非アナリスト向けに設計されたデジタル分析ソリューション

混乱を引き起こす「賢い」分析ソリューション

デジタルアナリストは、セットアップをカスタマイズするための多くの変数とオプションを提供する強力なツールを使用します。 しかし、これらすべてのカスタマイズを最大限に活用することは、実際には直感に反する可能性があり、組織がこれらのツールからほとんどまたはまったく価値を得ることができなくなります。

そこに少し矛盾がありますか？

さて、それは「より良い結果を達成するために組織の決定と行動に情報を与える」ことであるデジタル分析の目的に戻ります。 これらの決定と行動はデジタルアナリストによって行われるのではなく、組織内の他のすべての人からのものです。 したがって、デジタルアナリティクスがその目的を達成するチャンスを得るには、マーケター、プロダクトマネージャー、デザイナー、UX、開発者、ストラテジスト、営業チーム、そしてもちろんCスイートがデータにアクセスできる必要があります。

Digital Analyticsは、必要なインテリジェンスを提供することでこれらの人々をサポートする必要があります。そうすることで、彼らが下す決定と行動が可能な限り情報に基づいて行われるため、ビジネスで最高の結果を達成できる可能性が高くなります。

デジタルアナリストのニーズに合わせて設計された驚くほど「賢い」ソリューションは、実際には組織の他の部分に対する障壁になる可能性があります。 人々が自分の仕事をデータの使用で行うのが難しすぎると感じた場合、彼らは単にそのデータを無視し、彼ら自身の知識と経験を使用して意思決定と行動を続けることになります。

それはビジネスにとって悪いことです。

アナリスト以外のフレンドリーなセットアップを作成する方法

1.ページ情報を変数間で分割しないでください

問題：すべてのデジタル分析ツールには、ページ情報を取得できる変数が用意されています。 「巧妙な」設定では、ページタイプ、ページカテゴリ（およびサブカテゴリ）、サイトセクション、ページ言語、および実際のページ名/識別子が別々の変数に記録されます。 アナリストが一度に複数の変数を使用してページとページグループを識別するのは、シンプルで強力です。 アナリスト以外の人がレポートを開いて、ページ名をWebサイトのページに関連付けることができないのは、混乱を招くだけです。

修正：便利なツール設定には、ページ名自体にページタイプとページ分類が含まれます。 これにより、非アナリストは単一のレポートを使用してデータにアクセスする方法を学ぶことができます。 この中で、ページ名は直感的であり（ホームページは/ homepageと呼ばれます）、フィルターを適用して目的のページのセットを表示するのは簡単です。

2.ユーザーフレンドリーな命名規則を作成します

問題：追跡手順を提供する際の開発者からの一般的な反発は、名前の代わりに略語またはIDを使用するように要求することです。 開発者が既存の変数を使用してそれをデータレイヤーにプッシュすることができれば、開発者の作業ははるかに少なくなります。

アナリストとして、私たちは通常これと一緒に暮らすことができます。 すべてのキーIDまたは略語の意味をすばやく記憶できるため、名前を操作するのと同じくらい高速です。 他のすべての人にとって、それはレポートとデータを無意味なジブリッシュに変え、使用可能にするために翻訳テーブル（またはアナリスト翻訳者）を必要とします。

修正：単純なトレードオフは、開発者がユーザーフレンドリーな命名規則を使用するために少し時間の投資を行うことで、将来の残りのビジネスの時間を節約できることです。

3.データ操作とデータクレンジングをデータ分析ツールに組み込みます

問題：どの組織でもよくある問題点は、数値が一致しない場合です。 2人が同じ番号を生成できない場合、それは通常、これらの番号を提供するツールであり、非難され、信頼されていません。 この原因の1つは、公式の「ビジネス番号」に到達するためにデータの操作とクレンジングが必要なことですが、これらの要件の知識/スキルは少数の人々に限られています。

Digital Analystは、ビジネスパフォーマンスデータがツールから簡単に抽出される方法を正確に理解していますが、これは残りのビジネスの翻訳では失われます。 数字が一致しない場合、信頼はウィンドウの外に出ます。

修正：セグメントとレポートの組み合わせが不要で、代わりに操作とデータクレンジングがツール自体に組み込まれているソリューションを構築します。 この余分な作業により、ビジネスの誰もが公式セットに一致するビジネス番号を簡単に見つけることができ、誤解や問題がはるかに少なくなります。

4.集約されたデータが簡単に利用可能でアクセス可能であることを確認します

問題：私の絶え間ない驚きの1つは、データは生の形式でのみアクセスされるべきであると確信している人々や企業と話をすることでした。 おそらく、彼らはSQL自体（または代替ツール）を知っており、SQLを使用して必要なすべてのデータにアクセスします。 したがって、分析ツールは時間の無駄であり、ビジネスの制限であると彼らは信じています。

これは、組織が生データにアクセスして操作することができないこのスキルセットのない人を雇うまで、彼らにとって素晴らしいことです。そうすると、ソリューション全体が崩壊します。

修正：ビジネスが機能するには、シンプルなダッシュボードと集約されたデータが不可欠です。 簡単に言えば、アナリストまたは技術ユーザーだけが使用できるソリューションは悪いソリューションです。 私はずっと前に、生データの使用である分析の第4レベルでのデジタル分析のQuadfurcationについて書きました。 このレベルは洞察の可能性が最も高いと今でも信じていますが、組織が3つの前のレベルを設定した後でのみ開発する必要があります。

デザインの重要性

ここでのキーワードは「デザイン」です。 これが、トラッキングを定義し、デジタル分析ツールのセットアップのすべての構成作業を行うときに行っていることです。このツールを設計しています。 つまり、ユーザビリティについて考える必要があります。

私は私の人生でちょうど1冊のウェブサイトのユーザビリティの本を読みました–スティーブン・クリュッグによる私に考えさせないでください。 そして本当に、あなたがする必要があるのはあなたがするすべてにそのタイトルを覚えて適用することです。

デジタルアナリストは、自分のニーズに合わせてデジタル分析ソリューション（ツールのセットアップやデータへのアクセス方法）を設計するという罠に陥りがちです。 私は過去の私自身の誤りからこれを知っています。

また、すべてのレポートと洞察を提供するためにアナリストに頼ることができる企業はありません。 アナリストがボトルネックになり、真の価値を提供できないため、これは実用的ではありません。

真に「賢い」デジタル分析ソリューションは、データと洞察を使用してよりスマートな意思決定/アクションを実行できるように、残りのビジネス、意思決定者、およびアクションテイカーに力を与えるように設計されたソリューションです。

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