حلول التحليلات الرقمية المصممة لغير المحللين

حلول تحليلات "ذكية" تسبب الارتباك

يعمل المحللون الرقميون باستخدام أدوات قوية توفر الكثير من المتغيرات والخيارات لتخصيص إعدادهم. لكن الاستفادة الكاملة من كل هذه التخصيصات يمكن أن تكون في الواقع غير بديهية وتؤدي إلى حصول المؤسسات على قيمة ضئيلة أو معدومة من هذه الأدوات.

تناقض طفيف هناك؟

حسنًا ، يعود الأمر إلى الغرض من التحليلات الرقمية وهو "إبلاغ قرارات وإجراءات المؤسسة من أجل تحقيق نتائج أفضل". لا يتخذ المحللون الرقميون هذه القرارات والإجراءات ، بل إنهم يأتون من أي شخص آخر في المؤسسة. لذلك ، لكي تحظى التحليلات الرقمية بفرصة تحقيق غرضها ، يجب أن تكون البيانات متاحة للمسوقين ومديري المنتجات والمصممين وتجربة المستخدم والمطورين والاستراتيجيين وفريق المبيعات وبالطبع المجموعة C.

تحتاج التحليلات الرقمية إلى دعم هؤلاء الأشخاص من خلال تزويدهم بالذكاء الذي يحتاجون إليه ، بحيث تكون القرارات التي يتخذونها والإجراءات التي يتخذونها على دراية بأكبر قدر ممكن ، وبالتالي من المرجح أن تحقق أفضل النتائج للأعمال.

يمكن أن يكون الحل "الذكي" المذهل المصمم لاحتياجات المحلل الرقمي عائقًا لبقية المؤسسة. إذا وجد الناس أن عملهم صعب للغاية فيما يتعلق باستخدام البيانات ، فإنهم ببساطة يتجاهلون تلك البيانات ويستمرون في اتخاذ القرارات والإجراءات باستخدام معرفتهم وخبراتهم الخاصة.

هذا سيء للأعمال.

كيفية إنشاء إعداد غير ملائم للمحللين

1. لا تقم بتقسيم معلومات الصفحة عبر المتغيرات

المشكلة: توفر كل أداة تحليلات رقمية متغيرات حيث يمكنك التقاط معلومات الصفحة. يسجل الإعداد "الذكي" نوع الصفحة وفئة الصفحة (والفئات الفرعية) وقسم الموقع ولغة الصفحة واسم / معرف الصفحة الفعلي في متغيرات منفصلة. يعد استخدام المحلل لمتغيرات متعددة في وقت واحد لتحديد الصفحات وتجميعات الصفحات أمرًا بسيطًا وقويًا. إن قيام غير المحلل بفتح تقرير وعدم القدرة على ربط أسماء الصفحات بصفحات على موقع الويب هو أمر محير فقط.

تم : إعداد أداة مفيد يتضمن أنواع الصفحات وتصنيفات الصفحات داخل اسم الصفحة نفسه. يتيح ذلك لغير المحلل معرفة كيفية الوصول إلى البيانات باستخدام تقرير واحد. ضمن هذا ، تكون أسماء الصفحات بديهية (تسمى الصفحة الرئيسية / الصفحة الرئيسية) ومن السهل تطبيق مرشح لعرض مجموعة الصفحات المطلوبة.

2. إنشاء اصطلاحات تسمية سهلة الاستخدام

المشكلة: الدفع الشائع من المطورين عندما نقدم تعليمات التتبع هو طلب استخدام اختصار أو معرف بدلاً من الاسم. إذا كان بإمكان المطور استخدام متغير موجود ودفعه فقط إلى طبقة البيانات ، فسيكون العمل أقل بكثير بالنسبة لهم.

كمحللين ، يمكننا عادة التعايش مع هذا. يمكننا حفظ جميع معرّفات المفاتيح بسرعة أو ما تعنيه الاختصارات بحيث تكون بنفس سرعة العمل مع الأسماء. بالنسبة لأي شخص آخر ، فإنه يحول التقارير والبيانات إلى هراء لا معنى له يحتاج إلى جدول ترجمة (أو مترجم محلل) ليكون قابلاً للاستخدام.

إصلاح: المقايضة البسيطة هي أن القليل من استثمار الوقت للمطورين الآن لاستخدام اصطلاح تسمية سهل الاستخدام سيوفر أيامًا من الوقت لبقية الأعمال في المستقبل.

3. بناء معالجات البيانات وتنقية البيانات في أدوات تحليل البيانات

المشكلة: نقطة الألم الشائعة في أي منظمة هي عدم تطابق الأرقام. إذا لم يتمكن شخصان من إنتاج نفس الأرقام ، فعادة ما تكون الأداة التي توفر هذه الأرقام هي التي يتم إلقاء اللوم عليها وعدم الوثوق بها. أحد أسباب ذلك هو الحاجة إلى التلاعب بالبيانات والتطهير للوصول إلى "أرقام الأعمال" الرسمية ، لكن المعرفة / المهارة الخاصة بهذه المتطلبات تقتصر على عدد قليل من الأشخاص.

في حين أن المحلل الرقمي يفهم بالضبط كيف يتم استخراج بيانات أداء الأعمال بسهولة من الأداة ، فإن هذا يضيع في الترجمة لبقية الأعمال. إذا لم تتطابق الأرقام ، فإن الثقة تخرج من النافذة.

تم : إنشاء حل حيث لا تكون هناك حاجة إلى الشرائح ومجموعات التقارير ، وبدلاً من ذلك ، يتم تضمين المعالجات وتنقية البيانات في الأداة نفسها. يسمح هذا العمل الإضافي لأي شخص في العمل بالعثور بسهولة على أرقام العمل التي تتطابق مع المجموعة الرسمية - مما يؤدي إلى عدد أقل بكثير من حالات سوء الاتصال والمشكلات.

4. التأكد من أن البيانات المجمعة متاحة بسهولة ويسهل الوصول إليها

المشكلة: كانت إحدى مفاجآتي المستمرة هي التحدث إلى الأشخاص والشركات الذين هم على قناعة بأنه لا ينبغي الوصول إلى البيانات إلا بصيغتها الأولية. ربما يعرفون SQL بأنفسهم (أو أداة بديلة) ويستخدمونها للوصول إلى جميع البيانات التي يحتاجون إليها. لذلك ، يعتقدون أن أدوات التحليل هي مضيعة للوقت وقيود على الأعمال.

يعد هذا أمرًا رائعًا بالنسبة لهم حتى توظف المنظمة شخصًا لا يمتلك مجموعة المهارات هذه وغير قادر على الوصول إلى البيانات الأولية ومعالجتها ، ثم ينهار الحل بالكامل.

إصلاح: تعد لوحات المعلومات البسيطة والبيانات المجمعة ضرورية لعمل الأعمال. بكل بساطة ، الحل الذي يمكن للمحلل أو المستخدم التقني فقط استخدامه هو حل سيء. لقد كتبت منذ فترة طويلة عن Quadfurcation للتحليلات الرقمية مع المستوى الرابع من التحليل وهو استخدام البيانات الأولية. ما زلت أعتقد أن هذا المستوى يوفر أكبر إمكانات للرؤى ، ولكن يجب تطويره فقط بمجرد أن يكون لدى المنظمة المستويات الثلاثة السابقة في مكانها الصحيح.

أهمية التصميم

الكلمة الأساسية هنا هي "التصميم". هذا ما نقوم به عندما نحدد التتبع ونقوم بجميع أعمال التكوين لإعداد أداة التحليلات الرقمية - نحن نصمم هذه الأداة. مما يعني أننا يجب أن نفكر في سهولة الاستخدام.

لقد قرأت بالضبط كتابًا واحدًا عن قابلية استخدام موقع الويب في حياتي - لا تجعلني أفكر بقلم ستيفن كروغ. وفي الحقيقة ، كل ما عليك فعله هو حفظ هذا العنوان وتطبيقه على كل ما تفعله.

يمكن للمحللين الرقميين الوقوع بسهولة في فخ تصميم حل التحليلات الرقمية (إعداد الأداة و / أو كيفية الوصول إلى البيانات) لتلبية احتياجاتهم الخاصة. أعرف هذا من أخطائي في الماضي.

أيضًا ، لا يمكن لأي شركة الاعتماد على محللها لتقديم جميع التقارير والأفكار. هذا ليس عمليًا لأن المحلل يصبح عنق الزجاجة وغير قادر على تقديم قيمة حقيقية.

إن حل التحليلات الرقمية "الذكي" حقًا هو حل مصمم لتمكين بقية الأعمال وصناع القرار ومتخذي الإجراءات ، ليكونوا قادرين على استخدام البيانات والرؤى لاتخاذ قرارات / إجراءات أكثر ذكاءً.

هل تريد معرفة المزيد حول كيفية استخدام حلول التحليلات الرقمية بفعالية وتحقيق نتائج أفضل لمؤسستك؟ تحقق من ورش العمل التدريبية المجانية ، أو اتصل بنا لمناقشة متطلباتك بشكل أكبر.