Gli esseri umani non possono essere misurati da numeri semplici: ecco come separare i dati da veri insight attuabili

Le aziende e gli esperti di marketing hanno accesso a più dati che mai, oltre a dati per supportare i dati e dati per dimostrare l'accuratezza dei primi dati... e così via.

Se vuoi prendere decisioni basate sui dati per la tua azienda, la materia prima è lì. Senza l'elemento umano, tuttavia, i dati non hanno significato.

Dati e approfondimenti: qual è la differenza?

È importante comprendere il ruolo dei dati e delle intuizioni nel processo di ricerca e come possono fare la differenza nel risultato finale.

I dati sono informazioni grezze e non elaborate che vengono acquisite secondo gli standard esistenti. Potrebbe essere sotto forma di numeri, immagini, trascrizioni o altri formati. I dati elaborati, aggregati e organizzati vengono inseriti in visualizzazioni di dati, report e dashboard come informazioni, che sono più facilmente interpretabili dagli esseri umani.

Si ottengono approfondimenti dall'analisi delle informazioni per contestualizzare le circostanze e trarre conclusioni. Queste conclusioni possono quindi essere utilizzate per decisioni attuabili a sostegno di un'azienda.

Il "data-driven" è spesso usato negli affari, nel marketing, ecc., ma si tratta davvero delle informazioni che puoi ottenere dai dati. Le aziende moderne hanno flussi di dati praticamente infiniti, ma senza analisi e approfondimenti sono praticamente inutili.

Principi per ottenere informazioni dettagliate dai dati

I decisori di un'azienda potrebbero non essere esperti di dati: il contesto chiaro e il collegamento con l'azienda si perdono tra i dati e le statistiche. Quando mancano le informazioni, c'è una lacuna nel flusso del processo decisionale.

Man mano che i dati diventano più abbondanti e più complessi, questo divario può ampliarsi.

Ecco i principi per ottenere insight dai dati:

Collaborazione

Le aziende affermate hanno spesso più dipartimenti o team per gestire ogni fase del processo dei dati. Tuttavia, questo può creare silos di informazioni che lasciano delle lacune, a meno che tutti non siano sulla stessa pagina.

La collaborazione di tutti i reparti è necessaria per una visione completa di dati, circostanze e obiettivi. La comunicazione e il supporto consentono ai responsabili delle decisioni chiave di raccogliere preziose informazioni dai dati e vedere il "quadro generale". Tutti lavorano per lo stesso obiettivo e quindi si impegnano ad aiutarsi a vicenda.

Trasparenza

Con più dipartimenti che gestiscono l'analisi dei dati e i processi decisionali, ognuno di essi è al corrente di aspetti diversi. L'analista conosce le origini dati, i processi, i tipi e le metriche, mentre i decisori conoscono le domande a cui stanno cercando di rispondere e gli obiettivi che stanno cercando di raggiungere.

Tutti i dipartimenti devono comunicare in modo aperto e trasparente per comprendere le reciproche esigenze e garantire che la loro parte del compito sia completata al meglio.

Specificità

Come la trasparenza, tutti i dipartimenti coinvolti nel processo dei dati devono comprendere l'obiettivo finale e gli obiettivi aziendali più ampi. I dati, la direzione, i responsabili delle decisioni e qualsiasi altra parte coinvolta devono definire i requisiti, l'intento e gli obiettivi.

Ciò garantisce che vengano poste le domande giuste e vengano utilizzati i set di dati corretti, piuttosto che offuscare ulteriormente il problema.

Applicazione dei principi a Data Insights

Definisci le domande

Come accennato, la specificità conta. Domande vaghe e generiche rendono più difficile raccogliere risposte attuabili.

Ad esempio, chiedere come aumentare le entrate potrebbe portare a una ricchezza di ipotesi. Invece, chiedi su quali canali dovresti concentrarti per aumentare le entrate senza aumentare i costi, portando a un margine di profitto più ampio. Oppure chiedi quale campagna di marketing ha prodotto il miglior ROI nell'ultimo trimestre e cosa puoi fare per replicarne i risultati.

E ricorda, se non ti piace la risposta, fai una domanda diversa.

Chiarire il contesto

Comprendere il contesto dell'analisi, le motivazioni, i risultati limitati e desiderati consente a te o ai tuoi data scientist di determinare le metriche migliori da monitorare. Se vuoi che i dati siano contestualizzati, ogni passaggio deve essere collegato ai tuoi obiettivi aziendali generali.

Imposta aspettative chiare

Diversi set di dati possono essere utilizzati per rispondere a domande diverse. È importante capire che tipo di informazioni possono essere ottenute dal set di dati specifico che stai raccogliendo.

Ad esempio, stai cercando una media? Un tasso di cambiamento? Un totale? Queste specifiche contano e informano il tuo processo.

Definire KPI misurabili

Le tue metriche e i tuoi KPI dovrebbero essere sempre misurabili e collegati agli obiettivi SMART (Specific, Measurable, Attainable, Rilevante, Time-Bound).

I dati non sono sempre numeri, possono essere parole, misurazioni, osservazioni, descrizioni o semplici fatti, ma i tuoi KPI devono essere misurabili per vedere se sei sulla buona strada per raggiungere i tuoi obiettivi.

Formulare un'ipotesi

La scienza dei dati è una scienza e un'ipotesi è una componente chiave del processo scientifico. Un'ipotesi è la spiegazione proposta o la supposizione fatta sulla base di prove limitate come punto di partenza per l'indagine.

Ad esempio, un'ipotesi potrebbe essere che migliorare la chiarezza della tua landing page riduca la confusione e migliori le tue conversioni. Se i risultati sono negativi, potresti considerare le altre barriere che potrebbero influire sul comportamento dei clienti. Se i risultati sono positivi, puoi lavorare per perfezionare la chiarezza della pagina e testare per vedere cosa è più efficace.

Raccogli i dati giusti

Come accennato, è importante guardare ai set di dati corretti quando si pongono domande. Scegli i dati e le metriche che probabilmente ti mostreranno le informazioni desiderate e influenzeranno il risultato desiderato.

Potrebbe essere necessario esaminare diverse misure e formulare un piano per determinare come ottenere i risultati che portano alle risposte che stai cercando.

Sfrutta la segmentazione

La segmentazione dei dati offre maggiore specificità e una visione granulare delle informazioni. A seconda della domanda, potresti voler concentrarti su un sottoinsieme scelto di un set di dati più ampio, come il settore, il pubblico o il segmento del sito Web, quindi cercare una visione più dettagliata del comportamento.

Integra e correla i dati

Più origini dati offrono una visione più completa delle informazioni sulla tua attività. integra le tue origini dati e scegli i dati della massima qualità per supportare la domanda che stai ponendo.

I dati dovrebbero anche essere correlati. Considera le metriche che possono influenzarsi a vicenda, come esaminare la frequenza di rimbalzo per ottenere la giusta prospettiva sulle metriche del traffico.

Scopri il contesto

A volte, i punti dati specifici devono essere contestualizzati per vedere come si adattano alla vista più ampia.

Un benchmark è uno standard in base al quale vengono misurati tutti gli altri, come un romanzo che è il primo nel suo genere. Allo stesso modo, i tuoi dati dovrebbero essere relativi ad altri dati, come lo standard del settore, il tuo obiettivo o i tuoi concorrenti.

Avere benchmark come questi ti aiuta a identificare modelli, comportamenti e tassi di crescita, oltre a identificare tendenze, anomalie e incoerenze. Questo ti mostrerà anche dove ti trovi nel panorama competitivo.

Identifica i modelli

Tutte le metriche hanno modelli, che è il modo in cui puoi determinare la pertinenza di un punto dati. È fondamentale riconoscere i modelli e il modo in cui illustrano il comportamento degli utenti, come le fluttuazioni stagionali nel comportamento di acquisto o nelle ricerche online.

Ad esempio, abbiamo notato che la nostra pagina dello studio di creazione di contenuti avrebbe registrato un picco nel traffico online subito prima delle festività natalizie. Il nostro team ha immediatamente iniziato a elaborare strategie su come trarre vantaggio da questo tipo di aumento del traffico.

Quando riesci a vedere i modelli, puoi identificare rapidamente un comportamento insolito e valutarlo in modo più efficace.

Sviluppare un processo ripetibile

L'analisi dei dati non è una situazione "imposta e dimentica". Raccoglierai e analizzerai i dati in modo coerente per tutta la vita della tua attività ed è meglio disporre di un processo standard e ripetibile per farlo.

Trasformare i dati in informazioni dettagliate è un processo scientifico, ed è proprio così che dovresti affrontarlo. Imposta un flusso di lavoro strutturato per l'analisi dei dati in base ai passaggi che segui, trasformando l'analisi dei dati in un processo ripetibile e guidato dall'uomo.

Abbraccia l'analisi dei dati guidata dall'uomo

I dati sono incredibilmente preziosi per un'azienda, ma non reggono da soli. I dati possono solo portarti così lontano: le informazioni utili provengono da indagini e interpretazioni umane.

Biografia dell'autore

Kyle Johnston è un partner fondatore e presidente del pluripremiato marchio, creazione di contenuti e agenzia creativa Gigasavvy. Dopo aver trascorso gli ultimi 20 anni nel sud della California, Kyle ha recentemente trasferito la sua famiglia a Boise, ID, dove continua a guidare l'agenzia nella successiva fase di crescita