Manusia Tidak Dapat Diukur dengan Angka Sederhana: Inilah Cara Memisahkan Data Dari Wawasan yang Dapat Ditindaklanjuti

Bisnis dan pemasar memiliki akses ke lebih banyak data daripada sebelumnya, serta data untuk mendukung data, dan data untuk membuktikan keakuratan data pertama…dan seterusnya.

Jika Anda ingin membuat keputusan berdasarkan data untuk bisnis Anda, bahan bakunya ada di sana. Tanpa elemen manusia, bagaimanapun, data tidak memiliki arti.

Data vs. Wawasan: Apa Bedanya?

Sangat penting untuk memahami peran data dan wawasan dalam proses penelitian dan bagaimana mereka dapat membuat perbedaan dalam hasil akhir.

Data adalah informasi mentah yang belum diproses yang ditangkap sesuai dengan standar yang ada. Bisa berupa angka, gambar, transkripsi, atau format lainnya. Data yang telah diproses, dikumpulkan, dan diorganisir dimasukkan ke dalam visualisasi data, laporan, dan dasbor sebagai informasi, yang lebih mudah diinterpretasikan oleh manusia.

Wawasan diperoleh dari menganalisis informasi untuk mengkontekstualisasikan keadaan dan menarik kesimpulan. Kesimpulan ini kemudian dapat digunakan untuk keputusan yang dapat ditindaklanjuti untuk mendukung bisnis.

“Didorong oleh data” sering kali digunakan dalam bisnis, pemasaran, dll., tetapi ini benar-benar tentang wawasan yang dapat Anda peroleh dari data. Bisnis modern memiliki aliran data yang hampir tak ada habisnya, tetapi tanpa analisis dan wawasan, pada dasarnya tidak ada gunanya.

Prinsip Memperoleh Wawasan dari Data

Pengambil keputusan bisnis mungkin tidak paham data – konteks dan koneksi yang jelas ke bisnis hilang di antara angka dan statistik. Ketika wawasan hilang, ada celah dalam aliran pengambilan keputusan.

Ketika data menjadi lebih berlimpah – dan lebih kompleks – kesenjangan ini dapat melebar.

Berikut adalah prinsip-prinsip mendapatkan wawasan dari data:

Kolaborasi

Perusahaan yang sudah mapan sering kali memiliki banyak departemen atau tim untuk menangani setiap langkah proses data. Namun, ini dapat menciptakan silo informasi yang meninggalkan celah, kecuali semua orang berada di halaman yang sama.

Kolaborasi dari semua departemen diperlukan untuk pandangan yang komprehensif dari data, keadaan, dan tujuan. Komunikasi dan dukungan memungkinkan pengambil keputusan utama untuk mengumpulkan wawasan berharga dari data dan melihat “gambaran besar”. Setiap orang bekerja menuju tujuan yang sama, dan dengan demikian berkomitmen untuk saling membantu.

Transparansi

Dengan beberapa departemen yang menangani analisis data dan proses pengambilan keputusan, masing-masing departemen mengetahui aspek yang berbeda. Analis mengetahui sumber data, proses, jenis, dan metrik, sementara pembuat keputusan mengetahui pertanyaan yang mereka coba jawab dan tujuan yang ingin mereka capai.

Semua departemen perlu berkomunikasi secara terbuka dan transparan untuk memahami kebutuhan masing-masing dan memastikan bagian tugas mereka diselesaikan sepenuhnya.

Kekhususan

Seperti transparansi, semua departemen yang terlibat dalam proses data perlu memahami tujuan akhir dan tujuan bisnis yang lebih besar. Data, manajemen, pengambil keputusan, dan pihak lain yang terlibat perlu menentukan persyaratan, maksud, dan tujuan.

Ini memastikan pertanyaan yang tepat diajukan dan kumpulan data yang tepat digunakan, daripada mengaburkan masalah lebih jauh.

Menerapkan Prinsip pada Data Insights

Tentukan Pertanyaan

Seperti yang disebutkan, kekhususan itu penting. Pertanyaan yang tidak jelas dan luas membuat lebih sulit untuk mendapatkan jawaban yang dapat ditindaklanjuti.

Misalnya, menanyakan cara meningkatkan pendapatan dapat menghasilkan banyak hipotetis. Alih-alih, tanyakan saluran apa yang harus Anda fokuskan untuk meningkatkan pendapatan tanpa menaikkan biaya, yang mengarah ke margin keuntungan yang lebih luas. Atau tanyakan kampanye pemasaran mana yang menghasilkan ROI terbaik pada kuartal terakhir, dan apa yang dapat Anda lakukan untuk meniru hasilnya.

Dan ingat, jika Anda tidak menyukai jawabannya, ajukan pertanyaan lain.

Perjelas Konteks

Memahami konteks analisis, motivasi, batasan, dan hasil yang diinginkan memungkinkan Anda – atau ilmuwan data Anda – menentukan metrik terbaik untuk dipantau. Jika Anda ingin data dikontekstualisasikan, setiap langkah harus terhubung dengan tujuan bisnis Anda secara keseluruhan.

Tetapkan Harapan yang Jelas

Kumpulan data yang berbeda dapat digunakan untuk menjawab pertanyaan yang berbeda. Penting untuk memahami jenis wawasan apa yang dapat diperoleh dari kumpulan data spesifik yang Anda kumpulkan.

Misalnya, apakah Anda mencari rata-rata? Sebuah tingkat perubahan? Jumlah? Spesifik ini penting dan menginformasikan proses Anda.

Tentukan KPI Terukur

Metrik dan KPI Anda harus selalu dapat diukur dan terhubung dengan sasaran SMART (Spesifik, Terukur, Dapat Dicapai, Relevan, Terikat Waktu).

Data tidak selalu berupa angka, bisa berupa kata-kata, pengukuran, pengamatan, deskripsi, atau fakta sederhana, tetapi KPI Anda harus dapat diukur untuk melihat apakah Anda berada di jalur yang benar untuk mencapai tujuan Anda.

Merumuskan Hipotesis

Ilmu data adalah ilmu, dan hipotesis adalah komponen kunci dari proses ilmiah. Hipotesis adalah penjelasan atau dugaan yang diajukan berdasarkan bukti terbatas sebagai titik awal untuk penyelidikan.

Misalnya, sebuah hipotesis bisa jadi bahwa meningkatkan kejelasan halaman arahan Anda akan mengurangi kebingungan dan meningkatkan konversi Anda. Jika hasilnya negatif, Anda dapat melihat hambatan lain yang mungkin memengaruhi perilaku pelanggan. Jika hasilnya positif, Anda dapat memperbaiki kejelasan halaman dan menguji untuk melihat apa yang paling efektif.

Kumpulkan Data yang Tepat

Seperti yang disebutkan, penting untuk melihat kumpulan data yang tepat saat mengajukan pertanyaan. Pilih data dan metrik yang mungkin menunjukkan kepada Anda informasi yang diinginkan dan memengaruhi hasil yang diinginkan.

Anda mungkin perlu memeriksa beberapa tindakan dan merumuskan rencana untuk menentukan bagaimana mendapatkan hasil yang mengarah pada jawaban yang Anda cari.

Segmentasi Leverage

Menyegmentasikan data Anda memberi Anda lebih banyak kekhususan dan tampilan informasi yang terperinci. Bergantung pada pertanyaannya, Anda mungkin ingin berfokus pada subkumpulan terpilih dari kumpulan data yang lebih besar, seperti segmen industri, pemirsa, atau situs web, lalu mencari tampilan perilaku yang lebih terperinci.

Mengintegrasikan dan Menghubungkan Data

Beberapa sumber data menawarkan tampilan informasi bisnis Anda yang lebih komprehensif. integrasikan sumber data Anda dan pilih data dengan kualitas terbaik untuk mendukung pertanyaan yang Anda ajukan.

Data juga harus dikorelasikan. Pertimbangkan metrik yang dapat memengaruhi satu sama lain, seperti melihat rasio pentalan untuk mendapatkan perspektif yang tepat tentang metrik lalu lintas.

Temukan Konteks

Terkadang, titik data tertentu perlu dimasukkan ke dalam konteks untuk melihat bagaimana mereka cocok dengan tampilan yang lebih besar.

Tolok ukur adalah standar yang dengannya semua yang lain diukur, seperti novel yang pertama dalam genrenya. Demikian pula, data Anda harus relatif terhadap data lain, seperti standar industri, tujuan Anda, atau pesaing Anda.

Memiliki tolok ukur seperti ini membantu Anda mengidentifikasi pola, perilaku, dan tingkat pertumbuhan, serta mengidentifikasi tren, anomali, dan inkonsistensi. Ini juga akan menunjukkan kepada Anda di mana Anda berada dalam lanskap kompetitif.

Identifikasi Pola

Semua metrik memiliki pola, yang merupakan cara Anda dapat menentukan relevansi titik data. Sangat penting untuk mengenali pola dan bagaimana pola tersebut menggambarkan perilaku pengguna, seperti fluktuasi musiman dalam perilaku pembelian atau penelusuran online.

Misalnya, kami melihat bahwa halaman studio pembuatan konten kami akan mengalami lonjakan lalu lintas online tepat sebelum musim liburan. Tim kami segera mulai menyusun strategi tentang cara memanfaatkan jenis lalu lintas yang meningkat ini.

Ketika Anda dapat melihat polanya, Anda dapat dengan cepat mengidentifikasi perilaku yang tidak biasa dan mengevaluasinya dengan lebih efektif.

Kembangkan Proses yang Dapat Diulang

Analisis data bukanlah situasi "set-it-and-forget-it". Anda akan secara konsisten mengumpulkan dan menganalisis data sepanjang umur bisnis Anda, dan yang terbaik adalah memiliki proses standar yang dapat diulang untuk melakukannya.

Mengubah data menjadi wawasan adalah proses ilmiah, dan begitulah cara Anda seharusnya mendekatinya. Siapkan alur kerja terstruktur untuk analisis data berdasarkan langkah-langkah yang Anda lalui, mengubah analisis data menjadi proses berulang yang digerakkan oleh manusia.

Rangkullah Analisis Data Berbasis Manusia

Data sangat berharga untuk bisnis, tetapi tidak dapat berdiri sendiri. Data hanya dapat membawa Anda sejauh ini – wawasan yang dapat ditindaklanjuti berasal dari penyelidikan dan interpretasi manusia.

Biodata Penulis

Kyle Johnston adalah Mitra Pendiri dan Presiden dari merek pemenang penghargaan, pembuatan konten & agensi kreatif, Gigasavvy. Setelah menghabiskan lebih dari 20 tahun terakhir di California Selatan, Kyle baru-baru ini memindahkan keluarganya ke Boise, ID di mana ia terus memimpin agensi melalui fase pertumbuhan berikutnya.