Ваши данные ничего вам не расскажут, если вы не будете задавать правильные вопросы
В нашу беспощадную цифровую эпоху постановка правильных вопросов о данных может определить общий успех бизнеса. Важно не просто собрать всю существующую информацию, а понимать роль этих данных в вашей стратегии развития.
Несмотря на то, что организации тратят миллионы долларов на сбор и анализ данных с помощью различных инструментов, у большинства сотрудников возникают проблемы с фактическим использованием этих данных. Далеко не каждый сможет ответить на простой вопрос: «Зачем?».
Проблема в том, что независимо от того, пользуетесь ли вы новейшей ИТ-разработкой или собираете информацию вручную, ваши данные не предоставят вам готовое решение, если вы не будете задавать себе конкретные вопросы.
Вопрос 1. Что конкретно вы хотите узнать?
Представьте, что у вас есть возможность задать вопрос Data-джину, который все знает и умеет предсказывать будущее. Какой вопрос вы ему бы задали?
Представим диалог:
- Вы: Надеюсь, ты поможешь мне. Как повысить доходность нашего бизнеса?
- Data-джин (закатывая глаза): Это довольно неудачный вопрос, но, думаю, я на него отвечу. Как можно увеличить доход? Ты можешь установить партнерские отношения с инфлюенсерами, можешь стимулировать продажи, можешь увеличивать средний чек, можешь привлекать запускать новые продукты. В целом, ты можешь много чего сделать для увеличения дохода.
- Вы: Но это просто пустые слова, ты не ответил на мой вопрос. Я все еще не понимаю, что конкретно мне нужно сделать, чтобы зарабатывать больше.
- Data-джин: Я ответил на твой вопрос. Перечислил основные методы увеличения доходности. Может быть тебе нужно научиться лучше задавать вопросы.
- Вы: Хорошо, если уж ты все знаешь, может подскажешь, как задавать правильные вопросы?
- Data-джин: Прежде всего, вопрос должен быть конкретным. Чем конкретнее вопрос, тем ценнее ответ. Вместо того, чтобы спрашивать: “Как увеличить доход?” лучше спросить: “На каких каналах продаж нам необходимо сосредоточиться, чтобы увеличить доход без существенного увеличения затрат?” либо: “Какая маркетинговая компания показала лучший ROI в прошлом квартале и как я могу тиражировать этот успех?”
Вопрос 2. На какие показатели вы хотите повлиять?
Для того, чтобы задавать конкретные вопросы определите наиболее актуальные для вашей сферы ключевые показатели эффективности. Изучите различные примеры KPI и сравните их со своими. Подумайте, на какие целевые показатели и потенциал развития вы ориентируетесь. Определите, как могут измениться значения каждого показателя, которые вы отслеживаете. Если ничего изменить нельзя, то нет смысла анализировать данные и от таких показателей лучше отказаться, чтобы сфокусироваться на релевантных.
Для визуализации и управления показателями лучше всего использовать дашборд. Он обеспечивает прозрачность сбора и анализа данных, что помогает значительно повысить эффективность бизнеса.
Вопрос 3. Где вы будете брать данные?
Итак, вы сформировали ключевые вопросы, на которые хотите найти ответ и определили KPI, которые будете измерять. Следующий шаг – определить все источники данных, из которых вы можете получить нужную информацию, выбрать нужные поля и объединить всю информацию в одном месте. Оставьте место для данных, которые могут вам понадобиться в будущем. Оцените необходимость сбора дополнительных данных. Возможно на текущий момент у вас в наличии не вся необходимая статистика.
На этом этапе ваша задача изучить все источникам данных. Относитесь к ним непредвзято. Все отделы вашей компании, включая продажи, финансы, ИТ и т.д., могут предоставить полезную информацию.
Вопрос 4. Как обеспечить качество данных?
Инсайты и аналитика, основанные на неподтвержденных данных приведут вас к неправильным решениям. На 3 шаге мы разбирали источники данных. Их может быть большое количество, а генерируемые данные могут быть как качественными, так и нет. Помните, что основная задача данных – предоставлять вам реальную картину мира, чтобы вы могли принять правильные решения, способствующие росту прибыли.
Поэтому, следующим важным шагом является “чистка” используемой базы данных. Если в вашей компании нет выделенного специалиста по данным, вам очень важно проверить качество данных самостоятельно. “Чистка” базы данных кажется сложной и неинтересной задачей, но является жизненно важной для процветания любого бизнеса.
Вопрос 5. Кто является конечным потребителем данных?
Еще один важный вопрос касается конечных потребителей вашего анализа. Кто они? Как они будут использовать ваши отчеты? Вы должны знать ответы на следующие вопросы:
- Что они ожидают узнать из ваших данных?
- Каковы их потребности?
- Какой у них уровень технических навыков?
- Сколько времени они могут потратить на анализ и изучение предоставленной информации?
Ответы на эти вопросы помогут вам определиться с уровнем детализации вашего отчета. Помните, что опираться на свои ответы крайне неэффективно и приводит к неэффективной коммуникации. Определите портрет целевой аудитории вашего анализа даже если вы готовите отчет для своих коллег или подчиненных.
Вопрос 6. Что еще мне нужно знать? Корректен ли мой анализ?
Несмотря на то, что статистически, решения, принятые на основе анализа данных на 75% более эффективны, чем решения, принятые под влиянием интуиции, вы должны помнить, что любые данные или статистика не могут восприниматься как аксиома. После завершения анализа подумайте, каких данных вам не хватило и задайте себе вопрос: “Если бы у меня были эти данные, это повлияло бы на результат моего анализа? И если да, то как?”
Всегда возвращайтесь к вопросам и целям, которые вы определили на первом этапе. Это позволит вам убедиться, что вы провели комплексный анализ и ничего не забыли. Спросите себя: “Проведенный мной анализ дает ответы на мои вопросы?”
Вопрос 7. Как донести свои выводы до целевой аудитории?
Итак, вы очистили свои данные, провели необходимый анализ, нашли ответы на вопросы и получили новые инсайты. Думаете на этом все? Как бы не так. В ваших руках могут быть самые ценные данные в мире, но если они представлены плохо, фидбэк целевой аудитории будет далек от того, на который вы надеялись.
К сожалению, мы не живем в мире, где обладать правильными данными – это все, и даже больше. Вы должны убедить лиц, принимающих решения, что ваши данные:
- Верные
- Важные и
- Требуют незамедлительных действий.
