Сегодня бизнес уже не интересуют только охват, TRPs или стоимость контакта. Ему необходимо знать, какой сценарий медиа-инвестиций окажет наибольшее влияние на продажи, что изменится при активности конкурента и можно ли это спрогнозировать до запуска кампании.
Research and Development. Image: depositphotos.com
Почему классической аналитики сегодня недостаточно?
Агентство без собственной data-экспертизы и направления R&D постепенно теряет конкурентоспособность. Высокая турбулентность, чувствительность аудиторий, изменения в рыночной среде — все это делает реактивную модель управления опасной. В таких условиях модель «планирование → рекламная кампания → отчетность» не удовлетворяет современные потребности.
Прогнозирование сегодня становится всё более сложным и многоуровневым из-за войны, неопределённости и быстрых изменений. И именно здесь ИИ и развитие технологий открывают новый уровень. Они позволяют моделировать и анализировать значительно глубже, быстрее и точнее, чем это было возможно раньше.
Почему агентству важно иметь собственный R&D?
Без собственного R&D агентство фактически работает в рамках чужих технологий, а это означает зависимость от сторонних платформ, их алгоритмов, готовых моделей и их ограничений.
В то же время собственный R&D позволяет создавать решения под конкретные бизнес-задачи, объединять различные источники данных, тестировать гипотезы, искать более глубокие инсайты и формировать интеллектуальную собственность внутри компании.
По данным McKinsey, компании, которые системно инвестируют в инновации и развитие собственных исследовательских компетенций, демонстрируют более высокие темпы роста выручки и значительно успешнее выходят в новые сегменты рынка. В частности, такие компании получают в два раза более высокие показатели роста как в своих основных направлениях бизнеса, так и в новых направлениях развития.
Параллельно растет и роль собственных технологических разработок. Исследование BCG показало, что лишь 5% компаний сегодня получают ощутимую бизнес-отдачу от инвестиций в ИИ. Наличие сильной внутренней data- и R&D-инфраструктуры позволяет не просто использовать готовые инструменты, а интегрировать их в бизнес-процессы и создавать собственные решения.
Именно из такой потребности несколько лет назад в Razom Group возник MadLab — отдельное подразделение, задача которого — создавать инструменты, помогающие находить глубокие инсайты и принимать эффективные решения.
Среди таких продуктов — Marketing Mix Modeling с подтвержденным приростом ROI на +5…+70%. А также AI Planning Tool — собственная система для стратегического и тактического планирования кампаний, которая стала первой разработкой такого типа на украинском рынке.
Как данные превращаются в аналитический продукт?
Любой аналитический data-продукт начинается с повторяющейся бизнес-проблемы. Если несколько клиентов из разных отраслей сталкиваются с очень похожей задачей — это сигнал о том, что перед нами системный запрос.
Далее R&D-команда переводит бизнес-вопросы на язык данных и моделей. После этого появляется MVP, проводится тестирование на реальных кейсах, проверка на исторических данных. И только после того, как модель доказывает свою эффективность, происходит переход на следующий уровень — интеграция в клиентские процессы.
Именно в этот момент происходит главный сдвиг — аналитика становится полноценной частью стратегии. Клиент получает сценарии развития, прогнозы и рекомендации на основе моделей.
Для финансового директора или инвестора это принципиально иной уровень аргументации. Ведь когда аналитика демонстрирует прямую связь с продажами, ROI, долей рынка или другими бизнес-показателями — она становится инструментом управления бизнесом.
Как агентству создать собственную R&D-инфраструктуру?
Создание R&D не обязательно начинать со сложных AI-решений. Гораздо эффективнее двигаться постепенно: сначала стандартизировать данные, затем автоматизировать аналитику, далее внедрять прогнозные модели и только после этого переходить к более сложным AI-системам.
Базовая R&D-инфраструктура агентства обычно состоит из четырёх элементов:
- централизованной среды сбора и обработки данных;
- межфункциональной команды;
- процесса регулярного тестирования гипотез и анализа полученных результатов;
- собственного набора моделей, методологий или инструментов.
Как меняется роль агентства и почему это стратегически важно для индустрии?
ИИ и автоматизация значительно упрощают базовые процессы, в частности, создание контента, обработку данных и т. д. Соответственно, теперь конкурентное преимущество заключается не в скорости и доступе к инструментам, а в глубине моделей, качестве аналитики и способности преобразовывать данные в управленческие решения.
Агентство без собственного R&D рискует остаться просто исполнителем и превращается в сервис-провайдера, который работает в рамках чужих инструментов и реагирует на запросы постфактум.
В то время как агентство с развитым R&D приобретает иную роль — становится стратегическим бизнес-партнером, который помогает бизнесу управлять неопределённостью и видеть возможности раньше других.
