โซลูชัน Digital Analytics ออกแบบมาสำหรับผู้ที่ไม่ใช่นักวิเคราะห์

โซลูชันการวิเคราะห์ที่ “ฉลาด” ที่ก่อให้เกิดความสับสน

นักวิเคราะห์ดิจิทัลทำงานร่วมกับเครื่องมืออันทรงพลังที่มีตัวแปรและตัวเลือกมากมายเพื่อปรับแต่งการตั้งค่า แต่การใช้ประโยชน์อย่างเต็มที่จากการปรับแต่งเหล่านี้ทั้งหมดอาจเป็นสิ่งที่ตรงกันข้าม และส่งผลให้องค์กรได้รับคุณค่าเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลยจากเครื่องมือเหล่านี้

ขัดแย้งกันเล็กน้อยที่นั่น?

มันกลับมาที่จุดประสงค์ของ Digital Analytics ที่ "แจ้งการตัดสินใจและการดำเนินการขององค์กรเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น" นักวิเคราะห์ดิจิทัลไม่ได้เป็นผู้ตัดสินใจและดำเนินการเหล่านี้ แต่มาจากทุกคนในองค์กร ดังนั้น เพื่อให้ Digital Analytics มีโอกาสบรรลุวัตถุประสงค์ ข้อมูลจะต้องเข้าถึงได้โดยนักการตลาด ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ นักออกแบบ UX นักพัฒนา นักยุทธศาสตร์ ทีมขาย และแน่นอน C-suite

Digital Analytics จำเป็นต้องสนับสนุนคนเหล่านี้โดยให้ข้อมูลที่พวกเขาต้องการ เพื่อให้การตัดสินใจและการดำเนินการที่พวกเขาทำนั้นได้รับข้อมูลมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ดังนั้นจึงมีแนวโน้มที่จะบรรลุผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสำหรับธุรกิจมากขึ้น

โซลูชันที่ "ฉลาด" อย่างน่าอัศจรรย์ที่ออกแบบมาสำหรับความต้องการของ Digital Analyst อาจเป็นอุปสรรคต่อส่วนที่เหลือขององค์กรได้ หากผู้คนพบว่างานของตนยากเกินกว่าจะใช้ข้อมูลได้ พวกเขาก็แค่เพิกเฉยต่อข้อมูลนั้นและตัดสินใจและดำเนินการโดยใช้ความรู้และประสบการณ์ของตนเอง

นั่นเป็นสิ่งที่ไม่ดีสำหรับธุรกิจ

วิธีสร้างการตั้งค่าที่เป็นมิตรสำหรับไม่ใช่นักวิเคราะห์

1. อย่าแบ่งข้อมูลหน้าข้ามตัวแปร

ปัญหา: เครื่องมือ Digital Analytics ทุกชิ้นมีตัวแปรที่คุณสามารถบันทึกข้อมูลหน้าได้ การตั้งค่าที่ “ฉลาด” จะบันทึกประเภทหน้า หมวดหมู่หน้า (และหมวดหมู่ย่อย) ส่วนของเว็บไซต์ ภาษาของหน้า และชื่อหน้า/ตัวระบุจริงในตัวแปรแยกกัน ให้นักวิเคราะห์ใช้ตัวแปรหลายตัวพร้อมกันเพื่อระบุเพจและการจัดกลุ่มเพจนั้นง่ายและมีประสิทธิภาพ สำหรับผู้ที่ไม่ใช่นักวิเคราะห์ในการเปิดรายงานและไม่สามารถเชื่อมโยงชื่อหน้ากับหน้าต่างๆ บนเว็บไซต์ได้นั้นเป็นเรื่องที่น่าสับสน

แก้ไข: การตั้งค่าเครื่องมือที่มีประโยชน์ประกอบด้วยประเภทหน้าและการจัดหมวดหมู่หน้าภายในชื่อหน้า ซึ่งช่วยให้ผู้ที่ไม่ใช่นักวิเคราะห์เรียนรู้วิธีเข้าถึงข้อมูลโดยใช้รายงานฉบับเดียว ภายในนี้ ชื่อเพจนั้นเข้าใจง่าย (โฮมเพจเรียกว่า /โฮมเพจ) และง่ายต่อการใช้ตัวกรองเพื่อดูชุดเพจที่ต้องการ

2. สร้างแบบแผนการตั้งชื่อที่ใช้งานง่าย

ปัญหา: การตอบกลับทั่วไปจากนักพัฒนาเมื่อเราให้คำแนะนำในการติดตามคือคำขอให้ใช้ตัวย่อหรือ ID แทนชื่อ หากนักพัฒนาสามารถใช้ตัวแปรที่มีอยู่และเพียงแค่พุชไปที่ชั้นข้อมูล ตัวแปรนั้นก็จะทำงานได้น้อยลง

ในฐานะนักวิเคราะห์ เรามักจะอยู่กับสิ่งนี้ได้ เราสามารถจดจำรหัสคีย์ทั้งหมดได้อย่างรวดเร็วหรือความหมายของตัวย่อ ดังนั้นมันจึงเร็วพอๆ กับการทำงานกับชื่อ สำหรับคนอื่น ๆ มันเปลี่ยนรายงานและข้อมูลให้เป็นคำที่ไม่มีความหมายที่ต้องการตารางการแปล (หรือนักแปลนักวิเคราะห์) จึงจะใช้งานได้

แก้ไข: การแลกเปลี่ยนอย่างง่าย ๆ คือการลงทุนเพียงเล็กน้อยสำหรับนักพัฒนาในขณะนี้เพื่อใช้แบบแผนการตั้งชื่อที่ใช้งานง่ายจะช่วยประหยัดเวลาสำหรับธุรกิจที่เหลือในอนาคต

3. สร้างการจัดการข้อมูลและการล้างข้อมูลลงในเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล

ปัญหา: ปัญหา ที่พบบ่อยในองค์กรคือเมื่อตัวเลขไม่ตรงกัน ถ้าไม่มีคนสองคนสร้างหมายเลขเดียวกันได้ โดยทั่วไปแล้วเป็นเครื่องมือที่ให้หมายเลขเหล่านี้ซึ่งถูกตำหนิและไม่น่าเชื่อถือ สาเหตุหนึ่งของสิ่งนี้คือต้องมีการจัดการข้อมูลและล้างข้อมูลเพื่อให้ได้ "หมายเลขธุรกิจ" อย่างเป็นทางการ แต่ความรู้/ทักษะของข้อกำหนดเหล่านี้จำกัดเฉพาะคนจำนวนน้อย

แม้ว่า Digital Analyst จะเข้าใจดีถึงวิธีการดึงข้อมูลประสิทธิภาพของธุรกิจออกจากเครื่องมือได้อย่างง่ายดาย แต่สิ่งนี้ก็หายไปในการแปลสำหรับส่วนที่เหลือของธุรกิจ หากตัวเลขไม่ตรงกัน ความไว้วางใจก็จะหายไป

การ แก้ไข: สร้างโซลูชันที่ไม่ต้องการการรวมกลุ่มและรายงาน แต่จะมีการสร้างการจัดการและการล้างข้อมูลในเครื่องมือแทน งานพิเศษนี้ทำให้ทุกคนในธุรกิจสามารถค้นหาหมายเลขธุรกิจที่ตรงกับชุดที่เป็นทางการได้อย่างง่ายดาย ซึ่งนำไปสู่การสื่อสารที่ผิดพลาดและปัญหาน้อยลง

4. ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลที่รวบรวมนั้นสามารถเข้าถึงได้ง่ายและเข้าถึงได้

ปัญหา: ความประหลาดใจอย่างหนึ่งของฉันคือการพูดคุยกับผู้คนและบริษัทที่เชื่อว่าข้อมูลควรเข้าถึงได้ในรูปแบบดิบเท่านั้น บางทีพวกเขาอาจรู้จัก SQL ด้วยตัวเอง (หรือเครื่องมือทางเลือก) และใช้เพื่อเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดที่พวกเขาต้องการ ดังนั้นพวกเขาจึงเชื่อว่าเครื่องมือวิเคราะห์เป็นการเสียเวลาและเป็นข้อจำกัดของธุรกิจ

สิ่งนี้ยอดเยี่ยมสำหรับพวกเขา จนกว่าองค์กรจะจ้างคนที่ไม่มีชุดทักษะนี้ซึ่งไม่สามารถเข้าถึงและจัดการข้อมูลดิบได้ จากนั้นโซลูชันทั้งหมดก็แยกจากกัน

แก้ไข: แดชบอร์ดที่เรียบง่ายและข้อมูลรวมมีความสำคัญต่อธุรกิจในการทำงาน พูดง่ายๆ ก็คือ โซลูชันที่มีเฉพาะนักวิเคราะห์หรือผู้ใช้ทางเทคนิคเท่านั้นที่สามารถใช้ได้นั้นเป็นโซลูชันที่ไม่ดี ฉันเขียนมานานแล้วเกี่ยวกับ Quadfurcation ของ Digital Analytics ด้วยการวิเคราะห์ระดับที่ 4 คือการใช้ข้อมูลดิบ ฉันยังเชื่อว่าระดับนี้มีศักยภาพสูงสุดสำหรับข้อมูลเชิงลึก แต่ควรพัฒนาเมื่อองค์กรมีสามระดับก่อนหน้าแล้วเท่านั้น

ความสำคัญของการออกแบบ

คำสำคัญที่นี่คือ "การออกแบบ" นั่นคือสิ่งที่เราทำเมื่อเรากำหนดการติดตามและทำงานการกำหนดค่าทั้งหมดสำหรับการตั้งค่าเครื่องมือ Digital Analytics – เรากำลังออกแบบเครื่องมือนั้น ซึ่งหมายความว่าเราควรคำนึงถึงการใช้งาน

ฉันได้อ่านหนังสือการใช้งานเว็บไซต์เล่มเดียวในชีวิตแล้ว – Don't Make Me Think โดย Steven Krug และจริงๆ แล้ว สิ่งที่คุณต้องทำคือท่องจำและนำชื่อนั้นไปใช้กับทุกสิ่งที่คุณทำ

นักวิเคราะห์ดิจิทัลสามารถตกหลุมพรางได้อย่างง่ายดายในการออกแบบโซลูชัน Digital Analytics (การตั้งค่าเครื่องมือและ/หรือวิธีการเข้าถึงข้อมูล) สำหรับความต้องการของตนเอง ฉันรู้สิ่งนี้จากความผิดพลาดของตัวเองในอดีต

อีกทั้งไม่มีธุรกิจใดที่สามารถพึ่งพานักวิเคราะห์ของตนในการจัดทำรายงานและข้อมูลเชิงลึกทั้งหมดได้ สิ่งนี้ใช้ไม่ได้จริงเพราะนักวิเคราะห์กลายเป็นคอขวดและไม่สามารถให้มูลค่าที่แท้จริงได้

โซลูชัน Digital Analytics ที่ "ฉลาด" อย่างแท้จริงเป็นโซลูชันที่ออกแบบมาเพื่อเสริมพลังให้กับธุรกิจที่เหลือ ผู้มีอำนาจตัดสินใจ และผู้ดำเนินการ เพื่อให้สามารถใช้ข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกเพื่อตัดสินใจ/ดำเนินการได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น

ต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการใช้โซลูชัน Digital Analytics อย่างมีประสิทธิภาพและบรรลุผลลัพธ์ที่ดีขึ้นสำหรับองค์กรของคุณหรือไม่ ตรวจสอบการประชุมเชิงปฏิบัติการการฝึกอบรมฟรีของเรา หรือติดต่อเราเพื่อหารือเกี่ยวกับความต้องการของคุณเพิ่มเติม