มนุษย์ไม่สามารถวัดได้ด้วยตัวเลขง่ายๆ: ต่อไปนี้เป็นวิธีแยกข้อมูลจากข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้จริง

ธุรกิจและนักการตลาดสามารถเข้าถึงข้อมูลได้มากกว่าที่เคย รวมถึงข้อมูลเพื่อรองรับข้อมูล และข้อมูลเพื่อพิสูจน์ความถูกต้องของข้อมูลแรก...และอื่นๆ

หากคุณต้องการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลักสำหรับธุรกิจของคุณ วัตถุดิบก็อยู่ที่นั่น อย่างไรก็ตาม หากปราศจากองค์ประกอบของมนุษย์ ข้อมูลก็ไม่มีความหมาย

Data vs. Insights: อะไรคือความแตกต่าง?

สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจบทบาทของข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกในกระบวนการวิจัย และวิธีที่สิ่งเหล่านี้สามารถสร้างความแตกต่างในผลลัพธ์สุดท้าย

ข้อมูลเป็นข้อมูลดิบที่ยังไม่ได้ประมวลผลซึ่งถูกจับตามมาตรฐานที่มีอยู่ อาจอยู่ในรูปแบบของตัวเลข รูปภาพ การถอดเสียง หรือรูปแบบอื่นๆ ข้อมูลที่ประมวลผล รวบรวม และจัดระเบียบจะถูกใส่ลงในการแสดงภาพข้อมูล รายงาน และแดชบอร์ดเป็นข้อมูล ซึ่งมนุษย์ตีความได้ง่ายกว่า

ข้อมูลเชิงลึกได้มาจากการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างบริบทตามสถานการณ์และหาข้อสรุป ข้อสรุปเหล่านี้สามารถใช้สำหรับการตัดสินใจในการดำเนินการเพื่อสนับสนุนธุรกิจได้

“การขับเคลื่อนด้วยข้อมูล” มักจะถูกละเลยในธุรกิจ การตลาด ฯลฯ แต่มันเป็นเรื่องของข้อมูลเชิงลึกที่คุณจะได้รับจากข้อมูลอย่างแท้จริง ธุรกิจสมัยใหม่มีข้อมูลมากมายไม่รู้จบ แต่หากไม่มีการวิเคราะห์และข้อมูลเชิงลึก ก็ไร้ประโยชน์โดยพื้นฐาน

หลักการรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล

ผู้มีอำนาจตัดสินใจของธุรกิจอาจไม่เข้าใจข้อมูล – บริบทที่ชัดเจนและการเชื่อมต่อกับธุรกิจจะหายไปจากตัวเลขและสถิติ เมื่อขาดข้อมูลเชิงลึก จะมีช่องว่างในกระบวนการตัดสินใจ

เมื่อข้อมูลมีมากขึ้น และซับซ้อนมากขึ้น ช่องว่างนี้สามารถขยายกว้างขึ้นได้

หลักการในการรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลมีดังต่อไปนี้

การทำงานร่วมกัน

บริษัทที่จัดตั้งขึ้นมักมีหลายแผนกหรือหลายทีมเพื่อจัดการแต่ละขั้นตอนของกระบวนการข้อมูล ถึงกระนั้นก็สามารถสร้างไซโลข้อมูลที่เว้นช่องว่างได้ เว้นแต่ทุกคนจะเข้าใจตรงกัน

การทำงานร่วมกันจากทุกแผนกเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับมุมมองที่ครอบคลุมของข้อมูล สถานการณ์ และเป้าหมาย การสื่อสารและการสนับสนุนช่วยให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจหลักสามารถรวบรวมข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลและมองเห็น "ภาพรวม" ทุกคนกำลังทำงานเพื่อมุ่งสู่เป้าหมายเดียวกัน และด้วยเหตุนี้จึงมุ่งมั่นที่จะช่วยเหลือซึ่งกันและกัน

ความโปร่งใส

ด้วยแผนกต่างๆ ที่จัดการการวิเคราะห์ข้อมูลและกระบวนการตัดสินใจ แต่ละแผนกจึงมีสิทธิ์เข้าถึงแง่มุมต่างๆ ที่แตกต่างกัน นักวิเคราะห์รู้แหล่งข้อมูล กระบวนการ ประเภท และหน่วยวัด ในขณะที่ผู้มีอำนาจตัดสินใจรู้คำถามที่พวกเขากำลังพยายามตอบและเป้าหมายที่พวกเขาพยายามจะบรรลุ

ทุกแผนกจำเป็นต้องสื่อสารอย่างเปิดเผยและโปร่งใสเพื่อทำความเข้าใจความต้องการของแต่ละฝ่ายและดูแลให้แน่ใจว่างานส่วนของตนเสร็จสมบูรณ์อย่างเต็มที่

ความจำเพาะ

เช่นเดียวกับความโปร่งใส ทุกแผนกที่เกี่ยวข้องในกระบวนการข้อมูลจำเป็นต้องเข้าใจเป้าหมายสุดท้ายและวัตถุประสงค์ทางธุรกิจที่ใหญ่กว่า ข้อมูล การจัดการ ผู้มีอำนาจตัดสินใจ และฝ่ายอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องจำเป็นต้องกำหนดข้อกำหนด เจตนา และเป้าหมาย

สิ่งนี้ทำให้แน่ใจได้ว่ามีการถามคำถามที่ถูกต้องและใช้ชุดข้อมูลที่ถูกต้อง แทนที่จะทำให้ปัญหาขุ่นมัวต่อไป

การใช้หลักการกับข้อมูลเชิงลึก

กำหนดคำถาม

ดังที่ได้กล่าวมาแล้วความจำเพาะมีความสำคัญ คำถามที่คลุมเครือและกว้างๆ ทำให้การรวบรวมคำตอบที่นำไปใช้ได้จริงยากขึ้น

ตัวอย่างเช่น การถามวิธีเพิ่มรายได้อาจนำไปสู่ความสมบูรณ์ของสมมุติฐาน ให้ถามว่าคุณควรมุ่งเน้นช่องทางใดในการเพิ่มรายได้โดยไม่เพิ่มต้นทุน ซึ่งนำไปสู่อัตรากำไรที่กว้างขึ้น หรือถามว่าแคมเปญการตลาดใดให้ ROI ที่ดีที่สุดในไตรมาสที่แล้ว และสิ่งที่คุณทำได้เพื่อทำซ้ำผลลัพธ์

และจำไว้ว่า ถ้าคุณไม่ชอบคำตอบ ให้ถามคำถามอื่น

ชี้แจงบริบท

การเข้าใจบริบทของการวิเคราะห์ แรงจูงใจ ข้อจำกัด และผลลัพธ์ที่ต้องการ ช่วยให้คุณหรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณกำหนดเมตริกที่ดีที่สุดในการตรวจสอบได้ หากคุณต้องการให้ข้อมูลมีบริบท ทุกขั้นตอนจะต้องเชื่อมโยงกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจโดยรวมของคุณ

ตั้งความคาดหวังที่ชัดเจน

สามารถใช้ชุดข้อมูลที่แตกต่างกันเพื่อตอบคำถามที่แตกต่างกัน สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่าข้อมูลเชิงลึกประเภทใดที่จะได้รับจากชุดข้อมูลเฉพาะที่คุณกำลังรวบรวม

ตัวอย่างเช่น คุณกำลังมองหาค่าเฉลี่ยหรือไม่? อัตราการเปลี่ยนแปลง? รวม? ข้อมูลเฉพาะเหล่านี้มีความสำคัญและแจ้งกระบวนการของคุณ

กำหนด KPI ที่วัดได้

ตัวชี้วัดและ KPI ของคุณควรวัดผลได้เสมอและเชื่อมโยงกับเป้าหมาย SMART (เฉพาะ วัดได้ บรรลุได้ เกี่ยวข้อง สัมพันธ์กับเวลา)

ข้อมูลไม่ใช่ตัวเลขเสมอไป อาจเป็นคำพูด การวัดผล การสังเกต คำอธิบาย หรือข้อเท็จจริงง่ายๆ แต่ KPI ของคุณต้องสามารถวัดได้เพื่อดูว่าคุณกำลังมาถูกทางเพื่อบรรลุเป้าหมายหรือไม่

ตั้งสมมติฐาน

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นวิทยาศาสตร์ และสมมติฐานเป็นองค์ประกอบสำคัญของกระบวนการทางวิทยาศาสตร์ สมมติฐานคือคำอธิบายหรือข้อสันนิษฐานที่เสนอโดยอาศัยหลักฐานที่มีอยู่อย่างจำกัดเพื่อเป็นจุดเริ่มต้นในการสืบสวน

ตัวอย่างเช่น สมมติฐานอาจเป็นได้ว่าการปรับปรุงความชัดเจนของหน้า Landing Page จะช่วยลดความสับสนและปรับปรุง Conversion ของคุณ หากผลลัพธ์เป็นลบ คุณสามารถดูอุปสรรคอื่นๆ ที่อาจส่งผลกระทบต่อพฤติกรรมของลูกค้าได้ หากผลลัพธ์เป็นบวก คุณสามารถปรับแต่งความชัดเจนของหน้าและทดสอบเพื่อดูว่าสิ่งใดมีประสิทธิภาพมากที่สุด

รวบรวมข้อมูลที่ถูกต้อง

ดังที่ได้กล่าวมาแล้ว สิ่งสำคัญคือต้องดูชุดข้อมูลที่ถูกต้องเมื่อถามคำถาม เลือกข้อมูลและตัวชี้วัดที่มีแนวโน้มว่าจะแสดงข้อมูลที่คุณต้องการและมีอิทธิพลต่อผลลัพธ์ที่ต้องการ

คุณอาจต้องตรวจสอบหลายมาตรการและจัดทำแผนเพื่อกำหนดว่าจะได้ผลลัพธ์ที่นำไปสู่คำตอบที่คุณต้องการได้อย่างไร

การแบ่งส่วนเลเวอเรจ

การแบ่งกลุ่มข้อมูลของคุณจะทำให้คุณมีความเฉพาะเจาะจงมากขึ้นและมีมุมมองที่ละเอียดยิ่งขึ้นของข้อมูล ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับคำถาม คุณอาจต้องการเน้นที่ชุดย่อยที่เลือกของชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น อุตสาหกรรม ผู้ชม หรือกลุ่มเว็บไซต์ จากนั้นจึงพิจารณามุมมองที่ละเอียดยิ่งขึ้นของพฤติกรรม

บูรณาการและเชื่อมโยงข้อมูล

แหล่งข้อมูลหลายแหล่งให้มุมมองที่ครอบคลุมมากขึ้นสำหรับข้อมูลธุรกิจของคุณ รวมแหล่งข้อมูลของคุณและเลือกข้อมูลคุณภาพสูงสุดเพื่อสนับสนุนคำถามที่คุณถาม

ข้อมูลควรมีความสัมพันธ์กัน พิจารณาเมตริกที่อาจส่งผลกระทบซึ่งกันและกัน เช่น การดูอัตราตีกลับเพื่อให้ได้มุมมองที่ถูกต้องเกี่ยวกับเมตริกการเข้าชม

ค้นพบบริบท

บางครั้ง จำเป็นต้องใส่จุดข้อมูลเฉพาะในบริบทเพื่อดูว่าเหมาะสมกับมุมมองที่ใหญ่ขึ้นอย่างไร

เกณฑ์มาตรฐานคือมาตรฐานที่ใช้วัดผลอื่นๆ ทั้งหมด เช่น นวนิยายที่ขึ้นเป็นอันดับแรกในประเภทเดียวกัน ในทำนองเดียวกัน ข้อมูลของคุณควรสัมพันธ์กับข้อมูลอื่นๆ เช่น มาตรฐานอุตสาหกรรม เป้าหมายของคุณ หรือคู่แข่งของคุณ

การมีเกณฑ์เปรียบเทียบเช่นนี้ช่วยให้คุณระบุรูปแบบ พฤติกรรม และอัตราการเติบโต ตลอดจนระบุแนวโน้ม ความผิดปกติ และความไม่สอดคล้องกัน สิ่งนี้จะแสดงให้คุณเห็นว่าคุณอยู่ตรงไหนของแนวการแข่งขัน

ระบุรูปแบบ

เมตริกทั้งหมดมีรูปแบบ ซึ่งเป็นวิธีที่คุณสามารถกำหนดความเกี่ยวข้องของจุดข้อมูลได้ สิ่งสำคัญคือต้องรู้จักรูปแบบและวิธีที่พวกเขาแสดงพฤติกรรมของผู้ใช้ เช่น ความผันผวนตามฤดูกาลในพฤติกรรมการซื้อหรือการค้นหาออนไลน์

ตัวอย่างเช่น เราสังเกตเห็นว่าหน้าสตูดิโอสร้างเนื้อหาของเราจะมีการเข้าชมออนไลน์เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วก่อนถึงช่วงเทศกาลวันหยุด ทีมงานของเราเริ่มวางกลยุทธ์เกี่ยวกับวิธีการใช้ประโยชน์จากการเข้าชมที่เพิ่มขึ้นประเภทนี้ในทันที

เมื่อคุณสามารถดูรูปแบบต่างๆ ได้ คุณจะสามารถระบุพฤติกรรมที่ผิดปกติได้อย่างรวดเร็วและประเมินผลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

พัฒนากระบวนการที่ทำซ้ำได้

การวิเคราะห์ข้อมูลไม่ใช่สถานการณ์ที่ คุณจะรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลอย่างสม่ำเสมอตลอดช่วงชีวิตของธุรกิจของคุณ และเป็นการดีที่สุดที่จะมีกระบวนการที่เป็นมาตรฐานและทำซ้ำได้

การเปลี่ยนข้อมูลเป็นข้อมูลเชิงลึกเป็นกระบวนการทางวิทยาศาสตร์ และนั่นคือวิธีที่คุณควรเข้าถึง ตั้งค่าเวิร์กโฟลว์ที่มีโครงสร้างสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลตามขั้นตอนที่คุณทำ โดยเปลี่ยนการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นกระบวนการที่ขับเคลื่อนโดยมนุษย์ที่ทำซ้ำได้

โอบรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนโดยมนุษย์

ข้อมูลมีค่าอย่างเหลือเชื่อสำหรับธุรกิจ แต่ไม่สามารถยืนได้ด้วยตัวมันเอง ข้อมูลสามารถนำคุณไปได้ไกลเท่านั้น – ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้นั้นมาจากการสอบถามและการตีความของมนุษย์

ผู้เขียน Bio

Kyle Johnston เป็นหุ้นส่วนผู้ก่อตั้งและประธานแบรนด์ Gigasavvy แบรนด์ที่ได้รับรางวัล การสร้างเนื้อหาและครีเอทีฟโฆษณา หลังจากใช้เวลา 20+ ปีที่ผ่านมาในแคลิฟอร์เนียตอนใต้ Kyle เพิ่งย้ายครอบครัวของเขาไปที่ Boise ซึ่งเป็น ID ซึ่งเขายังคงเป็นผู้นำหน่วยงานผ่านการเติบโตในระยะต่อไป