データ分析ツールの選択：考慮すべき4つのこと

公開: 2021-10-22

すべての企業が、意思決定に必要なデータにアクセスして利用できるわけではありません。 Oxford Economicsの調査によると、分析ベースの意思決定をサポートするためのすべてのデータを持っていると答えた企業はわずか38％です。

データの分析と収集に苦労している場合は、技術スタックにデータ分析ツールを追加する時期が来ている可能性があります。これらのツールは、データを収集して解釈し、意味のある洞察を引き出すように設計されています。データを整理し、複数のチーム間でデータへのアクセスを民主化し、質問をしてから回答を受け取るまでの遅延をなくすのに役立ちます。

データ分析ツールの選択は大きな決断であり、組織に何年にもわたって戦略的な結果をもたらす可能性があります。ニーズに合わないツールは混乱を引き起こし、チームメンバーが貴重なデータの洞察を明らかにするのを妨げる可能性があります。一方、ビジネスニーズに合ったツールは、顧客や製品に関する洞察を明らかにし、意思決定を導くのに役立ちます。

会社のデータニーズに関するこれらの4つの質問に答えて、適切なデータ分析ツールを選択してください。

1.あなたの会社はどのようにデータにアプローチしていますか？

オプションの調査を開始する前に、データのニーズを十分に把握する必要があります。これには理解が含まれます：

あなたのビジネスはデータ分析ツールに何を求めていますか？
どのような問題を解決しようとしていますか？
データは現在どこにどのように保存されていますか？
あなたの会社はデータの品質と信頼性にどのように取り組んでいますか？

データ分析ツールから何が必要かを知ることは、ベンダーからの要件のリストを作成するのに役立ちます。データがどこに保存されているかを知ることで、「このツールは現在の状態のデータで機能しますか？」という質問に答えることができます。

データ分析ツールを追加しても、データがビジネス上の質問に答えるのに十分な設備を備えていないことに気付くかもしれません。低品質またはアクセスできないデータは、データ分析ツールで達成できることを制限する可能性があります。

効果的なデータガバナンスが実施されていない場合は、前進するためのいくつかの決定を行う必要があります。 Gartnerの調査によると、組織は、質の低いデータが年間平均1,500万ドルの損失の原因であると考えています。よく言われるように、ガベージイン、ガベージアウト。

新しいデータ分析ツールは、データの整合性とアクセス可能性と同じくらい効果的です。新しいデータ分析ツールを実装する前にデータをクリーンアップして、最良のスタートを切りましょう。

2.データ分析ツールを使用するのは誰ですか？

会社のさまざまな従業員（Cスイート、製品マネージャー、開発者、マーケティングなど）は、データ分析に依存して部門の意思決定を行っています。そのことを念頭に置いて、すべての部門のニーズを満たし、データソースと統合できるデータ分析ツールを探してください。

各部門に、部門間分析チームの一部となる代表者を割り当てるよう依頼します。このグループは、ツールを使用し、選択プロセス中に賛同を得るべきであるすべての人々を代表します。彼らは、データ分析ツールを介して答えようとするビジネス上の質問の例を共有できます。製品チームは顧客コホート分析とユーザージャーニーマッピング機能を必要とし、マーケティングチームはエンゲージメントに関する洞察を必要とする場合があります。チームが要件をリストしたら、ツールがそれらのニーズを満たすことができることを確認します。

ゲーム、雑学クイズ、クイズ、学習プラットフォームKahoot！組織全体のすべての人がデータ分析にアクセスできるようにすることで大きな利益を得たそのようなチームの1つです。

Kahoot！では、製品マネージャー、エンジニア、マーケター、カスタマーサポートスペシャリストがデータ分析にAmplitudeを使用しています。 Kahoot！のデータ責任者であるMartiColominasは次のように書いています。

「誰もがビッグデータ、機械学習、AIなどについて話しますが、業界が成熟するにつれて、基本を忘れることはできません。人々はデータガバナンスの重要性について説きますが、同時に、組織は依然として、すべての要求がデータアナリストを経由するという古典的なボトルネックに苦しんでいます。 Amplitudeでのスケーリングの成功の大部分は、会社全体の人々が製品データを自分で分析に使用できるようにするセルフサービス分析の作成に多くの時間を費やしたことです。現在、私たちのコアチームは約170人の従業員で構成されています。そのうち、約150がAmplitudeアカウントを持っており、そのうち100は月間アクティブユーザーです…顧客の行動を理解し、成長、忠誠心、採用を促進するために、組織内の全員がAmplitudeでそのデータにアクセスして使用できることがすぐに不可欠になります。彼らの業種全体で。」

3.ツールを使用するにはどのようなスキルが必要ですか？

一部の企業には、複雑なSQLクエリと高度なツールを処理できる高度なデータサイエンスチームが存在する場合があります。しかし、データ分析ツールを会社で機能させるために、熟練したデータ専門家は必要ありません。

トレーニングでギャップを埋めます。ツールには、チームが現在持っていないSQLスキルが必要だとします。これらのスキルをどのように教えるか、または適切なスキルを持つ人を雇う必要があるかどうかを検討してください。

より良いオプションは、使いやすく、データへのアクセスを民主化するツールです。データ民主主義とは、データ分析ツールを使用するために高度な技術スキルを必要としないため、すべてのチームがデータ分析ツールにアクセスできることを意味します。

トレーニングを提供しない場合、または使いやすいオプションを見つけない場合は、データ分析ツールによってボトルネックが発生する可能性があります。技術者以外のチームメンバーは、適切なスキルを持つ誰かがツールを使用して質問に答えるのを待つ必要があります。おそらく、データサイエンティストは、質問を送信したチームと同じように、トピックに関する深い知識を持っていないでしょう。

アクセス可能なデータ分析ツールを使用してすべての部門に権限を与えることで、誰もが効果的に回答を収集し、データポイントをまとめることができます。

4.データの視覚化はどのくらい重要ですか？

すべてのデータ分析ツールはデータを解釈することができます。調査結果の提示方法は、プラットフォームごとに異なります。

視覚化は重要な機能です。データ分析ツールがわかりやすい方法で出力を提供しない場合、組織はツールを十分に活用できない可能性があります。ツールが複雑なグラフでデータを提示すると、チームメンバーはデータの提示とデータ主導の意思決定に自信がなくなります。レポートがわかりにくい場合は、Cスイートがツールへの投資に消極的である可能性があります。

視覚化に重点を置くほど、データ分析ツールが意味のある方法で結果を提示することを期待する必要があります。 KPI、メトリック、およびその他のビジネスへの影響は、アクセス可能で、共有可能で、カスタマイズ可能である必要があります。

適切なデータ分析ツールを選択する

データ分析ツールの堅牢性が高いほど、ビジネスニーズに合わせてデータをより適切に使用できるようになります。答えるのが最も難しい質問のいくつかは、データを通して答えを明らかにすることができます。これは、「次に何が来るのか」につながる可能性があります。あなたの会社のために。

Amplitudeのデジタル最適化システムは、製品分析とデジタルパーソナライズを統合する統合ソリューションです。 Amplitude Analyticsは、チームがすべての顧客体験を理解して最適化するために必要なデータを収集します。今日から始めましょう。