Помощь по Теле2, тарифы, вопросы

На основе полученных данных можно сделать вывод, что баланс предприятия не является ликвидным. В 2010 и 2009 годах выполняется лишь третье неравенство, тогда как в 2008 году первое и третье. Ликвидность баланса определяется как степень покрытия обязательств предприятия его активами, срок превращения которых в денежную форму соответствует сроку погашения обязательств. Фактически предприятие неплатёжеспособно в ближайшей перспективе.

Краткосрочные обязательства не могут быть погашены. Как видим, организация не в состоянии будет рассчитываться по своим наиболее срочным обязательствам с помощью наиболее ликвидных активов и в случае такой необходимости придется задействовать другие виды активов или заемные средства. Недостаток средств по первой и второй группам активов компенсируется избытком их по третьей и четвертой категориям. Но в фактической платёжной ситуации менее ликвидные активы не могут заменять более ликвидные.

В отчётном году баланс предприятия также неликвиден. Необходимо принимать ряд мер по укреплению финансового состояния предприятия и улучшения его платёжеспособности.

Но такая ситуация характерна для большинства предприятий и еще фактически ничего не значит. Для уточнения ситуации с платежеспособностью рассчитываются специальные коэффициенты, которые затем сопоставляются с установленными нормативными значениями и рассматриваются в динамике для установления закономерности развития. Расчет и анализ указанных показателей представлен в таблице 11.

Таблица 11 - Относительные показатели платежеспособности МУ БГПАТП за 2008-2010 гг.

Динамика коэффициентов платежеспособности предприятия выявляет тенденцию по снижению ликвидности в течение всего периода исследования.

Нормативному значению соответствует лишь величина коэффициента абсолютной ликвидности в 2008 году - 0,56. Коэффициент абсолютной ликвидности является наиболее строгим показателем платежеспособности. Его значение в отчетном году крайне мало - 0,01, что на 0,55 меньше чем в 2008 году.

Коэффициент срочной или быстрой ликвидности не соответствует рекомендуемому значению на протяжении всего периода исследования, при этом постоянно снижается. Значение этого показателя в 2010 году - 0,04, что на 0,54 меньше аналогичного значения 2008 года.

Коэффициент текущей ликвидности представляет собой обобщающий показатель платежеспособности компании, он наиболее интересен потенциальным инвесторам и кредиторам. Значение коэффициента текущей ликвидности не соответствует рекомендуемому и демонстрирует тенденцию к снижению в сравнении с 2008 годом, однако, в 2010 значение показателя чуть больше чем в 2008 году - на 0,02.

Оценим финансовую устойчивость компании, рассчитав достаточность оборотного капитала для финансирования запасов и затрат компании.

На основании данных таблицы 12 видно, что предприятие МУ БГПАТП находится в тяжёлом финансовом положении. На протяжении всего периода исследования, на предприятии прослеживается нехватка Собственных оборотных средств (СОС). Предприятие практически не использует долгосрочное кредитование для формирования оборотного капитала. Как видно из таблицы для привлечения средств в больших объёмах используются краткосрочные кредиты и займы.

1.Большинство учеников относятся к самостоятельной работе негативно или безразлично.

2.В качестве мотива выполнения самостоятельной работы в основном выступает возможность проверить свои знания, а не возможность их пополнить и углубить, проявить самостоятельность.

3.При выполнении самостоятельной работы учащимся требуется более подробный инструктаж.

4.Наиболее действенными стимулами самостоятельной учебной деятельности являются интересное задание, посильное задание, требовательность преподавателя.

В целях выявления уровня сформированности знаний, умений и навыков учащихся - решения второй из поставленных нами задач, проводилось тестирование по основным вопросам географии и беседа с преподавателем. Были получены следующие результаты: приблизительно 35% (7 человек) имеют высокий уровень знаний, умений, навыков, 35% (7 человек) – средний и 29% (5 человек) – низкий. Для старшеклассников второй группы результаты распределились следующим образом: 41% (8 человек) – высокий уровень, 35% (7 человек) – средний, 24% (4 человека) – низкий.

Характерные черты и особенности учебной деятельности старшеклассников, возникающие затруднения при выполнении самостоятельной работы мы выявляли, используя такие методы, как тестирование, наблюдение.

Так, результаты теста показали, что 29% (5 учеников) действуют импульсивно, торопятся, не всегда замечают ошибки, следовательно, требуют внимания преподавателя на начальном этапе работы, 29% (5 учеников) - действуют спокойно и уверенно, 42% (9 учеников) - учащиеся, у которых затягивается ориентировочный этап, заметны нерешительность и робость. Что касается эмоционального состояния, то 53% (10 человек) чувствуют себя спокойно и 47% (9 человек) - тревожно. Среди трудностей, которые чаще всего возникают у учащихся, особенное значение приобретают следующие: «Чаще всего я не знаю, как надо выполнять работу» и «Не умею контролировать ход своей работы». Ученики второй группы испытывают аналогичные трудности при выполнении заданий, что и в первой.

В ходе наблюдения было установлено, что многие школьники испытывают затруднения при работе с картой, при сравнении имеющихся данных, при анализе результатов. На наш взгляд, это связано с недостаточной подготовкой школьников к работе, с непониманием цели работы.

Четвертая задача решалась нами при помощи использования методики «Диагностика параметров самостоятельной деятельности школьников». Выяснялись и оценивались такие качества личности: успеваемость, мотивация, активность, организованность, ответственность, самостоятельность. Была проведена оценка преподавателем параметров самостоятельной деятельности учащихся и самооценка учениками параметров своей деятельности. Сравнивая полученные результаты, мы пришли к следующим выводам: наибольшую выраженность получили такие качества самостоятельной деятельности, как ответственность, организованность, наименьшую выраженность – активность, мотивация.

Результаты диагностики были соотнесены нами с выделенными критериями и уровнями развития самостоятельности. В итоге мы выявили, что 20% (4 человека) первой группы имеют высокий уровень развития самостоятельности (интенсивно-творческий), 33% (7 человек) - средний уровень (активно-поисковый) и 47% (8 человек) - низкий (подражательно-пассивный). Что касается второй группы, то здесь 22% (5 человек) имеют высокий уровень развития самостоятельности, 33% (6 человек) – средний и 45% (8 человек) - низкий.

Первая группа Вторая группа

Таким образом, было выявлено, что у большинства школьников самостоятельность как качество личности развита недостаточно, что связано с отсутствием положительной мотивации к выполнению самостоятельной работы, со слабой реализацией подхода, согласно которому самостоятельность может эффективно развиваться на практических занятиях. Установлено, что проблеме развития самостоятельности учащихся на практических занятиях по географии уделяется недостаточное внимание, отсутствует учет организационных и содержательных аспектов развития самостоятельности. Согласно структуре самостоятельности (мотив – умения – воля), можно отметить недостаточное развитие у учащихся одного или нескольких ее компонентов.

На основе полученных данных первую группу мы назвали экспериментальной, а вторую – контрольной.

3.2. Апробирование методики проведения практических работ на уроке географии с целью развития самостоятельности учащихся

На данном этапе опытно-экспериментальной работы в качестве цели выступало развитие самостоятельности школьников в процессе проведения практических занятий по географии на основе реализации предложенной нами модели развития самостоятельности. В связи с этим задачи формирующего этапа мы определили следующим образом:

1.Сформировать положительную мотивацию учащихся к самостоятельной работе.

2.Совершенствовать знания, умения и навыки учащихся в процессе проведения практических занятий по географии.

3.Стимулировать самостоятельную деятельность учащихся, направленную на преодоление возникающих затруднений.

4.Совершенствовать качества самостоятельной деятельности на практических занятиях по географии.

В рамках этого этапа работы проводились практические занятия по географии в экспериментальной группе, организованные согласно разработанной модели.

1)осуществляется предварительная подготовка учащихся к практическим занятиям, способствующая формированию необходимых знаний, умений, навыков для выполнения данной работы;

3)в процессе подготовки к практическим занятиям и непосредственно на них учащиеся преодолевают некоторые затруднения в плане выполнения посильных заданий как самостоятельно, так и при дозированной помощи преподавателя.

В контрольной группе занятия проводились обычным образом. Кроме того, занятие, полностью разработанное нами, в ней вообще не проводилось, практически отсутствовал этап предварительной подготовки к занятиям.

Опишем методику одного из проведенных в экспериментальной группе занятий на примере работы «Плотность населения, расселение и урбанизация».

Как правило, выполняя практическую работу, учащиеся действуют в парах постоянного состава. На организованных нами занятиях некоторые учащиеся работали в парах, а некоторые выполняли работу индивидуально. Это было связано с тем, что учащиеся имеют различный уровень подготовки, различный уровень сформированности познавательных умений и навыков, различный темп работы, психологические особенности. То есть, мы осуществляли в некоторой степени индивидуализацию и дифференциацию обучения. Цель подобной дифференциации – обеспечить наиболее благоприятные условия для развития у учащихся такого качества личности, как самостоятельность.

Рассмотрим пример того, как можно на основе полученных эмпирических данных оценить параметры распределения случайной величины. Пусть у нас есть результаты оценки 20 мужчин и 20 женщин по шкале феминность – маскулинность опросника ММРI (табл. 1.1).

Таблица 1.1

Результаты оценки феминности – маскулинности (в порядке возрастания)

Оценка математического ожидания но данным эксперимента

Выполним оценку математического ожидания по данным эксперимента. Для начала посмотрим, как можно "вручную" оценить величины математического ожидания для выборки мужчин и женщин. Вспомним, что в этом случае у нас есть три варианта действий.

• 1. Оценка среднего арифметического . Для того чтобы использовать эту возможность оценки математического ожидания, необходимо прежде всего подсчитать суммы всех тестовых баллов отдельно для выборки мужчин и женщин. Результат оказывается следующим: общая сумма баллов для мужчин составила 724, для женщин – 586. Теперь полученные суммы необходимо разделить на объем выборки. В нашем случае и мужская, и женская выборки содержат по 20 человек. Таким образом, воспользовавшись формулой (1.2), получаем, что оценка математического ожидания для выборки мужчин составляет 36,2 балла, для выборки женщин – 29,3 балла.
• 2. Оценка моды распределения . Вспомним, что модой называют наиболее часто встречающееся значение. Для того чтобы оценить ее, построим для начала частотное распределение тестовых баллов для двух выборок. Результаты таких подсчетов представлены в табл. 1.2, где указаны все набранные испытуемыми баллы, а также число испытуемых – мужчин и женщин – набравших соответствующее число баллов. Те же данные можно представить более наглядно в виде гистограммы (рис. 1.3). Гистограмма отражает связь между наблюдаемыми значениями случайной величины и частотой их проявления. Непосредственно наблюдаемые значения, как правило, откладывают по горизонтальной оси (оси абсцисс), частоты их проявления – по вертикальной (оси ординат).

Таблица 1.2

Распределение набранных баллов феминности – маскулинности в группах мужчин и женщин

Таким образом, представленные данные свидетельствуют о том, что в группе мужчин три значения встречаются наиболее часто, по три раза: 30, 31 и 41 балл. Таким образом, в этой группе мы не обнаруживаем моды распределения. В группе женщин одно значение встречается чаще других – 33 балла. Это и есть мода распределения. Как видим, это значение несколько отличается от того, что было получено при расчете среднего арифметического, которое оказалось 29,3.

Рис. 13.

3. Оценка медианы . Для того чтобы оценить медиану распределения в двух выборках, необходимо прежде всего упорядочить полученные нами данные по возрастанию. В табл. 1.1 данные представлены именно таким образом. Поскольку у нас по 20 испытуемых в каждой группе, то середина вариационного ряда, упорядоченного по возрастанию или убыванию, придется на 10–11 испытуемых: ведь до 10-го испытуемого оказывается ровно 9 испытуемых с меньшими или равными баллами и после 11-го испытуемого остается ровно 9 испытуемых с большими или равными баллами. Отсчитаем девять строк снизу и девять строк сверху, обнаружим, что и в мужской, и в женской выборках испытуемые, оказавшиеся на 10–11-м местах, показывают одинаковые результаты: у мужчин это 36 баллов, у женщин – 31 балл.

Таким образом, медианное значение феминности – маскулинности в мужской выборке практически соответствует значению среднего арифметического, тогда как для женской выборки мы обнаруживаем значение, которое оказывается чуть больше найденного ранее среднего арифметического, но чуть меньше найденной ранее моды распределения, фактически располагаясь между этими значениями.

Те же действия можно осуществить и с помощью компьютера. В простейшем случае для расчетов может быть использована любая программа электронных таблиц, как, например, MS Excel из офисного пакета корпорации Microsoft или ее аналоги в других офисных пакетах. Для оценки среднего арифметического необходимо будет воспользоваться функцией СРЗНАЧ . Она возвращает среднее значение (среднее арифметическое) аргументов. Например, если диапазон А1:А20 содержит числа, формула = СРЗНАЧ(А1:А20) возвращает среднее значение этих чисел . Для расчета моды и медианы необходимо соответственно воспользоваться функциями МОДА и МЕДИАНА. Электронные таблицы также, как правило, предоставляют довольно развитые возможности для построения сводных таблиц и гистограмм.

Более эффективно позволяют провести необходимые вычисления специальные статистические программы. Так, известная программа статистического анализа SPSS Statistics, в последнее время разрабатываемая и поддерживаемая компанией IBM для ОС Windows, MacOS и Linux, содержит модуль описательной статистики. Его можно найти в разделе меню "Анализ". Аналогичные возможности представляют и другие статистические пакеты, наиболее мощным из которых представляется пакет статистического анализа STATISTIC А компании StatSoft Inc.

Рассмотрим, как можно оценить математическое ожидание полученных данных и построить их частотное распределение с помощью статистического пакета IBM SPSS Statistics (предполагается, что в нашем распоряжении имеется русская редакция этой программы для среды Windows ).

Сначала необходимо правильно подготовить файл данных. Для этого запускаем программу, переходим на вкладку "Переменные" и вводим в первом столбце имена всех исследуемых переменных. В нашем случае это могут быть переменные "мужчины" и "женщины" (рис. 1.4), хотя в общем случае лучше создать две переменные: "пол" и "феминность" и далее использовать фильтры для отбора подходящих для анализа данных.

Рис. 1.4. Создание переменных для анализа данных по феминности – маскулинности в IBM SPSS Statistics

Затем переходим на вкладку "Данные" и вводим имеющиеся у нас результаты измерения (рис. 1.5).

Для расчета среднего арифметического, моды и медианы необходимо выбрать в модуле описательной статистики пункт меню "Частоты", в появившемся окне – переменные для анализа, затем нажать кнопку "Статистики". Во вновь появившемся окне выбираем "Среднее", "Медиана" и "Мода" (рис. 1.6).

Для построения гистограмм в окне "Частоты" выбираем пункт "Диаграммы" (рис. 1.7), в появившимся окне выбираем пункт "Гистограммы". Также при необходимости можно отметить чекбокс "Показать на гистограмме нормальную кривую". В этом случае можно будет сравнить имеющееся частотное распределение с теоретически возможным нормальным распределением.

Предполагается, что используется русская версия MS Office 2013.

Итак, на основе полученных данных, можно проанализировать имущественное состояние предприятия, темп роста оборотных активов равен 68,62. это свидетельствует о снижении оборотных активов за 2011 год на 32,30%, что свидетельствует о негативной динамике. Коэффициент пригодности необоротных активов составил 91,66 в 2011 году, что на 4,9% больше чем в 2010 году, это означает, что предприятие направляет свои денежные средства на формирование производственной базы. Данные показатели: коэффициент годности и износа основных средств, свидетельствуют о том что основные средства на предприятии находятся в хорошем состоянии. Коэффициент износа уменьшился на 0,1, а это свидетельствует об обновлении основных средств для поддержания и улучшения производственных мощностей.

Для оценки ликвидности предприятия используем показатели, которые рассчитываются по формулам :

СОК=СК-НА (2.11)

где СОК - размер собственных оборотных средств;

СК - собственный капитал;

НА - необоротные активы.

Мсок=ДС/СОК (2.12)

где Мсок - маневренность собственных оборотных средств;

ДС - денежные средства и их эквиваленты;

СОК - размер собственных оборотных средств.

Кпок=(ОА+Зб.п.)/(ТЗ+Дб.п.) (2.13)

где Кпок - коэффициент покрытия;

ОА - оборотные активы;

ТЗ - текущие задолженности;

Кб.лик.=(ОА+ Зб.п. +З.Т.)/(ТЗ+Дб.п.) (2.14)

где Кб.лик. - коэффициент быстрой ликвидности;

ОА - оборотные активы;

Зб.п. - затраты будущих периодов;

З.Т. - запасы и товары;

ТЗ -текущие задолженности;

Дб.п. - доходы будущих периодов.

Кабс.лик.= ДС(нац. и инос.)/(ТО+Дб.п.) (2.15)

где Кабс.лик. - коэффициент абсолютной ликвидности;

ДС(нац. и инос.) - денежные средства и их эквиваленты в нац. и ностранном валюте;

ТО - текущие обязательства;

Дб.п. - доходы будущих периодов.

Добор.ср.в акт = (ОА+ Зб.п.)/Б (2.16)

где Добор.ср.в акт. - доля оборотных средств в активе;

ОА - оборотные активы;

Б - баланс;

Дпроиз.зап. в тек.акт = ПЗ/(ОА+Зб.п.) (2.17)

где Дпроиз.зап. в тек.акт - доля производственных запасов в текущих активах;

ПЗ - производственные запасы;

ОА - оборотные активы;

Зб.п. - затраты будущих периодов.

Результаты расчета представлены в табл. 2.8.

Таблица 2.8

Оценка ликвидности предприятия

Больше по теме...

Экономический анализ предприятия
В условиях рыночной экономики тема анализа деятельности предприятия является актуальной. Особую актуальность приобретает анализ информации при принятии стратегически важных решений в настоящее время, когда российские предприятия поставлены в центр чрезвычайных обстоятельств, вызванных действием множества противоречивых, трудно прогнозируемых кризисных процессов в экономике, политике, ...

Основные модели рыночной экономики преимущества, недостатки, перспективы развития
Мировое общество имеет богатый исторический опыт организации социальной и прежде всего экономической жизни как на макро-, так и на микроэкономическом уровне. Уже при первом и самом поверхностном анализе этого опыта обнаруживается, что формы организации экономической жизни общества и на том, и на другом уровне сложны и многообразны. При этом экономическая наука ещё не выработала ед...

Полное руководство по атрибуции на основе данных от Google (Часть 1)

Недавно аналитический сервис Google Analytics (Adometry) представил руководство по атрибуции на основе данных. Этот полезный документ призван пояснить, что представляет собой функционал атрибуции на основе данных, для чего он используется и как начать с ним работать. Мы решили перевести это руководство, чтобы сэкономить ваше время и донести пользу функционала до каждого маркетолога.

Атрибуция на основе данных позволяет маркетологам знать больше, а гадать меньше. Если вы все еще заботитесь лишь о самой последней точке взаимодействия, то имейте в виду, что, возможно, около 20%-40% вашего потенциального увеличения ROI просто теряются.

Атрибуция на основе данных позволяет получить невероятно детализированный уровень визуализации пути пользователя по сайту, что даёт специалистам фактическую основу для принятия решений, увеличения эффективности и получения большего от маркетинговых инвестиций.

Немного статистики:

• Использование продвинутой атрибуции в 5 раз чаще встречается среди самых лучших маркетинговых компаний;
• 54% маркетологов все еще смотрят только на last-click.

Предположения о том, как ваши маркетинговые действия влияют на поведение покупателей - это маркетинговая стратегия без достаточной информационной основы. Атрибуция на основе данных позволяют увидеть весь путь пользователя до совершения покупки, а значит - управлять своей стратегией, основываясь на поведении реальных клиентов.

Точки роста:

• Снижение уровня усилий, необходимых для создания кросс-канальных отчетов на 25-50%;
• Увеличение оптимизации по каналам PPC, Партнерским программам, Email и Социальным сетям на 10-20%;
• Увеличение общей производительности по всем каналам на 20-40%;
• Увеличение отдачи от инвестиций в маркетинг на 25-50%.

Что такое Атрибуция?

Атрибуция - это процесс отслеживания и оценки всех маркетинговых кампаний, которые ведут к желаемому результату. Атрибуция на основе данных включает в себя мощную комбинацию предсказуемых алгоритмов и интегрированной аналитики, чтобы понять и верно оценить все маркетинговые усилия, которые ведут к конверсии.

Модель имеет значение

Не все модели атрибуции одинаковы. Ценность конверсии присваивается в них по разным методам и утвержденным формулам.

Одно взаимодействие : Вся ценность конверсии присваивается одному каналу в цепочке взаимодействий – обычно первому или последнему.

Линейная модель : Ценность конверсии распределяется равномерно по всем каналам в цепочке взаимодействий – если каналов 4, то каждый получит по 25%.

Привязка к позиции : Вместо того, чтобы присваивать всю ценность первому или последнему каналу, можно поделить ее между ними. Обычно она распределяется следующим образом: по 40% первому и последнему каналу и 20% – всем остальным.

Обычные модели атрибуции отвечают на стандартные маркетинговые запросы. Сегодня, мультиканальный маркетинг требует более глубокого подхода для получения желаемых результатов.

Правила нужны, чтобы их нарушать

Обычно все заслуги в атрибуции приписываются сверху вниз: обычные модели атрибуции не отдают должного каждой точке взаимодействия. В отличие от атрибуции на основе данных, где каждая точка взаимодействия важна, ведь именно так данные собираются - снизу вверх.

В таких случаях необходим алгоритм, который поможет понять, какие точки наиболее важны. Анализируя всю цепочку конверсии, учитывая общее количество, их порядок и способ взаимодействия с пользователем, можно сложить все необходимые факторы для достижения желаемого результата.

В чем преимущество атрибуции на основе данных?

Оцените свои маркетинговые активности и собранные данные, чтобы понять, насколько вы готовы к использованию атрибуции на основе данных. Некоторые решения требуют заранее собранных точных данных, а также серьезных организационных решений.

Получите ли вы выгоду от атрибуции на основе данных?

Атрибуция на основе данных - это способ моделирования по сложным алгоритмам, который позволяет найти и проанализировать статистически схожие модели среди огромного количества данных. Не у всех накоплено столько подробной информации, чтобы выгодно использовать атрибуцию на основе данных.

Недостаточно качественные данные

Полноценная мультиканальная атрибуция на основе данных может не подойти тем компаниям, у которых либо недостаточно накопленных данных, либо эти данные не качественные.

Недостаток данных . У компаний, которые мало занимаются интернет-маркетингом и используют лишь пару каналов, будет слишком мало данных, чтобы использовать их.

Необработанные данные . У маркетологов, которые стремятся к использованию, как можно большего числа каналов, другая проблема – данные нужно обработать и структурировать. В таком случае велик риск неверных выводов.

Совет:

Если вы используете и онлайн, и оффлайн каналы в маркетинге, то атрибуция на основе данных должна базироваться на информации с максимального количества источников. Вы должны иметь возможность обработать эту информацию и привести ее к целостному виду.

Как атрибуция на основе данных впишется в стандартный набор инструментов аналитика?

Чтобы придать импульс новой стратегии по атрибуции, убедитесь, что все ответственные сотрудники понимают назначение и ограничения аналитических инструментов - и то, как атрибуция на основе данных может сделать ваш маркетинг измеримым.

1. Создание маркетингового микса;
2. Real-Time Bidding (RTB) и Demand-Side Platforms (DSP);
3. Работа с рекламой и поисковыми системами;
4. Аналитика;
5. Управление взаимодействием с пользователем (CRM);
6. Управление кампаниями по разным каналам (CCCM);
7. Платформы управления данными (DMPS).

Как атрибуция на основе данных вписывается в мой набор инструментов?

Вы можете сесть на табуретку, чтобы посмотреть решающий матч любимой команды по ТВ - но ведь кресло было бы лучше? Также и с данными о пользователях, проходящих свой путь - важно в каждой ситуации использовать правильный инструмент, и знать его возможности и ограничения.

Атрибуция на основе данных объединяет и завершает ваш набор инструментов, создавая единый и надежный источник информации о маркетинговых событиях. Если другие инструменты показывают лишь определенные данные, атрибуция позволяет увидеть общую картину.

1. Моделирование Маркетинг-Микса (MММ):

Вы закончили кампанию и теперь хотите увидеть общую картину. Что вам нужно: МММ или атрибуция на основе данных? Атрибуция позволяет понять, как маркетинг работает на уровне пользователя, точно показывая, что происходит в каждой точке взаимодействия. МММ, с другой стороны, позволяет увидеть все маркетинговые действия, собранные на одном уровне, учитывая все детали. Для достижения наилучших результатов убедитесь, что данные атрибуции используются в МММ деятельности.

Кратко:

МММ позволяет планировать и оптимизировать деятельность на общем уровне, в то время как Атрибуция обращает внимание на каждую точку взаимодействия в отдельности. Для достижения лучших результатов, совмещайте атрибуцию на основе данных с современными моделями маркетинг-микса.

2. Real-Time Bidding (RTB) и Demand-Side Platforms (DSP)

Как ваша кампания обратится к таргетированной аудитории по нескольким различным каналам? По данным конверсий, RTB и DSP платформы постоянно улучшаю свои возможности таргетинга. Но помните, что их доход зависит от объемов показов. У RTB и DSP свой интерес в том, чтобы высоко оценивался именно их показ. Так как они измеряют только свои рекламные объявления, то, в результате, они переоценивают себя. Они не могут отследить весь путь до покупки, и не могут точно оценить уровень атрибуции для контента, который публикуют.

Кратко:

У RTB и DSP ограниченный обзор - им недоступна оценка в непредвзятом ключе с разделением на каждый шаг. Атрибуция на основе данных позволит увидеть ту информацию, которую ваши партнеры смогут использовать для покупки наиболее успешных размещений.

Благодаря поисковикам и рекламным серверам вы можете понять, как работают ваши объявления. Эти инструменты не только объясняют, где и когда было показано объявление, но также отслеживают основные их основные характеристики. Например, вы можете узнать, какие объявления работают лучше – впрочем, лишь в рамках вашей кампании на одном канале. Если же рекламный сервер будет учитывать статистику по всем объявлениям везде, то велик риск, что какие-то показы будут учтены дважды.

Кратко:

4. Аналитика

Аналитика по сайту - важнейший инструмент для улучшения показателей вашей страницы или мобильного приложения. Отслеживание, сбор, анализ и отчеты по событиям на сайте позволяют понять желания пользователей. Обычно, аналитика предоставляет данные в формате "последнего взаимодействия", так как отслеживается лишь клик, совершенный до перехода на сайт. Вы упустите самые первые точки взаимодействия, такие как показы или социальные сети.

Кратко:

Аналитика по сайту ˜- часть, но не замена атрибуции на основе данных, которая позволяет получить данные по полному пути пользователя на ваш сайт.

5. Управление взаимодействием с пользователем (CRM)

Как только у вас появляются покупатели, вам понадобится CRM для отслеживания транзакций и обращений. Но, в первую очередь, CRM предназначены для предоставления поддержки и обслуживания, а не для маркетинговых целей. И хотя CRM умеют отслеживать данные по разным каналам, они предоставляют ограниченные данные по получению пользователей.

Кратко:

6. Управление кампаниями по разным каналам (CCCM)

Системы CCCM похожи на CRM, но больше предназначены для маркетинга, чем для поддержки пользователей. Эти базы данных содержат контактную информацию - имена, адреса, email или SMS, что может помочь с таргетингом аудитории. Но хотя CCCM и помогают с выбором и обращением к пользователям, они не могут отследить отклик от аудитории, так что вы не получите никакой аналитики.

Кратко:

Данные CRM являются частью атрибуции на основе данных и позволяют лучше понять поведение пользователей.

7. Платформы управления данными (DMPS)

DMP - технологическая платформа, позволяющая соединить данные из разных баз, нормализовать и сегментировать их. В результате DMP является отличным инструментом по сбору данных, который пригодится в атрибуции на основе данных. Однако DMP не дает рекомендаций по тому, как можно оптимизировать маркетинг на выбранных каналах.

Кратко:

DMP и атрибуция на основе данных дополняют друг друга. DMP собирает и сегментирует данные, позволяя увидеть в атрибуции возможности для роста.

Предположим, вы запускаете кампанию с узким таргетингом, чтобы привлечь свою аудиторию. Точка зрения агентства часто ограничена лишь каналами, которыми они занимаются, а также присутствует интерес в предоставлении данных, показывающих их позитивную работу. И хотя агентства часто работают с аналитикой, а некоторые даже стараются отследить атрибуцию, у них все равно зачастую не хватает данных и знаний, чтобы сделать нужные выводы.

На какие вопросы отвечает Атрибуция на основе данных?

Угадывайте меньше, а знайте больше. Атрибуция на основе данных предоставляет множество преимуществ по всем каналам, включая рекомендации, факты для ведения бюджета и инвестирования.

На какие вопросы отвечает атрибуция на основе данных?

Благодаря атрибуции на основе данных вы можете получить ясную и развернутую карту путешествия пользователя по вашему сайту. Четкая картина позволяет улучшить будущие кампании и оптимизировать те, что уже запущены. Перед тем как внедрять это решение, всем важно понять - особенно это касается акционеров, какие три важнейших преимущества дает атрибуция на основе данных.

1. Внутри-Канальные преимущества . Обратите внимание на то, какие элементы вашей кампании работают лучше по каждому из каналов. Высокий уровень детализации позволит понять, что именно работает лучше – вы сможете принять нужные решения.
2. Кросс-Канальные преимущества . Вы получите ясные данные по всем каналам, сможете сравнить их эффективность и внести коррективы. Объединив отчеты, вы сможете лучше планировать и стратегически управлять своими маркетинговыми действиями.
3. Продуктивность . Забудьте про долгие сравнения данных и отчетов. Теперь вся информация собрана вместе. Это значит, что все отделы вашей компании могут быстрее и точнее принимать решения на основе полученных данных. Есть даже возможность онлайн-выгрузки данных для совместной работы с удаленными партнерами.

С помощью атрибуции на основе данных в можете изучить прошлое, предсказать будущее, а также изменить свое маркетинговое настоящее. Те маркетологи, которые используют атрибуцию на основе данных, уже оценили все те преимущества, о которых написано ниже.

Внутри-канальные преимущества

• Статус бренда . Убедитесь, что ваша реклама не показывается на негативных сайтах или рядом с дискредитирующим контентом.
• Видимость . Убедитесь, что реклама действительно показана, а не спрятана в недоступных для просмотра областях страниц.
• Отслеживание . Убедитесь, что геотаргетинг, быстрота и остальные цели кампании выполняются.
• Частота показов . Убедитесь, что выставлена и поддерживается оптимальная суточная частота показов.
• Гео- и временной таргетинг . Убедитесь, что аудитории настроены географически и выставлены правильные временные настройки.
• Креативность . Выявите лучшие и худшие объявления. Внесите креативные, таргетинговые и прочие изменения, сделанные на основе полученных данных, в свой медиа план.
• Снижение повторений . Убедитесь, что одна и та же реклама не показывается пользователю сразу на нескольких сайтах - вы тратите лишние деньги, а конверсию это не поднимает.

Планирование Бюджета

Размышляете над бюджетом для показов? Помните, что показы могут на 30% увеличить конверсию из поисковых систем, так что есть смысл закладывать на них бюджет крупнее. Больше показов приведут к увеличению трафика из поисковиков, а, значит, вы увеличите общее число пользователей, к которым обратились.

Оптимизация

Хотите улучшить показатели текущей кампании и инвестировать в самое популярное объявление? Возможно, это не лучшее решение. Атрибуция на основе данных покажет влияние каждого дополнительного доллара, так что вы сможете принять решение на основе фактов, а не домыслов. В результате, вы можете решить, что дополнительный бюджет нужнее email или поисковым кампаниям.

Кросс-канальные преимущества

• Планирование бюджета . Информация из атрибуции на основе данных поможет вам четко понять, как каждый из каналов влияет в итоге на достижение ваших целей. Соответственно, оптимизируйте свой бюджет.
• Оптимизация . Нелинейная модель позволяет вам настраивать и корректировать кампании на лету с большим уровнем точности.
• Анализ влияния . Отчеты по воронкам позволяют увидеть, как каждый из каналов влияет на эффективность другого. Поймите настоящую ценность каждого из своих каналов.
• Стратегия кампаний . Вы сможете увидеть, как, по всем каналам, работают ваши кампании, какие схемы работают лучше, а что - нужно улучшить, чтобы успешней обращаться к пользователям.

Продуктивность и эффективность

• Общие метрики . Оценив все каналы через одну систему, вы сможете привести их все к одним и тем же наборам метрик, которые привязаны к вашему бизнесу, а не к каналу в отдельности.
• Общие отчеты . Точно так же, одна система будет использоваться и для отчетов. Вы экономите время на выгрузке из различных систем, к тому же единый вид всех отчетов станет понятнее каждому сотруднику.
• Гибкая настройка . Атрибуция на основе данных позволяет взглянуть на отчеты с различных сторон (равно как и выгружать их). Вам не придется приводить один общий отчет к виду, чтобы он ответил на все вопросы сразу. Лучше потратьте это время на оптимизацию своих кампаний благодаря найденной в отчетах информации.
• Возможности интеграции . Возможности подключения к различным маркетинговым экосистемам позволяют вам выгружать метрики атрибуции напрямую своим RTB партнерам для автоматической обработки.

Теперь вы знаете, как используется и чем полезна атрибуция на сегодняшний день.