Oamenii nu pot fi măsurați prin numere simple: iată cum să separați datele de informațiile adevărate acționabile

Companiile și agenții de marketing au acces la mai multe date decât oricând, precum și la date pentru a sprijini datele și la date pentru a dovedi acuratețea primelor date... și așa mai departe.

Dacă doriți să luați decizii bazate pe date pentru afacerea dvs., materia primă este acolo. Fără elementul uman, însă, datele nu au sens.

Date vs. Insights: Care este diferența?

Este important să înțelegeți rolul datelor și perspectivelor în procesul de cercetare și modul în care acestea pot face diferența în rezultatul final.

Datele sunt informații brute, neprocesate, care sunt capturate conform standardelor existente. Poate fi sub formă de numere, imagini, transcriere sau alte formate. Datele procesate, agregate și organizate sunt introduse în vizualizări de date, rapoarte și tablouri de bord ca informații, care sunt mai ușor interpretate de oameni.

Perspectivele sunt obținute din analiza informațiilor pentru a contextualiza circumstanțele și a trage concluzii. Aceste concluzii pot fi apoi utilizate pentru decizii acționabile pentru a sprijini o afacere.

„Data-driven” este adesea folosit în afaceri, marketing etc., dar este cu adevărat despre informațiile pe care le puteți obține din date. Afacerile moderne au fluxuri de date practic nesfârșite, dar fără analize și perspective, este practic inutil.

Principii pentru obținerea de informații din date

Este posibil ca factorii de decizie ai unei afaceri să nu fie cunoscători de date – contextul clar și conexiunea cu afacerea se pierd printre cifre și statistici. Atunci când informațiile lipsesc, există un decalaj în fluxul de luare a deciziilor.

Pe măsură ce datele devin mai abundente – și mai complexe – acest decalaj se poate extinde.

Iată principiile pentru obținerea de informații din date:

Colaborare

Companiile consacrate au adesea mai multe departamente sau echipe care să se ocupe de fiecare pas al procesului de date. Totuși, acest lucru poate crea silozuri de informații care lasă lacune, cu excepția cazului în care toată lumea este pe aceeași pagină.

Colaborarea din toate departamentele este necesară pentru o imagine cuprinzătoare a datelor, circumstanțelor și obiectivelor. Comunicarea și asistența le permit factorilor cheie de decizie să culeagă informații valoroase din date și să vadă „imaginea de ansamblu”. Toată lumea lucrează pentru același scop și, prin urmare, s-a angajat să se ajute reciproc.

Transparenţă

Cu mai multe departamente care se ocupă de analiza datelor și procesele de luare a deciziilor, fiecare dintre ele este la curent cu diferite aspecte. Analistul cunoaște sursele de date, procesele, tipurile și valorile, în timp ce factorii de decizie știu întrebările la care încearcă să răspundă și obiectivele pe care încearcă să le atingă.

Toate departamentele trebuie să comunice deschis și transparent pentru a înțelege nevoile celuilalt și pentru a se asigura că partea lor din sarcină este îndeplinită la maximum.

Specificitate

La fel ca transparența, toate departamentele implicate în procesul de date trebuie să înțeleagă scopul final și obiectivele mai mari de afaceri. Datele, managementul, factorii de decizie și orice alte părți implicate trebuie să definească cerințele, intenția și obiectivele.

Acest lucru asigură că sunt adresate întrebările potrivite și sunt utilizate seturile de date potrivite, mai degrabă decât să întunece problema în continuare.

Aplicarea principiilor asupra datelor statistice

Definiți întrebări

După cum am menționat, specificitatea contează. Întrebările vagi și cuprinzătoare fac mai dificilă obținerea de răspunsuri care să poată fi acționate.

De exemplu, a întreba cum să strângi mai multe venituri ar putea duce la o mulțime de ipoteze. În schimb, întrebați pe ce canale ar trebui să vă concentrați pentru a crește veniturile fără a crește costurile, ceea ce duce la o marjă de profit mai mare. Sau întrebați care campanie de marketing a generat cel mai bun ROI în ultimul trimestru și ce puteți face pentru a-i replica rezultatele.

Și amintiți-vă, dacă nu vă place răspunsul, puneți o altă întrebare.

Clarificați contextul

Înțelegerea contextului analizei, a motivațiilor, a rezultatelor restricționate și dorite vă permite dvs. sau oamenilor de știință de date să determinați cele mai bune valori de monitorizat. Dacă doriți ca datele să fie contextualizate, fiecare pas trebuie să fie conectat la obiectivele dvs. generale de afaceri.

Stabiliți așteptări clare

Se pot folosi diferite seturi de date pentru a răspunde la întrebări diferite. Este important să înțelegeți ce fel de informații pot fi obținute din setul de date specific pe care îl colectați.

De exemplu, cauți o medie? O rată de schimbare? Un total? Aceste specificații contează și vă informează procesul.

Definiți KPI măsurabili

Valorile și KPI-urile dvs. ar trebui să fie întotdeauna măsurabile și conectate la obiectivele SMART (Specific, Measurable, Attainable, Relevant, Time-Bound).

Datele nu sunt întotdeauna numere, pot fi cuvinte, măsurători, observații, descrieri sau fapte simple, dar KPI-urile dvs. trebuie să fie măsurabile pentru a vedea dacă sunteți pe cale să vă atingeți obiectivele.

Formulați o ipoteză

Știința datelor este o știință, iar o ipoteză este o componentă cheie a procesului științific. O ipoteză este explicația sau presupunerea propusă făcută pe baza unor dovezi limitate ca punct de plecare pentru investigație.

De exemplu, o ipoteză ar putea fi că îmbunătățirea clarității paginii dvs. de destinație va reduce confuzia și va îmbunătăți conversiile. Dacă rezultatele sunt negative, ați putea să vă uitați la celelalte bariere care pot afecta comportamentul clienților. Dacă rezultatele sunt pozitive, puteți lucra la îmbunătățirea clarității paginii și la testare pentru a vedea ce este cel mai eficient.

Colectați datele corecte

După cum am menționat, este important să vă uitați la seturile de date potrivite atunci când puneți întrebări. Alegeți datele și valorile care ar putea să vă arate informațiile dorite și să influențeze rezultatul dorit.

Poate fi necesar să examinați mai multe măsuri și să formulați un plan pentru a determina cum să obțineți rezultatele care duc la răspunsurile pe care le căutați.

Segmentarea efectului de pârghie

Segmentarea datelor vă oferă mai multă specificitate și o vedere granulară a informațiilor. În funcție de întrebare, este posibil să doriți să vă concentrați asupra unui subset ales dintr-un set de date mai mare, cum ar fi industria, publicul sau segmentul site-ului web, apoi alegeți o vedere mai detaliată a comportamentului.

Integrarea și corelarea datelor

Surse multiple de date oferă o imagine mai cuprinzătoare a informațiilor despre afacerea dvs. integrați-vă sursele de date și alegeți datele de cea mai înaltă calitate pentru a susține întrebarea pe care o puneți.

Datele ar trebui, de asemenea, corelate. Luați în considerare valorile care se pot afecta reciproc, cum ar fi analiza ratei de respingere pentru a obține perspectiva corectă asupra valorilor de trafic.

Descoperiți Contextul

Uneori, anumite puncte de date trebuie puse în context pentru a vedea cum se potrivesc în perspectiva mai largă.

Un etalon de referință este un standard după care sunt măsurate toate celelalte, cum ar fi un roman care este primul din genul său. În mod similar, datele dvs. ar trebui să fie relativ la alte date, cum ar fi standardul industriei, obiectivul dvs. sau concurenții dvs.

Având astfel de repere, vă ajută să identificați modele, comportament și rate de creștere, precum și să identificați tendințele, anomaliile și inconsecvențele. Acest lucru vă va arăta, de asemenea, unde vă aflați în peisajul competitiv.

Identificați modele

Toate valorile au modele, așa că puteți determina relevanța unui punct de date. Este esențial să recunoaștem modelele și modul în care acestea ilustrează comportamentul utilizatorilor, cum ar fi fluctuațiile sezoniere în comportamentul de cumpărare sau căutările online.

De exemplu, am observat că pagina noastră de studio de creare de conținut ar experimenta o creștere a traficului online chiar înainte de sezonul sărbătorilor. Echipa noastră a început imediat să elaboreze strategii pentru a valorifica acest tip de trafic crescut.

Când puteți vedea tiparele, puteți identifica rapid comportamentul neobișnuit și îl puteți evalua mai eficient.

Dezvoltați un proces repetabil

Analiza datelor nu este o situație de tip „setare și uitare”. Veți culege și analiza în mod constant date de-a lungul vieții afacerii dvs. și cel mai bine este să aveți un proces standard, repetabil pentru a face acest lucru.

Transformarea datelor în perspective este un proces științific și exact așa ar trebui să îl abordați. Configurați un flux de lucru structurat pentru analiza datelor pe baza pașilor prin care parcurgeți, transformând analiza datelor într-un proces repetabil, condus de om.

Adoptați analiza datelor conduse de oameni

Datele sunt incredibil de valoroase pentru o afacere, dar nu pot rezista singure. Datele vă pot duce doar atât de departe – perspectivele acționabile provin din investigarea și interpretarea umană.

Biografia autorului

Kyle Johnston este partener fondator și președinte al mărcii premiate, al agenției de creare de conținut și creație, Gigasavvy. După ce a petrecut ultimii peste 20 de ani în California de Sud, Kyle și-a mutat recent familia la Boise, ID, unde continuă să conducă agenția prin următoarea lor fază de creștere.