Millaisen Data-Analyysin voin Tehdä Yritykseni datalla?

Kun yritys on kerännyt tietyn määrän dataa, päättäjät alkavat miettiä, miten tätä dataa käytetään.

Miten näistä datasta voidaan saada lisätietoa? Tai mitä kysymyksiä tiedoista voidaan edelleen esittää?

Nämä ovat ongelmia, jotka jokaisen yrityksen on kohdattava matkallaan tietovetoiseksi yritykseksi. Jos päättäjiltä puuttuu data-ajattelu, he kohtaavat tällä matkalla monia kamppailuja.

Mitä dataajattelu on?

Dataajattelu on ajattelutapa tai viitekehys, jonka avulla voimme arvioida, ajatella ja analysoida datan perusteella eri tilanteissa ja ratkaista liiketoiminnan ongelmia.

Datan ajattelutapa tai dataajattelu edellyttää teoreettisten tai teknisten valmiuksien lisäksi myös tiettyä dataherkkyyttä sekä intuitiota ja varsinaisen taistelun kautta kertynyttä kokemusta.

Siksi dataajattelu ei ole helppoa. Se on tulos data-analyytikon pitkän aikavälin käytännöstä ja tiedosta.

Miksi dataajattelu on niin tärkeää?

Dataajattelulla voimme lähestyä dataongelmia jäsennellysti ja loogisesti, mikä on erittäin tärkeää monimutkaisissa liiketoimintaskenaarioissa.

Kun olemme tekemisissä datameren kanssa, emme tunne olomme ylikuormituiksi tai emme tiedä mistä aloittaa, vaan meillä on mielessämme viitteitä viitekehyksestä ja tiedämme, mitä kehyksiä ja menetelmiä käyttää eri tilanteissa.

Itse asiassa, kun sinulla on data-ajattelu, tiedät kuinka ja mitä työkaluja ja teknologiaa sinun tulee käyttää eri tilanteissa auttamaan sinua. Riippumatta siitä, minkä työkalun valitset, saavutat silti lopullisen tavoitteesi ja toivotun tuloksesi.

Vertailun vuoksi monet yritykset käyttävät paljon rahaa huipputeknologiaan tai huippuluokan analyyttisiin datatyökaluihin, mutta data-ajattelun puutteen vuoksi ne eivät useinkaan voi saada tuottoa tai suhteellista hyötyä sijoituksesta.

Dataajattelu on siis erittäin tärkeää. Sen avulla voimme tietää, mitkä ovat oikeat työkalut ja menetelmät käytettäväksi erilaisissa liiketoimintaskenaarioissa ja myös kuinka ratkaista nämä ongelmat datan avulla tehokkaasti.

Monissa pienissä ja keskisuurissa yrityksissä (pk-yrityksissä) yrityksiltä puuttuu yleensä resursseja sekä teknisen kyvyn että data-ajattelun kyvyn osalta. Joten onko pk-yrityksillä tapa käyttää oikotietä ja luoda järjestelmällinen tietojen analysointikehys?

Vastaus on kyllä. Haluamme puhua muutamasta perustietoanalytiikkakonseptista ja -kehyksestä tänään, joita voit ottaa käyttöön yrityksesi liiketoimintadatassa.

Sekvenssiblogissa esittelemme jatkossakin yksityiskohtaisesti, kuinka data-ajattelua viljellään, ja keskustelemme yksityiskohtaisesti yleisistä data-analyysimenetelmistä, kuten suppiloanalyysistä, vaihtuvuusanalyysistä, käyttäjien konversioanalyysistä ja niin edelleen.

Kun puhumme perustavanlaatuisista analyyttisista menetelmistä, viittaamme joihinkin yleisiin data-ajattelun kehyksiin, jotka eivät sisällä edistynyttä matematiikkaa tai tilastoja ja joita voidaan soveltaa yleismaailmallisesti rajoittumatta mihinkään tiettyyn liiketoimintaskenaarioon.

Ennen kuin aloitamme perusanalyysimenetelmän selittämisen, erittäin tärkeä muistutus on, että mikä tahansa analyysi ilman liiketoimintakontekstia ei ole hyvä analyysi, ja sinun tulee aina pitää liiketoimintatavoitteesi mielessä.

Mitä ovat perusanalyysimenetelmät?

3 tärkeää peruskäsitettä koko data-analyysiprosessissa:

• Vertaileva analyysi
• Luokittelu ja ryhmittely
• Korrelaatio ja syy-yhteys

Vertaileva analyysi

Jos et vertaa, et näe ongelmaa.

Ilman vertailua emme tietäisi, mikä tuote tai ominaisuus toimi paremmin, mitä asiakkaamme pitävät tai miten pärjäsimme kilpailijoihimme verrattuna.

Dataanalyytikot tekevät tyypillisesti kaksi vertailua – vertaamalla omiin lukuihinsa tai vertaamalla koko toimialaa.

Voimme käyttää vertailevaa analyysiä vertaillaksemme kokoeroa tai trendiä ja vaihtelua.

Tietojen kokonaiskoon välisen eron vertaamiseksi voimme käyttää vertailussa keskiarvoa ja mediaania tai verrata alan vertailuarvoon tietyltä ajanjaksolta.

Tietojen yleisen vaihtelun vertaamiseksi voimme verrata variaatiokerrointa, keskihajontaa tai varianssia eri ajanjaksojen välillä.

Lopuksi trendin vertaamiseksi voimme verrata aika- tai tilaulottuvuuden välillä.

Yksi huomioitava asia on, että sinun tulee pidättäytyä käyttämästä absoluuttisia lukuja vertailuun. Vasta kun muunnat sen suhteeksi, voit tulkita lukua ja verrata sitä muihin mittareihin, kuten alan vertailuarvoihin.

A/B Testing

Erityinen vertaileva analyysimenetelmä on A/B-testaus.

A/B-testaus, joka tunnetaan myös nimellä split-testaus, on online-testausmenetelmä, jota data-analyytikot käyttävät vertaillakseen, mikä verkkosivun tai sovelluksen versio toimii paremmin tai houkuttelee käyttäjiä enemmän.

Sitä pidetään myös yhtenä tehokkaimmista menetelmistä tutkia muuttujien välistä syy-suhdetta.

A/B-testaus suoritetaan yleensä 8-vaiheisessa prosessissa.

Jos olet esimerkiksi luonut sovellukseesi kaksi aloitussivua käyttäjille ja haluat tietää, kumpi toimii paremmin. Voit ensin:

1. Päätä muuttujat/ominaisuudet, joita haluat testata

Erilaiset aloitussivut yleisölle erilaisilla toimintakehotuksilla.

2. Seuraavien tärkeiden indikaattoreiden asettaminen

Millä sivuilla on korkeampi napsautussuhde ja keskimääräinen sivulla vietetty aika. Mitä toimenpiteitä käyttäjä teki edelleen? (esim. tehnyt ostoksen, poistanut sovelluksen)

3. Hypoteesin muodostaminen

Hypoteesi on ennuste, jonka luot ennen kokeilun suorittamista. Hypoteesi, jonka voimme muotoilla tässä, on olettaa, että käyttäjät napsauttavat uutta aloitussivua enemmän.

4. Strategioi liikenteen jakautuminen

Varmista, että testi- ja kontrolliryhmien käyttäjät ovat mahdollisimman samankaltaisia ​​ja jakautuvat tasaisesti.

5. Suunnittele testin kesto

Testin keston tulee olla riittävän pitkä, jotta estetään uutuusvaikutus. Kun uusi aloitussivu luodaan ensimmäisen kerran, käyttäjät saattavat olla uteliaita, joten he napsauttavat ja kokeilivat uusia ominaisuuksia. Mutta kun pidennät testiaikaa, voit nähdä, että tulokset laskevat takaisin keskiarvoon kuten ennenkin.

Joten A/B-testin kesto on ratkaisevan tärkeä ja riittävän pitkä, jotta toistuva asiakas ei enää ylläty uudesta ominaisuudesta.

6. Datan kerääminen

Aloita kokeilu ja kerää tiedot.

7. Datan analysointi

Tämä on se osa, joka vaatii teknisiä ja tilastollisia tietoja datatieteilijöiltä varmistaakseen, että kahden ryhmän välinen ero tai tulokset ovat tilastollisesti merkitseviä ennen päätelmän tekemistä.

Luokittelu ja ryhmittely

Toinen perustavanlaatuinen analytiikan käsite, josta haluamme puhua, on luokittelu ja ryhmittely.

Analysoidaksemme ongelmaa hieman tarkemmin, voimme jakaa sen osaongelmaan tai alaosiin lisäanalyysiä varten.

Esimerkiksi, kun analysoimme käyttäjien tulosprosenttia. Voimme jakaa käyttäjät alaryhmiin eri kriteerien perusteella ja analysoida konversioprosenttia yksilöllisesti.

On neljä tapaa, joilla voimme ryhmitellä käyttäjämme tai yleisömme suorittaaksemme lisäanalyysiä:

1. Ryhmä väestötietojen perusteella (ikä, sijainti, sukupuoli, tulot, työllisyystilanne)

Voimme jakaa käyttäjäryhmän demografisten tietojen mukaan, mukaan lukien iän, rodun, siviilisäädyn, sukupuolen, etnisen taustan, koulutuksen ja monien muiden perusteella keräämällä heidät kyselyjen tai ilmoittautumislomakkeiden avulla.

2. Ryhmittely käyttäjän matkan tai myyntisuppilon vaiheen perusteella

Voimme myös ryhmitellä käyttäjät heidän myyntisuppilon vaiheensa perusteella ja analysoida kunkin alaryhmän käyttäytymismalleja. Käytämme AARRR-mallia tässä esimerkkinä vastaavista käyttäjäryhmistä, jotka voit jakaa myyntivaiheiden perusteella.

3. Ryhmittely aktiivisuuden tai yrityksen kanssa kulutuksen perusteella RFM-mallilla (Recency, Frequency, Monetary)

Jos haluat analysoida asiakkaitasi tarkemmin heidän aktiivisuutensa ja yrityksen kanssa käytettyjen kulujen perusteella, voit ensin ryhmitellä asiakkaasi eri tasoihin RFM-mallin avulla ja analysoida sitten kunkin tason vastaavasti.

RFM-malli toteutetaan luokittelemalla kukin asiakas kolmen ulottuvuuden – äskettäisyys, esiintymistiheys ja yrityksen kanssa käytetyt rahat – perusteella ja ryhmittelemällä ne eri klusteriin alla olevan kuvan mukaisesti.

4. Koneoppiminen, jossa ennustetaan luokan etikettiä

Koneoppimisalgoritmit, kuten K-means, voivat myös auttaa ryhmittelemään asiakkaat erillisiin henkilöryhmiin, joilla on samanlaiset ominaisuudet, joita ei käsitellä tässä blogikirjoituksessa.

Kun olet saavuttanut asiakasluokittelun, voit ymmärtää paremmin kunkin asiakasryhmän käyttäytymistä ja mieltymyksiä ja sitten strategioita liiketoiminnan näkökulmasta. Mukaan lukien:

• Mitkä ovat kunkin asiakassegmentin vastaavat strategiat?
• Keitä ovat arvokkaat käyttäjät? Kuinka paljon se on sijoitukseni arvoinen?
• Mistä kanavista löydän nämä arvokkaat käyttäjät, ja miten minun pitäisi saada nämä arvokkaat käyttäjät?
• Olemassa olevien käyttäjien joukossa, ketkä ovat edelleen aktiivisia ja kuka on tyrkyttänyt?
• Voinko aktivoida olemassa olevat vähäarvoiset käyttäjät? Kuinka ne aktivoida?

Korrelaatio ja syy-yhteys

Viimeinen yleinen perusanalytiikkakäsite, josta haluamme puhua, on korrelaatio ja syy-yhteys.

Muuttujien välistä suhdetta tutkittaessa korrelaatioanalyysi on yleisemmin käytetty analyysimenetelmä.

Korrelaatioanalyysiä, joka tunnetaan myös nimellä kaksimuuttuja, käytetään selvittämään, onko kahden muuttujan ja korrelaation suuruuden välillä yhteys.

Liiketoiminnassa on monia muuttujia, joiden suhteen saatat olla kiinnostunut tietämään strategioita.

Esimerkiksi voiko mainoskulujen kasvu johtaa myynnin kasvuun. Tai voivatko korkeammat napsautussuhteet johtaa parempaan ostokäyttäytymiseen. Nämä ovat kaikki tärkeitä oivalluksia päätöksentekijöille optimointia ja strategioita varten.

Korrelaatiota voidaan mitata korrelaatioindeksillä ja myös piirtämällä sirontakaavioita ja visualisoimalla suhteita.

Korrelaatio ei kuitenkaan tarkoita syy-yhteyttä. Ensimmäinen osoittaa suhdetta, kun taas jälkimmäinen osoittaa, että toinen aiheuttaa toisen tapahtuman. On tärkeää erottaa nämä kaksi termiä. Yksi tapa testata syy-yhteyttä olisi suorittaa satunnaistettuja kontrolloituja kokeita, kuten A/B-testaus.

Kun tiedät muuttujien välisen suhteen, voit strategoida paremmin liiketoimintapäätöksiäsi.

Johtopäätös

Tämän päivän viestissä on yhteenveto useista yleisistä data-analyysikehyksistä ja -menetelmistä. Varsinaisia ​​menetelmiä ja teorioita ei voi tiivistää yhteen artikkeliin. Eri skenaarioissa käytettävän tekniikan, työkalun tai kehyksen tunteminen vaatii pitkäjänteistä harjoittelua ja kokemusta.

Sinun ei tarvitse tehdä kaikkea itse.

Oikeiden työkalujen ja avun valitseminen voi saada sinut tavoitteeseesi nopeammin ja tehokkaammin.

Tietoasiantuntijamme tarjoavat tarvitsemaasi apua.