Выбор инструмента анализа данных: 4 вещи, которые следует учитывать

Не каждый бизнес может получить доступ и использовать данные, необходимые для принятия решений. Согласно опросу Oxford Economics, только 38% предприятий говорят, что у них есть все данные для поддержки принятия решений на основе аналитики.

Если вы изо всех сил пытаетесь анализировать и собирать данные, вероятно, пришло время добавить инструменты анализа данных в свой технический стек. Эти инструменты предназначены для сбора данных, их интерпретации и извлечения значимой информации. Они помогают упорядочивать данные, демократизировать доступ к ним между несколькими командами и устранять задержки между вопросом и получением ответа.

Выбор инструмента для анализа данных — это важное решение, которое может иметь стратегические последствия для вашей организации на долгие годы. Инструмент, который не соответствует вашим потребностям, может вызвать путаницу и помешать членам вашей команды раскрыть ценные данные. С другой стороны, инструменты, соответствующие потребностям вашего бизнеса, могут помочь вам получить представление о ваших клиентах и ​​продуктах и ​​направить вас в процесс принятия решений.

Выберите правильный инструмент анализа данных, ответив на эти четыре вопроса о потребностях вашей компании в данных.

1. Как ваша компания подходит к данным?

Прежде чем вы начнете изучать варианты, вам нужно хорошо понимать свои потребности в данных. Это включает в себя понимание:

• Что требуется вашему бизнесу от инструментов анализа данных?
• Какую проблему (проблемы) вы пытаетесь решить?
• Где и как в настоящее время хранятся данные?
• Как ваша компания подходит к качеству и надежности данных?

Знание того, что вам требуется от инструмента анализа данных, поможет вам сформулировать список требований от поставщика. Знание того, где хранятся ваши данные, ответит на вопрос: «Может ли этот инструмент работать с моими данными в их текущем состоянии?»

Вы можете обнаружить, что ваши данные недостаточно подходят для ответов на бизнес-вопросы — даже с добавлением инструмента анализа данных. Низкокачественные или недоступные данные могут ограничить ваши возможности с помощью инструментов анализа данных.

Если у вас нет эффективного управления данными, вам нужно принять некоторые решения о том, как двигаться дальше. Исследование Gartner показало, что организации считают, что данные низкого качества являются причиной убытков в среднем на 15 миллионов долларов в год. Как часто говорят: мусор на входе, мусор на выходе.

Эффективность вашего нового инструмента анализа данных зависит от целостности и доступности ваших данных. Очистите данные, прежде чем внедрять новый инструмент анализа данных, чтобы получить лучший старт.

2. Кто будет использовать инструмент анализа данных?

Различные сотрудники вашей компании — топ-менеджеры, менеджеры по продуктам, разработчики, маркетологи и другие — полагаются на анализ данных при принятии решений для своего отдела. Имея это в виду, ищите инструмент анализа данных, который может удовлетворить потребности всех отделов и может интегрироваться с их источниками данных.

Попросите каждый отдел назначить представителя для участия в межведомственной аналитической группе. Эта группа будет представлять всех людей, которые будут использовать инструмент и должны быть заинтересованы в процессе отбора. Они могут поделиться примерами бизнес-вопросов, на которые они попытаются ответить с помощью инструмента анализа данных. Вашей продуктовой команде может потребоваться анализ когорты клиентов и функции картирования пути пользователя, в то время как вашей маркетинговой команде может потребоваться информация о вовлеченности. После того, как ваши команды составили список своих требований, убедитесь, что инструмент может удовлетворить эти потребности.

Игра, викторина, викторина и обучающая платформа Kahoot! Это одна из таких команд, которая получила большую отдачу от того, что сделала анализ данных доступным для всех в организации.

В Kahoot! менеджеры по продуктам, инженеры, маркетологи и специалисты службы поддержки клиентов используют Amplitude для анализа данных. Как написала глава отдела данных Kahoot! Марти Коломинас:

«Все говорят о больших данных, машинном обучении, искусственном интеллекте и т. д., но по мере взросления отрасли нельзя забывать об основах. Люди проповедуют важность управления данными, но в то же время организации по-прежнему страдают от этого классического узкого места, когда все запросы проходят через аналитиков данных. Большая часть нашего успеха в том, как мы масштабируемся с помощью Amplitude, заключается в том, что мы потратили много времени на создание самообслуживаемой аналитики, которая позволяет людям в компании самостоятельно использовать данные о продуктах для анализа. Сегодня наша основная команда насчитывает около 170 сотрудников. Из них около 150 имеют учетную запись Amplitude, причем 100 из них являются ежемесячно активными пользователями… Быстро стало необходимо, чтобы каждый в организации мог получить доступ к этим данным и использовать их с помощью Amplitude, чтобы понять поведение клиентов и стимулировать рост, лояльность и принятие. по всей их вертикали».

3. Какие навыки необходимы для использования инструмента?

В некоторых компаниях могут быть сложные команды специалистов по обработке данных, которые могут обрабатывать сложные SQL-запросы и сложные инструменты. Но вам не нужны квалифицированные специалисты по данным, чтобы заставить инструмент анализа данных работать в вашей компании.

Заполните пробелы обучением. Скажем, инструмент требует навыков SQL, которых в настоящее время нет у вашей команды. Подумайте, как вы будете обучать этим навыкам или вам нужно будет нанять кого-то с нужными навыками.

Лучшим вариантом является инструмент, который прост в использовании и демократизирует доступ к данным. Демократия данных означает, что все команды имеют доступ к инструменту анализа данных, поскольку для его использования не требуются высокие технические навыки.

Если вы не проводите обучение или не найдете простой в использовании вариант, ваш инструмент анализа данных может создать узкие места. Нетехническим членам команды придется ждать, пока кто-то с нужными навыками ответит на их вопросы с помощью инструмента. Скорее всего, у ученых данных не будет такой же глубины знаний по теме, как у команды, задавшей вопрос.

Расширьте возможности всех отделов с помощью доступного инструмента анализа данных, чтобы каждый мог эффективно собирать ответы и объединять точки данных.

4. Насколько важна визуализация данных?

Каждый инструмент анализа данных способен интерпретировать данные. То, как он представляет свои выводы, варьируется от платформы к платформе.

Визуализация — важная функция. Если инструмент анализа данных не дает результатов в простой для понимания форме, ваша организация, скорее всего, не воспользуется всеми преимуществами этого инструмента. Члены команды будут чувствовать себя менее уверенно, представляя данные и принимая решения на основе данных, если инструмент представляет их в запутанных диаграммах. Ваш топ-менеджер может не захотеть инвестировать в инструмент, если отчеты сбивают с толку.

Чем больше внимания вы уделяете визуализации, тем больше вы должны ожидать, что ваш инструмент анализа данных будет представлять результаты осмысленным образом. KPI, метрики и другие факторы, влияющие на бизнес, должны быть доступными, общедоступными и настраиваемыми.

Сделайте правильный выбор инструмента анализа данных

Чем надежнее ваши инструменты анализа данных, тем лучше вы сможете использовать данные для нужд своего бизнеса. Ответы на некоторые из вопросов, на которые труднее всего ответить, могут появиться благодаря данным. Это может привести вас к вопросу «что будет дальше?» для вашей компании.

Система цифровой оптимизации Amplitude — это унифицированное решение, объединяющее аналитику продукта и цифровую персонализацию. Amplitude Analytics собирает данные, необходимые командам для понимания и оптимизации каждого взаимодействия с клиентом. Начните сегодня.