Rozwiązania Digital Analytics przeznaczone dla osób nie będących analitykami

„Sprytne” rozwiązania analityczne, które powodują zamieszanie

Analitycy cyfrowi pracują z potężnymi narzędziami, które oferują wiele zmiennych i opcji umożliwiających dostosowanie ich konfiguracji. Jednak pełne wykorzystanie wszystkich tych dostosowań może być w rzeczywistości sprzeczne z intuicją i skutkować tym, że organizacje uzyskują niewielką lub zerową wartość z tych narzędzi.

Mała sprzeczność tam?

Cóż, wraca do celu Digital Analytics, jakim jest „informowanie o decyzjach i działaniach organizacji w celu osiągnięcia lepszych wyników”. Te decyzje i działania nie są podejmowane przez Digital Analysts, zamiast tego pochodzą od wszystkich innych osób w organizacji. Aby Digital Analytics mógł osiągnąć swój cel, dane muszą być dostępne dla marketerów, menedżerów produktu, projektantów, UX, programistów, strategów, zespołu sprzedaży i oczywiście kadry zarządzającej.

Analityka cyfrowa musi wspierać tych ludzi, dostarczając im potrzebnej inteligencji, aby podejmowane przez nich decyzje i działania były jak najbardziej świadome, a tym samym miały większe szanse na osiągnięcie najlepszych wyników dla firmy.

Niezwykle „sprytne” rozwiązanie zaprojektowane na potrzeby Digital Analyst może w rzeczywistości stanowić barierę dla reszty organizacji. Jeśli ludzie uważają, że ich praca z wykorzystaniem danych jest zbyt trudna, po prostu ignorują te dane i podejmują decyzje i działania, korzystając z własnej wiedzy i doświadczenia.

To szkodzi biznesowi.

Jak stworzyć konfigurację nieprzyjazną dla analityków

1. Nie dziel informacji o stronie między zmienne

Problem: Każde narzędzie Digital Analytics udostępnia zmienne, w których można przechwytywać informacje o stronie. „Inteligentna” konfiguracja rejestruje typ strony, kategorię strony (i podkategorie), sekcję witryny, język strony i rzeczywistą nazwę/identyfikator strony w osobnych zmiennych. Dla analityka używanie wielu zmiennych naraz do identyfikowania stron i grupowania stron jest proste i wydajne. Otwarcie raportu przez osobę niebędącą analitykiem i brak możliwości powiązania nazw stron ze stronami w witrynie jest po prostu mylące.

Poprawka: Przydatna konfiguracja narzędzia obejmuje typy stron i kategorie stron w samej nazwie strony. Dzięki temu osoba niebędąca analitykiem może dowiedzieć się, jak uzyskać dostęp do danych za pomocą jednego raportu. W ramach tego nazwy stron są intuicyjne (strona główna nazywa się /homepage) i łatwo jest zastosować filtr, aby wyświetlić żądany zestaw stron.

2. Twórz przyjazne dla użytkownika konwencje nazewnictwa

Problem: Częstą odpowiedzią od deweloperów, gdy udostępniamy instrukcje śledzenia, jest prośba o użycie skrótu lub identyfikatora zamiast nazwy. Jeśli programista może użyć istniejącej zmiennej i po prostu przekazać ją do warstwy danych, będzie to dla niego znacznie mniej pracy.

Jako analitycy zazwyczaj możemy z tym żyć. Możemy szybko zapamiętać wszystkie kluczowe identyfikatory lub znaczenie skrótów, dzięki czemu jest to tak samo szybkie, jak praca z imionami. Dla wszystkich innych zamienia raporty i dane w bezsensowny bełkot, który wymaga użycia tabeli tłumaczeń (lub tłumacza analityka).

Poprawka: Prosty kompromis polega na tym, że poświęcenie trochę czasu programistom na korzystanie z przyjaznej dla użytkownika konwencji nazewnictwa pozwoli zaoszczędzić wiele dni czasu na resztę działalności w przyszłości.

3. Wbuduj manipulacje danymi i czyszczenie danych w narzędzia do analizy danych

Problem: Częstym problemem w każdej organizacji jest sytuacja, w której liczby się nie zgadzają. Jeśli nie ma dwóch osób, które mogą podać te same liczby, zwykle to narzędzie, które podaje te liczby, jest obwiniane i nie jest zaufane. Jedną z przyczyn jest konieczność manipulacji danymi i czyszczenia, aby dotrzeć do oficjalnych „numerów biznesowych”, ale wiedza/umiejętności dotyczące tych wymagań są ograniczone do niewielkiej liczby osób.

Chociaż Digital Analyst dokładnie rozumie, w jaki sposób dane dotyczące wydajności biznesowej można łatwo wyodrębnić z narzędzia, gubi się to w tłumaczeniu dla reszty firmy. Jeśli liczby się nie zgadzają, zaufanie znika.

Poprawka: Zbuduj rozwiązanie, w którym segmenty i kombinacje raportów nie są wymagane, a zamiast tego manipulacje i czyszczenie danych są wbudowane w samo narzędzie. Ta dodatkowa praca pozwala każdemu w firmie łatwo znaleźć numery biznesowe, które pasują do oficjalnego zestawu, co prowadzi do znacznie mniejszej liczby nieporozumień i problemów.

4. Upewnij się, że zagregowane dane są łatwo dostępne i dostępne

Problem: Jedną z moich nieustannych niespodzianek była rozmowa z ludźmi i firmami, które są przekonane, że dane powinny być dostępne tylko w ich surowym formacie. Być może sami znają SQL (lub alternatywne narzędzie) i używają go, aby uzyskać dostęp do wszystkich potrzebnych im danych. Dlatego uważają, że narzędzia analityczne to strata czasu i ograniczenie dla biznesu.

Jest to dla nich świetne, dopóki organizacja nie zatrudni kogoś bez tego zestawu umiejętności, który nie jest w stanie uzyskać dostępu do surowych danych i manipulować nimi, a wtedy całe rozwiązanie się rozpadnie.

Poprawka: proste pulpity nawigacyjne i zagregowane dane mają kluczowe znaczenie dla funkcjonowania firmy. Po prostu rozwiązanie, z którego może skorzystać tylko analityk lub użytkownik techniczny, jest złym rozwiązaniem. Już dawno pisałem o Quadfurkacji Analityki Cyfrowej, gdzie czwartym poziomem analizy jest wykorzystanie surowych danych. Nadal uważam, że ten poziom oferuje największy potencjał w zakresie wglądu, ale powinien być rozwijany tylko wtedy, gdy organizacja posiada trzy wcześniejsze poziomy.

Znaczenie projektu

Kluczowym słowem jest tutaj „projekt”. To właśnie robimy, kiedy definiujemy śledzenie i wykonujemy całą pracę konfiguracyjną dla konfiguracji narzędzia Digital Analytics – projektujemy to narzędzie. Co oznacza, że ​​powinniśmy pomyśleć o użyteczności.

Przeczytałem w życiu dokładnie jedną książkę o użyteczności stron internetowych – Don't Make Me Think autorstwa Stevena Kruga. I tak naprawdę wszystko, co musisz zrobić, to zapamiętać i zastosować ten tytuł do wszystkiego, co robisz.

Analitycy cyfrowi mogą łatwo wpaść w pułapkę projektowania rozwiązania Digital Analytics (konfiguracja narzędzia i/lub sposób dostępu do danych) na własne potrzeby. Wiem to z własnych błędów z przeszłości.

Ponadto żadna firma nie może polegać na swoich analitykach w zakresie dostarczania wszystkich raportów i spostrzeżeń. Jest to niepraktyczne, ponieważ analityk staje się wąskim gardłem i nie jest w stanie zapewnić prawdziwej wartości.

Naprawdę „sprytne” rozwiązanie Digital Analytics zostało zaprojektowane, aby umożliwić reszcie firmy, decydentom i osobom podejmującym działania, wykorzystanie danych i spostrzeżeń do podejmowania mądrzejszych decyzji/działań.

Chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak skutecznie korzystać z rozwiązań Digital Analytics i osiągać lepsze wyniki dla swojej organizacji? Sprawdź nasze bezpłatne warsztaty szkoleniowe lub skontaktuj się z nami, aby omówić Twoje wymagania.