Контрольный список качества данных
Основные проверки данных
Эта часть шаблона должна включать задачи, которые вы выполняете каждый раз при проверке данных. Эти задачи должны включать:
- Проверка правильности форматирования.
- Подтверждение, что данные соответствуют ожиданиям.
- Сравнение данных с предыдущими значениями.
- Наблюдение за изменениями в информации, где изменения могут быть неожиданными, например, в отраслевой классификации.
- Выявление недопустимых значений.
- Проведение выборочных проверок в случайном порядке.
После выполнения основных проверок данных следует перейти к расширенным проверкам данных.
Зачем нужен чек-лист для ведения блога:
С момента своего появления в 1990-х годах и до взрыва популярности в нулевые годы блоги стали неотъемлемой частью интернета. Компании считают их важной составляющей своего маркетинга. Но слишком часто маркетинговые менеджеры относят их к второстепенным задачам.
Ведение блога может принести пользу, если делать это хорошо. И чтобы делать это хорошо, мы создали для вас этот чек-лист для предварительной публикации в блоге. Ведение блога кажется достаточно простым: выбери тему, напиши несколько сотен слов, нажми «опубликовать» и сразу окажешься на вершине поисковых результатов.
В постоянно меняющемся мире SEO акцент Google на E-E-A-T (Опыт, Экспертиза, Авторитетность, Доверие) стал важнее, чем когда-либо. Вступая в 2025 год, создание контента, соответствующего этим принципам, становится не просто лучшей практикой, а необходимостью для обеспечения более высоких позиций в поиске. Независимо от того, являетесь ли вы опытным создателем контента или только начинаете, понимание и внедрение E-E-A-T может помочь вам выделиться в переполненном цифровом пространстве.
Этот блог представляет собой подробный чек-лист, который поможет вам оптимизировать контент вашего блога в соответствии с рекомендациями Google по E-E-A-T. Следуя этим практическим советам, вы не только улучшите свою видимость в поиске, но и завоюете доверие и авторитет у своей аудитории. Готовы вывести свой контент на новый уровень? Давайте начнём!
В сегодняшнем вихре цифровых инноваций «конфиденциальность данных» и «безопасность данных» часто становятся актуальными темами дня.
Понимание разницы между этими двумя терминами — это способ избежать юридических проблем, но это не всё.
Успешное управление конфиденциальностью и безопасностью данных — это основополагающий компонент поддержания доверия к отрасли и доверия клиентов.
Для некоторых брендов лабиринт конфиденциальности и безопасности данных похож на выход на поле боя с завязанными глазами. Другие (вы!) решают использовать возможность превратить юридическое обязательство по обеспечению конфиденциальности и безопасности данных в суперсилу вашего бренда.
- Отчёт AccountsIQ о мышлении финансовых директоров за 2025 год раскрывает проблемы стресса, скрытых затрат и недостаточно используемых функций в ERP-системах
- 80% организаций внедрили ERP-систему для своей финансовой функции. Однако две трети (66%) посчитали процесс внедрения ERP стрессовым
Поразительные 94% финансовых директоров сожалеют о внедрении систем планирования ресурсов предприятия (ERP), ссылаясь на стремительный рост затрат, стрессовые внедрения и недостаточно используемые функции. Это согласно последнему отчёту AccountsIQ о мышлении финансовых директоров, в котором приняли участие 1000 финансовых директоров и руководителей финансовых отделов Великобритании и Ирландии. Выяснилось, что хотя 80% внедрили ERP-системы для своих финансовых функций, опыт часто был далеко не положительным.
В условиях цифрового маркетинга решения и стратегии зависят от показателей. Среди этих показателей коэффициент конверсии является одним из наиболее важных индикаторов эффективности маркетинга. Независимо от того, управляете ли вы интернет-магазином, генерируете ли потенциальных клиентов для компании B2B или продвигаете загрузку приложений, понимание и оптимизация коэффициента конверсии может существенно повлиять на вашу прибыль.
Что такое коэффициент конверсии?
Коэффициент конверсии (КК) — это процент посетителей, которые выполняют желаемое действие на вашем сайте, целевой странице или в приложении.
Построение регрессионной модели
Построение регрессионной модели означает подбор прямой линии для данных, чтобы предсказывать будущие значения. Сначала мы визуализируем наши данные, чтобы получить представление о том, как они выглядят, и увидеть закономерности и взаимосвязи.
Данные могут показывать положительную линейную зависимость, но мы подтверждаем это, вычисляя коэффициент корреляции Пирсона, который показывает, насколько наши данные близки к линейности.
Рассмотрим простой набор данных о зарплате, чтобы понять коэффициент корреляции Пирсона.
Набор данных состоит из двух столбцов:
Почему «сарафанное радио» становится всё более важным
Насыщенность каналов, усиление конкуренции и открытость платформ усугубляются. Это означает, что возможностей становится всё меньше, а экономика привлечения клиентов ухудшается. Вот некоторые из недавних тенденций:
- Доминирование рекламы в VK, Google, Amazon — 40% всех венчурных инвестиций и 70% бюджета компании на цифровую рекламу тратится на эти три платформы.
- Apple убивает идентификаторы пользователей для рекламы — Apple недавно прекратила использование идентификаторов пользователей для рекламы. У Google аналогичные планы. Это означает, что у маркетологов производительности будет меньше информации о том, что работает, что снижает способность оптимизировать экономическую эффективность.
- Google Search уменьшает площадь размещения — Google продолжает уменьшать значимость и присутствие органических результатов поиска, а также уменьшает необходимость пользователю переходить по ссылкам из результатов поиска.
Поскольку эти маркетинговые каналы становятся более переполненными и менее рентабельными, важность «сарафанного радио» становится ещё более критической для стимулирования роста пользователей.
Патрик Кэмпбелл, генеральный директор в ProfitWell:
Мы изучили более 3 000 компаний с подпиской, чтобы найти средний уровень оттока доходов по различным параметрам, включая возраст компании и ценовую категорию.
Три ключевых вывода:
1. Отток слабо коррелирует с MRR
Уровень оттока значительно выше, чем обычно сообщается. Если смотреть на размер компании, то уровень оттока слабо коррелирует с ежемесячным повторяющимся доходом, колеблясь между 5 % и 16 % оттока валового дохода при низком уровне MRR и от 2 % до 8 % при высоком уровне.
Кто такой SDR
Sales Development Representative (SDR) — это специалист отдела продаж, который отвечает за поиск, привлечение и начальную квалификацию потенциальных клиентов. SDR — это первый фильтр в воронке продаж, который превращает холодных лидов в теплых и передает их менеджерам по продажам (Account Executive) для проведения сделки.
Главная цель SDR — обеспечить постоянный поток качественных квалифицированных лидов, снижая нагрузку на основную команду продаж и повышая её эффективность.
Основные функции SDR
1. Поиск и генерация лидов
- Самостоятельный поиск контактов через социальные сети, веб-сайты, каталоги и базы данных.
- Работа с маркетингом для уточнения списков целевых компаний и контактов.
- Использование инструментов для масс-аутрича и автоматизации холодного контакта.
2. Первичное взаимодействие
- Холодные звонки потенциальным клиентам.
- Email-кампании с целью привлечь внимание.
- Социальные сети для установления контакта.
- Участие в вебинарах и выставках для сбора контактов.
3. Квалификация лидов
- Выяснение потребностей, болевых точек и бюджета клиента.
- Оценка готовности к покупке (stage квалификации BANT, MEDDIC и т.д.).
- Определение того, подходит ли потенциальный клиент для передачи Account Executive.
4. Организация встреч
- Согласование времени и формата встречи (звонок, видеоконференция, встреча на месте).
- Подготовка краткой информации о клиенте для Account Executive.
- Следование up после назначенной встречи.
5. Управление CRM
- Занесение информации о контактах и взаимодействиях в систему.
- Отслеживание статуса лидов и обновление данных.
- Передача качественной информации следующему звену продаж.
6. Аналитика и обратная связь
- Сбор информации о рынке и конкурентах.
- Обратная связь маркетингу о качестве генерируемых лидов.
- Обсуждение с Account Executive результатов встреч для улучшения подхода.
Требуемые навыки и качества
Hard Skills (Жёсткие навыки)
- Владение CRM-системами (Salesforce, HubSpot, Pipedrive, Битрикс 24, AMO CRM и др.).
- Базовые знания в области B2B-продаж и процессов закупок.
- Навыки работы с email-автоматизацией (Outreach, Lemlist и др.).
- Знание социальных сетей, и других платформ для поиска контактов.
- Английский язык (для работы на международных рынках).
Soft Skills (Мягкие навыки)
- Коммуникативность и умение находить общий язык с разными типами людей.
- Настойчивость и устойчивость к отказам (большинство звонков будут отказом).
- Активное слушание и эмпатия.
- Организованность и ответственность.
- Ориентация на результат и мотивация к достижению KPI.
Ключевые метрики и KPI для SDR
- Количество исходящих звонков — обычно 40-50 в день.
- Коэффициент прохождения (connect rate) — доля успешных контактов (обычно 10-20%).
- Количество согласованных встреч (meetings booked) — целевой показатель KPI.
- Коэффициент встреч (meetings to qualified leads) — какой процент встреч переходит в qualified pipeline.
- Время до первого ответа — как быстро SDR отреагировал на входящий лид.
- Качество лидов для Account Executive — сколько встреч превращаются в сделки.
Карьерный путь SDR
Траектория развития
- Junior SDR — новичок в роли, обучение и первые 3-6 месяцев работы.
- SDR — опытный специалист с установленными процессами и стабильными результатами.
- Senior SDR / SDR Team Lead — наставничество, управление процессами, обучение juniors.
- Account Executive (AE) — переход в менеджеры по продажам, ведение собственных сделок.
- Sales Manager / Sales Director — управление командой продаж.
Зарплата SDR
В России
- Junior SDR: 40,000–70,000 рублей в месяц.
- SDR: 70,000–150,000 рублей в месяц.
- Senior SDR / Team Lead: 150,000–250,000+ рублей в месяц.
Зарплата часто состоит из фиксированной части и переменной части (бонусы и комиссии за достижение KPI).
Культура данных и управление данными: всё, что нужно знать для создания организации, управляемой данными
Культура данных и управление данными всё чаще упоминаются как предпосылки для создания организаций, управляемых данными. Оба аспекта считаются необходимыми для превращения инвестиций в бизнес-аналитику и искусственный интеллект (ИИ) в ценность для бизнеса. Но есть загвоздка: управление данными можно спроектировать активно — культуру данных спроектировать нельзя.
Краткое содержание
- Многие инициативы в области данных не оправдывают ожиданий не из-за технологий, а из-за того, что руководители неправильно понимают культуру.
- Культура — это эмерджентное свойство организации, а не объект проектирования. Её можно диагностировать и влиять на неё косвенно, но никогда нельзя сформировать или спроектировать в желаемой форме.
- Поэтому, в отличие от управления данными, культуру данных нельзя рассматривать как предпосылку для создания ценности с помощью данных и искусственного интеллекта. Это следствие, а не причина.
- Настоящая польза от культуры данных заключается в диагностике: подобно датчику, она помогает выявить скрытые барьеры на пути использования данных в качестве актива.
- Как только коренные причины этих барьеров выявлены, руководители могут разработать целенаправленные меры, которые улучшат создание ценности данных. Когда меры возымеют эффект, это косвенно изменит культуру данных как побочный эффект.
- Истинное создание ценности данных возможно, когда учитываются оба аспекта: управление данными обеспечивает надёжную основу, а культура позволяет эффективно применять её.
Содержание
- Зачем организации стремятся к культуре данных?
- Организационная культура
- Ограничения основных подходов
- Определение организационной культуры
- Последствия для культурной работы
- Культура данных
- Определение и ценность культуры данных
- Поля анализа для выявления барьеров в области культуры данных
- Управление данными против культуры данных
- Создание ценности данных
- Различие между управлением данными и культурой данных
- Взаимодействие: добродетельный цикл
- Инструмент для разработки и проверки культурных интервенций
- Практический пример — как более разумный подход к культуре данных может спасти жизни
- Заключение
1. Зачем организации стремятся к культуре данных?
Большинство организаций стремятся стать управляемыми данными, чтобы использовать потенциал данных в качестве организационного актива. Они стремятся применять такие методы, как бизнес-аналитика (BI) или искусственный интеллект (ИИ), для повторного использования операционных данных в аналитических целях.
Культура сильнее всего определяет успех в работе с данными
Культура сильнее всего определяет успех в работе с данными, чем что-либо ещё, включая сами данные.
[People + Process + Structure] > [Data + Technology]
В это трудно поверить, но это поразительно верно. По крайней мере, пока что. По крайней мере, до тех пор, пока искусственный общий интеллект (ИОИ) не возьмёт верх.
Почему эта формула важна?
Первая часть уравнения, к лучшему или к худшему, совершенствуется эволюционным путём. Вторая часть уравнения чаще всего совершенствуется революционным путём.
Я беспокоюсь о последнем километре в работе с данными. Как любитель решений, основанных на данных, возможно, вы тоже беспокоитесь.
Много тяжёлой работы было вложено в сбор требований и реализацию. Были сделаны дополнительные крупные инвестиции в усилия по проведению анализа, похожего на ниндзя. Конечным результатом стал сбор тенденций и идей.
«Последний километр» — это расстояние между вашими тенденциями и тем, чтобы влиятельный руководитель компании принял меры.
Ваш самый большой актив в преодолении «последнего километра» — это то, как вы представляете данные.
Зачем маркетплейсам разрабатывать функции для поставщиков
На высоком уровне у маркетплейсов есть три основные мотивации для разработки функций для поставщиков.
1. Чтобы маркетплейс работал
Первая причина заключается в том, что эта функция является базовой; ваш маркетплейс не будет работать без неё, или она является частью минимальных ожиданий, которые поставщики будут иметь относительно участия в вашем маркетплейсе. Например, любой маркетплейс, который включает бронирование, такой как Airbnb или Turo, требует наличия календаря. Craigslist требует наличия мессенджера; определение времени и места для получения товара является ключевым для успешного завершения использования маркетплейса. Если вы выходите на рынок с известным конкурентом, набор функций этого конкурента может быть частью основных ожиданий поставщиков, и вам необходимо будет создать аналогичные функции, чтобы быть конкурентоспособными.
Локальная генерация лидов
Локальная генерация лидов — это быть первым и лучшим вариантом. Когда людям нужен стоматолог в Майами или лучшие тако в Лос-Анджелесе, они не тратят часы на поиски — они выбирают бизнес, который выделяется первым. С помощью SEO, таргетированной рекламы и бизнес-объявлений вы привлекаете клиентов ещё до того, как они подумают о ком-то другом. Но что на самом деле определяет, превратятся ли клики в клиентов, так это то, куда вы направляете трафик. Хорошо структурированная целевая страница, адаптированная к местным намерениям, может собирать данные, стимулировать запросы и превращать случайных посетителей в платёжеспособных клиентов.
Наша команда по продажам тратит много времени, объясняя, почему поисковая оптимизация (SEO) — критически важный компонент успеха для любого бренда, стремящегося к повторному росту прибыли.
Яркие и почти мгновенные тактики привлечения клиентов обычно привлекают всё внимание, но есть большой недостаток в том, чтобы вкладывать все яйца в эту корзину:
Привлечение 100 новых клиентов/лидов на этой неделе, но неспособность повторить этот результат в следующем месяце — это не формула устойчивого роста. Мы не строим программы для клиентов-партнёров, которые функционируют таким бессистемным образом.
Один из наиболее распространённых аргументов против инвестирования в поисковую оптимизацию (SEO) заключается в том, что эта практика недостаточно влияет на конечный результат. И правда в том, что сложно добиться того, чтобы контент для генерации лидов ранжировался по неназванным брендовым запросам.
К счастью, это далеко не единственный способ, с помощью которого SEO может быть полезно для генерации лидов. На самом деле, SEO незаменимо для современной генерации лидов в сфере B2B, если вы используете правильный подход.
Рекрутеры больше не просят вас перечислять шесть нормальных форм. Они хотят услышать ваши рассуждения о данных в 2 часа ночи, когда главный шард загружен, а финансовый директор отвечает заинтересованным сторонам. Вопросы, которые вы встретите в этой статье, были взяты из реальных интервью в Google, Amazon, Stripe, Snowflake и некоторых стартапах из программы YC.
Метрика для разделения
Я разделил вопросы на три категории. Каждая категория адаптирована под определённый уровень опыта и постепенно усложняется. В списке есть как теоретические вопросы, которые задают во время интервью, так и практические дополнения, чтобы учесть прагматику.
Сила визуальной коммуникации в современном насыщенном цифровом PR-пространстве
В современном насыщенном цифровом PR-пространстве сила визуальной коммуникации никогда не была так важна. Графический дизайн — жизненно важный инструмент для PR-специалистов, позволяющий пробиться сквозь информационный шум и добиться освещения кампаний в СМИ.
Будь то привлекающая внимание инфографика, карты, демонстрирующие географические тенденции, или рейтинговые графики, наглядно показывающие «победителей» и «проигравших», убедительные и увлекательные визуализации данных могут обеспечить успех или провал цифровой PR-кампании.
В этом блоге мы рассмотрим лучшие примеры инфографики для различных форматов цифровых PR-кампаний.
КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ:
У каждого набора данных есть своя история. Но больше данных не всегда означает лучшие результаты.
Это руководство разбивает маркетинговые источники данных, которые стоит отслеживать, и объясняет, как их использовать для построения чёткой, практичной и основанной на доказательствах маркетинговой стратегии.
Данные должны облегчать принятие решений. Но без фокуса наступает момент, когда они создают больше растерянности, чем понимания.
Сегодняшние маркетологи используют на 230% больше данных, чем пять лет назад (и половина из них признаёт, что у них нет времени просматривать их все), некоторые могут утверждать, что мы достигли этого момента.