В 1956 году Герберт Саймон ввёл понятие satisficing – от глаголов satisfy и suffice. Смысл: достаточно хорошее решение, принятое вовремя, часто лучше оптимального, принятого слишком поздно. За этот принцип он получил Нобелевскую премию по экономике в 1978 году. В маркетинге этот принцип нарушают примерно раз в неделю.
CEO спрашивает: «Как маркетинг?». CMO отвечает «я доделываю» – и медленно уходит в кусты как Гомер Симпсон. Скорее всего он ушел консультироваться с Chat GPT, но дело в другом.
Ощущение, что ещё немного – и всё будет готово, – это ловушка. Каждую неделю находится новый повод доделать чуть больше.
Прикол в том, что быстрые решения на ощущениях обходятся дороже, чем любая ошибка на твердых данных.
Попросите маркетолога поменять: вместо «Покажу только когда всё будет идеально» использовать «Вот что я знаю точно прямо сейчас, вот что ещё проверяю».
Минимальная аналитика – это ответы на 4 вопроса: сколько стоит привлечение клиента по каждому каналу, где теряется больше всего денег, что масштабировать, что выключить.
Так вот, при чем здесь ИИ?
А при том. Он может доделать то, за что ваша команда берётся последние полгода. Собрать адекватный сетап можно за выходные:
- Выгрузка из CRM + данные рекламных кабинетов через Supermetrics → Google Sheets.
- Агент, который обновляет данные и считает CAC и конверсии по когортам.
- Модель формулирует выводы человеческим языком – без дата-инженера.
Будет ли галлюцинировать? Почти наверняка. Но первый шаг уже будет сделан.
Саймон был прав: sufficing beats perfect. Аналитика сейчас с оговорками лучше идеальной через месяц. Фаундер готов к оговоркам – он не готов к тишине.
Больше о работе с данными в продукте и маркетинге есть в Телеграм-канале «Модель атрибуции».
