İnsanlar Basit Sayılarla Ölçülemez: Verileri Gerçek Eyleme Geçebilir İçgörülerden Nasıl Ayırabilirsiniz?

İşletmeler ve pazarlamacılar, her zamankinden daha fazla veriye, ayrıca verileri destekleyecek verilere ve ilk verilerin doğruluğunu kanıtlayacak verilere erişebilir… vb.

İşletmeniz için veriye dayalı kararlar almak istiyorsanız, hammadde orada. Ancak insan unsuru olmadan verilerin bir anlamı yoktur.

Veriler ve Öngörüler: Fark Nedir?

Araştırma sürecinde verilerin ve içgörülerin rolünü ve bunların sonuçta nasıl bir fark yaratabileceklerini anlamak önemlidir.

Veriler, mevcut standartlara göre yakalanan ham, işlenmemiş bilgilerdir. Sayılar, resimler, transkripsiyon veya diğer biçimler biçiminde olabilir. İşlenmiş, toplanmış ve organize edilmiş veriler, insanlar tarafından daha kolay yorumlanabilen bilgi olarak veri görselleştirmelerine, raporlara ve gösterge panolarına konur.

Koşulları bağlamsallaştırmak ve sonuçlar çıkarmak için bilgileri analiz ederek içgörüler elde edilir. Bu sonuçlar daha sonra bir işletmeyi desteklemek için uygulanabilir kararlar için kullanılabilir.

“Veriye dayalı” genellikle iş, pazarlama vb. alanlarda kullanılır, ancak bu gerçekten verilerden elde edebileceğiniz içgörülerle ilgilidir. Modern işletmeler neredeyse sonsuz veri akışına sahiptir, ancak analiz ve öngörüler olmadan temelde işe yaramaz.

Verilerden İçgörü Elde Etmenin İlkeleri

Bir işletmenin karar vericileri veri konusunda bilgili olmayabilir - net bağlam ve işletmeyle olan bağlantı rakamlar ve istatistikler arasında kaybolur. İçgörüler eksik olduğunda, karar verme akışında bir boşluk olur.

Veriler daha bol ve daha karmaşık hale geldikçe, bu boşluk genişleyebilir.

Verilerden içgörü elde etmenin ilkeleri şunlardır:

İşbirliği

Yerleşik şirketler genellikle veri sürecinin her adımını ele almak için birden fazla departmana veya ekibe sahiptir. Yine de bu, herkes aynı fikirde olmadığı sürece boşluklar bırakan bilgi siloları yaratabilir.

Verilerin, koşulların ve hedeflerin kapsamlı bir görünümü için tüm departmanlardan işbirliği gereklidir. İletişim ve destek, kilit karar vericilerin verilerden değerli bilgiler toplamasına ve "büyük resmi" görmesine olanak tanır. Herkes aynı amaç için çalışıyor ve bu nedenle birbirine yardım etmeye kararlı.

şeffaflık

Veri analizi ve karar verme süreçlerini yöneten birden fazla departmanla, her biri farklı yönlere özeldir. Analist veri kaynaklarını, süreçleri, türleri ve ölçüleri bilirken, karar vericiler cevaplamaya çalıştıkları soruları ve ulaşmaya çalıştıkları hedefleri bilir.

Tüm departmanlar, birbirlerinin ihtiyaçlarını anlamak için açık ve şeffaf bir şekilde iletişim kurmalı ve görevin kendilerine düşen kısmının tam olarak tamamlanmasını sağlamalıdır.

özgüllük

Şeffaflık gibi, veri sürecine dahil olan tüm departmanların da nihai hedefi ve daha büyük iş hedeflerini anlaması gerekir. Veriler, yönetim, karar vericiler ve ilgili diğer tarafların gereksinimleri, amacı ve hedefleri tanımlaması gerekir.

Bu, sorunu daha fazla bulanıklaştırmak yerine doğru soruların sorulmasını ve doğru veri setlerinin kullanılmasını sağlar.

İlkeleri Data Insights'a Uygulama

Soruları Tanımla

Belirtildiği gibi, özgüllük önemlidir. Belirsiz, geniş sorular, uygulanabilir cevaplar bulmayı zorlaştırır.

Örneğin, daha fazla gelirin nasıl artırılacağını sormak, çok sayıda varsayıma yol açabilir. Bunun yerine, maliyetleri artırmadan geliri artırmak için hangi kanallara odaklanmanız gerektiğini sorun ve böylece daha geniş bir kar marjı elde edin. Veya son çeyrekte hangi pazarlama kampanyasının en iyi yatırım getirisini sağladığını ve sonuçlarını tekrarlamak için neler yapabileceğinizi sorun.

Ve unutmayın, cevabı beğenmediyseniz, farklı bir soru sorun.

Bağlamı Netleştirin

Analizin bağlamını, motivasyonları, kısıtlı ve istenen sonuçları anlamak, sizin veya veri bilimcilerinizin izlenecek en iyi ölçümleri belirlemenize olanak tanır. Verilerin bağlamlaştırılmasını istiyorsanız, her adımın genel iş hedeflerinizle bağlantılı olması gerekir.

Net Beklentiler Belirleyin

Farklı soruları yanıtlamak için farklı veri kümeleri kullanılabilir. Topladığınız belirli veri kümesinden ne tür içgörüler elde edilebileceğini anlamak önemlidir.

Örneğin, bir ortalama mı arıyorsunuz? Değişim oranı mı? Toplam? Bu ayrıntılar önemlidir ve sürecinizi bilgilendirir.

Ölçülebilir KPI'ları tanımlayın

Metrikleriniz ve KPI'larınız her zaman ölçülebilir olmalı ve SMART (Spesifik, Ölçülebilir, Ulaşılabilir, Alakalı, Zamana Bağlı) hedeflerine bağlı olmalıdır.

Veriler her zaman sayılar değildir; kelimeler, ölçümler, gözlemler, açıklamalar veya basit gerçekler olabilir, ancak hedeflerinize ulaşmak için doğru yolda olup olmadığınızı görmek için KPI'larınızın ölçülebilir olması gerekir.

Bir Hipotez Formüle Edin

Veri bilimi bir bilimdir ve hipotez, bilimsel sürecin önemli bir bileşenidir. Bir hipotez, araştırma için bir başlangıç ​​noktası olarak sınırlı kanıt temelinde yapılan önerilen açıklama veya varsayımdır.

Örneğin, bir hipotez, açılış sayfanızın netliğini artırmanın kafa karışıklığını azaltacağı ve dönüşümlerinizi iyileştireceği şeklinde olabilir. Sonuçlar olumsuzsa, müşteri davranışını etkileyebilecek diğer engellere bakabilirsiniz. Sonuçlar olumluysa, en etkili olanı görmek için sayfanın netliğini iyileştirmeye ve test etmeye çalışabilirsiniz.

Doğru Verileri Toplayın

Belirtildiği gibi, soru sorarken doğru veri kümelerine bakmak önemlidir. Size istenen bilgileri göstermesi ve istenen sonucu etkilemesi muhtemel verileri ve ölçümleri seçin.

Aradığınız cevaplara götürecek sonuçları nasıl alacağınızı belirlemek için birkaç önlemi incelemeniz ve bir plan formüle etmeniz gerekebilir.

Segmentasyondan Yararlanın

Verilerinizi bölümlere ayırmak size daha fazla özgünlük ve bilgilerin ayrıntılı bir görünümünü verir. Soruya bağlı olarak, sektör, hedef kitle veya web sitesi segmenti gibi daha büyük bir veri kümesinin seçilen bir alt kümesine odaklanmak ve ardından davranışın daha ayrıntılı bir görünümüne gitmek isteyebilirsiniz.

Verileri Bütünleştirin ve İlişkilendirin

Birden çok veri kaynağı, işletme bilgilerinizin daha kapsamlı bir görünümünü sunar. veri kaynaklarınızı entegre edin ve sorduğunuz soruyu desteklemek için en yüksek kaliteli verileri seçin.

Veriler de ilişkilendirilmelidir. Trafik metrikleri hakkında doğru bir bakış açısı elde etmek için hemen çıkma oranına bakmak gibi birbirini etkileyebilecek metrikleri göz önünde bulundurun.

İçeriği Keşfet

Bazen, daha büyük görünüme nasıl uyduklarını görmek için belirli veri noktalarının bağlama konması gerekir.

Bir kıyaslama, türünün ilk örneği olan bir roman gibi, diğerlerinin ölçüldüğü bir standarttır. Benzer şekilde, verileriniz endüstri standardı, hedefiniz veya rakipleriniz gibi diğer verilere göre olmalıdır.

Bunlar gibi ölçütlere sahip olmak kalıpları, davranışları ve büyüme oranlarını belirlemenize ve ayrıca eğilimleri, anormallikleri ve tutarsızlıkları belirlemenize yardımcı olur. Bu aynı zamanda size rekabet ortamında nerede olduğunuzu da gösterecektir.

Kalıpları Tanımla

Tüm metriklerin kalıpları vardır; bu, bir veri noktasının alaka düzeyini bu şekilde belirleyebilirsiniz. Satın alma davranışındaki veya çevrimiçi aramalardaki mevsimsel dalgalanmalar gibi kalıpları ve bunların kullanıcı davranışını nasıl gösterdiğini anlamak çok önemlidir.

Örneğin, içerik oluşturma stüdyosu sayfamızın tatil sezonundan hemen önce çevrimiçi trafikte ani bir artış yaşayacağını fark ettik. Ekibimiz, bu tür artan trafikten nasıl yararlanılacağı konusunda hemen strateji oluşturmaya başladı.

Kalıpları görebildiğinizde, olağandışı davranışları hızlı bir şekilde belirleyebilir ve daha etkili bir şekilde değerlendirebilirsiniz.

Tekrarlanabilir Bir Süreç Geliştirin

Veri analizi bir “kur ve unut” durumu değildir. İşinizin ömrü boyunca sürekli olarak veri toplayacak ve analiz edeceksiniz ve bunu yapmak için standart, tekrarlanabilir bir sürece sahip olmak en iyisidir.

Verileri içgörülere dönüştürmek bilimsel bir süreçtir ve buna tam olarak bu şekilde yaklaşmalısınız. Geçtiğiniz adımlara dayalı olarak veri analizi için yapılandırılmış bir iş akışı kurun ve veri analizini tekrarlanabilir, insan odaklı bir sürece dönüştürün.

İnsan Odaklı Veri Analizini Kucaklayın

Veriler bir işletme için inanılmaz derecede değerlidir, ancak kendi başına ayakta duramaz. Veriler sizi ancak bir yere kadar götürebilir - eyleme geçirilebilir içgörüler, insan sorgulama ve yorumlamasından gelir.

Yazar Biyografisi

Kyle Johnston, ödüllü marka, içerik oluşturma ve yaratıcı ajans Gigasavvy'nin Kurucu Ortağı ve Başkanıdır. Güney Kaliforniya'da son 20 yılı aşkın bir süre geçirdikten sonra, Kyle kısa süre önce ailesini Boise, ID'ye taşıdı ve burada ajansı bir sonraki büyüme aşamasında yönetmeye devam ediyor.