Business intelligence: Od data-driven k decision-driven | Mňamka #261
Nedávno jsem narazila na tento článek od Marka Palmera o tom, že velmi oblíbený buzzword "Data-driven" není tak úplně ten pravý, že lepší by bylo používat "Decision-driven". Za mě trochu slovíčkaření, ale vlastně mě to donutilo se nad tím lehce zamyslet, tak třeba můžete se mnou.
Proč?
👉 Začíná se otázkou a ne daty... Tak to prostě je.
Než začnete v datech něco šroubovat a vytvářet monstrózní datawarehousy, tak je potřeba si ujasnit otázky, na které pomocí dat chcete znát odpovědi. A pak to teprve začít stavět.
👉 Datový projekt vede člověk z #business, ne z BI oddělení.
Směr udává šéf marketingu, ne datař, který staví řešení. Ten totiž často nerozumí, co šéf marketingu řeší a na co potřebuje znát odpovědi.
👉 Nejprve po povrchu, pak se pořádně potopit.
Nejdřív chcete vidět základní čísla, pak se teprve do dat víc a víc nořit. Obráceně je to cesta do pekel. A navíc, ze základních čísel budete mít první povědomí, co se u vás ve firmě děje a můžete se zaměřit na číslo, které vás trápí nebo těší nejvíc.
👉 Data strukturujeme podle položené otázky.
Když tvoříme datové řešení a máme už očištěná a připravená data, je super je rozdělit do jednotlivých chlívků podle použití - marketing, sales, atd. Prostě je škálovat. Přispívá to k vysoké datové kvalitě, efektivitě a rychlosti.
A taky to ukáže, kde nám nějaká data chybí a kde je potřeba to narovnat u vstupu. Myslíte si, jak sledujete dobře GAčka? Zkuste je napojit do datového řešení. Často se ukáže, že je potřeba jinak začít trackovat třeba kampaně.
👉 Zapojte širší tým. Šéf ne vždy potřebuje pohled, co marketingový specialista.
Ano, business intelligence, data-driven a já nevím co všechno je hlavně o komunikaci. Je to o hledání odpovědí na otázky, které si každý pokládáme v nějaké pro nás čitelné formě. No a každý má ty otázky jiné. Jinak se bude ptát šéf a jinak řadový zaměstnanec.
A navíc - víc lidí, menší šance na nějaký u biases. Co to je jsem psala třeba zde
No a co z toho teda plyne? Nechcete, aby byla firma data-driven. Chcete, aby byla decision-driven. Já vím, další buzzword, Radovan by asi otočil oči v sloup, ale co už :-D
Hodně jsem se inpirovala tímto článkem, konečně někdo, kdo to cítí jako já. Tabulka je tady z něj.
Pilíře úspěšného datového projektu | Mňamka #544
V Bizztreatu máme za sebou desítky datových projektů napříč různými odvětvími např. jako e-commerce, retail, výroba, média nebo obchod. Z praxe víme, že mnoho datových projektů selhává – nedoručí očekávaný přínos, uvíznou na půli cesty nebo se zacyklí v nekonečném „ještě to ladíme“. Bez ohledu na typ projektu či sektor platí, že úspěch vždy stojí na pevných základech – pilířích, které rozhodují o tom, jestli výstup skutečně přinese byznysovou hodnotu. Právě proto je klíčové zaměřit se na to, co dělá datový projekt opravdu úspěšným. Tak pojďme na to.
Ikony v reportu: Zaujměte na první pohled a zjednodušte navigaci | Mňamka #543
Vizuální zkratky, které promění datovou džungli v přehlednou mapu. Zjistěte, jak s pomocí ikon zjednodušit navigaci, zvýraznit klíčové informace a proměnit suchá data v poutavý příběh. Naučte se vybírat vhodné ikony, pracovat s nimi efektivně a odhalte, proč je jejich správné použití klíčové pro srozumitelnost a úspěch vašich reportů.
Jak předvídat chování zákazníků: Churn, životní hodnota a další klíčové ukazatele | Mňamka #542
Porozumění chování zákazníků a jeho predikce jsou dnes klíčové pro firmy, které chtějí budovat loajalitu, zlepšit cílení kampaní a efektivně řídit své marketingové investice. Jak předpovědět, kdy zákazník odejde, jakou má pro firmu hodnotu nebo kdy s největší pravděpodobností znovu nakoupí? V článku se podíváme na klíčové koncepty, jako je predikce odchodu zákazníků (churn), výpočet jejich životní hodnoty (Lifetime Value), odhad pravděpodobnosti další interakce či modelování sklonu k nákupu. Získané poznatky mohou pomoci vytvářet efektivnější marketingové strategie a lepší zákaznickou zkušenost.
