專為非分析師設計的數字分析解決方案

已發表: 2020-01-23

導致混亂的“聰明”分析解決方案

數字分析師使用強大的工具，這些工具提供了許多變量和選項來自定義他們的設置。但是，充分利用所有這些定制實際上可能是違反直覺的，並導致組織從這些工具中獲得的價值幾乎為零。

有一點矛盾嗎？

好吧，這又回到了數字分析的目的，即“為組織的決策和行動提供信息，以取得更好的結果”。這些決定和行動不是由數字分析師做出的，而是來自組織中的其他人。因此，為了讓數字分析有機會實現其目的，營銷人員、產品經理、設計師、用戶體驗、開發人員、戰略家、銷售團隊，當然還有最高管理層都需要能夠訪問數據。

數字分析需要通過為這些人提供所需的情報來支持他們，以便他們做出的決策和採取的行動盡可能知情，從而更有可能為企業取得最佳成果。

為滿足數字分析師的需求而設計的驚人的“聰明”解決方案實際上可能成為組織其他部門的障礙。如果人們發現使用數據很難完成他們的工作，他們就會忽略這些數據，並繼續使用自己的知識和經驗做出決策和採取行動。

這對生意不利。

如何創建非分析師友好的設置

1. 不要跨變量拆分頁面信息

問題：每個數字分析工具都提供了可以捕獲頁面信息的變量。 “聰明”的設置將頁麵類型、頁麵類別（和子類別）、站點部分、頁面語言和實際頁面名稱/標識符記錄在單獨的變量中。對於分析師來說，一次使用多個變量來識別頁面和頁面分組是簡單而強大的。對於非分析人員來說，打開報告並且無法將頁面名稱與網站上的頁面相關聯只是令人困惑。

修復：有用的工具設置包括頁面名稱本身內的頁麵類型和頁面分類。這允許非分析師學習如何使用單個報告訪問數據。其中，頁面名稱很直觀（主頁稱為 /homepage），並且很容易應用過濾器來查看所需的一組頁面。

2.創建用戶友好的命名約定

問題：當我們提供跟踪說明時，開發人員的常見回擊是請求使用縮寫或 ID 而不是名稱。如果開發人員可以使用現有變量並將其推送到數據層，那麼對他們來說工作量就會少得多。

作為分析師，我們通常可以忍受這一點。我們可以快速記住所有關鍵 ID 或縮寫的含義，因此它與使用名稱一樣快。對於其他所有人來說，它會將報告和數據變成無意義的胡言亂語，需要翻譯表（或分析師翻譯）才能使用。

修復：簡單的權衡是，現在為開發人員投入一點時間來使用用戶友好的命名約定，將為未來的其他業務節省數天的時間。

3. 將數據操作和數據清理構建到數據分析工具中

問題：任何組織中的一個常見痛點是數字不匹配時。如果沒有兩個人可以產生相同的數字，則通常是提供這些數字的工具受到指責和不信任。造成這種情況的一個原因是需要數據操作和清理才能獲得官方的“業務數字”，但這些要求的知識/技能僅限於少數人。

雖然數字分析師準確了解如何從工具中輕鬆提取業務績效數據，但在其他業務的翻譯過程中卻迷失了方向。如果數字不匹配，信任就會消失。

修復：構建不需要細分和報告組合的解決方案，而是將操作和數據清理內置到工具本身中。這項額外的工作使企業中的任何人都可以輕鬆找到與官方設置相匹配的企業號碼——從而大大減少了溝通不暢和問題。

4. 確保匯總數據易於獲取和訪問

問題：我經常遇到的驚喜之一是與堅信數據只能以原始格式訪問的人和公司交談。也許他們自己了解 SQL（或替代工具）並使用它來訪問他們需要的所有數據。因此，他們認為分析工具既浪費時間又限制業務。

這對他們來說非常有用，直到組織僱用沒有此技能的人無法訪問和操作原始數據，然後整個解決方案就崩潰了。

修復：簡單的儀表板和匯總數據對於企業的運作至關重要。很簡單，只有分析師或技術用戶才能使用的解決方案是一個糟糕的解決方案。我很久以前寫過關於數字分析的四分法，第四級分析是使用原始數據。我仍然相信這個級別提供了最大的洞察潛力，但只有在組織具備之前的三個級別後才能開發它。

設計的重要性

這裡的關鍵詞是“設計”。這就是我們在定義跟踪並為 Digital Analytics 工具設置進行所有配置工作時所做的事情——我們正在設計該工具。這意味著我們應該考慮可用性。

我一生中讀過一本網站可用性書籍——Steven Krug 的《Don't Make Me Think》。實際上，您需要做的就是記住並將該標題應用於您所做的一切。

數字分析師很容易陷入為自己的需求設計數字分析解決方案（工具設置和/或數據訪問方式）的陷阱。我從自己過去的錯誤中知道這一點。

此外，任何企業都不能依靠他們的分析師來提供所有的報告和見解。這是不切實際的，因為分析師成為了瓶頸，無法提供真正的價值。

真正“聰明”的數字分析解決方案旨在使其他業務部門、決策者和行動者能夠使用數據和洞察力做出更明智的決策/行動。

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