მონაცემთა მეცნიერება შესანიშნავი ინსტრუმენტია ბიზნესის მართვისას.
თუმცა, ანალიტიკა დაგეხმარებათ მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ ის ახდენს გავლენას. ეს გავლენა შეიძლება იყოს ნებისმიერი კომპანიის ზრდა, უკეთესი პროდუქტები ან გაზრდილი შემოსავალი.
ანალიტიკის გამოყენება თქვენს ბიზნესში გადაწყვეტილების მისაღებად ცნობილია როგორც მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილების მიღება. ეს გულისხმობს მონაცემების შეგროვებას, შაბლონებისა და ფაქტების მოპოვებას და დასკვნების გაკეთებას.
ახლა ნამდვილად უფრო პოპულარულია დროისა და რესურსების ინვესტირება თქვენი კომპანიის გადაწყვეტილებების უმეტესი ნაწილის მონაცემების საფუძველზე.
ამის მიუხედავად, გამოკითხვები აჩვენებს ნაწლავის შეგრძნება ჯერ კიდევ გადაწყვეტილების მიღების პროცესში მონაწილე.
ამის მთავარი ფაქტორია ორგანიზაციაში გადაწყვეტილების მიღების სწორი ჩარჩოს არარსებობა.
ეს სტატია გაგაცნობთ BADIR ჩარჩოს და როგორ შეგიძლიათ გამოიყენოთ იგი ქმედითუნარიანი, მონაცემების საფუძველზე შესაქმნელად შეხედულებები თქვენი ბიზნესისთვის.
BADIR მონაცემთა გადაწყვეტილებების ჩარჩო
ის ბადირი Framework არის უაღრესად ეფექტური მონაცემთა გადაწყვეტილების ჩარჩო, რომელიც შექმნილია ბიზნეს პრობლემების გადასაჭრელად.
მარტივია ადაპტირება და მუშაობს ნებისმიერი ინდუსტრიისთვის. ის მიზნად ისახავს მონაცემთა მეცნიერების და გადაწყვეტილების მეცნიერების გაერთიანებას ერთ ადვილად შესასრულებელ ჩარჩოში.
არინგი, მონაცემთა მეცნიერების ცნობილმა საკონსულტაციო, სასწავლო და საკონსულტაციო კომპანიამ შეიმუშავა ეს მონაცემთა გადაწყვეტილების ჩარჩო.
დღეს Fortune 500-ის სხვადასხვა კომპანიამ ციფრული ტრანსფორმაციის ინიციატივებისთვის მიიღო BADIR.
Data-to-Decisions Framework-ის ძირითადი მახასიათებლები
- მიაწოდეთ ქმედითი მონაცემების საფუძველზე მიღებული შეხედულებები
- ჩამოაყალიბეთ ჰიპოთეზაზე ორიენტირებული ანალიზის გეგმა
- აადვილებს მონაცემთა დაზუსტებას მონაცემების შესაქმნელად
- ნიმუშების ამოცნობის ტექნიკიდან მიღებული შეხედულებები მანქანა სწავლა და სტატისტიკა
- წარუდგინეთ მოქმედი რეკომენდაციები დაინტერესებულ მხარეებს
ხუთი ნაბიჯი მონაცემთა გადაწყვეტილების ჩარჩოში
BADIR მონაცემთა გადაწყვეტილების ჩარჩო მოიცავს ხუთ საფეხურს, რომლებიც უნდა შესრულდეს თანმიმდევრობით.
ბიზნეს კითხვა
სანამ რაიმე სახის მონაცემთა მოპოვებას ან ანალიზს გავაკეთებთ, ჯერ უნდა გავიგოთ პრობლემის კონტექსტი, რომლის გადაჭრასაც ვცდილობთ. ეს დაგეხმარებათ შეამციროთ საჭირო გამეორებების რაოდენობა.
ეს გულისხმობს სწორი კითხვების დასმას. ჩარჩო მოგვიწოდებს დავსვათ ექვსი ძირითადი კითხვა (ვინ, რა, სად, როდის, რატომ და როგორ).
მაგალითად, ჩვენ უნდა დავრწმუნდეთ, რომ გვესმის, რა გადაწყვეტილების მიღებაა საჭირო.
გადაუდებელია ეს გადაწყვეტილება?
ჩვენ უნდა ვიცოდეთ, როდის უნდა მივიღოთ საბოლოო რეკომენდაცია.
და ბოლოს, ჩვენ უნდა ვიცოდეთ ვინ არიან ჩვენი დაინტერესებული მხარეები.
უნდა გაუზიაროს თუ არა მონაცემები მარკეტინგის გუნდს, ისევე როგორც ლოჯისტიკის გუნდს?
რამდენმა დაინტერესებულმა მხარემ უნდა იცოდეს ჩვენი ანალიზის შედეგები?
ფაქტობრივად, ჩვენ ვცდილობთ გადავიყვანოთ ძალიან ძირითადი კითხვები შესაბამის კითხვებად. მაგალითად, შეიძლება გქონდეთ შემდეგი მონაცემების მოთხოვნა: „მომხმარებლის მონაცემები ქვეყნის, პროდუქტისა და ფუნქციის მიხედვით“.
უკეთესი და სასარგებლო მოთხოვნა ასე უნდა გამოიყურებოდეს: „რა არის მიზეზი, რის გამოც კლიენტებს ვკარგავთ გაშვების შემდეგ? რა ქმედებები შეიძლება გააკეთოს გაყიდვებისა და მარკეტინგის დეპარტამენტმა ამ ზარალის მოსაგვარებლად?”
ანალიზის გეგმა
კონკრეტული ბიზნეს კითხვის გადაწყვეტის შემდეგ, ჩვენი შემდეგი ნაბიჯი არის ანალიზის გეგმის ჩამოყალიბება.
ჩვენ უნდა შევქმნათ SMART მიზნები. SMART არის აკრონიმი, რომელიც ნიშნავს სპეციფიკურ, გაზომვადი, მიღწევადი, შესაბამისი და დროში შეზღუდულს.
შემდეგი, ჩვენ უნდა ჩამოვაყალიბოთ ჩვენი ჰიპოთეზა. ეს არის განცხადებები, რომელთა მიზანია დავამტკიცოთ ან უარვყოთ ჩვენი მონაცემების გამოყენებით. ამ ჰიპოთეზებთან ერთად უნდა დავადგინოთ თითოეული მათგანის დასამტკიცებლად საჭირო კრიტერიუმები.
ჩვენ ასევე უნდა გავითვალისწინოთ ის მეთოდოლოგია, რომელიც საჭიროა მონაცემთა ანალიზის დროს. საერთო მეთოდოლოგია მოიცავს:
-
Აგრეგატი
-
კორელაცია
-
Trend
-
შეფასება
მეთოდოლოგიის გადაწყვეტილების შემდეგ, ჩვენ ასევე უნდა გადავწყვიტოთ მონაცემთა სპეციფიკაცია.
გამოვიყენებთ გასული წლის მონაცემებს თუ ყველა დროის მონაცემებს?
ვიყენებთ თუ არა პირველ რიგში ფინანსურ მონაცემებს ან მარკეტინგულ მონაცემებს?
ეს კითხვები მნიშვნელოვანია, რადგან ეს მოგვიანებით გაამარტივებს მონაცემთა შეგროვების პროცესს.
ამ ნაბიჯის საბოლოო შედეგი არის პროექტის გეგმა. ეს მოიცავს ყველა რესურსს, რომელიც საჭიროა ამ ანალიზისთვის, ისევე როგორც პროცესის თითოეული ეტაპის ვადებს. პროექტის გეგმა ასევე აკონკრეტებს, თუ ვინ არიან დაინტერესებული მხარეები, ასევე სხვადასხვა როლები გუნდში.
მაგალითად, ვთქვათ, გვაქვს შემდეგი ჰიპოთეზა: „ჩვენი კომპანია კარგავს მომხმარებელს გასულ კვარტალში ნაკლებად წარმატებული მარკეტინგული კამპანიის გამო“.
ამ ანალიზის დასამტკიცებლად ან უარყოფისთვის, ჩვენ მოგვიწევს გასული წლის მარკეტინგული მონაცემების ამოღება.
ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ კორელაციის მეთოდოლოგია იმის დასადგენად, არის თუ არა ისეთი მეტრიკა, როგორიც არის CTR, არის თუ არა კორელირებული, თუ შეუძლია წინასწარ განსაზღვროს კლიენტების რაოდენობა ყოველი კვარტლისთვის.
მონაცემთა შეგროვება
მონაცემთა შეგროვება ახლა ბევრად უფრო ადვილია, რადგან ჩვენ შეგვიძლია აღვწეროთ მონაცემთა სპეციფიკაცია ჩვენი ანალიზის გეგმის ეტაპზე. ეს ხელს შეუშლის არასაჭირო მონაცემების მოძიებას.
ეს განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია, თუ საქმე გვაქვს მონაცემთა მნიშვნელოვან რაოდენობასთან, რადგან ეს დაზოგავს დროს ჩვენს მიერ არჩეული მეთოდოლოგიის შესრულებისას.
მონაცემთა შეგროვების ეტაპი ასევე მოიცავს მონაცემთა გაწმენდას და დადასტურებას. მონაცემთა გაწმენდა გულისხმობს მონაცემების მანიპულირებას, რათა ის გამოსაყენებელი გახდეს.
ჩვენ უნდა შევასრულოთ მონაცემთა ვალიდაცია, რათა დავრწმუნდეთ, რომ ჩვენ გვაქვს მონაცემები ზუსტი.
მიიღეთ Insights
ჩვენი შემდეგი ნაბიჯი მოიცავს ჩვენი მონაცემებიდან მიღებული ინფორმაციის რეალურ მიღებას.
ამ ეტაპზე ჩვენ განვიხილავთ ნიმუშებს ჩვენს მონაცემებში.
მაგალითად, კორელაციის ანალიზში შეგვიძლია დავიწყოთ უნივარიატიული ანალიზით, რომელიც უყურებს ძირითადი მეტრიკის განაწილებას. თუ ეს შესაძლებელია, ჩვენ ასევე შეგვიძლია გავარკვიოთ არის თუ არა განსხვავება ტესტისა და საკონტროლო პოპულაციას შორის.
მეორე საფეხურზე დასახული კრიტერიუმების გამოყენებით ჩვენ ასევე ვცდილობთ დავამტკიცოთ და გავაქარწყლოთ ჩვენი ჰიპოთეზები.
საბოლოოდ, ამ ნაბიჯის შედეგი უნდა იყოს ჩვენი დასკვნები. ჩვენ უნდა წარმოვადგინოთ ჩვენი დასკვნები რაოდენობრივ გავლენასთან დაკავშირებით.
მაგალითად, შეგიძლიათ მიუთითოთ დოლარის გავლენა კონკრეტული პროცენტული ვარდნის შემთხვევაში თქვენი დაინტერესებული მხარეების ჩართვისთვის.
შეიძლება ითქვას, რომ მომხმარებელთა შეძენის პროცენტულმა ვარდნამ შეიძლება გამოიწვიოს 1 მილიონი დოლარის შემოსავალი.
რეკომენდაცია
რეკომენდაციები არის ყველაზე მნიშვნელოვანი ნაბიჯი BADIR-ის ჩარჩოში. ეს რეკომენდაციები უნდა იყოს ქმედითი.
ეს არის მთავარი მიზეზი, რის გამოც ჩვენ გავიარეთ თითოეული ნაბიჯი ამ ჩარჩოში.
ამ ბოლო საფეხურზე ჩვენ გვინდა მივაღწიოთ ბევრ რამეს. უპირველეს ყოვლისა, ჩვენ უნდა ჩაერთოთ სამიზნე აუდიტორიასთან. ეს ნიშნავს, რომ თქვენ უნდა წარმოადგინოთ მოკლე და გამჭრიახი რეკომენდაციები.
სანდო და ჯანსაღი რეკომენდაცია ასევე გამოიწვევს თქვენ აღქმას, როგორც ეფექტურ ბიზნეს პარტნიორად.
და ბოლოს, თქვენმა რეკომენდაციამ უნდა უბიძგოს თქვენს აუდიტორიას მოქმედებისკენ.
თუ თქვენ იქნებით პასუხისმგებელი რეკომენდაციების წარდგენაზე, მნიშვნელოვანია ავაშენოთ სლაიდების გემბანი, რომელიც შეიცავს ყველა თქვენს დასკვნებს.
სლაიდების გემბანის შექმნა განმეორებადია, დაწყებული თქვენი ყველა აღმოჩენით და თანდათანობით აუმჯობესებს გემბანის ნაკადს.
ბოლო სლაიდების გემბანს უნდა ჰქონდეს მოკლე აღმასრულებელი რეზიუმე. ჩვენ შეგვიძლია დავამატოთ ნებისმიერი დამატებითი ინფორმაცია დანართში.
დასკვნა
მონაცემთა გადაწყვეტილების ჩარჩოს მიღება შესანიშნავი გზაა იმისათვის, რომ დარწმუნდეთ, რომ შეგიძლიათ მიიღოთ ქმედითი შეხედულებები თქვენი ბიზნესის მონაცემებიდან.
მონაცემთა მეცნიერების გაერთიანება გადაწყვეტილების მეცნიერებასთან დიალოგის საშუალებას იძლევა ყველა დაინტერესებულ მხარეს შორის. BADIR მონაცემთა გადაწყვეტილების ჩარჩოში ყოველი ნაბიჯი იწვევს ეფექტურ საბოლოო შედეგს: ქმედითუნარიან რეკომენდაციებს.
გვაცნობეთ, როგორ შეუძლია თქვენს ბიზნესს ან გუნდს ისარგებლოს ამ ტიპის ჩარჩოებით!
დატოვე პასუხი