Агентство или инхаус-команда: сравниваем с кем выгоднее строить сквозную аналитику

Если бизнес перерос self-service и планирует масштабироваться дальше, то обязательным шагом будет построение более точной отчётности. Сделать это можно двумя способами: нанять собственную команду или обратиться в агентство. Может показаться, что собственные сотрудники выгоднее: они дешевле, работу контролировать проще, задачи решаются быстрее. Но так ли это на самом деле, разбираю ниже.

Для сквозной аналитики нужна команда минимум из 2 человек

В теории заниматься отчётностью может и один человек, но вероятнее придётся нанять команду. Например, чтобы построить автоматическую отчётность, нужно:

Self-service — когда человек самостоятельно ведёт рекламу и аналитику для своего бизнеса

  • Собирать данные из разных источников. Это можно делать с помощью готовых сервисов с коннекторами, например, Mybi или Airbyte. Если нужно разрабатывать свои решения, тогда придётся привлечь разработчика.
  • Формировать структуру DWH. База данных DWH нужна, чтобы хранить собранную информацию и использовать её в отчётности.
  • Делать запросы к базе данных, обрабатывать информацию и подготавливать её для визуализации. Это требует навыков работы с инструментами, например, Python, R и SQL. Они используются для анализа и обработки информации.
  • Визуализировать данные. Информацию можно представлять в виде простых таблиц в Google Sheets или Excel либо использовать продвинутые BI-системы для создания более сложных визуализаций.
  • Иметь опыт в маркетинге. Чтобы правильно строить отчётность, нужно понимать, какие метрики важны для бизнеса и как их считать.

Всё держать на одном человеке вряд ли получится, поэтому стоит ориентироваться на команду из 2–3 человек. Желательно, чтобы в команде ещё был руководитель, который понимает, кто и что делает и какие конкретно отчёты хочет видеть пользователь отчёта.

Пользователь отчёта — владелец бизнеса. Ему нужно понимать собранные данные без дополнительных пояснений от специалиста. Для этого делают кастомную аналитику с визуально понятными показателями.

Готовые сервисы с коннекторами — программные инструменты, которые позволяют автоматически собирать и интегрировать данные из различных источников в систему аналитики

Пример кастомной аналитики. Все показатели можно настроить отдельно. Здесь выделены общие показатели бизнеса за два месяца и то, как на результат повлияла реклама

Если пользователь отчёта хочет видеть не только общий дашборд, но и отдельные показатели, аналитику можно подстроить под каждый процесс отдельно. Например: динамику, каналы продвижения, воронки, звонки, время сессии и другие данные, которые важны для бизнеса.

Можно собрать отчёт по лидам с разбивкой по каналам. Из него будет видно, откуда они пришли, на какую сумму закупили продукт, какая окупаемость маркетинга на канал и так далее. Такие срезы помогают оптимизировать маркетинговый бюджет

Опытный сотрудник в инхаус-команде сможет с нуля автоматизировать отчёты за 2–3 месяца. Но если говорить о сложных проектах, даже опытной команде потребуется от 6 до 12 месяцев на их реализацию.

Если опыта у команды нет или его мало, то срок может увеличиться в два раза. В этом случае потребуется собирать отчётность с помощью сервисов или использовать готовые решения. Например, автоматизировать импорт данных через специальные инструменты. В таких случаях рекомендую сначала собрать отчётность с агентством со стороны, чтобы ускорить процесс.

Услуга

Внедряем сквозную аналитику

Запускаем проекты под ключ: от проектирования и наведения порядка в данных до интеграции и обучения сотрудников

В инхаусе можно собрать команду мечты, но это не всегда выгодно

Можно найти людей которые быстро соберут отчёты и дашборды или свяжут данные из различных источников между собой. Таким образом сквозная аналитика будет рассчитана под конкретный проект. Ниже разберу, сколько времени и бюджета потребуется, чтобы собрать такую команду.

То есть на одного человека уходит примерно 300 000 рублей в месяц. Если в команде будет работать несколько человек, сумма увеличивается соответственно. Кроме того, нужен ещё почти год, чтобы человек полностью адаптировался на рабочем месте и мог работать в полную силу.

В некоторых случаях, собственная команда может обходиться дороже, чем команда агентства. Например, у нас клиентская поддержка стоит от 100 000 рублей в месяц. Её финальная стоимость зависит от задачи и размеров бизнеса. В неё входят: работа команды, интеграция, актуализация данных, настройка дашбордов, облачное хранилище с данными бизнеса. То есть в агентстве есть всё, что и в инхаус-команде, но стоит это дешевле, потому что не нужно платить за инфраструктуру, найм и налог на сотрудника.

Внутренняя команда сильнее погружена в продукт, но может не хватать опыта

Внутренняя команда знает все внутренние процессы, поэтому может эффективнее влиять на показатели бизнеса. Например, ставить техническое задание программистам, чтобы быстрее решить задачу. Но на практике выходит так, что сквозная отчётность в такой команде со временем проседает. Ниже объясню почему.

Инхаус-команде сложнее искать новую информацию и развивать продукт. Если сотрудники не состоят в профессиональном сообществе, не изучают кейсы других компаний или не ходят на конференции, то происходит стагнация. Из-за чего отчётность начинает проседать. Как следствие, бизнес начинает отставать от конкурентов, которые работают с внешними подрядчиками.

Здесь может возникнуть логичное возражение, что внутреннюю команду можно отправлять на повышение квалификации. Всё так, но на это понадобится выделить дополнительный бюджет и освободить часть времени от основной работы.

Чаще инхаус-команду выбирают, потому что она глубже погружена в продукт

Причин, по которым бизнес выбирает инхаус-команду, несколько. С одной стороны, она доступна пять дней в неделю, примерно с 10 утра и до 19 вечера. Находясь рядом, её легко контролировать. Ниже перечислены и другие причины:

  • Понимание бизнеса. Инхаус-команда лучше знакома с внутренними процессами компании, её культурой и стратегическими целями.
  • Оперативное выполнение задач. Сотрудники могут быстрее реагировать на задачи, которые нужно решить здесь и сейчас.
  • Гибкость в работе с внутренними заказчиками. Инхаус может быстрее понять, что хочет коллега по отделу.
  • Контроль над данными и безопасность. Все данные находятся внутри компании, что снижает риск утечки и несанкционированного доступа.

Но не всегда преимущества инхаус-команды однозначны. Команды агентств зачастую не уступают в этих пунктах. Ниже разберу на нашем примере:

  • Перед запуском отчётности мы погружаемся в бизнес клиента и обсуждаем, как будет выглядеть будущая аналитика: описываем в ТЗ визуализацию и набор метрик, которые будем использовать. Это помогает нам разобраться во всех особенностях, которые важны для формирования релевантной отчётности.
  • Хотя инхаус-команда может быстрее реагировать на задачи, мы часто выступаем бэкендом для аналитика клиента. Мы подготавливаем для него данные, а он их использует для отчётности.
  • Наше преимущество перед большинством систем сквозной аналитики заключается в том, что мы можем создать кастомный отчёт. То есть клиент получает аналитику, которая отражает его ключевые метрики и учитывает нюансы его бизнеса.
  • Что касается хранения данных, мы предлагаем разные варианты на выбор: данные могут храниться как на наших серверах, так и на серверах клиента. Это позволяет гибко адаптировать систему под нужды и требования безопасности конкретного бизнеса.

Инхаус проще контролировать, но он может оставить бизнес ни с чем

Со стороны заказчика наличие инхаус-команды может показаться идеальным решением, но стоит разобрать нюансы.

Человеческий фактор — сотрудник может не выполнять рабочие обязанности. Например, уволиться, заболеть и так далее. В итоге аналитика проседает и бизнес теряет время и деньги, если не сможет вовремя найти замену.

На моей практике быстро найти замену не всегда удаётся даже с тем учётом, что аналитика делается по общепринятой структуре базы данных и на одних и тех же языках программирования. То есть в команду может прийти новый сотрудник и за неделю разобраться как всё устроено, но на поиск такого человека тоже уйдёт время. Вот почему завязывать сквозную аналитику на инхаус-команде, по моему мнению, не очень хорошее решение.

Достаточно сделать один клик, и вся база данных пропадёт без возможности восстановления. Такое может произойти из-за конфликтных ситуаций, в которой сотрудник, например, перед увольнением решит оставить после себя «подарок». Конечно, можно найти новую команду, но придётся всё собирать с нуля.

В качестве примера, можете прочитать отзыв от компании «ЭкоОкна». Наш клиент рассказал, что их аналитик уволился и не оставил никакой базы данных и инструкций. В итоге пришлось настраивать отчётность с нуля.

В агентстве клиент юридически в безопасности. Например, у нас с клиентом есть чёткие договорённости, прописаны сроки и прозрачные условия сотрудничества. То есть мы решим задачу клиента независимо от человеческих факторов и отчитаемся о выполненной работе. Если мы расходимся с клиентом, то делаем весь дамп базы со всей отчётностью. В итоге бизнес сохраняет данные и может продолжить строить аналитику самостоятельно.

Резюмируем

В итоге сравнения инхаус-команды и агентства становится ясно, что выбор зависит от конкретных потребностей бизнеса.

Инхаус-команда глубже понимает внутренние процессы компании, быстрее реагирует на задачи и обеспечивает безопасность данных. Но содержать её дороже, чем агентство. Ещё можно потерять время и ресурсы, если ключевой сотрудник уволится или не сможет быстро адаптироваться новый.

Агентство же обладает глубокой экспертизой, гибкостью и предлагает комплексное решение, которое часто выгоднее для бизнеса. Сотрудничество в таком формате позволяет сократить расходы на инфраструктуру, найм и обучение, а также сократить риски, связанные с уходом команды.

Обсудить проект

Денис Пономарёв, руководитель блока cквозной аналитики

sales@it-agency.ru
+7 495 646-61-37
Ответим в течение двух часов
Оставляя заявку, вы соглашаетесь на обработку личных данных
Заявка отправлена
Ваша заявка принята!
В ближайшее время наши менеджеры свяжутся с вам для уточнения условий

Популярные материалы

Продолжая пользоваться сайтом, вы принимаете соглашение о передаче данных.