لماذا لا تستقر أبدًا على التحليلات الجاهزة

يتمتع البشر بالعديد من المواهب ، لكن اتخاذ القرار الخالي من العيوب ليس بالتأكيد واحدًا منهم. هل يمكنك حقًا الوثوق بحدسك عندما يتعلق الأمر بنمو الأعمال؟ ربما تفضل الاعتماد على الحقائق والبيانات ، أليس كذلك؟

بالطبع ستفعل. لحسن الحظ ، يعرف السوق هذا أيضًا ، ويقدم عددًا من الحلول التي تسمح لك بتتبع وتحليل تطبيقاتك. يمكنك الاختيار من بين أدوات مثل Google Analytics و Firebase و Mixpanel و Facebook Analytics.

يوفر كل منهم عددًا من لوحات المعلومات المحددة مسبقًا والتي يمكن أن تكون نقطة انطلاق جيدة. ومع ذلك ، فإن الاكتفاء بالأفكار التي يقدمونها هو أحد أكثر المسارات ضمانًا لكارثة الأعمال. في هذا المقال ، سأوضح لك السبب.

ما هو الغرض الحقيقي من ذكاء الأعمال؟

تعمل ذكاء الأعمال (BI) بشكل أساسي على تحويل البيانات المجمعة إلى رؤى قابلة للتنفيذ في شكل لوحات معلومات مخصصة للمجال. تعتمد العملية برمتها على البيانات ، مما يجعل اتخاذ القرار أكثر كفاءة وقوة ودقة.

لماذا يجب أن تهتم بالتحليلات المناسبة وذكاء الأعمال؟ السبب واضح ومباشر. بصفتك أحد أصحاب المصلحة ، فأنت تريد معرفة كيفية أداء تطبيقك. لتحقيق هذه الغاية ، تحتاج إلى الإجابة على عدد من الأسئلة المهمة مثل:

• ما الميزات المستخدمة؟
• ما هو المحتوى المحبوب وما هو غير ذلك؟
• ما هي معدلات التحويل للمجموعات المستهدفة الرئيسية؟
• كيف يتابع المستخدمون المسارات الحرجة للتطبيق؟
• متى ولماذا يخضون؟
• متى يتم تنشيطها وكيف يمكنك الحفاظ على مشاركتها؟

كيف يساعد ذكاء الأعمال في عملية تطوير البرمجيات؟

لن يمنحك الدمج الأساسي حتى لأفضل أداة تحليلات الكثير من الإحصائيات الخاصة بالمجال مباشرة خارج الصندوق. على سبيل المثال ، يمنحك دمج Firebase عدد المستخدمين النشطين أو التركيبة السكانية أو الأجهزة أو حتى الشاشات المفتوحة.

لكن هذا لا يجيب مباشرة على الأسئلة المذكورة ، أليس كذلك؟ تعتبر المعلومات المتعلقة بعدد عمليات التثبيت أو المستخدمين النشطين شهريًا أمرًا مهمًا ، ولكن نادرًا ما تكون هذه هي الأهداف الفعلية للتطبيق.

لماذا تحتاج إلى أكثر من حل مسبق الصنع؟

هذه الأدوات عامة ومصممة لتناسب الجميع. هذا يعني أنهم حقًا مصممون خصيصًا لأي شخص. لا يمكنهم تجميع البيانات من مصادر مختلفة (مثل قاعدة بيانات التطبيق أو CRM أو تحليل السوق) ، ولا يمكنهم إظهار المقاييس الفريدة لتطبيقك. توفر هذه الأدوات صورة محدودة وغير كاملة للموقف الذي يمكن أن يكون مضللًا للغاية لعملك. وعادة ما يكون لديهم أيضًا قدرة محدودة على الخوض في البيانات التي تم جمعها لمحاولة فهم النتائج المعروضة.

لا تفهموني خطأ هنا. هذه الأدوات رائعة وأنا أوصي باستخدامها. هم فقط بحاجة إلى التخصيص بشكل صحيح. إذا كنت ترغب في الحصول على رؤى تفصيلية حول المحتوى أو تحقيق الدخل (مثل الاشتراكات) أو تفاعل المستخدم ، فأنت بحاجة إلى تخطيط وتنفيذ أحداث تحليلية مخصصة بعناية. ستكون الخطوة التالية هي إنشاء لوحات معلومات BI مخصصة باستخدام كل من الأحداث والبيانات المجمعة المخزنة في قاعدة بيانات تطبيقك. يمكن استخدام لوحات المعلومات هذه لتصور أهم الأرقام التي تجيب على هذه الأسئلة مباشرة.

تأثير القرارات التي تعتمد على البيانات

أجرى معهد ماكينزي العالمي بحثًا حول كيفية تأثير عملية اتخاذ القرار القائمة على البيانات على المنظمات التي تستخدمها. تؤكد هذه النتائج بوضوح أن التحقق من مقاييسك الرئيسية أمر لا بد منه بالفعل. لكن هل توقفت يومًا وفكرت حقًا في الأرقام التي تحدد نجاح منتجك؟ ما هو نجم الشمال أو وظيفة النمو الخاصة بك ، كما يقول قراصنة النمو؟

قبل أن تبدأ في بناء تحليلاتك ، عليك أن تحدد بوضوح مقاييسك الأساسية. تشترك معظم المنتجات في بعض المكونات المشتركة لنمو الإيرادات. قد تكون هذه اكتساب مستخدم جديد وتنشيطه والاحتفاظ به. ومع ذلك ، فإن لكل تطبيق مجموعته الخاصة من العوامل الخاصة بالعمل والتي تؤثر على الإيرادات.

كيفية تحديد العوامل التي تؤثر على أرباحك

حدد الإجراءات التي ترتبط ارتباطًا مباشرًا بالمستخدمين الذين يواجهون القيمة الأساسية لتطبيقك. بالنسبة لأوبر ، قد تكون الرحلات مكتملة وعدد المشاوير وعدد الركاب الذين يعيدون حجز مشوار. بالنسبة إلى Facebook ، يمكن أن يكون عدد الدعوات المقبولة أو عدد المنشورات والتعليقات وردود الفعل المضافة.

من الواضح أن المقاييس الأساسية التي توفرها أدوات التحليل ذات قيمة. يمكن أن تتضمن مشاهدات الصفحة ، عدد التثبيتات أو عدد الجلسات. ومع ذلك ، من الأهمية بمكان تتبع المقاييس التي تهم منتجك. توفر أدوات مثل Google Analytics مئات المخططات. لسوء الحظ ، غالبًا ما تكون مربكة أكثر من كونها مفيدة.

خطط تحليلاتك بعناية

في هذه المرحلة ، قد تميل إلى اتخاذ قرار "بتتبع كل شيء" وفهمه لاحقًا. هذا خطأ شائع جدا. القيام بذلك يمكن أن يؤدي مباشرة إلى كارثة.

قد تفترض أنه يمكنك بسهولة الحصول على صورة كاملة لكل ما يحدث في تطبيقك. ما عليك سوى أن تطلب من فريق التطوير لديك إرسال الأحداث لكل زر وكل إجراء ، أليس كذلك؟ حسننا، لا.

ما الذي تحتاجه علماء البيانات؟

بالتأكيد ، سيسعد المطورون بالإلزام بإضافة SDK المحدد وتنفيذ إرسال الأحداث لكل إجراء. لكن ماذا سيحدث إذا لم يكن لديهم الصورة الأكبر في الاعتبار؟ سيرسلون بتهور ما يعتقدون أنه قد يكون مهمًا. ستنتهي بالتأكيد بالكثير من البيانات ، لكنها ستكون غير منظمة وفوضوية وستفتقد على الأرجح المعلمات الرئيسية. هذا هو السبب في أنه من المهم للغاية إشراك علماء البيانات في العملية وإنشاء خطة لجمع البيانات.

ما هي خطة جمع البيانات؟

خطة جمع البيانات هي في الأساس توثيق لجميع الأحداث التي يجب إرسالها من التطبيق. يستغرق الأمر بضعة أيام فقط من العمل من عالم البيانات لإعداد واحد. هذا الجهد يؤتي ثماره خلال وقت التطوير. بهذه الطريقة ، يمكن للمطورين ببساطة متابعة الوثائق دون الحاجة إلى التفكير في تنفيذ الحدث.

بالتعلم من تجربتي الخاصة ، اكتشفت ما هو الأفضل هنا. ابدأ في إنشاء خطتك من خلال ورشة عمل لجمع البيانات واستخدامها مع فريق علوم البيانات. أثناء هذا الاجتماع ، تؤكد أهدافك في جمع البيانات. ثم تذهب من خلال منتجك لإنشاء نقاط بيانات وتسوية المقاييس الرئيسية. أخيرًا ، يمكنك مناقشة كيفية تقديمها على لوحات المعلومات. مثل هذا الاجتماع سوف يقلل من مخاطر سوء الفهم.

تصور ما يهم

بعد أن عملت على بضع عشرات من مشاريع البرمجيات ، رأيت أن صانعي القرار جميعًا معرضون جدًا لحدوث زوايا في ذكاء الأعمال. إنه لأمر مخز ، لأن ذكاء الأعمال هو الأداة الوحيدة التي يمكنهم استخدامها لبناء قراراتهم عليها ، ودفع النمو وبناء منتج ناجح. غالبًا ما يعتمد هذا الموقف على الافتراض الخاطئ بأنه إذا كانت فكرتهم عن منتج ما صحيحة ، فلا بد أن تكون ناجحة.

ولكن الواقع مختلف جدا. يتم تحسين جميع المنتجات الناجحة باستمرار من خلال التجارب القائمة على البيانات. السوق قاسٍ - فأنت تغفو وتخسر. هذا هو السبب في أنه من المهم للغاية تتبع المقاييس الرئيسية للتطبيق الخاص بك باستمرار. ومع ذلك ، بدون التخصيص الماهر للوحة القيادة ، ستحصل فقط على قدر هائل من السجلات غير المنظمة. سوف تواجه عبئًا زائدًا من المعلومات لن يؤدي إلا إلى تثبيطك عن استخدام ذكاء الأعمال.

كيف تتجنب التحميل الزائد للمعلومات

ما تحتاجه هو أن ترى بوضوح العوامل الأكثر أهمية للوهلة الأولى. بهذه الطريقة ، يمكنك التعمق في الاستفادة من بياناتك بسهولة. هذا يتطلب تخصيص لوحة القيادة. بناءً على هذه التحليلات ، يمكنك إنشاء لوحات معلومات تجارية. سيسمحون لك بمعرفة كيفية تفاعل المستخدمين مع التطبيق ، واستخلاص النتائج ، وتطبيقها في نموذج عملك.

يمكنك القيام بذلك إلى حد ما باستخدام أدوات التحليل مثل Google Analytics أو Firebase. ولكن في كثير من الأحيان تحتاج إلى دمج النتائج من العديد من مصادر البيانات المختلفة وإنشاء لوحات معلومات BI مخصصة . يمكنك أن ترى أدناه مثالاً على لوحة تحكم مخصصة بسيطة جدًا وغنية بالمعلومات تم إنشاؤها في Google Data Studio.

كما يمكنك أن تتخيل ، من السهل نسبيًا إنشاء لوحة معلومات لعالم بيانات ذي خبرة. عادة ما يستغرق الأمر ما يصل إلى بضعة أيام لإنشاء واحد في أدوات مثل Tableau أو Graphana أو Google Data Studio أو Power BI. إنه لا يساوي شيئًا مقارنة بالجهد الإجمالي الذي يتم بذله في تنفيذ منتج البرنامج. عندما تفكر في قيمتها المضافة ، فإن لوحات المعلومات المخصصة بالتأكيد ليست شيئًا يمكن التنازل عنه.

لا تذهب عمياء في السوق

لا يمكنني التأكيد بما فيه الكفاية على مدى أهمية وجود تحليلات على الأقل عند تشغيل التطبيق. خلاف ذلك ، ستفقد فرصتك الوحيدة للحصول على رؤى أساسية عن التطبيق عندما تكون في أمس الحاجة إليها ، أي عندما يتم التحقق من التطبيق في السوق. تحليلات البيانات المناسبة رخيصة بشكل مدهش عندما يتعلق الأمر بوقت التنفيذ المطلوب. ومع ذلك ، غالبًا ما يتم إهماله بطريقة ما من قبل الشركات التي تستقر على أبسط الحلول.

هل تحتاج إلى حل برمجي مناسب لك؟

احصل على عرض أسعار خلال 48 ساعة

تحتاج إلى جمع وتصور البيانات الخاصة بك بطريقة من شأنها أن تنقل بسهولة كيفية أداء التطبيق الخاص بك. لا ترضى بأقل من ذلك. أنت لا تريد أن تجد نفسك متخلفًا ولا تعرف سبب ذلك. بقدر ما لا يستطيع الطيار أن يطير بطائرة بدون الأدوات المناسبة التي تراقب باستمرار معلمات الرحلة الحاسمة ، بدون تحليل البيانات الصحيح والعرض التقديمي ، سوف تطير عمياء.

هل ترغب في تحسين أداء منتجك من خلال نهج يعتمد على البيانات؟ ابق على تواصل معنا!