As 10 principais estratégias para transformar dados em análises acionáveis - Balipodo
1 Os principais especialistas em análise digital compartilham como usar dados e análises de forma eficaz
1.1 Relatórios x análise
1.2 Transforme dados em insights acionáveis
1.2.1 1. Meça as coisas certas
1.2.2 2. Faça as perguntas certas às partes interessadas
1.2.3 3. Use a segmentação para conduzir a ação
1.2.4 4. Use visualizações claras para transmitir sua mensagem
1.2.5 5. Descubra o contexto do seu conjunto de dados
1.2.6 6. Crie um plano sólido de otimização
1.2.7 7. Construa uma grande hipótese
1.2.8 8. Integrar fontes de dados
1.2.9 9. Divida os silos organizacionais
1.2.10 10. Não se esqueça de contratar pessoas inteligentes
1.3 Escolha sua estratégia favorita
Os principais especialistas em análise digital compartilham como usar dados e análises de forma eficaz
O número de fontes de dados disponíveis está aumentando a cada dia. Para alguns de nós, isso pode ser uma coisa boa, mas para muitos profissionais de marketing digital, há muitos desafios a serem enfrentados.
Este relatório, Links quebrados: por que os investimentos em análise ainda não renderam, da Economist Intelligence Unit (EIU) e da empresa global de vendas e marketing ZS, mostra que ainda há um longo caminho a percorrer. 70% dos executivos de negócios dizem que as análises de vendas e marketing já são muito ou mesmo extremamente importantes. Isso, em contraste com 2%, diz ter alcançado um impacto amplo e positivo.
A questão é: como você pode usar os dados e análises de maneira mais eficaz para a vantagem de seus negócios?
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Relatórios x análise
O trabalho de um profissional de marketing e analista digital não é apresentar muitos relatórios de aparência sofisticada que contêm toneladas de dados. Na minha opinião, dados são apenas entrada. As informações que você fornece devem ser a saída mais importante.
Quando você domina os números, de fato não estará mais lendo números, assim como não lê palavras ao ler livros. Você estará lendo significados.
Você precisa responder o que os números significam para o seu negócio e que medidas devem ser tomadas para melhorar as métricas mais importantes do negócio.
Transforme dados em insights acionáveis
Eu trabalhei com muitas empresas que realmente ficaram presas aqui.
Ser capaz de coletar os dados certos é uma coisa, mas torná-los extremamente úteis requer uma habilidade e uma mentalidade diferentes.
Com base na pesquisa de 49 especialistas em análise, compilei uma lista das 10 principais estratégias para transformar dados em insights acionáveis.
1. Meça as coisas certas
Você não pode otimizar o que não mede. Não existe uma solução única para todos. Cada empresa é diferente e deve ser tratada de uma maneira única.
Vamos supor que você tenha um site de comércio eletrônico. Nesse caso, você provavelmente deseja saber:
Quais são seus baldes com vazamento (locais onde as pessoas saem do seu site)?
Se as pessoas usam vários dispositivos antes de comprar seus produtos?
Quais são as taxas de procura para seus produtos e categorias de produtos individuais?
Quais páginas de destino precisam ser aprimoradas e em qual canal?
Você precisa pensar antecipadamente sobre o que é importante para o seu negócio. Tudo começa com um
2. Faça as perguntas certas às partes interessadas
Faça o possível para responder a todas as perguntas das partes interessadas. Isso significa explorar as aspirações e os desafios das partes interessadas, fazendo as perguntas certas.
É necessário formular uma pergunta comercial clara antes de iniciar sua próxima análise de dados. Você pode facilmente perder horas do seu tempo se perdendo em seus dados. E apresentar "insights" que já são conhecidos ou não são considerados importantes também pode ser altamente frustrante!
3. Use a segmentação para conduzir a ação
Vá para a segmentação se você quiser executar uma ação em seus dados! Ao agrupar os visitantes que têm alguns atributos em comum, você pode começar a ir mais fundo. A escolha de quais segmentos estudar depende da pergunta comercial que você está tentando responder.
A identificação de segmentos aumentará bastante sua compreensão de como seus clientes se comportam. Você pode usar essas informações para configurar um plano de otimização.
As ferramentas de análise digital, como o Google Analytics, vêm com muitos segmentos integrados e oferecem a você toda a liberdade para personalizá-los de acordo com suas necessidades.
4. Use visualizações claras para transmitir sua mensagem
A maneira como você apresenta seus dados fará uma enorme diferença no resultado. Você se lembra dessas apresentações que incluem apenas números e palavras? E isso comparado a visualizações claras que promovem a cognição em vez de confusão.
É importante articular uma história de dados com o que, como e por que está por trás dela. Isso transformará seus dados em insights e decisões de negócios lucrativas.
5. Descubra o contexto do seu conjunto de dados
Todo mundo tem dados e seus próprios insights orientados por dados pessoais (opinião). Na maioria dos casos, uma compreensão superior do contexto leva às melhores decisões.
Certifique-se de estabelecer o contexto para os dados que você está vendo. O que estes números significam? Eles são importantes? Isso realmente afeta os negócios? E como os dados são coletados?
Dados sem contexto não são tão significativos e podem realmente levar a más decisões de negócios por causa da interpretação incorreta!
6. Crie um plano sólido de otimização
Use o processo "Definir Medida Analisar Melhorar Controle" (DMAIC) para melhorar seus negócios. É um dos conceitos do Seis Sigma que você pode aplicar diretamente na sua situação.
Em resumo, tudo se resume a:
Definir o problema ou hipótese, partes interessadas e escopo da análise.
A medida dados relevantes e realizar análises básicas para detectar anomalias.
Analisar correlações e padrões, coloque suas estatísticas e habilidades de visualização para trabalhar.
Melhoria com base em informações e mostrando várias opções para explorar.
Ao controle a mudança implantando testes (A / B) e monitorando KPIs.
7. Construa uma grande hipótese
Uma hipótese claramente articulada é o início de qualquer "análise". E a hipótese deve ter o potencial para impulsionar a ação. Apresente sua hipótese, preenchendo duas declarações de preenchimento em branco: 1) Eu acredito que __________. (esta é a hipótese) e 2) Se eu estiver certo, nós __________. (esta é a qualificação).
Formular essas declarações nem sempre é fácil, mas você economizará muito tempo vagando pelos seus dados e apresentando descobertas interessantes – mas não acionáveis.
Este artigo sobre o ciclo Lean Analytics é uma ótima leitura adicional.
8. Integrar fontes de dados
A integração de fontes de dados leva a melhores e mais rápidas decisões de negócios. Pense em integrar bancos de dados tradicionais com soluções de big data (como o Hadoop). Explorar e conectar todas as suas fontes aprimorará a compreensão do cliente e poderá fornecer excelentes insights.
9. Divida os silos organizacionais
Uma organização saudável é a base de tudo. Comunicação em vez de confronto. Inspire, motive e seja curioso sobre os dados e as possibilidades que ele tem para sua organização. Trate os obstáculos primeiro e melhore a comunicação entre os líderes de negócios e de análise.
10. Não se esqueça de contratar pessoas inteligentes
As ferramentas podem coletar dados, mas as pessoas – que entendem o negócio – constroem idéias. As pessoas inteligentes são necessárias para encontrar os dados úteis, traduzi-los em histórias de conhecimento útil baseadas em dados – os insights. É um esforço de equipe onde combinar especialistas em negócios internos com analistas externos pode ser sua melhor aposta.
Escolha sua estratégia favorita
Cada uma das estratégias descritas acima pode ajudá-lo a ajustar seu plano de ação para transformar dados em insights e lucros para seus negócios. Você pode escolher algumas estratégias e primeiro experimentar com elas. Descubra o que funciona melhor em seu setor e situação e siga em frente.
Se você quiser obter mais informações sobre as estratégias usadas pelos especialistas, consulte os resultados completos do estudo.
Agradecemos a Paul Koks por compartilhar seus conselhos e opiniões neste post. Paul Koks é o proprietário e advogado do Analytics of Online Metrics. Ele é especialista em auditorias de configuração do Google Analytics e treinamento em análise digital. Você pode segui-lo Twitter ou conecte-se no LinkedIn.