Бизнес-стратегия для Data Scientists

  •  77 /
Spread the love

Data Science захватывает. С того момента, как мы изучим наш первый алгоритм машинного обучения, возникает необходимость применять его к данным, делать прогнозы и раскрывать глубокие взаимосвязи.
Но бизнес сторона еще важней и интересна. Автор обещает вам, что потратив некоторое время на понимание того, как работает бизнес и что отличает хорошие компании от плохих, вы будете получать значительные дивиденды по мере того, как вы продвигаетесь в своей карьере в области данных.

Этап роста компании и потребности в Data Science

Хотя кремниевая долина и зависит от стартапов, цель бизнеса — приносить прибыль. То, как это произойдет, зависит от того, в какой стадии находится компания:

Гипер-рост — на данном этапе рост продаж важнее, чем прибыль, поэтому компания, вероятно, несет значительные убытки, чтобы привлечь все больше и больше клиентов. Топливом для этого роста являются венчурные капиталисты, целью которых является масштабирование доходов до такой степени, чтобы компания была достаточно привлекательной для IPO (первичное публичное размещение акций).
Поскольку рост — это то, что нужно, data scientists, работающие в гипер-растущих компаниях, сосредоточены на привлечении клиентов и разработке продуктов. Проблемы, над которыми они могут работать, включают:

  • Количественное определение наиболее привлекательных потенциальных клиентов.
  • Разработка и оптимизация маркетинговых стратегий, таких как купоны, реферальные кампании, реклама в социальных сетях и т.д.
  • Исследование и разработка алгоритмов, которые составляют ядро ​​продукта или услуги компании.

Публичные, растущие (менее быстрые) и прибыльные — некоторые частные компании тоже попадают в эту категорию, но пока мы сосредоточимся на публичных (потому что Уолл-стрит является драйвером действий фирмы на этом этапе). Когда компания становится публичной, ключевым показателем становится прибыль на акцию (чистый доход, деленный на акции в обращении). Государственные инвесторы вознаграждают фирмы, которые могут последовательно увеличивать прибыль, и наказывают фирмы, которые не могут (Uber — недавний пример этого). Таким образом, исследователи данных в этих фирмах должны сосредоточиться не только на росте. Часто эти фирмы достаточно велики, поэтому оптимизация расходов в отчете о прибылях и убытках имеет такое же значение для прибыли, как и увеличение продаж. Некоторые проблемы, с которыми могут столкнуться исследователи данных:

  • Разработка программ лояльности клиентов или других способов вовлечения клиентов и расходов. Целью этого и большинства следующих нескольких пунктов является максимизация срока службы клиента.
  • Количественная идентификация клиентов, которые наиболее склонны к оттоку.
  • Создание систем рекомендаций для эффективной перекрестной продажи новых товаров и услуг существующим покупателям.
  • Использование данных и аналитики, чтобы помочь определить новые рынки для входа или даже компании для приобретения.

Упадок — Хотя никто не стремится работать на убывающую компанию, эти компании часто имеют столько же или больше потребностей в данных, чем растущие. Обычно компания находится в упадке из-за менеджеров или ее отрасль находится в структурном упадке.

Если компания плохо управляется, у опытных людей могут быть возможности использовать аналитику, чтобы исправить ситуацию. Часто в этих фирмах есть так много областей для улучшения, что даже простая аналитика (несколько сводных таблиц Excel) может оказать существенное влияние на бизнес. Учитывая обилие возможностей для улучшения, более важный вопрос заключается в том, есть ли у совета директоров и руководства компании амбиции, смелость и готовность к переменам. Если нет, то держитесь подальше.

Компании в структурно убывающих отраслях ставят перед специалистами по обработке данных более жесткие испытания. И это может быть тест, в котором действительно нет правильного ответа, а есть только те, которые менее неправильны. Я бы определенно рекомендовал не связывать вашу карьеру с индустрией, переживающей упадок. Но если вам необходимо, то, как специалист по обработке данных, вы можете попытаться определить количественно, почему ваша отрасль находится в упадке и есть ли какие-либо рычаги для уменьшения ущерба вашей компании по сравнению с ее конкурентами.

Кроме того, есть ли возможности для консолидации? Консолидация (скупка ваших конкурентов) часто является той единственной надеждой, которую испытывают отрасли, переживающие серьезный спад, поскольку она устраняет предложение и восстанавливает некоторое подобие ценовой мощи. Конечно, большинство из этих решений, вероятно, выше уровня оплаты труда исследователя данных, но я действительно считаю, что объективный, управляемый данными подход может оказаться весьма полезным в таких ситуациях (также важна способность эффективно передавать количественные результаты),

Заметки о циклическом и структурном упадке

Только сейчас я сосредоточился на структурных отклонениях, которые вызваны, казалось бы, необратимой тенденцией — некоторые примеры включают то, что Uber сделал для индустрии такси, Netflix для кабельного телевидения, цифровые фотографии для фильмов и Amazon для традиционной розничной торговли. В большинстве этих случаев новый продукт или услуга были как лучше (с точки зрения качества или удобства), так и дешевле, а компания, предлагающая их, была лучше управляемой и более ненасытной. Это невероятно сложная комбинация, которую должен преодолеть действующий президент.
На другом конце спектра наблюдаются циклические спады (наглядно показано ниже). Обычно к ним относятся такие отрасли, как производство сырой нефти, полупроводники, телевизоры с плоским экраном и даже смартфоны (за исключением Apple, благодаря своему знаковому бренду). Эти отрасли характеризуются жесткой конкуренцией, минимальной дифференциацией продуктов (нефть Exxon Mobil такая же, как у Chevron) и неспособностью устанавливать цены. Циклические спады являются основной частью циклов подъема и спада, которые затрагивают все товары — цикл обычно происходит примерно так:

  • Высокие цены привлекают как новых участников отрасли, так и более обширные инвестиций со стороны существующих игроков, что значительно увеличивает предложение.
  • Поток новых поставок обрушивает цены и прибыль каждого. Если это сопровождается экономическим спадом, сокращение спроса заставляет падать ценам еще ниже. В это время банкротств предостаточно.
  • Банкротства и консолидация в конечном итоге восстанавливают баланс между спросом и предложением. Компании, пережившие спад, теперь получают плоды, поскольку цикл начинается заново (мы не учимся на ошибках).

Cyclical vs. Structural Declines

Ключевым моментом является то, что циклические спады в конечном итоге сопровождаются восстановлением, в то время как структурные спады не заканчиваются, пока действующая отрасль не нанесет непоправимый ущерб. В настоящее время зачастую очень трудно определить, в каком упадке находится ваша компания. Я гарантирую вам, что многие руководители кабельных компаний предположили, что сокращение числа кабельных абонентов было лишь временным, поэтому они покорно инвестировали в новые шоу и каналы, все время безуспешно ожидая, пока тренд не оправится (этого так не произошло).
Это еще одна область, где наука о данных может помочь. Все начинается с гипотезы о том, что упадок, который переживает ваша компания, носит циклический характер. Чтобы проверить это, вы можете изучить экономические данные временных рядов или финансовую отчетность клиентов вашей фирмы (вы можете провести анализ настроений по их ежеквартальным отчетам о доходах). И после всего этого, если вы считаете, что спад носит временный характер, пришло время обратить ваши навыки в области наук о данных к выявлению дешевых приобретений (для ускорения консолидации) и оптимизации деятельности вашей фирмы (для сокращения затрат и наращивания денежных средств, чтобы ваша фирма могла сделать это на стадии восстановления).

Метрики для измерения успеха компании

Но мы надеемся, что большинство из нас будет работать для растущих компаний с высоким потенциалом (меньше стресса от увольнения). Итак, давайте посмотрим на двух основных факторов, определяющих, сможет ли наша фирма добиться успеха и в конечном итоге стать прибыльной и успешной — ценность для клиента (customer lifetime value) и стоимость его приобретения (customer acquisition cost).

Customer lifetime value измеряет в долларах сегодня (с учетом инфляции), сколько клиент стоит для бизнеса. Точное определение отличается от компании к компании, но вы можете представить это таким образом. Допустим, вы управляете кафе, а я ваш достаточно лояльный клиент. Я бываю примерно раз в неделю (то есть 50 раз в год) и трачу около 7 долларов каждый раз (кофе и печенье) — поэтому каждый год я трачу 350 долларов в вашем кафе. Поблизости есть много других конкурирующих кафе, и вы хотите сохранить мой бизнес, поэтому вы даете мне несколько подарочных карт каждый год и случайное бесплатное печенье — стоимость этих халяв составляет 50 долларов. Таким образом, за вычетом моих затрат на содержание, я каждый год стою вам 300 долларов. Наконец, основываясь на вашем анализе предыдущих групп клиентов (и их моделей истощения), вы подсчитали, что ваш типичный клиент остается в течение 4 лет. Таким образом, мой customer lifetime value для вашего кафе-бизнеса составляет 4 * 300 = 1200 долларов. Продолжай дарить мне эти печенья!
Имейте в виду, что есть 3 основных способа увеличения Customer lifetime value:

  • Продавайте больше каждому покупателю.
  • Стимулируйте каждого покупателя платить более высокую цену.
  • Снижайте оттока клиентов (Churn).

Увеличение любого пункта увеличит Customer lifetime value для бизнеса.

Customer acquisition cost (стоимость привлечения клиента) показывает, сколько в среднем стоит приобретение каждого клиента. Имейте в виду, что этот показатель включает в себя как стоимость ваших неудач, так и успехов, то есть при его расчете вам необходимо распределить общую стоимость приобретения только среди клиентов, которых вы успешно приобрели. Например, в прошлом году вы потратили 60 000 долларов на плакаты, рекламу в Facebook / Google и кампании по электронной почте. В общем, вы смогли приобрести 200 новых постоянных клиентов (включая меня, потому что я любитель хорошего плаката). Таким образом, стоимость привлечения вашего клиента составляет $ 60 000/200 = $ 300.

Хорошая новость: при условии, что я являюсь представителем вашего типичного покупателя, сustomer lifetime value вашего кафе в 1200 долларов США существенно выше, чем стоимость приобретения вашего клиента в 300 долларов.

Важно помнить, что, хотя 1200 долл. США скорректированы с учетом инфляции (и часто также с поправкой на стоимость капитала), к нему прилагается много неопределенности — ваши оценки истощения клиентов могут быть слишком низкими, может произойти пожар, ежегодное удержание, затраты могут возрасти и т. д. Кроме того, он заработан в течение следующих 4 лет, в то время как стоимость привлечения клиентов в размере 300 долларов США выплачивается прямо сейчас (в течение текущего года). Таким образом, разница в $ 900 между стоимостью жизни вашего клиента и стоимостью приобретения ни в коем случае не является сделкой. Скорее, это должна быть вдумчивая и консервативная оценка того, какую прибыль средний клиент может принести вашему бизнесу за время ваших отношений с ним или с ней.

Как эти метрики должны в теории меняться со временем? И как на самом деле?

Наконец, давайте немного подумаем о том, что мы хотим увидеть в отношении этих показателей, а также о том, что мы, вероятно, увидим.
Очевидно, было бы замечательно, если бы CLV постоянно увеличивалась с течением времени, в то время как стоимость привлечения клиентов снижалась.

The ideal case

Это относится к наиболее успешным компаниям, где в силу их конкурентного преимущества, они могут постоянно получать все больше и больше денег из своих клиентов. Тем временем, по мере того как эти фирмы становятся все более успешными и известными, их стоимость приобретения новых клиентов существенно падает. Например, подумайте о том, насколько дешевле для Airbnb приобрести клиента сейчас, когда компания является синонимом путешествий и гостеприимства по сравнению с 10 годами ранее, когда она все еще пыталась зарекомендовать себя как бизнес. И так как она продолжает увеличивать свой масштаб и предложения, каждый новый клиент, вероятно, будет оставаться лояльным к Airbnb в течение более длительного промежутка времени (несколько сопоставимых альтернатив), при этом тратя больше на платформу каждый год.

Но что, если наша компания не следующая Airbnb? Тогда что нам ожидать увидеть? График ниже изображает менее идеальный, но, вероятно, более часто встречающийся сценарий.

The more realistic case

CLV все еще возрастает, но гораздо медленнее. Вспомните 3 принципа  увеличения CLV: больше транзакций, более высокие цены или сокращение оттока клиентов. Все 3 из них страдают, когда существует значительная конкуренция. И если наша компания не владеет каким-то волшебным соусом, таким как мощный бренд, патент и т. д.

Customer acquisition cost, вероятно, проходит  2 этапа. На первом этапе либо меньше конкурентов, либо достаточно клиентов для всех. Таким образом, наша фирма (наряду со своими конкурентами) способна снизить стоимость привлечения клиентов, поскольку ее продукты и услуги становятся более знакомыми и общепринятыми. Но в конечном итоге наша отрасль достигнет точки перегиба, когда внезапно рынок будет переполнен конкурентами, и легкие возможности для роста исчерпаны.
Этот второй этап характеризуется ценовой конкуренцией и переманиванием клиентов. Нашей фирме потребуется предложить больше купонов и баллов лояльности для наших существующих клиентов, чтобы сохранить их. Между тем наши маркетинговые усилия приносят гораздо меньше плодов, чем раньше. Таким образом, как затраты на привлечение клиентов, так и затраты на их хранение начинают увеличиваться, и наша компания борется только за то, чтобы поддерживать текущий разброс между стоимостью жизни клиента и стоимостью приобретения. В эти времена хорошее управление и выполнение имеют решающее значение. Например, фирма со скудной структурой затрат и культурой оценки своих клиентов, вероятно, сможет укрепить свои позиции в отрасли, поскольку она сможет дифференцировать свои предложения как за счет более низких цен, так и за более качественное обслуживание (при меньшем финансовом ущербе по сравнению с конкурентами).

Важно отметить, что на ранних этапах развития компании (которая может длиться годами) CLV может быть меньше (иногда значительно) стоимости приобретения клиента. Это не обязательно плохо, это просто означает, что никто еще не знает о вашем бизнесе, поэтому вам дороже рекламировать и продвигать. А те, кто подписываются как клиенты, все еще скептически относятся к вашему ценностному предложению, поэтому они с меньшей вероятностью отдадут вам весь свой бизнес. Это природный вызов,  который практически все предприятия должны преодолеть, стремясь достичь устойчивости (с точки зрения масштаба и прибыли).

Заключение

Надеюсь, вам понравился этот пост. В ближайшее время мы обсудим платформенные компании и сетевой эффект. Ура!

По материалам Tony Yiu. Business Strategy For Data Scientists

Добавить комментарий