Колонки

Компания владеет большим объемом данных? Попробуйте выделить их в отдельный b2b-продукт

Колонки
Ярослав Котышов
Ярослав Котышов

Вице-президент по управлению доходностью в Aviasales

Ирина Печёрская

Инструменты по работе с данными востребованы у бизнеса, и это отличная возможность вывести аналитический продукт на рынок. Ярослав Котышов, вице-президент по управлению доходностью в Aviasales, на примере сервиса «Авиастатс» рассказал, как компании могут формировать продукты на основе больших данных. 

«Авиастатс» помогает авиакомпаниям планировать маршруты и управлять доходностью, был запущен в 2021 году. На данный момент им пользуется несколько авиакомпаний и аэропортов.

Компания владеет большим объемом данных? Попробуйте выделить их в отдельный b2b-продукт

Пандемия ускорила цифровизацию бизнеса, и, соответственно, использование больших данных из роскоши становится нормой не только для большого, но и для среднего и даже малого бизнеса ― информация о тенденциях в пользовательском поведении позволяет принимать стратегически верные решения, увеличивать прибыль и выигрывать в конкурентной борьбе. Оценив спрос, крупные компании начали адаптировать для рынка внутренние сервисы для работы с данными. 

К примеру, X5 разработала инструмент Big Analytical Platform, который позволяет анализировать продажи и выявлять причины изменения спроса, ВТБ совместно с «Ростелекомом» запустили аналитическую «Платформу больших данных», а мы запустили для авиакомпаний сервис «Авиастатс».

Если ваша компания владеет большим объемом данных, которые описывают рынок или его сегмент и вам интересно выйти с аналитическим продуктом для b2b-аудитории, рассказываем, какие шаги вам нужно предпринять. 

 

Шаг 1. Определите ЦА сервиса

Данные о пользовательском поведении ― ценный ресурс, который может быть полезен компаниям из самых разных отраслей. Например, через Aviasales покупает билет каждый пятый россиянин ― это достаточно большая выборка, которая позволяет говорить о трендах потребительского поведения. Так как компания работает именно с тревел-направлением, то в первую очередь эти данные будут интересны авиакомпаниям. 

Однако, информация о пассажиропотоке также пригодится и производителям самолетов, и компаниям, которые сдают суда в лизинг, и турбордам. К примеру, самолеты продают или сдают в лизинг под конкретные направления, и, если компания сможет сразу дать аналитику по тому, насколько успешным будет направление, это поможет заключению сделки. 

Каждая компания работает с данными по-своему: кто-то берет только выгрузку для того, чтобы дополнить собственные данные, кому-то нужны также аналитические инструменты. Какие-то компании ждут также инструментов вероятностного анализа, и это нужно предусмотреть. Таким образом, важно предложить инструменты работы с данными для разных типов аудитории.

 

Потенциальные потребители аналитических инструментов

  • Компании, использующие системы business intelligence

Это компании, у которых налажена работа с данными: у них есть инструменты бизнес-аналитики, они уже используют как внешние, так и внутренние данные. Они заинтересованы в том, чтобы увеличивать количество источников информации, и в покупке сырых  данных. 

  • Крупные компании, заинтересованные в работе с данными

Многие игроки заинтересованы в работе с данными, но не готовы тратить большие бюджеты на создание и поддержку собственной инфраструктуры. Таким компаниям подойдет готовый сервис визуализации и прогнозирования, в котором можно построить графики или выгрузить нужную статистику. 

Для этой категории клиентов в «Авиастатс» предусмотрен инструмент Dashboards, который визуализирует данные в виде графиков, и Predictions, позволяющий сделать прогноз на будущее на основании имеющихся данных. 

  • Средний и малый бизнес

Руководители среднего и малого бизнеса в России редко пользуются большими данными из-за того, что такие сервисы для них почти никто не делает. При этом в сегменте высокая конкуренция, в которой тот, кто обладает большей информацией, получает преимущество. Создавая «Авиастатс», мы этот сегмент не рассматривали, но ваши данные, возможно, подойдут именно для него.

 

Шаг 2. Оцените, какие задачи потенциальные клиенты могут решить с помощью ваших данных

Функционал сервиса будет определен в первую очередь теми бизнес-задачами, которые предстоит решить с помощью данных. В целом их можно разделить на три группы:

  • Выйти на перспективный рынок раньше конкурентов

С помощью данных можно изучить динамику поиска конкретных услуг, продукции и выявить запрос на новую услугу. В случае авиакомпаний это может быть запуск прямого рейса на новом направлении. Сейчас перевозчики зачастую принимают решение о запуске маршрутов интуитивно. 

Инструменты аналитики позволяют оценить и спрогнозировать спрос на основе данных и принять более эффективное решение.

  • Максимизировать доходность

Увеличить доходность, управляя ценообразованием с учетом данных изменений спроса и поведения конкурентов. 

  • Повысить эффективность маркетинговых кампаний

Отслеживая тренды спроса, компании могут оперативно отрабатывать изменения в маркетинге. К примеру, в случае авиакомпаний, рассказывая пользователям о выгодных предложениях по направлениям, которые именно сейчас оказались в центре внимания. 

 

Шаг 3. Поговорите с клиентами

После того, как удалось сформировать гипотезу о цели сервиса и возможной целевой аудитории, важно ее проверить. Исследование перед запуском продукта может быть реализовано в два этапа. 

Первый этап звучит просто: поговорите с клиентами. По данным CB Insights, 35% стартапов проваливаются из-за того, что их продукт никому не нужен. Чтобы не попасть в их число, еще до разработки продукта стоит поговорить с потенциальными клиентами, чтобы понять, как у них устроены те процессы, которые, как вам кажется, могут улучшить ваши данные, пользуются ли эти компании чьими-то данными (или инструментами на их основе) сейчас и сколько за них платят.

Как построить исследование перед запуском продукта:

  1. Изучаем рынок. Определяем его объем, собираем информацию о продуктах потенциальных конкурентов — возможно, уже есть продукт, который закрывает проблему пользователей, полностью их устраивает по качеству и цене, и в таком случае нет смысла делать свой.
  2. Определяем аудиторию продукта. Сформулировав идею, мы собираем пул потенциальных потребителей. В нашем случае это были российские и зарубежные авиакомпании. 
  3. Обозначаем ключевые направления исследования. Обращаем внимание на боли целевой аудитории: какие проблемы есть в области приложения данных, как они решаются, какими инструментами используются, собрать информацию об их плюсах и минусах.
  4. Выделяем время на исследование. Исследование перед запуском продукта может занять от двух недель до трех месяцев в зависимости от выборки.
  5. Структурируем и обрабатываем данные. Делаем выводы о том, есть ли на рынке сейчас ниша и насколько компании заинтересованы в том сервисе, который мы планируем создать.

К примеру, по итогам нашего исследования мы выяснили, что планирование в авиакомпаниях устроено по-разному: кто-то принимает решение на основе данных за предыдущие годы, кто-то из года в год повторяет одну и ту же схему, кто-то и вовсе планирует маршрутную сетку интуитивно. 

При этом в одних компаниях за планирование маршрутов и управление доходностью отвечают одни и те же люди, а в других — это не связанные между собой отделы, которые, порой, независимо принимают решение о покупке тех или иных решений. Разговоры с клиентами помогли нам лучше понять их нужды и разобраться в недостатках тех продуктов, которые уже есть на рынке

 

Шаг 4. Разработайте MVP

Когда есть понимание рынка и запроса потенциальных клиентов, переходим ко второй фазе исследования ― это та стадия, на которой мы делаем MVP (minimum viable product), раннюю версию продукта с минимальным набором функций. На этом этапе нам важно понять, насколько продукт в том виде, в котором мы его представляем, может решить проблемы клиентов. 

  • Определите основные функции продукта, которые будут отражены в MVP

С помощью прототипа мы даем клиенту возможность получить пользу от сервиса, но оставляем за скобками сложные в реализации элементы.

  • Выберите самый быстрый способ реализации функционала

Здесь важно подумать о том, как собрать сервис без лишних затрат. Для нашего прототипа даже не нужен был отдельный сервер, так как мы реализовали первую версию дашбордов в инструментах внутренней аналитики. 

Такая реализация не подходила для полноценного использования продукта клиентами (мы не могли дать сторонним компаниям доступ к внутренним данным), но уже годилась для презентации.

  • Организуйте тестирование прототипа

Есть два варианта, как организовать тестирование прототипа. К примеру, можно показать прототип клиентам и попросить дать обратную связь о том, насколько продукт сейчас отвечает их потребностям. 

Также можно организовать тестовую сессию для потенциальных пользователей, в ходе которой они могут попробовать продукт, и попросить их проговаривать вслух все замечания к интерфейсу и функционалу. 

 

Шаг 5. Подключайте внешние источники данных

Безусловно, экспертиза компании ― это здорово, но для полной картины внутренних данных недостаточно. Поэтому любой аналитический сервис должен предусматривать возможность подключения данных из внешних источников и моделирования на их основе. В нашем сервисе мы пока используем только данные Aviasales, но мы будем расширять и дополнять их из других источников: от Росавиации, конкретных аэропортов и авиакомпаний и так далее. 

Комбинируя данные из разных источников, мы сможем построить модель, которая будет показывать пассажиропоток с точностью вплоть до конкретного рейса как по уже состоявшимся перелетам, так — в виде прогноза — и по тем, которые еще только предстоят.

 

Рекомендации по запуску собственного аналитического продукта

  1. Оцените, кому могут быть полезны ваши данные.
  2. Оцените, какие задачи потенциальные клиенты могут решить с помощью ваших данных.
  3. Поговорите с клиентами.
  4. Разработайте MVP.
  5. Подключайте внешние источники данных.

Фото на обложке: BEST-BACKGROUNDS/shutterstock.com

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Дмитрий Колодин: «Когда-то я хотел качать нефть, а не порно»
  2. 2 Константин Калинов: «Мой следующий бизнес будет точно не про тревел»
  3. 3 Скандалы года: уроки кризисных коммуникаций
  4. 4 Налоги в Испании: структура и особенности одной из самых сложных систем в Европе
  5. 5 Работа с крупным партнером — возможность выйти на новый уровень. С чего начать?
EdTech: карта российского рынка
Все компании и инвесторы в области образовательных технологий
Перейти