Непрерывная оптимизация бизнес-моделей с данными
Posted: Mon Jan 06, 2025 9:17 am
Многие крупные международные гиганты ежедневно работают почти научно, оптимизируя свои бизнес-модели. Они не только имеют в своем распоряжении больше всего данных, но также знают, как превратить эти данные в улучшения своей бизнес-модели посредством постоянного потока новых экспериментов. Это одно из объяснений того, почему крупнейшие партии становятся все более крупными, а малые и средние партии уже изо всех сил пытаются достичь аналогичных темпов роста.
Благодаря широкой доступности таких инструментов, как VWO , Optimizely и Google Optimize , многие малые и средние компании теперь проводят A/B-тестирование. Все большее число сторон уже используют эти тесты для оптимизации бизнес-модели на основе данных. Однако число компаний, которые действительно приняли это решение, остается очень небольшим.
Цикл тестирования бизнес-модели.
Источник изображения: лаборатория ИМТ
Обидно, потому что в 2022 году просто база данных телеграмм непала проводить A/B-тесты для повышения конверсии уже недостаточно. Есть и другие переменные, которые могут оказать существенное влияние на отчет о прибылях и убытках. Тестирование цен является хорошим примером этого. Тестируя ценовую эластичность, многие компании могут не только существенно повлиять на рост своего оборота, но, безусловно, и на рост своей прибыльности.
Экспериментирование обеспечивает постоянный поток инноваций.
Немаловажно отметить тот факт, что этот метод экспериментирования также может обеспечить постоянный поток новых инноваций и комбинаций продуктов. Amazon справляется с этой игрой как никто другой. С Amazon Prime Amazon не нужно зарабатывать деньги на потоковой передаче сериалов и фильмов, но членство также может быть оплачено тем фактом, что эти пользователи заказывают больше у самого Amazon. Компания делает то же самое с Kindle. Пользователи Kindle больше заказывают на Amazon. Таким образом, Amazon возвращает себе оборудование. Тогда срок окупаемости легко подсчитать.
В таком случае это звучит как логическая стратегия, но в основу подобных комбинаций часто закладываются небольшие простые эксперименты, позволяющие проверить, работает она или нет. Таким образом, инвестиции времени и денег могут почти автоматически направляться на наиболее перспективные инновации.
Благодаря широкой доступности таких инструментов, как VWO , Optimizely и Google Optimize , многие малые и средние компании теперь проводят A/B-тестирование. Все большее число сторон уже используют эти тесты для оптимизации бизнес-модели на основе данных. Однако число компаний, которые действительно приняли это решение, остается очень небольшим.
Цикл тестирования бизнес-модели.
Источник изображения: лаборатория ИМТ
Обидно, потому что в 2022 году просто база данных телеграмм непала проводить A/B-тесты для повышения конверсии уже недостаточно. Есть и другие переменные, которые могут оказать существенное влияние на отчет о прибылях и убытках. Тестирование цен является хорошим примером этого. Тестируя ценовую эластичность, многие компании могут не только существенно повлиять на рост своего оборота, но, безусловно, и на рост своей прибыльности.
Экспериментирование обеспечивает постоянный поток инноваций.
Немаловажно отметить тот факт, что этот метод экспериментирования также может обеспечить постоянный поток новых инноваций и комбинаций продуктов. Amazon справляется с этой игрой как никто другой. С Amazon Prime Amazon не нужно зарабатывать деньги на потоковой передаче сериалов и фильмов, но членство также может быть оплачено тем фактом, что эти пользователи заказывают больше у самого Amazon. Компания делает то же самое с Kindle. Пользователи Kindle больше заказывают на Amazon. Таким образом, Amazon возвращает себе оборудование. Тогда срок окупаемости легко подсчитать.
В таком случае это звучит как логическая стратегия, но в основу подобных комбинаций часто закладываются небольшие простые эксперименты, позволяющие проверить, работает она или нет. Таким образом, инвестиции времени и денег могут почти автоматически направляться на наиболее перспективные инновации.