لا يمكن قياس البشر بالأرقام البسيطة: إليك كيفية فصل البيانات عن الرؤى الحقيقية القابلة للتنفيذ

يمكن للشركات والمسوقين الوصول إلى المزيد من البيانات أكثر من أي وقت مضى ، بالإضافة إلى البيانات لدعم البيانات والبيانات لإثبات دقة البيانات الأولى ... وما إلى ذلك.

إذا كنت ترغب في اتخاذ قرارات تستند إلى البيانات لعملك ، فإن المادة الخام موجودة. ومع ذلك ، فبدون العنصر البشري ، لا معنى للبيانات.

البيانات مقابل الإحصاءات: ما الفرق؟

من المهم فهم دور البيانات والرؤى في عملية البحث وكيف يمكن أن تحدث فرقًا في النتيجة النهائية.

البيانات هي معلومات أولية وغير معالجة يتم التقاطها وفقًا للمعايير الحالية. يمكن أن يكون في شكل أرقام أو صور أو نسخ أو تنسيقات أخرى. يتم وضع البيانات المُعالجة والمُجمَّعة والمنظمة في تصورات البيانات والتقارير ولوحات المعلومات كمعلومات ، والتي يسهل على البشر تفسيرها.

يتم الحصول على الرؤى من تحليل المعلومات لتكييف الظروف واستخلاص النتائج. يمكن بعد ذلك استخدام هذه الاستنتاجات لاتخاذ قرارات قابلة للتنفيذ لدعم الأعمال التجارية.

غالبًا ما يتم طرح "البيانات المستندة إلى البيانات" في مجال الأعمال والتسويق وما إلى ذلك ، ولكنها تتعلق حقًا بالرؤى التي يمكنك اكتسابها من البيانات. تمتلك الشركات الحديثة تدفقات لا نهائية من البيانات تقريبًا ، ولكن بدون تحليل ورؤى ، فهي غير مجدية بشكل أساسي.

مبادئ اكتساب رؤى من البيانات

قد لا يكون صانعو القرار في الشركة على دراية بالبيانات - حيث يضيع السياق الواضح والاتصال بالأعمال التجارية بين الأرقام والإحصاءات. عندما تكون الأفكار مفقودة ، هناك فجوة في تدفق عملية صنع القرار.

كلما زادت وفرة البيانات - وأكثر تعقيدًا - يمكن أن تتسع هذه الفجوة.

فيما يلي مبادئ اكتساب رؤى من البيانات:

تعاون

غالبًا ما يكون لدى الشركات المؤسسة أقسام أو فرق متعددة للتعامل مع كل خطوة من خطوات عملية البيانات. ومع ذلك ، يمكن أن يؤدي ذلك إلى إنشاء صوامع معلومات تترك فجوات ، ما لم يكن الجميع في نفس الصفحة.

يعد التعاون من جميع الإدارات ضروريًا للحصول على عرض شامل للبيانات والظروف والأهداف. يتيح الاتصال والدعم لصانعي القرار الرئيسيين استخلاص رؤى قيمة من البيانات ورؤية "الصورة الكبيرة". يعمل الجميع لتحقيق نفس الهدف ، وبالتالي يلتزمون بمساعدة بعضهم البعض.

الشفافية

مع العديد من الإدارات التي تتعامل مع تحليل البيانات وعمليات صنع القرار ، يكون كل منها على اطلاع على جوانب مختلفة. يعرف المحلل مصادر البيانات والعمليات والأنواع والمقاييس ، بينما يعرف صانعو القرار الأسئلة التي يحاولون الإجابة عنها والأهداف التي يحاولون الوصول إليها.

تحتاج جميع الإدارات إلى التواصل بصراحة وشفافية لفهم احتياجات بعضها البعض والتأكد من إكمال الجزء الخاص بهم من المهمة على أكمل وجه.

النوعية

مثل الشفافية ، تحتاج جميع الإدارات المشاركة في عملية البيانات إلى فهم الهدف النهائي وأهداف العمل الأكبر. تحتاج البيانات والإدارة وصناع القرار وأي أطراف معنية أخرى إلى تحديد المتطلبات والنية والأهداف.

يضمن ذلك طرح الأسئلة الصحيحة واستخدام مجموعات البيانات الصحيحة ، بدلاً من زيادة تشويش المشكلة.

تطبيق المبادئ على رؤى البيانات

تحديد الأسئلة

كما ذكرنا ، فإن الخصوصية مهمة. الأسئلة الواسعة والغامضة تجعل من الصعب الحصول على إجابات قابلة للتنفيذ.

على سبيل المثال ، السؤال عن كيفية زيادة الإيرادات يمكن أن يؤدي إلى ثروة من الافتراضات. بدلاً من ذلك ، اسأل عن القنوات التي يجب أن تركز عليها لزيادة الإيرادات دون زيادة التكاليف ، مما يؤدي إلى هامش ربح أوسع. أو اسأل عن أي حملة تسويقية حققت أفضل عائد استثمار في الربع الأخير ، وما الذي يمكنك فعله لتكرار نتائجها.

وتذكر ، إذا لم تعجبك الإجابة ، اطرح سؤالاً مختلفًا.

وضح السياق

يتيح لك فهم سياق التحليل والدوافع والنتائج المقيدة والمطلوبة - أو علماء البيانات - تحديد أفضل المقاييس التي يجب مراقبتها. إذا كنت تريد وضع البيانات في سياقها ، فيجب أن تكون كل خطوة مرتبطة بأهداف عملك العامة.

ضع توقعات واضحة

يمكن استخدام مجموعات البيانات المختلفة للإجابة على أسئلة مختلفة. من المهم أن تفهم نوع الأفكار التي يمكن اكتسابها من مجموعة البيانات المحددة التي تجمعها.

على سبيل المثال ، هل تبحث عن متوسط؟ معدل التغيير؟ مجموع؟ هذه التفاصيل مهمة وتبلغ العملية الخاصة بك.

تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية القابلة للقياس

يجب أن تكون مقاييسك ومؤشرات الأداء الرئيسية دائمًا قابلة للقياس ومتصلة بأهداف SMART (محددة وقابلة للقياس وقابلة للتحقيق وذات صلة ومحددة زمنيًا).

البيانات ليست أرقامًا دائمًا ، فقد تكون كلمات أو قياسات أو ملاحظات أو أوصافًا أو حقائق بسيطة ، ولكن يجب أن تكون مؤشرات الأداء الرئيسية الخاصة بك قابلة للقياس لمعرفة ما إذا كنت على الطريق الصحيح للوصول إلى أهدافك.

صياغة فرضية

علم البيانات هو علم ، والفرضية عنصر أساسي في العملية العلمية. الفرضية هي التفسير أو الافتراض المقترح على أساس أدلة محدودة كنقطة انطلاق للتحقيق.

على سبيل المثال ، قد تكون الفرضية هي أن تحسين وضوح صفحتك المقصودة سيقلل من الارتباك ويحسن التحويلات الخاصة بك. إذا كانت النتائج سلبية ، يمكنك إلقاء نظرة على العوائق الأخرى التي قد تؤثر على سلوك العميل. إذا كانت النتائج إيجابية ، يمكنك العمل على تحسين وضوح الصفحة والاختبار لمعرفة ما هو أكثر فاعلية.

اجمع البيانات الصحيحة

كما ذكرنا ، من المهم إلقاء نظرة على مجموعات البيانات الصحيحة عند طرح الأسئلة. اختر البيانات والمقاييس التي من المحتمل أن تعرض لك المعلومات المطلوبة وتؤثر على النتيجة المرجوة.

قد تحتاج إلى فحص عدة مقاييس وصياغة خطة لتحديد كيفية الحصول على النتائج التي تؤدي إلى الإجابات التي تبحث عنها.

الاستفادة من التجزئة

يمنحك تقسيم بياناتك مزيدًا من التحديد وعرضًا تفصيليًا للمعلومات. بناءً على السؤال ، قد ترغب في التركيز على مجموعة فرعية مختارة من مجموعة بيانات أكبر ، مثل الصناعة أو الجمهور أو شريحة موقع الويب ، ثم انتقل إلى عرض أكثر دقة للسلوك.

دمج البيانات وربطها

توفر مصادر البيانات المتعددة عرضًا أكثر شمولاً لمعلومات عملك. دمج مصادر البيانات الخاصة بك واختيار البيانات عالية الجودة لدعم السؤال الذي تطرحه.

يجب أيضًا ربط البيانات. ضع في اعتبارك المقاييس التي قد تؤثر على بعضها البعض ، مثل النظر في معدل الارتداد للحصول على المنظور الصحيح لمقاييس حركة المرور.

اكتشف السياق

في بعض الأحيان ، يجب وضع نقاط بيانات محددة في السياق لمعرفة مدى ملاءمتها للعرض الأكبر.

المعيار هو المعيار الذي يتم من خلاله قياس كل الآخرين ، مثل الرواية التي هي الأولى من نوعها. وبالمثل ، يجب أن تكون بياناتك مرتبطة ببيانات أخرى ، مثل معيار الصناعة أو هدفك أو منافسيك.

يساعدك وجود معايير مثل هذه في تحديد الأنماط والسلوك ومعدلات النمو ، فضلاً عن تحديد الاتجاهات والشذوذ والتناقضات. سيُظهر لك هذا أيضًا مكانك في المشهد التنافسي.

التعرف على الأنماط

تحتوي جميع المقاييس على أنماط ، وهي الطريقة التي يمكنك من خلالها تحديد مدى ملاءمة نقطة البيانات. من الضروري التعرف على الأنماط وكيفية توضيحها لسلوك المستخدم ، مثل التقلبات الموسمية في سلوك الشراء أو عمليات البحث عبر الإنترنت.

على سبيل المثال ، لاحظنا أن صفحة استوديو إنشاء المحتوى الخاصة بنا ستشهد ارتفاعًا مفاجئًا في حركة المرور عبر الإنترنت قبل موسم العطلات مباشرةً. بدأ فريقنا على الفور في وضع إستراتيجيات حول كيفية الاستفادة من هذا النوع من الزيارات المتزايدة.

عندما تتمكن من رؤية الأنماط ، يمكنك التعرف بسرعة على السلوك غير المعتاد وتقييمه بشكل أكثر فعالية.

تطوير عملية قابلة للتكرار

تحليل البيانات ليس حالة "اضبطها وننسىها". ستجمع البيانات وتحللها باستمرار طوال عمر عملك ، ومن الأفضل أن يكون لديك عملية قياسية قابلة للتكرار للقيام بذلك.

يعد تحويل البيانات إلى رؤى عملية علمية ، وهذه هي بالضبط الطريقة التي يجب أن تتناولها بها. قم بإعداد سير عمل منظم لتحليل البيانات بناءً على الخطوات التي تمر بها ، وتحويل تحليل البيانات إلى عملية قابلة للتكرار يقودها الإنسان.

تبني تحليل البيانات التي يحركها الإنسان

تعتبر البيانات ذات قيمة لا تُصدق للأعمال التجارية ، لكنها لا تستطيع أن تقف بمفردها. يمكن أن تأخذك البيانات حتى الآن فقط - تأتي الرؤى القابلة للتنفيذ من الاستفسار البشري والتفسير.

المؤلف السيرة الذاتية

كايل جونستون هو شريك مؤسس ورئيس وكالة Gigasavy للعلامة التجارية الحائزة على جوائز وإنشاء المحتوى والإبداع. بعد أن أمضى أكثر من 20 عامًا في جنوب كاليفورنيا ، نقل كايل عائلته مؤخرًا إلى Boise ، ID حيث يواصل قيادة الوكالة خلال مرحلتها التالية من النمو