A scienza di i dati hè un grande strumentu per avè quandu gestisce una impresa.
Tuttavia, l'analitiche aiuterà solu s'ellu conduce l'impattu. Stu impattu puderia esse qualcosa da a crescita di a cumpagnia, i prudutti megliu, o l'aumentu di i rivenuti.
Utilizà l'analitiche per piglià decisioni in a vostra attività hè cunnisciuta cum'è decisione basata in dati. Questu implica a cullizzioni di dati, l'estrazione di mudelli è fatti, è fà inferenze.
Hè definitivamente più populari avà per invistisce tempu è risorse per piglià a maiò parte di e decisioni di a vostra cumpagnia basate nantu à i dati.
Malgradu questu, i sondaggi mostranu chì sensazione intestinale ancora fattori in u prucessu di decisione.
Un fattore maiò in questu hè a mancanza di un quadru di decisione propiu in l'urganizazione.
Stu articulu hà da intruduce u quadru BADIR, è cumu si pò aduprà à creà actionable, data-driven insights per a vostra attività.
BADIR Data to Decisions framework
lu BADIR framework hè un framework di dati à decisione altamente efficace cuncepitu per risolve i prublemi di l'affari.
Hè simplice per adattà è travaglia per ogni industria. U scopu di unisce a scienza di i dati è a scienza di a decisione inseme in un quadru faciule da seguità.
Aryng, una sucetà cunnisciuta di cunsulenza di scienza di dati, furmazione è cunsiglii hà ideatu stu quadru di dati à decisione.
Oghje, diverse cumpagnie Fortune 500 per e so iniziative di trasfurmazioni digitale anu aduttatu BADIR.
Funzioni chjave di u Framework Data-to-decisions
- Fornite insights azzione guidati da dati
- Formulate un pianu di analisi guidatu da ipotesi
- Facilita a specificazione di dati per fà dat
- Insights derivati da tecniche di ricunniscenza di mudelli in Locu Machine è statistiche
- Presente raccomandazioni azzione à i stakeholder
I Cinque Passi in u Quadru di Dati à Decisioni
U quadru di dati à decisione BADIR implica cinque passi chì deve esse seguitu in ordine.
Questione d'affari
Prima di fà ogni tipu d'estrazione o analisi di dati, duvemu prima capisce u cuntestu di u prublema chì pruvemu di risolve. Questu aiuterà à riduce u numeru di iterazioni necessarii in a linea.
Questu implica di dumandà e dumande ghjustu. U quadru ci incuraghja à dumandà e sei dumande basi (chì, chì, induve, quandu, perchè è cumu).
Per esempiu, avemu bisognu di assicurà chì avemu capitu chì decisione deve esse presa.
Hè sta decisione urgente ?
Avemu bisognu di sapè quandu ci hè previstu di vene cun una raccomandazione finale.
Infine, avemu bisognu di sapè quale sò i nostri stakeholder.
I dati devenu esse spartuti cù a squadra di cummercializazione è a squadra di logistica?
Quante parti interessate anu bisognu di cunnosce i risultati di a nostra analisi?
In effetti, pruvemu di cunvertisce dumande assai basi in dumande propiu. Per esempiu, pudete avè a seguente dumanda di dati: "dati di i clienti per paese, pruduttu è funziunalità".
Una dumanda megliu è più utile duveria vede cusì: "Quali sò i motivi chì perdemu clienti dopu u lanciu? Chì azioni ponu fà u dipartimentu di vendita è marketing per affruntà sta perdita?
Pianu d’Analisi
Dopu avè decisu nantu à una quistione cummerciale concreta, u nostru passu prossimu hè di furmulà un pianu di analisi.
Avemu da creà scopi SMART. SMART hè un acronimu chì significa Specific, Measurable, Achievable, Relevant, and Time Bound.
Dopu, duvemu furmulà e nostre ipotesi. Quessi sò dichjarazioni chì avemu u scopu di pruvucà o dispruvà cù i nostri dati. Inseme à sti ipotesi, duvemu stabilisce i criteri necessarii per pruvà ognuna.
Avemu ancu bisognu di guardà in a metodulugia necessaria durante l'analisi di dati. Metodologie cumuni includenu:
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Aggregatu
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Correlazione
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tendenza
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Stima
Dopu avè decisu nantu à a metodulugia, avemu ancu bisognu di decisu nantu à a specificazione di dati.
Utilizemu dati di l'annu passatu o dati di tutti i tempi?
Useremu principalmente dati finanziarii o dati di marketing?
Queste dumande sò impurtanti perchè questu farà u prucessu di cullizzioni di dati più faciule dopu.
U risultatu finali di stu passu hè un pianu di prughjettu. Questu include tutte e risorse necessarie per eseguisce sta analisi è ancu u timeline per ogni passu in u prucessu. U pianu di u prugettu specifica ancu quale sò i stakeholders è i diversi roli in a squadra.
Per esempiu, dicemu chì avemu l'ipotesi seguente: "A nostra cumpagnia perde clienti per via di una campagna di marketing menu successu in u quartu passatu".
Per dimustrà o dispruvà sta analisi, avemu da piglià e dati di marketing di l'annu passatu.
Pudemu aduprà a metodulugia di correlazione per stabilisce se una metrica cum'è CTR hè correlata o pò predichendu u numeru di clienti per ogni trimestre.
Data Collection
A raccolta di dati hè avà assai più faciule postu chì pudemu descriverà a specificazione di dati durante u nostru passu di u Pianu di Analisi. Questu impediscerà di ricuperà i dati inutili.
Questu hè soprattuttu impurtante s'è avemu trattatu cù una quantità significativa di dati postu chì risparmià tempu quandu eseguisce a nostra metodulugia scelta.
U passu di raccolta di dati implica ancu a purificazione è a validazione di dati. A purificazione di dati si riferisce à a manipulazione di dati per fà usà.
Avemu bisognu di eseguisce a validazione di dati per assicurà chì e dati chì avemu hè precisu.
Derive Insights
U nostru passu prossimu implica a vera derivazione di insights da i nostri dati.
In questu passu, rivisemu i mudelli in i nostri dati.
Per esempiu, in l'analisi di correlazione pudemu principià cù una analisi univariata chì vede a distribuzione di e metriche chjave. S'ellu hè applicabile, pudemu ancu sapè s'ellu ci hè una diffarenza trà un teste è una populazione di cuntrollu.
Utilizendu i criterii chì avemu stabilitu in u sicondu passu, pruvemu ancu di pruvucà è dispruvà e nostre ipotesi.
Infine, u risultatu di stu passu deve esse i nostri scuperti. Avemu da prisentà i nostri risultati in quantu à l'impattu quantificatu.
Per esempiu, pudete mintuvà l'impattu di u dòricu di una calata percentuale particulare per impegnà i vostri attori.
Puderete dì chì una caduta percentuale in l'acquistu di i clienti pò risultà in una caduta di i rivenuti di $ 1 milione.
Récord
I cunsiglii sò u passu più impurtante in u quadru BADIR. Queste raccomandazioni devenu esse attuali.
Sò u mutivu principale chì avemu passatu ogni passu in questu quadru.
In questu ultimu passu, vulemu ottene parechje cose. Prima, avemu da impegnà cù u publicu di destinazione. Questu significa chì duvete presentà cunsiglii brevi è insightful.
Una raccomandazione credibile è sana vi purterà ancu per esse percepitu cum'è un cumpagnu di cummerciale efficace.
Infine, a vostra raccomandazione deve guidà u vostru audience versu l'azzione.
Sè avete da esse incaricatu di presentà i cunsiglii, hè impurtante di custruisce un slide deck chì hà tutte e vostre scuperte.
A creazione di una piattaforma di slide hè iterativa, cuminciendu cù tutti i vostri scuperti, è simplificà progressivamente u flussu di u ponte.
U pianu di slide finale deve avè un riassuntu esecutivu concisu. Pudemu aghjunghje ogni infurmazione supplementaria in un appendice.
cunchiusioni
Aduttà un quadru di dati à decisioni hè un modu fantasticu per assicurà chì pudete acquistà insights azzione da i vostri dati di cummerciale.
Cumminendu a scienza di i dati cù a scienza di a decisione permette un dialogu trà tutti i stakeholder implicati. Ogni passu in u quadru di dati à decisione BADIR porta à un output finali efficace: raccomandazioni azzione.
Fateci sapè cumu a vostra attività o squadra pò prufittà di stu tipu di quadru!
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