Что такое Data-Driven и как применить его в своем бизнесе

Что это такое? Суть Data-Driven заключается в работе с данными. Собирая, анализируя, структурируя, очищая их от лишнего, специалист получает подсказку по улучшению какого-то процесса, товара или услуги.

Как внедрить? Во-первых, нужен четкий план, без него это будет утопия. И во-вторых, в компании должен быть специалист, который разбирается в Data-Driven.

Суть подхода Data-Driven

Подход Data-Driven – это совершенно новое направление в управлении бизнесом. Оно основано на сборе и анализе данных о клиентах компании и их потребностях. С приходом высоких технологий этот процесс стало контролировать намного проще, поэтому культура Data-Driven постепенно заменяет традиционный подход.

Раньше наиболее важные решения, влияющие на политику предприятия, опирались на культуру Hippo, то есть мнение самого высокооплачиваемого сотрудника. Очевидно, что один он не может обладать такими познаниями и доступом к большому объёму данных, как современная аналитическая компьютерная система.

Подход Data-Driven страхует от ошибочных решений, потому что из анализа исключается человеческий фактор.

Data-Driven-маркетинг направлен на то, чтобы найти новые пути развития компании. Например, маркетплейс «Озон» предлагает клиентам товары, подобранные на основе анализа их предыдущих покупок. Похожая система действует и на других торговых площадках и сайтах объявлений. Потребителям всегда приятно получать предложения, которые ориентированы на их вкусы и учитывают их потребности. Система Data-Driven среди известных компаний используется такими гигантами, как Аmazon, McDonald's и другими корпорациями.

Зачем нужен такой подход

Управление бизнесом на модели Data-Driven, имеет вполне определенные преимущества. Если такие процессы построены правильным образом, то они способны прогнозировать наилучшие для развития компании ходы. Для этого система должна иметь доступ к большому количеству актуальных данных, что даст возможность оценивать эффективность принятых решений, основанных на этих сведениях.

Но бывает и такое, что Data-Driven Marketing не нужен организации, где сотрудники работают прекрасно. Популярный пример – анализ заказа продуктов сетью ресторанов. По правилу Парето, 20 % этих фирм грамотно берут товар у лучших поставщиков, тогда как 80 % посредственно делают это. Качественно трудящемуся меньшинству заведений вряд ли понадобится аналитика. Люди и так заинтересованы в своей работе.

Существует непрогнозируемые факторы, при которых персонал лучших ресторанов может попасть впросак. Например, неожиданный банкет, продукты на который не были заказаны. Но и система не смогла бы спрогнозировать такую ситуацию. Но 80 % ресторанов, которые работают не так хорошо, система Data-Driven явно пойдёт на пользу.

А вот еще один пример. В некоторых компаниях закупками занимается целый штат топ-менеджеров. Обычно это 20–30 сотрудников, иногда их количество может достигать 50 человек. Руководители и их подчинённые анализируют цифры и размещают заказы, исходя из своего личного опыта и отношения к работе. Если использовать подход Data-Driven, компания явно выиграет.

Data-Driven-решения нужны, чтобы снять с сотрудников часть рутинной работы и дать им возможность коммуницировать с людьми, повышая, к примеру, лояльность клиентов.

Сферы применения подхода Data-Driven

Система Data-Driven позволит организации оптимизировать сам рабочий процесс и грамотно распределить сотрудников согласно рациональной необходимости. Теперь цифрами и аналитикой будет заниматься компьютерная программа. Поэтому менеджеры, их ассистенты смогут вкладывать большее количество трудовых ресурсов в непосредственное решение рабочих задач, таких как общение с клиентами и поставщиками.

Data-driven в менеджменте

Data-Driven Management предоставляет руководителю новые подходы к развитию компании. Ведь аналитические данные могут подсказать, что предпочитают или будут желать клиенты, как снизить стоимость закупок, где найти новых потребителей продукта, как повысить узнаваемость бренда и т. д.

Data-Driven перевод имеет такой: «Управляемый данными», «Основанный на данных». Как правило, информация поступает в режиме реального времени. Она всегда является актуальной, что позволяет своевременно реагировать на изменение рынка. Понятие Data-Driven Business часто используется, когда говорят о таких гигантах рынка, как Google, Walmart, Burger King и т. д. Крупные корпорации чаще других используют этот подход для оптимизации своей работы. Но и для среднего бизнеса метод Data-Driven будет актуальным и позволит улучшить работу компании.

Data Driven в web-разработке

В наши дни данные обновляются постоянно. Для создания почти любого программного обеспечения необходимо их анализировать и применять на практике. С помощью Data-Driven кейсы по разным направлениям решаются легко и просто.

Такой подход участвует в анализе поведения потребителей, а, значит, и в выборе стратегии по разработке и продвижению товара или услуги. Data-Driven предоставляет аналитикам обратную связь от клиентов, доступ к их отзывам, и позволяет выявить ошибки компании. Изучение может включать в себя всю значимую для разработки политики предприятия информацию, такую как количество пользователей, данные о внутренних проблемах фирмы, количество трафика и т. д. Любая компания, поддерживающая принципы Data-Driven, опирается на исследование данных.

Промышленность также нуждается в использовании такого подхода. Обратная связь от потребителей позволяет понять, какие улучшения требуются продукту и как оптимизировать трудовые процессы. IT-руководители благодаря подходу Data-Driven могут анализировать качество и количество выполненной работы, а также прогнозировать изменения, направленные на улучшение.

Использование искусственного интеллекта и способность обрабатывать большой объём данных позволяют быстрее принимать решения, делать их более рациональными и реализовывать такие модели бизнеса, которые будут наиболее оптимальными в данный момент. Обучение при помощи подхода Data-Driven позволяет быстрее внедрять в производство новые процессы, что увеличивает комфорт сотрудников и повышает производительность и рентабельность всего предприятия.

Data-Driven в дизайне

Data-Driven Design исследует данные, что позволяет разрабатывать продукт, который будет наиболее полно удовлетворять запросы потребителей. Таким образом повышается спрос на продукцию компании, и это приносит дополнительную прибыль.

При традиционном подходе дизайнер руководствовался опытом и собственным чувством стиля при создании оформления какого-либо продукта или при разработке фирменного стиля компании. В методе Data-Driven у него есть возможность отслеживать реакцию потенциальных клиентов. Это очень удобно, потому что позволяет без лишних затрат времени и сил анализировать новейшие тенденции. Система Data-Driven показывает даже то, на чём останавливает внимание клиент при посещении сайта, а что игнорирует. Это сигнализирует дизайнеру о потребности в смене каких-либо элементов, замене картинки, шрифта или текста, что позволит поднять конверсию ресурса.

Data-Driven Design удобен и для исполнителя работы в сфере оформления, и для её заказчика. Ведь все решения на основе актуальных данных будут обоснованными, что снизит количество исправлений и позволит добиться нужного продукта быстро и качественно.

Data-Driven в маркетинге

Доступ к актуальным данным о запросах потребителей и их желаниях увеличивает эффективность рекламных кампаний. Это позволяет создавать персональные предложения для клиентов, что повышает их лояльность компании. Кроме того, с помощью подхода Data-Driven можно предсказать поведение потребителей и спрогнозировать их потребности.

В современном мире всё сложнее завоевать внимание людей. Ведь клиенты имеют множество предложений, и, чтобы привлечь их внимание, продукт должен быть поистине уникальным. Маркетологу необходимо знать, откуда идёт наибольший трафик, чтобы привлекать наибольшее их количество. Ведь в наши дни внимание потребителей зависит не только от эффективности рекламы, но и от множества других факторов.

Для Data-Driven Marketing, обеспечивающего эффективную работу, необходима информация о том, как посетители ведут себя на сайте, что больше всего привлекает их внимание, а также обратная связь о качестве продуктов и обслуживания. В ходе анализа этих данных маркетологу становится ясно, что нужно исправить в существующей модели рекламы. Кроме того, использование Data-Driven даёт представление о будущих потребностях клиентов.

Кому в компании может быть полезен Data Learning

Чтобы грамотно анализировать поступающие данные, не обязательно нанимать в штат отдельного сотрудника. Можно провести обучение персонала при помощи Data Learning. Это будет полезно для следующих работников:

• Маркетолог, который занимается продажами. Этот специалист отслеживает движение прибыли компании, а потому должен понимать, каким образом можно её увеличить. Такие сотрудники косвенно участвуют в проектировании продукта и его производстве. Важным направлением их работы является поиск точек роста. Поэтому им необходимо постоянно анализировать marketing-каналы. Маркетологам нужно понимание поведения рынка и его потребностей.

• Аналитик маркетинговых данных. Он должен грамотно анализировать информацию и на её основе разрабатывать такие презентации, которые смогут заинтересовать людей, не способных работать с большим объёмом информации. Он формирует отчёты и выстраивает диаграммы, которые делают понятными изменения, происходящие в реакции целевой аудитории. Чем большим количеством данных для анализа обладает этот специалист, тем эффективнее будет его работа.

  

• Сотрудник, занимающийся оптимизацией конверсии сайта. Его функцией является повышение спроса клиентов при сохранении рекламного бюджета. Специалист должен понимать мотивацию потребителей, а, значит, постоянно анализировать их поведение. В данной работе очень важна своевременная реакция на изменение желание целевой аудитории, что делает подход Data-Driven наиболее рациональным.

• Специалист, работа которого заключается в поисковой оптимизации. Он должен повышать трафик на сайте. Для этого необходимо постоянно анализировать ключевые слова и фразы, которые клиенты набирают в поиске, чтобы выйти на продукт. Благодаря подходу Data-Driven становится ясно, на каких ресурсах наиболее выгодно размещать информацию о товаре или услуге.

Этапы построения стратегии Data-Driven

Data-driven-стратегия улучшает способность предприятий принимать обоснованные решения для развития. Чтобы грамотно работать с нею, необходимо выработать способ для сбора данных, интересных именно для вас, и научиться их использовать. Вам понадобится помощь профессионалов или обучение уже имеющегося персонала, чтобы составить представление о том, как расширить аудиторию.

При разработке Data-Driven-стратегии рекомендуется следовать таким основным шагам:

1. Поиск целевой аудитории. Для этого нужно собрать информацию о потенциальных клиентах и проанализировать её. Здесь играют роль многие факторы: географическое расположение, пол, возраст, интересы потребителей, а в некоторых случаях и демографическая ситуация.

2. Выявление целей. Их может быть несколько или одна конкретная, которой требуется достичь. Это может быть увеличение лояльности клиентов, повышение узнаваемости бренда, рост продаж и т.д.

3. Сбор информации. Она должна быть актуальной и достоверной. В противном случае решения, которые будут приняты, могут быть неверными. Данные можно получить из различных источников: анкетирование клиентов, мобильное приложение, Интернет и т. д. Объединить информацию помогут CDP-технологии.

4. Анализ данных. Именно он поможет сделать выводы о том, как достичь ваших целей. Данную информацию необходимо структурировать с помощью специальных инструментов, таких как диаграммы, карта кликов, создание таблиц и другие.

   

   По данным Forbes, примерно 36 % предприятий не способны использовать имеющиеся данные должным образом, а 47 % компаний ещё только собираются анализировать материалы для развития.

5. Реализация новых идей. Полученная на основе изучения информация должна служить для оптимизации рабочего процесса и повышения привлекательности компании для людей. Исследования показывают, что 80 % потребителей выбирают предприятия, имеющие индивидуальный подход к каждому клиенту. Как мы видим, благодаря системе Data-Driven это становится возможным. Ведь она обеспечивает регулярный доступ к информации о предпочтениях покупателя и его потребностях.

6. Оценка результата. Подход Data-Driven требует постоянного анализа результатов. Необходимо отслеживать изменения в поведении клиентов. Нельзя останавливаться на обработке первых полученных данных. Маркетинговая компания должна постоянно меняться в соответствии с потребностями покупателей.

HADI-цикл как важная часть Data-Driven

Hypothesis Action Data Insights – это алгоритм, который позволяет выявить лучшее направление для вложения маркетинговых средств. Смысл данного термина:

1. Hypothesis – Гипотеза. Представляет собой идеи, которые желает осуществить компания.

   Например: «Мы хотим занимать высокую позицию в TikTok».

2. Action – Действие. Предложения для реализации основной идеи.

   «Можно завести аккаунт кого-либо из сотрудников компании и выкладывать в него по три интересных видеоролика в сутки. Кроме того, необходима активная деятельность на других учетных записях с оставлением им уместных комментариев».

3. Data – Данные. То, на основании чего можно сделать вывод, что работа является успешной.

   «Совершение прямых продаж в TikTok для нас не актуально, как это не основное направление. Однако некоторое количество клиентов мы всё же сможем получить».

4. Insights – Выводы. Решения, которые должны быть приняты на основе полученных в ходе реализации проекта данных.

   «Когда полученные заказы на продукт будут качественными, пусть и в небольшом объеме, то можно увеличить количество ресурсов, затрачиваемых на пиар продукта на канале. Если будет много нецелевых заявок, то можно попробовать новую стратегию продвижения или вовсе завершить деятельность на данном сайте».

При работе с интернет-ресурсом может возникнуть следующая проблема: количество заявок является большим, но они не преобразуются в реальные покупки. Это служит предпосылкой тестирования двух основных гипотез:

1. Возможно, проблема заключается в недостаточной привлекательности посадочной страницы. Потенциальные потребители в принципе желают приобрести продукт, но вы не убедили их, что именно этот товар является лучшим.

2. Люди не заинтересованы в получении изделия/услуги, но им нравится оформление сайта и материалы, которые на нём представлены.

Чтобы грамотно протестировать эти гипотезы и выявить верное направление стратегии компании, необходимо постоянно собирать данные и анализировать их.

Метрики Data-Driven

Для успешной работы Data-Driven-стратегии, важно верно обозначить ключевые показатели эффективности (KPI):

• Источники трафика

Посетители сайта являются потенциальными клиентами компании и потребителями продукта. Поэтому получать информацию о его трафике необходимо регулярно. Нужно понимать, с каких ресурсов клиенты чаще всего переходят на вашу площадку, и на основе этой информации делать выводы, какая реклама является более эффективной. Это поможет грамотно распределить бюджет между теми каналами, которые обеспечивают наибольший приток посетителей.

• Окупаемость инвестиций (ROI)

При распределении средств на рекламу нужно понимать, как каждый её тип влияет на доходы компании. Представление об этих данных даёт коэффициент окупаемости инвестиций. Если говорить простыми словами, то он показывает, получит ли предприятие прибыль после проведения маркетинговой кампании.

• Пожизненная ценность клиента (LTV)

LTV — это совокупный доход, полученный от одного клиента за весь период работы с ним. Возможно, на привлечение потребителя вы потратите больше денег, чем заработаете. Эта ситуация приведёт к убыткам предприятия, именно поэтому так важно отслеживать этот показатель.

• Стоимость привлечения клиента (CAC)

CAC — это сумма, которая будет затрачена на привлечение одного клиента. Она представляет собой все расходы, включая затраты на оплату работы маркетологов, торговых представителей, а также непосредственно количество средств, вложенных в рекламу. Если показатель CAC больше показателя LTV, то это означает, что маркетинговую стратегию необходимо поменять.

• Показатель оттока клиентов

Он показывает количество людей, которые прекратили сотрудничество с компанией. Очень важно отслеживать этот показатель, так как он указывает на то, что продукт перестал быть привлекательным для потребителей. В этом случае нужно как можно скорее понять причину утраты интереса и исправить ситуацию.

• Индекс удовлетворенности клиентов (CSAT)

Этот показатель даёт представление о том, насколько потребители довольны продуктом компании. Владение такими данными позволяет маркетологам повысить качество работы с клиентами. Самый продуктивный способ выявления удовлетворённости потребителя продукцией предприятия – это прямой вопрос. Ответ на него можно получить в виде отзыва или проведённого анкетирования.

Инструменты для визуализации и анализа

Работа с большими объёмами данных предполагает использование специальных систем:

• Инструменты веб-аналитики, такие как Google Analytics и Tag Manager, Яндекс.Метрика. Они собирают данные о том, как пользователи ведут себя на сайтах. Эта информация сохраняется на определённых ресурсах, что позволяет маркетологам использовать их для проведения анализа.

• Инструменты сквозной аналитики, такие как Roistat, Alytics или CoMagic. Они показывают эффективность рекламной кампании. Эти инструменты отслеживают весь путь потребителя от перехода по ссылке до продажи продукта.

• Технологии Big Data. Удобны для работы с большими объемами данных. Они собирают, сортируют и хранят всю интересующую информацию.

  

• CRM. Направлена на автоматизацию продаж. Удобна для оценки результатов реализации маркетинговых проектов.

• Сервисы визуализации данных. Дают информацию об эффективности рекламных кампаний и общем состоянии бизнеса с помощью специальных инструментов – дашбордов («приборных панелей»). Самые популярные из них: Chart.js, Timeline, ZingChart и т. д.

Все эти системы избавляют от рутинных процессов и автоматизируют их, что позволяет перераспределить ресурсы предприятия и направить их на решение других проблем.

Примеры использования Data-Driven

Рассмотрим несколько компаний, которым удалось успешно использовать систему Data Driven в своей деятельности.

Coca-Cola

Этот бренд выпускает большое количество товаров и различных напитков. Помимо традиционных Coca-Cola, существуют также газировка со вкусом манго или апельсина. Fanta и Sprite тоже имеют множество вариаций. Большинство из них появилось именно благодаря использованию подхода Data-Driven.

Для этого компания Coca-Cola разместила на территории США автоматы по продаже газированных напитков, в которых потребитель мог сам добавлять в газировку сироп по своему вкусу. Эти автоматы собрали и проанализировали информацию о том, какой состав пользуется наибольшим спросом. Так появился Sprite Cherry.

Netflix

Изначально создавался как компания, продающая DVD-диски. Сейчас она является крупнейшим сервисом, который привлекает внимание миллионов пользователей. Их отличием от конкурентов является то, что предприятие сконцентрировалось на производстве отдельных продуктов, которые точно понравятся клиенту, и отказалось от всех прочих. Для получения этой информации компания использует подход Data-Driven и анализирует потребности своих подписчиков, их вкусы.

Обычно подобные предприятия по созданию сериалов выпускают пробные части и исследуют реакцию людей. Стриминговый сервис Netflix выбрал другую стратегию. Он проанализировал предпочтения зрителей и выяснил, что их привлекает игра актёра Кевина Спейси и фильмы в стиле Дэвида Финчера. Netflix пригласил этих специалистов к себе на работу и получил созданный с их помощью успешный проект, который обеспечил миллионную аудиторию.

Uber

Использует для формирования цен модель Geosurge, которая способна в режиме реального времени проанализировать множество данных: погоду, наличие доступных машин для поездки, местоположение пользователя и т. д., и сделать на их основе выводы об оптимальной стоимости такси.

Такое подвижное ценообразование помогает формировать баланс между прибыльностью бизнеса и лояльным отношением клиентов. Оно предполагает нахождение оптимальной для человека и компании стоимости услуги в каждой конкретной ситуации.

«СберМаркет»

Компания использует подход Data-Driven для принятия решений. Такой способ обработки данных пользователей позволяет составлять актуальные портреты клиентов и делать им персональные предложения.

Например, если предприятие часто оформляет заказ воды, то ему приходится тратить на это время. Ведь нужно выбрать поставщика, оформить все документы и договориться о доставке.

Когда аналитики «СберМаркета» видят такую ситуацию, они предлагают клиенту решение, которое сбережёт его время и силы. Это могут быть заказы у определённого поставщика в конкретные дни недели, когда это удобно данной фирме. Компания «СберМаркет» обеспечивает прозрачную бухгалтерию в личном кабинете, которая экономит время на оформление документов.

Сложности внедрения Data-Driven подхода

• Требуется команда специалистов. Для успешной работы в компании должны быть как минимум профильный специалист и один грамотный аналитик, которые будут знать все тонкости системы Data-Driven.

• Дорогая инфраструктура. Нужно будет установить веб-аналитику, системы учета ресурсов (ERP), CRM и другие. Потребуются дашборды, чтобы получать представление об информации. Необходимо связать все эти ресурсы воедино и отладить их работу.

• Нужно грамотно обрабатывать и анализировать данные, а также проводить работу по их интерпретации и по построению гипотез развития компании. Информация постоянно обновляется, поэтому требует регулярной проверки и повторения исследований.

• Менеджмент компании должен уметь работать с такими инструментами обработки данных, поэтому Data-Driven нужно внедрять постепенно. Это позволит команде адаптироваться к новым условиям.

• На обработку результатов потребуется определенное время. Не стоит ждать мгновенного успеха от нового метода работы.

Как стать Data-Driven-компанией

Data-Driven-организации должны использовать обработку данных для совершенствования бизнеса. Необходимо, чтобы все сотрудники чётко понимали свои задачи и грамотно реализовывали их, тогда руководство компании сможет сделать верные выводы и достичь поставленных целей.

Помимо качественных данных, имеющих непосредственную ценность для работы компании, есть и другие аспекты, на которых выстраивается Data-Driven Management:

• Люди и их навыки. Полноценно заменять человеческий разум искусственный интеллект пока не научился. Грамотные специалисты по-прежнему имеют большую ценность для реализации целей компании.

• Мастер-система. Представляет собой отлаженную систему, включающую как хранилище с данными и инструменты для их визуализации, так и синхронизацию этих ресурсов с отчётами в реальном времени (дашбордами).

• Система принятия решений. Сотрудники компании должны понимать, что для принятия решений им необходимо опираться исключительно на данные или запрашивать недостающую информацию, если её нет.

• Data leadership. Предприятию нужен специалист по данному подходу. Он сможет координировать работу и консультировать руководство и персонал по возникающим вопросам.

• Data Driven-культура. Все сотрудники должны понять и принять новые правила деятельности. Кроме того, необходимо, чтобы большинство специалистов умело грамотно работать с данными.

Скачайте полезный документ по теме:

Чек-лист: Как добиваться своих целей в переговорах с клиентами

3 распространенных ошибки в применении Data-Driven

Успешность подходу Data-Driven обеспечивает именно понимание работниками компании его сути. Поэтому обучение является основополагающим аспектом качественной реализации нового метода работы. Рассмотрим несколько ключевых ошибок, которые могут допускать компании при внедрении Data-Driven.

Ошибка 1 – «Не знаю и не хочу знать»

Игнорирование инновационных методов и отказ от них из-за устаревшего бизнес-мышления, а также отсутствие финансов на внедрение новых проектов.

Если вы следуете в работе предприятия традиционным методам, то, скорее всего, проиграете более современным конкурентам. Ведь у них обработка и анализ информации происходят намного быстрее, а ресурсов на принятие решений затрачивается меньше.

Исследования показывают, что в настоящее время шесть из десяти организаций пользуются устаревшими методами и потому не могут повысить свои позиции на рынке.

Ошибка 2 – «Горшочек, не вари»

Очевидно, что после того, как сотрудники научатся работать с информацией новым методом, они захотят максимально использовать эту возможность.

Важно помнить, что между объёмом анализируемых данных и выгодой компании нет прямой связи. Дело не в количестве информации, а в умении грамотно ею распорядиться и принять верные решения.

Для получения конкретного результата существует метод семплирования. Он позволяет выявить медианные показатели на основе случайной выборки.

Эксперты утверждают, что первые полученные результаты имеют для предприятия самое существенное значение. Это происходит, потому что подход Data-Driven направлен именно на уменьшение количества неизвестной информации. При его использовании объём такого материала резко сокращается.

Именно первые результаты дают огромный объём полезных данных и позволяют принять наиболее существенные решения для изменения политики компании.

Ошибка 3 – «Палата мер и весов»

Существует ситуации, при которых предприятие внесло изменения в свою деятельность, руководствуясь полученными данными, и грамотно повысило продажи. Мотивация работников увеличилась, благодаря прозрачности компании и получению приятных результатов.

Со временем прибыль предприятия начинает падать. Руководство отслеживает работу KPI и видит, что по этому направлению всё в порядке. Сотрудники по-прежнему качественно делают свою работу, а продажи всё падают. Так происходит, если для анализа подобраны неверные показатели. Например, деятельность работников направлена на производство большего количества товаров, отчего страдает качество коммуникации с потребителями.

Главное правило любого бизнеса заключается в том, что конечные показатели должны быть направлены на качество итогового продукта и удовлетворение потребностей клиентов.

Как мы видим из этой статьи, в современном мире данные являются самым важным маркетинговым ресурсом. К сожалению, не все специалисты в этой области понимают, как использовать их максимально рационально. Сотрудников нужно обучать работать с новым подходом к формированию решений. Data-Driven-маркетинг позволяет предприятию разработать персонализированные marketing-стратегии, что повысит качество обслуживания потребителей и, соответственно, их лояльность к компании. Очевидно, что это приведёт к увеличению прибыли фирмы.

Автор статьи

Алексей Бояркин

Сооснователь компании «Генератор продаж»

Последние статьи этого автора:

• Бенчмаркинг компании: примеры из зарубежной и российской практики
• СTА-элементы, которые привлекут в 2 раза больше клиентов
• Формула рентабельности продаж: пример расчета

Забрать подарки
из закрытой базы

Скачать 7,4 MB

Полезные
материалы
для руководителей

Скачать 3,2 MB