Auswahl eines Datenanalyse-Tools: 4 Dinge, die es zu beachten gilt

Nicht jedes Unternehmen ist in der Lage, auf die Daten zuzugreifen und diese zu nutzen, die es zum Treffen von Entscheidungen benötigt. Laut einer Umfrage von Oxford Economics geben nur 38 % der Unternehmen an, dass sie über alle Daten verfügen, um eine analysebasierte Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Wenn Sie Schwierigkeiten haben, Daten zu analysieren und zu sammeln, ist es wahrscheinlich an der Zeit, Datenanalysetools zu Ihrem Tech-Stack hinzuzufügen. Diese Tools wurden entwickelt, um Daten zu sammeln, zu interpretieren und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Sie helfen Ihnen, Daten zu organisieren, den Zugriff über mehrere Teams hinweg zu demokratisieren und Verzögerungen zwischen dem Stellen einer Frage und dem Erhalt einer Antwort zu beseitigen.

Die Auswahl eines Datenanalyse-Tools ist eine große Entscheidung – eine Entscheidung, die jahrelange strategische Konsequenzen für Ihr Unternehmen haben kann. Ein Tool, das nicht Ihren Anforderungen entspricht, kann Verwirrung stiften und Ihre Teammitglieder davon abhalten, wertvolle Dateneinblicke zu gewinnen. Auf der anderen Seite können Tools, die Ihren Geschäftsanforderungen entsprechen, Ihnen dabei helfen, Erkenntnisse über Ihre Kunden und Produkte zu gewinnen und Ihre Entscheidungsfindung zu leiten.

Wählen Sie das richtige Datenanalyse-Tool, indem Sie diese vier Fragen zu den Datenanforderungen Ihres Unternehmens beantworten.

1. Wie geht Ihr Unternehmen mit Daten um?

Bevor Sie mit der Untersuchung von Optionen beginnen, müssen Sie Ihre Datenanforderungen gut verstehen. Dazu gehört das Verständnis:

• Welche Anforderungen stellt Ihr Unternehmen an Datenanalyse-Tools?
• Welche(s) Problem(e) versuchen Sie zu lösen?
• Wo und wie werden Daten derzeit gespeichert?
• Wie geht Ihr Unternehmen mit Datenqualität und Vertrauenswürdigkeit um?

Wenn Sie wissen, was Sie von einem Datenanalysetool erwarten, können Sie eine Liste mit Anforderungen an einen Anbieter erstellen. Wenn Sie wissen, wo Ihre Daten gespeichert sind, wird die Frage beantwortet: „Kann dieses Tool mit meinen Daten in ihrem aktuellen Zustand arbeiten?“

Möglicherweise stellen Sie fest, dass Ihre Daten nicht gut genug sind, um geschäftliche Fragen zu beantworten – selbst wenn Sie ein Datenanalysetool hinzufügen. Daten von geringer Qualität oder unzugängliche Daten können Ihre Möglichkeiten mit Datenanalysetools einschränken.

Wenn Sie keine effektive Data Governance haben, müssen Sie einige Entscheidungen treffen, um voranzukommen. Untersuchungen von Gartner haben ergeben, dass Unternehmen glauben, dass Daten von schlechter Qualität für Verluste in Höhe von durchschnittlich 15 Millionen US-Dollar pro Jahr verantwortlich sind. Wie es oft heißt: Müll rein, Müll raus.

Ihr neues Datenanalysetool ist nur so effektiv wie die Integrität und Zugänglichkeit Ihrer Daten. Bereinigen Sie die Daten, bevor Sie ein neues Datenanalysetool implementieren, um den besten Start zu erzielen.

2. Wer wird das Datenanalysetool verwenden?

Eine Vielzahl von Mitarbeitern in Ihrem Unternehmen – C-Suite, Produktmanager, Entwickler, Marketing und mehr – verlassen sich auf die Datenanalyse, um Entscheidungen für ihre Abteilung zu treffen. Suchen Sie vor diesem Hintergrund nach einem Datenanalysetool, das die Anforderungen aller Abteilungen erfüllt und sich in ihre Datenquellen integrieren lässt.

Bitten Sie jede Abteilung, einen Vertreter als Teil eines abteilungsübergreifenden Analyseteams zu bestimmen. Diese Gruppe repräsentiert alle Personen, die das Tool verwenden werden und die während des Auswahlverfahrens Unterstützung haben sollten. Sie können Beispiele für Geschäftsfragen austauschen, die sie versuchen würden, mit einem Datenanalysetool zu beantworten. Ihr Produktteam möchte möglicherweise Kundenkohortenanalysen und Funktionen zur Abbildung der Benutzerreise, während Ihr Marketingteam möglicherweise Einblicke in das Engagement möchte. Nachdem Ihre Teams ihre Anforderungen aufgelistet haben, stellen Sie sicher, dass das Tool diese Anforderungen erfüllen kann.

Spiel-, Trivia-, Quiz- und Lernplattform Kahoot! Ist eines dieser Teams, das große Gewinne erzielt hat, indem es die Datenanalyse für alle im Unternehmen zugänglich gemacht hat.

Bei Kahoot! verwenden Produktmanager, Ingenieure, Marketingspezialisten und Kundendienstspezialisten Amplitude für die Datenanalyse. Wie Marti Colominas, Head of Data bei Kahoot!, schrieb:

„Alle reden über Big Data, maschinelles Lernen, KI usw., aber mit zunehmender Reife der Branche dürfen wir die Grundlagen nicht vergessen. Die Leute predigen die Bedeutung von Data Governance, aber gleichzeitig leiden Unternehmen immer noch unter dem klassischen Engpass, bei dem alle Anfragen durch die Datenanalysten gehen. Ein großer Teil unseres Erfolgs bei der Skalierung mit Amplitude ist, dass wir viel Zeit in die Erstellung von Self-Service-Analysen investiert haben, die es Mitarbeitern im gesamten Unternehmen ermöglichen, Produktdaten für eigene Analysen zu verwenden. Heute umfasst unser Kernteam rund 170 Mitarbeiter. Davon haben etwa 150 ein Amplitude-Konto, von denen 100 monatlich aktive Benutzer sind … Es ist schnell unerlässlich geworden, dass jeder im Unternehmen auf diese Daten zugreifen und sie mit Amplitude verwenden kann, um das Kundenverhalten zu verstehen und Wachstum, Loyalität und Akzeptanz zu fördern in ihren Vertikalen.“

3. Welche Fähigkeiten sind erforderlich, um das Tool zu verwenden?

Einige Unternehmen verfügen möglicherweise über hoch entwickelte Data-Science-Teams, die mit komplexen SQL-Abfragen und ausgefeilten Tools umgehen können. Aber Sie brauchen keine erfahrenen Datenexperten, um ein Datenanalysetool in Ihrem Unternehmen zum Laufen zu bringen.

Füllen Sie die Lücken mit Training. Angenommen, ein Tool erfordert SQL-Kenntnisse, über die Ihr Team derzeit nicht verfügt. Überlegen Sie, wie Sie diese Fähigkeiten vermitteln oder ob Sie jemanden mit den richtigen Fähigkeiten einstellen müssen.

Eine bessere Option ist ein Tool, das einfach zu bedienen ist und den Zugriff auf Daten demokratisiert. Datendemokratie bedeutet, dass alle Teams Zugriff auf das Datenanalysetool haben, da Sie keine hohen technischen Kenntnisse benötigen, um es zu verwenden.

Wenn Sie keine Schulung anbieten oder keine benutzerfreundliche Option finden, kann Ihr Datenanalysetool Engpässe verursachen. Nicht-technische Teammitglieder müssen auf jemanden mit den richtigen Fähigkeiten warten, um ihre Fragen mit dem Tool zu beantworten. Die Chancen stehen gut, dass die Data Scientists nicht die gleiche Tiefe an Wissen über das Thema haben wie das Team, das die Frage gestellt hat.

Statten Sie alle Abteilungen mit einem zugänglichen Datenanalysetool aus, damit alle effektiv Antworten sammeln und Datenpunkte gemeinsam ziehen können.

4. Wie wichtig ist Datenvisualisierung?

Jedes Datenanalysetool ist in der Lage, Daten zu interpretieren. Wie es seine Ergebnisse präsentiert, ist von Plattform zu Plattform unterschiedlich.

Visualisierung ist ein entscheidendes Merkmal. Wenn ein Datenanalysetool keine leicht verständlichen Ergebnisse liefert, wird Ihr Unternehmen die Vorteile des Tools wahrscheinlich nicht voll ausschöpfen. Teammitglieder werden sich weniger sicher fühlen, Daten zu präsentieren und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, wenn das Tool sie in verschlungenen Diagrammen darstellt. Ihre C-Suite zögert möglicherweise, in ein Tool zu investieren, wenn die Berichterstellung verwirrend ist.

Je mehr Wert Sie auf die Visualisierung legen, desto mehr sollten Sie erwarten, dass Ihr Datenanalysetool die Ergebnisse aussagekräftig darstellt. KPIs, Metriken und andere geschäftliche Auswirkungen sollten zugänglich, gemeinsam nutzbar und anpassbar sein.

Treffen Sie die richtige Auswahl des Datenanalyse-Tools

Je robuster Ihre Datenanalysetools sind, desto besser können Sie Daten für Ihre geschäftlichen Anforderungen nutzen. Einige der am schwierigsten zu beantwortenden Fragen können durch Daten beantwortet werden. Dies kann Sie zu „was kommt als nächstes?“ führen. für Ihr Unternehmen.

Das Digital Optimization System von Amplitude ist eine einheitliche Lösung, die Produktanalysen und digitale Personalisierung zusammenführt. Amplitude Analytics erfasst die Daten, die Teams benötigen, um jedes Kundenerlebnis zu verstehen und zu optimieren. Beginnen Sie noch heute.