Где деньги в своих данных: цены, клиенты, ассортимент — материалы второго выпуска (Рубрика #Data)

Собрал материалы второго выпуска «Где профит от данных, Лебовски?». Выпуск вышел 30 сентября 2026 года: мы с Андреем Цыбиным и Николаем Головым обсуждали, как заработать на данных внутри компании.

В первом разговоре разбирались с продажей данных наружу. Теперь смотрим на то, что уже лежит в CRM, ERP, бухгалтерии и таблицах: можно пересмотреть цены, понять прибыльность клиентов или поменять ассортимент. Только после расчёта кому-то ещё придётся изменить свою работу — и разобраться, помогло ли это бизнесу.

Обсудили:
1️⃣ Цены
На истории Motor City Industrial разобрали, что происходит, когда подразделения назначают цены каждое по-своему, и как сведение продаж и цен помогает договориться об общем подходе.
2️⃣ Клиентов
Большая выручка может скрывать большие расходы на поддержку, возвраты и время сотрудников. При этом убыточность клиента сама по себе не повод от него избавляться: есть связи между продуктами и сетевые эффекты.
3️⃣ Ассортимент
Товар с небольшой собственной прибылью может приводить людей за всей остальной корзиной. Поэтому считать приходится ещё хранение, доставку, совместные покупки и заменители.
4️⃣ Разовый проект и регулярный процесс
Николай предлагает начать с ограниченной задачи на доступных данных. Я возвращаю разговор к тому, какие правила останутся после проекта: цены и товары продолжат меняться, а люди — принимать решения.
5️⃣ Проверку эффекта
Андрей ставит неудобный вопрос: если после изменения денег стало больше, точно ли помогло именно оно? Поговорили о наблюдении за покупателями, экспериментах и границе между корреляцией и причинностью.

Кейсы взяли из публичных материалов поставщиков и консультантов. Они помогают разобрать механизм, но не раскрывают всех затрат на внедрение; наши оценки в разговоре не стоит принимать за готовую смету.

Материалы выпуска:
📌 Страница с таймкодами
🎬 YouTube, VK Видео
🎧 Podster, Яндекс Музыка, Apple Podcasts
📝 Конспект на 7 минут чтения

Где у вас обычно застревает работа с данными: в расчёте, в изменении процесса или в проверке результата?

#Data #Product #Analytics #Management #Metrics