Z zarówno biznesowego, jak i analitycznego punktu widzenia, bycie przeciążonym przez dane jest nieuniknione. Nieskończone ilości danych są zbierane codziennie, szczególnie w coraz bardziej cyfrowym świecie, gdzie dane konsumenckie mogą być przechwytywane z większą prędkością i objętością niż kiedykolwiek wcześniej. Niemożliwe jest całkowite uniknięcie przeciążenia danymi. Można jednak uniknąć ich przeciążenia poprzez mądre korzystanie z nich. Mając to na uwadze, wymyśliłem 5 najlepszych wskazówek dla analityka, jak uniknąć przeciążenia danymi.
Set a Clear Objective
Zanim jeszcze zaczniesz myśleć o analizie danych, ważne jest, aby mieć jeden jasny cel w głowie. Zapytaj „czego chcę się dowiedzieć?” i upewnij się, że jest to dobrze zdefiniowane i mierzalne. Może to być kwestia zadania sobie tego pytania w konfrontacji z danymi lub upewnienia się, że osoba, w imieniu której analizujesz dane, określiła wcześniej jasny cel. To, czego chcesz, to jeden jasny cel i jeden hipotetyczny wynik do przetestowania.
Tweet This
„Pierwszym krokiem do uniknięcia przeładowania danymi jest zdefiniowanie jasnego celu.”
Sformułując cel, unikaj używania „i”, np. „Czy klienci kupują X i kiedy?”. To maskuje dwa cele jako jeden. Zamiast tego, zachowaj prostotę i miej jeden cel najwyższego poziomu, np. „Czy klienci kupują X?”. Trzymaj się tego celu przez cały czas.
Prioritise a Data Source
Teraz, gdy wymyśliłeś cel, możesz zacząć myśleć o tym, jakie informacje będą najbardziej pomocne w odpowiedzi na niego. W szczególności, które źródło danych ma większe znaczenie niż inne i może zaoferować Ci największy wgląd? Zastanów się nad swoim celem i przesiej swoje dane. Zachowaj tylko istotne dane, a resztę usuń. Nawet jeśli pozostaną istotne dane, ustal priorytety dla najlepszego źródła. Zadaj sobie pytanie „które z nich będzie najbardziej przydatne w odpowiedzi na mój cel?” i trzymaj się go.
Na przykład, jeśli Twoim celem jest „Ile klienci wydają na letnie wakacje?”, prawdopodobnie wybierzesz dane transakcyjne zamiast nawyków przeglądania Internetu lub korzystania z markowych tweetów. Dane transakcyjne powiedzą Ci, ile dokładnie wydali. Pozostałe dwie metody mogą jedynie poinformować Cię o intencjach zakupowych lub opiniach na temat marki. Podczas gdy te mogą być interesujące w innym dniu, przy tej okazji zachowaj prostotę i skup się na jednym źródle.
Set a Deadline
Podczas analizowania danych nie rozpraszaj się. Ustal limit czasowy i trzymaj się go. Jeśli nie wyznaczono ci terminu analizy, wyznacz go sobie. Jeśli masz, przenieś wyznaczony termin na wcześniejszą datę. Nie spędzając zbyt wiele czasu nad danymi, unikniesz utraty koncentracji i zbadania danych, które nie informują o Twoim celu. Zachęcaj się do podejmowania szybkich decyzji, ponieważ pomoże to uprościć proces. Bez wątpienia będziesz miał wiele dobrych informacji do dyspozycji, ale posiadanie terminu oznacza, że bierzesz pod uwagę tylko najlepsze.
Present Data Visually
Po przeanalizowaniu danych, twoje ustalenia będą najprawdopodobniej również przytłaczające pod względem wielkości. Twoim obowiązkiem jest uproszczenie tych informacji, aby były jasne i łatwe do zaprezentowania dla interesariuszy. Nowe badania przeprowadzone przez Esrl UK na grupie 1000 dorosłych osób w Wielkiej Brytanii wykazały, że 60% uważa mapy i grafiki za łatwiejsze do zrozumienia niż tekst. Dlatego stosowanie wykresów, tabel i diagramów jest wyraźnie jednym z kierunków rozwoju.
Tweet This Stat
„60% dorosłych Brytyjczyków uważa, że wykresy &grafiki są łatwiejsze do zrozumienia niż tekst.”
Oczywiście, zależy to również od preferencji klienta, jak również od tematu. Dyrektor finansowy, na przykład, może preferować dane liczbowe, podczas gdy dyrektor ds. marketingu może preferować bardziej wizualne diagramy. Jeśli chodzi o temat, to jeśli Twój cel jest bardziej liczbowy, np. „Ile klienci wydają na X?”, to naturalnie będzie się on bardziej nadawał do tabel i wykresów. Bardziej otwarte pytanie, „Dlaczego klienci kupują X?” będzie wymagało więcej szczegółów i wyjaśnień w odpowiedzi. Zanim przedstawisz wyniki, zapytaj swoich odbiorców, jak dużo szczegółów oczekują i unikaj zbyt wielu, jeśli nie jest to konieczne. Dowiedz się, jakie są ich preferencje. Forma prezentacji, którą uznają za najłatwiejszą do zinterpretowania, prawdopodobnie pomoże im lepiej przetrawić dane i podjąć bardziej świadomą decyzję.
Możesz potrzebować więcej danych
Po całym ustaleniu priorytetów, analizie i prezentacji danych, może się okazać, że nie masz wystarczającej ilości odpowiednich danych, aby odpowiedzieć na swój pierwotny cel. Dane, które otrzymałeś, mogą być wartościowe z innej perspektywy; mówiąc ci, na przykład, kiedy klienci kupują określony produkt, ile kupują i jak często. Ale nadal może brakować zrozumienia podstawowych opinii lub motywów klientów. Pomimo ilości danych, które posiadasz, może się okazać, że potrzebujesz ich więcej, aby pomóc Ci zrozumieć, dlaczego klienci zachowują się tak, a nie inaczej.
To tylko kilka wskazówek, jak uniknąć przeciążenia danymi, jestem pewien, że jest wiele innych. Czy przychodzi Ci do głowy jakieś inne podejście? Czy obecnie używasz któregoś z nich podczas analizowania lub prezentowania danych? Daj nam znać w komentarzach poniżej.
Zobacz naszą infografikę, aby dowiedzieć się, jak możesz zintegrować Big Data z badaniami rynku, aby uniknąć przeładowania danymi. Obejrzyj nasze dwuminutowe demo, aby zobaczyć naszą platformę do badań rynku online w akcji.