Сьогодні бізнес уже не цікавлять лише охоплення, TRPs чи вартість контакту. Йому треба знати, який сценарій медіа-інвестицій дасть найбільший вплив на продажі, що зміниться за активності конкурента і чи можна це спрогнозувати до старту кампанії.
Research and Development. Image: depositphotos.com
Чому класичної аналітики сьогодні замало?
Агенція без власної data-експертизи та R&D-напряму поступово втрачає конкурентність. Висока турбулентність, чутливість аудиторій, зміни в ринковому середовищі – усе це робить реактивну модель управління небезпечною. За таких умов модель «планування → рекламна кампанія → звітність» не закриває сучасні потреби.
Прогнозування сьогодні стає дедалі складнішим і багаторівневим через війну, невизначеність та швидкі зміни. І саме тут AI та розвиток технологій відкривають новий рівень. Вони дозволяють моделювати й аналізувати значно глибше, швидше й точніше, ніж це було можливо раніше.
Чому агенції важливо мати власний R&D?
Без власного R&D агенція фактично працює в межах чужих технологій, а це залежність від сторонніх платформ, їхніх алгоритмів, готових моделей і їх обмежень.
Водночас власний R&D дозволяє будувати рішення під конкретний бізнес-запит, поєднувати різні джерела даних, тестувати гіпотези, шукати глибші інсайти й створювати інтелектуальну власність всередині компанії.
За даними McKinsey, компанії, які системно інвестують в інновації та розвиток власних дослідницьких компетенцій, демонструють вищі темпи зростання виручки та значно успішніше виходять у нові сегменти ринку. Зокрема, такі компанії отримують у два рази вищі показники зростання як у своїх основних бізнесах, так і в нових напрямах розвитку.
Паралельно зростає і роль власних технологічних розробок. Дослідження BCG показало, що лише 5% компаній сьогодні отримують відчутну бізнес-віддачу від AI-інвестицій. Наявність сильної внутрішньої data- та R&D-інфраструктури дозволяє не просто використовувати готові інструменти, а інтегрувати їх у бізнес-процеси та створювати власні рішення.
Саме з такого запиту кілька років тому в Razom Group виник MadLab – окремий юніт, завдання якого – будувати інструменти, які допомагають знаходити глибинні інсайти й ухвалювати ефективні рішення.
Серед таких продуктів – Marketing Mix Modeling із підтвердженим приростом ROI на +5…+70%. А також AI Planning Tool – власна система для стратегічного й тактичного планування кампаній, яка стала першою розробкою такого типу на українському ринку.
Як дані перетворюються на аналітичний продукт?
Будь-який аналітичний data-продукт починається з бізнес-проблеми, яка повторюється. Якщо кілька клієнтів із різних індустрій приходять із дуже схожим викликом – це сигнал, що перед нами системний запит.
Далі R&D-команда перекладає бізнес-питання мовою даних та моделей. Після цього з’являється MVP, відбувається тестування на реальних кейсах, перевірка на історичних даних. І лише після того, коли модель доводить свою ефективність, відбувається перехід на наступний рівень – інтеграція у клієнтські процеси.
Якраз у цей момент відбувається головний зсув – аналітика стає повноцінною частиною стратегії. Клієнт отримує сценарії розвитку, прогнозованість та рекомендації на основі моделей.
Для CFO або інвестора це принципово інший рівень аргументації. Бо коли аналітика показує прямий зв’язок із продажами, ROI, часткою ринку чи іншими бізнес-показниками – вона стає інструментом управління бізнесом.
Як агенції створити власну R&D-інфраструктуру?
Створення R&D не обов’язково починати зі складних AI-рішень. Значно ефективніше рухатися поступово: спочатку стандартизувати дані, потім автоматизувати аналітику, далі впроваджувати прогнозні моделі й лише після цього переходити до більш складних AI-систем.
Базова R&D-інфраструктура агенції зазвичай складається з чотирьох елементів:
- централізованого середовища збору і обробки даних;
- міжфункціональної команди;
- процесу регулярного тестування гіпотез та аналізу отриманих результатів;
- власного набору моделей, методологій або інструментів.
Як змінюється роль агенції та чому це стратегічно важливо для індустрії?
AI та автоматизація значно спрощують базові процеси, зокрема, створення контенту, обробку даних тощо. Відповідно тепер конкурентна перевага не в швидкості та доступі до інструментів, а у глибині моделей, якості аналітики та здатності перетворювати дані на управлінські рішення.
Агенція без власного R&D ризикує залишитися просто виконавцем та перетворюється на сервіс-провайдера, який працює у межах чужих інструментів і реагує на запити постфактум.
Тоді як агенція з розвиненим R&D здобуває іншу роль – стає стратегічним бізнес-партнером, який допомагає бізнесу керувати невизначеністю та бачити можливості раніше за інших.
