构建一个数据驱动的公司开始于数据分析策略。
一个有效的数据分析策略依赖于三个关键组件:人、流程和数据基础设施。
这将确保你的分析策略是可行的和有需要的人提供访问决策。
在这篇文章中,我们分享12提示,以帮助您开发一个有效的数据分析策略。
为什么有一个对于任何业务数据分析策略重要?
几乎90%的营销者和我们调查数据科学家表示,一个精心策划的分析策略是非常重要的。
所以,难怪97.4%的人我们调查分析策略。
有一个数据分析策略不是孤立的一个行业或类型的业务。它是适用于从营销机构和SaaS业务到医疗、电子商务和教育。
虽然有一个共识数据分析策略,真正创建和实现其范围可以从一个中心分析团队个别部门和外包到自由职业者或机构。
事实上,凯文·米勒解释说,“有两个主要组件的任何分析策略。第一个是规划组件包括找出数据需要捕获和频率。
第二个是实现包括获取数据,将其存储在一个有效的方法,然后分析了见解。
你可以计划实现之前,重要的是要有扎实的理解你为什么首先执行一个分析策略。
在许多情况下,有一个业务需要更好的数据驱动实现。同样重要的是,当计划实现,你经常了解您需要捕获和存储这些数据如果适用。这将影响你的团队多的基础设施建设需要为了支持你的努力还有什么类型的软件应用程序可能需要为了捕捉实时或接近实时的数据。
如果做得好,所有这些组件一起工作来创建一个全面的解决方案,提供洞察你想要关注的领域是否用户指标,忠诚度指标、业务指标,或别的东西。”
专家提示:这是您的首选仪表板在你的网站上做一个更深的潜水交通和转换
像大多数营销人员,你可能感兴趣的多少流量到你的网站和多少的流量转化为新的领导和客户。但是数字营销人员想知道更多,对吗?流量来自哪里,多大程度上它来自特定的渠道,如有机搜索、社交媒体,和反向链接?社交媒体咨询网站?现在你可以做更深层次的潜水从一个仪表盘连接到你的Google Analytics帐户,包括关键指标:
- 整体会话和用户。运行每日或每周的网站用户和会话在一段时间。
- 会议由通道。网站渠道来源的会话的数量,如有机搜索、付费搜索,直接流量,推荐,社会媒体,显示一段时间的广告,相比前一个季度。
- 会话与持续时间。比较平均的时间花在你的网站用户会话的数量。
- 顶级频道。哪些渠道是最有效的驾驶交通到您的网站?
- 转化率。如何有效的在转换游客来线索或注册你的网站吗?
- 新会话百分比。你的网站流量代表新访客多少?
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12个成功开发一个数据分析的技巧策略
下面是一些可操作的建议,你可以使用它来创建数据分析策略。
- 弄清楚你要解决的问题
- 确保你的策略是基于你的核心业务需求
- 确定您的关键利益相关者
- 进行市场研究
- 在地图上标出你的策略
- 构建数据采集计划
- 研究有什么可能你使用的工具
- 构建数据策略基于当前的时刻
- 专注于最重要的度量标准
- 避免沉迷于虚荣指标
- 建立业务规划
- 你的策略融入实际的日常流程
1。弄清楚你要解决的问题
第一步是要明确我们的目标或问题解决。
“最重要的是要考虑你想要的数据来衡量,“Kamyar K说。年代的世界咨询集团。“业务目标是什么?你如何衡量成功?通过一个明确的目标,你可以关注得到正确的数据。”
萨沙的Matviienko城堡说,“开始与结束,真的。了解具体你想解决的问题将帮助您问正确的问题时对你的商业决策。这也将创建额外的需求。
例如,如果一些你的产品/服务提供比别人对你更重要,很有可能,你想看看这些产品分别。如果是这样,你可能想要预构建功能,允许你这么做。”
娜塔莎的丽Explainerd补充说,“想出什么数据分析最适合你的公司知道你想回答特定的问题。一旦明确,那么很容易找出哪些是最好的分析模型用于您的组织、收入、营销努力,和许多其他领域的焦点。这个适用公司因为数据收集好让任何类型的研究变得更加容易。它会是有帮助的,即使你有平庸的资源虽然有很多时候恰恰资源不如识别重要的问题需要回答。”
2。确保你的策略是基于你的核心业务需求
当你知道你要解决的问题,这将帮助您设置一个与你的总体数据分析策略商业策略。
Sharafudhin Mangalad的Edoxi培训机构股票,“试图识别利益相关者,这是一个影响你的生意。利益相关者包括管理、股东、员工、客户、供应商、政府实体,以及更广泛的社区。你的战略计划应该考虑每个小组相关操作,每组如何可能会影响你的生意,和什么机会你的业务可能参与,影响,或这些团体服务。”
“保持客户的目标和业务目标时需要考虑的最重要的事情是创建分析策略,”乔丹的理事说联合技术。“每当我们创建报告,我们总是把指标回客户的目标,无论是收购,品牌知名度,或增加转换。此外,我们使它成为一个指向重点目标市场的人口特征和利益,因为这样做可以帮助我们创建一个相关内容策略和一个定制的网站经验。”
蒂姆Absalikov的持久的趋势说,“使用的终极目标或结果分析报告和决策是基于他们。我们总是关注最终的目标。战略发展不是一个预测运动,而是试图创建一个自适应组织中现有的程序不断强迫你听你的市场,而不是满足于做市场调查一次。定期审查现有的工作方法,批判性地评估他们,寻找改善的方法,采取行动,可能不是可见的月收入声明,但却重要的公司。我们定义监视的事件和我们需要的工具。这种方法使我们能够实现我们需要的,而已。而不是立即开始跟踪25个不同的事件,我们关注的5个参数。如果不需要某些事件创建报告的数据和指标感兴趣的我们,我们排除他们。”
房产中介公司的马特•韦伯韦伯& Co。补充道,“拥有一个强大的分析策略可以为贵公司成功和失败的区别。一个好的分析策略应根据业务的需要,而不是什么是时髦的或在纸上看起来很酷。
你应该问问你自己:我需要什么数据?——数据从何而来?——我想如何使用这些数据?——我的时间表是什么?——我的预算是多少?——谁将使用数据和它将如何被使用?你应该记住这些问题当你努力为贵公司发展分析策略。
你会发现你所需要的数据不存在,或者在你的公司在一个特定的平台。
在这种情况下,你要考虑是否有工具可以收集数据的可能——根据什么对你是重要的,它甚至可能是值得探索外包或支付第三方公司。
另外,如果不清楚的数据从何而来,因为各种不同的变量参与生产你的产品,你会想这些变量建立一个顺序问题并确定其优先级。根据你的时间表和预算,这里有一个很大的弹性空间,但关键是要确保你考虑你所有的选择和思考在这些参数可以做些什么。”
3所示。确定您的关键利益相关者
知道谁将阅读和使用这些数据将会帮助你做出决定设计数据的方式是最容易。
“规划分析策略时要考虑的一件事是确定分析是谁和你想要什么,”尼克Mattar说数字底特律。“大多数团队寻找他们可以使用数据驱动的决策分析,但是也有与高管分享分析需要展示公司的进步和ROI。这决心将帮助你计划你的关键绩效指标和上下文提供这些数据点。”
4所示。进行市场研究
做市场研究前期可以帮助你更好地了解你的听众,什么是可能的。
“这是一个好主意去做适当的市场研究和提出一些假设你的品牌,“伊甸园Cheng说PeopleFinderFree。“这些假设不应该非常积极但激励你成长。例如,“在金融,商业XYZ可以增长20%相比前一财政年度的10%”。此后,列出所有的组件可以帮助在“丢弃”这个假设,使其正确。同时,列表下方面能够确认您的成就。所以,这是一种内部的目标运动。和你需要分析数据以确保你实现它。你的策略的一部分,现在解释如何这样做。你可能有3 - 5这样的假设,分析设置为每一个人。”
5。在地图上标出你的策略
事实上,一旦你知道所需的目标和关键利益相关者,这反过来可以帮助制定策略。
“在地图上标出你的测量策略从kpi向后,”亚历克斯伯说无所不知的数字。“追踪一切都是徒劳的,尤其是如果你没有科学数据资源使用的大部分数据。你会得到一个很大的噪音和小信号。相反,认为,“有意义的事件和目标是什么,我可以追踪,让我做出更好的决策吗?“这些都应该回到你的实际业务kpi。”
安德鲁王子律师事务所的詹姆斯·斯科特Farrin同意,“在规划一个好的分析策略,需要考虑的最重要的事情是最终目标。开始在结束和工作开始落后。这是关键,因为花太多时间在一开始可能会导致跟踪太多的数据,不影响底线。这里有一个例子:在搜索引擎优化,最终的目标通常是新客户。首先弄清楚如何追踪当有人成为一个客户,然后退后一步,跟踪他们如何成为一个领导,然后找出他们到达页面转换,那么他们搜索到网站关键词放在第一位。通过逆向工程转换过程,它强调的最重要因素。一个好的分析策略强调的地方导致美元和美分。”
通过这种方式接近这个策略,您将确保您收集的数据实际上是可行的。
Moshiur拉赫曼的米勒汤森LLP)解释说,“有效的分析策略应该把焦点放在行动。数据是无关紧要的,如果组织不知道如何赋予它意义。一旦一个组织开始给它的数据上下文意义,它可以培养策略建立在行动。从数字营销的角度来看,分析应该使组织基于数据采取实际行动。举例来说,这可能是优化着陆页面布局,简化用户体验领先一代的形式,甚至一些简单文字-动作按钮的颜色变化来增加点击率。因此,分析只是一样好提供可行的见解的能力。如果一个组织的分析策略没有提供可操作的数据,这不是一个好的策略,组织应该修改其策略。”
6。构建数据采集计划
数据是一种战略资产。你要确保你是最有效的收集和储存数据在正确的地方。
“数据是一种资产,”米奇Chailland说运河人力资源。“真的理解这和你身上榨出每一点有价值的数据,你可以是每个分析策略的基础。收集尽可能多的数据和雇佣聪明的人可以从这些数据得出结论给你视觉上你需要充分利用你的时间和精力。”
帕特里克的起重机爱缝补充说,“一个全面、高效的数据采集计划是一个好的分析策略的最重要组成部分。数据采集时应优先考虑开发一个分析策略因为没有有价值的数据不断通过管道,整个分析过程将是有缺陷的。当开发一个数据采集计划的一部分,你的分析策略,考虑体积,价值,速度,和各种需要的数据流入你的分析过程。”
7所示。研究有什么可能你使用的工具
你的分析战略的一个关键部分是拥有正确的数据基础设施。
“一个经常被忽视的一个好的分析策略是科技基础设施需求执行策略,”布莱恩·多诺万说TimeShatter。“你可以有一个很好的计划,但是你需要基础设施来执行。”
马丁Luenendonkfounderjar补充说,“最重要的是要考虑在规划一个好的分析策略研究分析,你需要为你实现。你应该知道什么数据可以从这些分析和如何使用它们来改善你实现。有很多分析策略,您可以使用但重要的是要知道使用这些策略,你可以从他们那里得到什么。”
8。构建数据策略基于当前的时刻
当你构建你的分析策略,不可避免地会有数据点你现在不能收集或你希望实现的事情没有意义。而不是让这个阻碍了你的进步,最好是实现基于你的现状,然后创建一个路线图未来迭代。
亚当·内森的CoEnterprise解释说,“建立一个成功的战略分析的基本问题是建立数据战略组织当前的一刻。这种策略能够而且将会改变随着时间的推移,但故意寻址的关键是有效地利用资源,组织调整和底线。
有三个关键问题的分析策略的基石。它们是:
- 合作的方向是什么?内部/外部?的推力分析工作对组织的内部或外部合作伙伴、供应商、供应商等。
- 数据空间是什么?事务/大数据。数据将主要事务(CRM、ERP、专有系统)?还是会被大数据(一个松散的术语,但大致描述了数据与5 vs:卷,速度,品种、价值、准确性?
- 价值的影响是什么?战略/服务?将数据策略的主要目的是改善现有流程?还是创造新的战略的可能性?
有8个可能决定这三个项目和他们的“味道”形状一个特定的方法来捕获的数据,计划是有优先级的,需要什么资源。
这个观点会随着时间改变,但这是一个“不通过”理解为战略和一个重要的水平集。有一个适度的努力建立一个组织的需求但形式化分析战略态势将形状几乎所有下游需求。这个框架最初来自麻省理工学院,但它形成了一个基本的观点我的工作方式与客户建立他们的分析策略,确定项目,员工,招收行政支持,等等。”
9。专注于最重要的度量标准
只是因为你有数据并不意味着你需要使用它。事实上,有些人矫枉过正的和囤积的所有数据。这导致分析瘫痪。
”技术使它容易被今天的数据和信息,”Paige说Arnof-Fenn专家&大亨。“关键是不要收集和测量除了关注3司机只和利用技术来获得重要的见解。一个好的分析策略不让你分心一旦你优先考虑什么驱动经济增长。”
乔纳森·Aufray增长的黑客补充说,“数据业务的关键。然而,你不想被淹死到处都有分析和指标。收集数据是容易,但你想要的是分析这些数据并理解它。要做到这一点,我的建议是专注于数据点对你的业务很重要。指标,帮助您的业务成长,帮助你移动针。不要太过注重虚荣指标如喜欢或追随者,而是关注数量的合格的让你产生,转化率,导致销售配额,收入,罗阿斯,ROI等。”
10。避免沉迷于虚荣指标
另一个简单的陷阱,你可以分为坚持最简单的数据,你可以找到,而不是你实际需要的数据。这通常会导致跟踪虚荣指标不与核心业务策略。
“最重要的事情在规划一个分析策略是解决你的关键性能指标远离虚荣指标(数字看上去不错但毫无意义的底线),“Vaish帕沙克的解释道移动专家。“归因跟踪ROI应该来有效地衡量营销漏斗的不同步骤,通过测量你只能改善。如果你只看虚空指标,你的报告可以看起来不错,但它可以让你一个危险的位置你最终燃烧资源和广告活动,不产生直接的回报。”
11。建立业务规划
一旦你有你的策略,是时候建立一个项目计划或路线图你会实现它。这需要业务规划。
“你要做的作业计划,”托比的解释道五星级的护肤品。“这将帮助如果你计划什么时候一切都会完成,然后做它。是没有意义的头脑风暴的分析策略两天,然后不遵循。
没有营运规划,日常优先接管,焦点的变化,一切都在两天的头脑风暴讨论和决定忘记。是没有意义的规划策略如果你不计划何时以及如何落实。”
因为分析关系到每一个业务的一部分,它有助于把这个行动计划作为一个更大的商业生态系统的一部分。
Erez日常用品的斯托克城人才说:“明智的做法是使用一个业务分析生态系统方法在决定哪些指标来跟踪。一定大图片你想要的是什么,然后开始选择正确的信息来源和方法论。总是使无论你实施业务分析能力与整体策略如果你想有所作为。否则,你在扔钱和浪费高技能的人的时间。
以系统性方式使用业务分析的结果直接关系到其他业务单位或部门在忙着什么。认为商业是一个共同进化的生态系统与业务分析一个代理在局部和系统范围的变化。分析和其余的业务应该在串联,以协调的方式。
都需要仔细倾听对方。确保之间存在一致性分析和观察到是什么什么是由其他人完成。”
12。你的策略融入实际的日常流程
最终,你的成功将取决于访问数据是关键的人需要和他们如何使用它使数据驱动决策。
“分析战略的成功取决于如何集成到工作流程,”布拉德Tousenard说SpinupWP。“分析模型可以生成丰富的见解,但它们的价值只是意识到如果管理者和员工能理解和行动。输出,太复杂会产生混淆或不信任。解决方案往往在于利用适当的工具,分析融入日常流程提供可量化的商业利益。”
例如,“尼古拉TymkivMacKeeper说,“我们是一个拥有超过800名员工的大公司,这就是为什么我们的首要任务是确保我们整个团队分析策略是一致的。例如,我们的客户支持和调整其销售团队分析做出更好的决策。两队使用Salesforce来优化他们的流程,所以重要的是我们的分析策略包括每个部门的数据,并用于提高我们业务的每个元素在一起。”
所以,第一部分是发展你的数据分析策略。然而,更重要的是这一战略部署的方式,每个人都可以得到需要的数据的人去做他们的工作在你的组织中。
