы сервис изменился... Истинное объяснение оказалось, как с размером города: чем дольше клиент «живёт» с компанией, тем больше вероятность, что рано или поздно он оставит гневный отзыв.
🔑 Как избежать ловушки? Нужно зафиксировать фактор времени константой для обоих групп. Для этого сравним LTV клиентов, которые оставляли отзыв за первые 7 дней с теми, кто не оставлял отзыв, но точно пользовался продуктом первые 7 дней
🔮 Неоднородные группы. При проектировании экспериментов использовать случайное перемешивание и квоты, общие для контрольной и тестовой групп. Проверять, что тестовая и контрольная группа имеют однородный состав. Если тестовая группа изначально наполнена так, что содержит более благоприятную аудиторию, то метрики по ней будут выше, но не из-за влияния изучаемого фактора, а из-за преимущества контрольной группы по своему составу.
💼 Пример из бизнеса: сервис по доставке еды решил проверить, как неожиданные сюрпризы на 8 марта повлияют на LTV клиенток. Логичным контрольным сегментом могут показаться мужчины (так как они не получают сюрпризы на 8 марта) ... Но сравнивать LTV между такими группами будет ошибкой. Мужчины в среднем больше едят и богаче (временно, несправедливо, но факт), а значит и заказывают больше еды и имеют больший LTV.
🔑 Как избежать ловушки? При проектировании экспериментов использовать случайное перемешивание и квоты, общие для контрольной и тестовой групп. Проверять, что тестовая и контрольная группа имеют однородный состав.
🔮 Малые выборки. В выборочных исследованиях (когда по части объектов судим о всей совокупности) часто обнаруживается сегмент, в котором метрика выше или ниже, чем в среднем. Может возникнуть соблазн делать далеко идущие выводы, но такие выводы будут ошибочными без расчета доверительного интервала.
💼 Пример из бизнеса: при очередном замере метрик здоровья бренда засекли рост спонтанного знания среди старшей аудитории, отпраздновали на корпоративе и выписали премию коллегам, которые сотрудничают с газетами. На следующем замере метрика среди старшей аудитории отскочила к стандартным значениям, хотя на газеты потратили ещё больший бюджет.
🔑 Как избежать ловушки? Всегда смотреть на среднее по выборке с оглядкой на доверительный интервал
🔮 Ошибка подглядывания. Если постоянно подглядывать на промежуточные результаты эксперимента, то однажды мы получим желаемые результаты и соблазн остановить эксперимент в этот момент будет слишком велик.
💼 Пример из бизнеса: вы запустили АБ-тест и вам так интересно, что заходите проверять результаты каждый день. Уже три дня подряд показатели тестовой группы были лучше, чем у контрольной, поэтому вы решили досрочно закрыть эксперимент, признав его успешным.
🔑 Как избежать ловушки? Рассчитывать достаточный размер выборки и не подглядывать пока она не накопится.
🍀 Source >>>
#analytics #case #development #experiment #fun #likbez #marketing #product #statistics
АЛГОРИТМ РАСКРЫТИЯ ИНФОРМАЦИИ ОТ СТАРТАПОВ от General Partner A16Z и LeadEdge Capital
✨ Если компания получила хорошую чистую прибыль, она отчитывает по ней.
✨ Если этого не произошло — приводит показатели скорректированной чистой прибыли.
✨ Если скорректированная чистая прибыль тоже не очень, то компания рассказывает о валовой прибыли.
✨ Если и валовой прибылью нельзя похвастаться, докладывается о выручке.
✨ Если приличной выручки нет, то в ход опять идут скорректированные индикаторы (например, GMV).
✨ Если GMV низкий, компания отчитывается о ежемесячно активной аудитории (MAU).
✨ Если показатели MAU плохие — говорит о подписчиках.
✨ Если подписчиков мало — рассказывает о числе скачиваний.
✨ Если и загрузки не впечатляют, то ссылается на статистику по просмотрам страниц.
💥 А если даже посещаемость низкая, , компания докладывает, что вошла в рейтинг «Лучшие места для работы в городе N».
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
#analytics #economics #efficiency #fun #likbez #tools
✨ Если компания получила хорошую чистую прибыль, она отчитывает по ней.
✨ Если этого не произошло — приводит показатели скорректированной чистой прибыли.
✨ Если скорректированная чистая прибыль тоже не очень, то компания рассказывает о валовой прибыли.
✨ Если и валовой прибылью нельзя похвастаться, докладывается о выручке.
✨ Если приличной выручки нет, то в ход опять идут скорректированные индикаторы (например, GMV).
✨ Если GMV низкий, компания отчитывается о ежемесячно активной аудитории (MAU).
✨ Если показатели MAU плохие — говорит о подписчиках.
✨ Если подписчиков мало — рассказывает о числе скачиваний.
✨ Если и загрузки не впечатляют, то ссылается на статистику по просмотрам страниц.
💥 А если даже посещаемость низкая, , компания докладывает, что вошла в рейтинг «Лучшие места для работы в городе N».
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
#analytics #economics #efficiency #fun #likbez #tools
ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ В РОССИИ — 2020. ОБЗОР И РЕЦЕПТЫ УСПЕХА
🧑🔧➡️🤖
Аналитический отчет на базе исследования российского рынка, посвященного цифровой трансформации. Это второе исследование KMDA по данной теме, задача которого — глубже проанализировать процессы трансформации, происходящие в российских компаниях, а также оценить вектор и динамику изменений.
За последние годы тема цифровой трансформации перешла из категории «хайпа» в стратегическую повестку большинства компаний в России, а пандемия коронавируса придала цифровизации дополнительный импульс. Сегодня цифровая трансформация фактически стала необходимым условием для устойчивого развития организации. Кроме того, она позволяет компаниям развить в себе новые качества и быть успешными в условиях постоянного ускорения процессов и постоянных неожиданных изменений.
Под влиянием нового технологического цикла всё больше компаний запускает программы глубокого внутреннего изменения, перестройки бизнес-моделей и процессов. На этом пути многие руководители компаний сталкиваются с новыми для себя вопросами. Как запустить процесс цифровой трансформации и эффективно им управлять? Какие технологические решения помогут правильно изменить бизнес? Как повлияют новые технологии на операционную эффективность и когда окупятся инвестиции? Какие компетенции необходимы для успешной трансформации? Как настроить команду на постоянные изменения?
Универсального рецепта здесь нет, ведь каждая организация находится в своих уникальных условиях и имеет свои цели и задачи. Слепое копирование чужих практик может сыграть злую шутку и привести к необязательным расходам. Каждая компания должна выявить свой путь трансформации с учетом своих особенностей.
В рамках исследования опросили представителей различных компаний из разных регионов России и нашли закономерности, способные помочь вам самим ответить на некоторые вопросы и скорректировать процесс цифровой трансформации в вашей компании.
🍀 Source >>>
🍀 Report in PDF (2020) >>>
🍀 Report in PDF (2018) >>>
#analytics #efficiency #mr #report #strategy #technology #trends
🧑🔧➡️🤖
Аналитический отчет на базе исследования российского рынка, посвященного цифровой трансформации. Это второе исследование KMDA по данной теме, задача которого — глубже проанализировать процессы трансформации, происходящие в российских компаниях, а также оценить вектор и динамику изменений.
За последние годы тема цифровой трансформации перешла из категории «хайпа» в стратегическую повестку большинства компаний в России, а пандемия коронавируса придала цифровизации дополнительный импульс. Сегодня цифровая трансформация фактически стала необходимым условием для устойчивого развития организации. Кроме того, она позволяет компаниям развить в себе новые качества и быть успешными в условиях постоянного ускорения процессов и постоянных неожиданных изменений.
Под влиянием нового технологического цикла всё больше компаний запускает программы глубокого внутреннего изменения, перестройки бизнес-моделей и процессов. На этом пути многие руководители компаний сталкиваются с новыми для себя вопросами. Как запустить процесс цифровой трансформации и эффективно им управлять? Какие технологические решения помогут правильно изменить бизнес? Как повлияют новые технологии на операционную эффективность и когда окупятся инвестиции? Какие компетенции необходимы для успешной трансформации? Как настроить команду на постоянные изменения?
Универсального рецепта здесь нет, ведь каждая организация находится в своих уникальных условиях и имеет свои цели и задачи. Слепое копирование чужих практик может сыграть злую шутку и привести к необязательным расходам. Каждая компания должна выявить свой путь трансформации с учетом своих особенностей.
В рамках исследования опросили представителей различных компаний из разных регионов России и нашли закономерности, способные помочь вам самим ответить на некоторые вопросы и скорректировать процесс цифровой трансформации в вашей компании.
🍀 Source >>>
🍀 Report in PDF (2020) >>>
🍀 Report in PDF (2018) >>>
#analytics #efficiency #mr #report #strategy #technology #trends
СЕРБИЯ СТАНЕТ ЛИДЕРОМ ЕВРОПЫ ПО СРЕДНЕГОДОВОМУ ТЕМПУ РОСТА E-COMMERCE В 2022—2026 ГГ.
🇷🇸📈🛍
По оценкам ecommerceDB, среднегодовой темп роста европейского рынка электронной коммерции в 2022—2026 гг. составит 12%, несмотря на снижение на 7% в 2022 году. Порог в $1 трлн будет пройден в 2025 году.
Крупнейшие рынки e-commerce в Европе находятся на западе и севере этой части света, однако по показателям относительного роста лидируют страны востока и юго-востока.
Топ-10 возглавляет Сербия c ожидаемым CAGR на уровне 23,6% в 2022—2026 гг., что вдвое больше, чем в среднем по Европе. Далее следуют Турция — 22,7%, Венгрия — 21,1%. Замыкает десятку Азербайджан — 19%.
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
🍀 Weekly digest in PDF (Data Insight) >>>
#analytics #ecom #economics #predictions #trends
🇷🇸📈🛍
По оценкам ecommerceDB, среднегодовой темп роста европейского рынка электронной коммерции в 2022—2026 гг. составит 12%, несмотря на снижение на 7% в 2022 году. Порог в $1 трлн будет пройден в 2025 году.
Крупнейшие рынки e-commerce в Европе находятся на западе и севере этой части света, однако по показателям относительного роста лидируют страны востока и юго-востока.
Топ-10 возглавляет Сербия c ожидаемым CAGR на уровне 23,6% в 2022—2026 гг., что вдвое больше, чем в среднем по Европе. Далее следуют Турция — 22,7%, Венгрия — 21,1%. Замыкает десятку Азербайджан — 19%.
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
🍀 Weekly digest in PDF (Data Insight) >>>
#analytics #ecom #economics #predictions #trends
SPARKS OF ARTIFICIAL GENERAL INTELLIGENCE: EARLY EXPERIMENTS WITH GPT-4 | MICROSOFT RESEARCH
🕵🏻♀️🧠🤖
Artificial intelligence (AI) researchers have been developing and refining large language models (LLMs) that exhibit remarkable capabilities across a variety of domains and tasks, challenging our understanding of learning and cognition. The latest model developed by OpenAI, GPT-4, was trained using an unprecedented scale of compute and data.
In this paper, we report on our investigation of an early version of GPT-4, when it was still in active development by OpenAI. We contend that (this early version of) GPT4 is part of a new cohort of LLMs (along with ChatGPT and Google’s PaLM for example) that exhibit more general intelligence than previous AI models. We discuss the rising capabilities and implications of these models. We demonstrate that, beyond its mastery of language, GPT-4 can solve novel and difficult tasks that span mathematics, coding, vision, medicine, law, psychology and more, without needing any special prompting.
Moreover, in all of these tasks, GPT-4’s performance is strikingly close to human-level performance, and often vastly surpasses prior models such as ChatGPT. Given the breadth and depth of GPT-4’s capabilities, we believe that it could reasonably be viewed as an early (yet still incomplete) version of an artificial general intelligence (AGI) system. In our exploration of GPT-4, we put special emphasis on discovering its limitations, and we discuss the challenges ahead for advancing towards deeper and more comprehensive versions of AGI, including the possible need for pursuing a new paradigm that moves beyond next-word prediction. We conclude with reflections on societal influences of the recent technological leap and future research directions.
Some of the areas where GPT-4 (and LLMs more generally) should be improved to achieve intelligence that is more general include (note that many of them are interconnected):
✨ Confidence calibration
✨ Long-term memory
✨ Continual learning
✨ Personalization
✨ Planning and conceptual leaps
✨ Transparency, interpretability and consistency
✨ Cognitive fallacies and irrationality
✨ Challenges with sensitivity to inputs
🍀 Source >>>
🍀 Report in PDF >>>
#analytics #case #datascience #dev #experiment #product #report #science #technology #tools #trends
🕵🏻♀️🧠🤖
Artificial intelligence (AI) researchers have been developing and refining large language models (LLMs) that exhibit remarkable capabilities across a variety of domains and tasks, challenging our understanding of learning and cognition. The latest model developed by OpenAI, GPT-4, was trained using an unprecedented scale of compute and data.
In this paper, we report on our investigation of an early version of GPT-4, when it was still in active development by OpenAI. We contend that (this early version of) GPT4 is part of a new cohort of LLMs (along with ChatGPT and Google’s PaLM for example) that exhibit more general intelligence than previous AI models. We discuss the rising capabilities and implications of these models. We demonstrate that, beyond its mastery of language, GPT-4 can solve novel and difficult tasks that span mathematics, coding, vision, medicine, law, psychology and more, without needing any special prompting.
Moreover, in all of these tasks, GPT-4’s performance is strikingly close to human-level performance, and often vastly surpasses prior models such as ChatGPT. Given the breadth and depth of GPT-4’s capabilities, we believe that it could reasonably be viewed as an early (yet still incomplete) version of an artificial general intelligence (AGI) system. In our exploration of GPT-4, we put special emphasis on discovering its limitations, and we discuss the challenges ahead for advancing towards deeper and more comprehensive versions of AGI, including the possible need for pursuing a new paradigm that moves beyond next-word prediction. We conclude with reflections on societal influences of the recent technological leap and future research directions.
Some of the areas where GPT-4 (and LLMs more generally) should be improved to achieve intelligence that is more general include (note that many of them are interconnected):
✨ Confidence calibration
✨ Long-term memory
✨ Continual learning
✨ Personalization
✨ Planning and conceptual leaps
✨ Transparency, interpretability and consistency
✨ Cognitive fallacies and irrationality
✨ Challenges with sensitivity to inputs
🍀 Source >>>
🍀 Report in PDF >>>
#analytics #case #datascience #dev #experiment #product #report #science #technology #tools #trends
