14 jan Toolokra költeni néha csak pénzkidobás

 

pro-active_prospecting

Úgy tűnik egyre növekszik a digitális adatok mennyisége és egyre olcsóbb azok gyűjtése. A toolok száma folyamatosan gyarapodik, ezért nem árt elővenni ezekben a webes eszközöktől szétbombázott időkben Avinash 2006-ban(!) megfogalmazott szabályát.

Minden idők legnagyobb analitikai egyénisége már a 2006-os bejegyzésében arról ír, hogy a nagyvállalatok akik invesztálnak az analitikába, egyszerűen nem tudnak a megszerzett adatok alapján döntéseket hozni. Avinash a következő módon vezeti le a helyzet feloldására létrehívott egyszerű, 10/90-es szabályt:

Célunk: Magas érték az analitikai implementáció révén.
Eszközök költsége: 10 $.
Az intelligens elemzés költsége: 90 $.
Alsó sor a vonal alatt, summa, a siker: Emberek

Egyenesen bugyutának tűnhet az ökölszabály – invesztáljunk 90%-ot humán erőforrásba és csak 10%-ot toolba -, de gondoljunk bele a következőkbe.

Ha egy website több mint 100 oldalas, és néhány 10 ezernél több havi forgalma van, igen bonyolult kölcsönhatások történhetnek folyamosan ebben a közegben, amelyek felismerése komoly erőfeszítést igényel.

A legtöbb rendszer, tool szűretlen formában dobja ki az adatokat. Általában a gyűjtött adat mennyiség egy csekély része érdekes egy adott szervezet számára. Emberi közreműködés kell, hogy kitaláljuk milyen adatokra van szükségünk, és milyen formában.

Üzleti döntéshozatal szintjén

Tapasztalataim szerint minden cég vezetője csak egy dashboardot akar, ami alapján gyorsan lehet döntés hozni. Ezt meg is lehet érteni. Minél magasabbra mászunk az üzleti döntéshozók szintjén, annál meredekebben csökken az elemzési készség.

Ezért nyer újra értelmet megint a 10/90-es szabály, mert az adatok önmagukban nem érnek semmit. Mi az analitikai munkákban a következő keretrendszert szoktuk javasolni: insight, action, üzleti hatás. A dashboardoknak részben ezeknek az apjait kellene megteremteniük, megválaszolniuk:

  • Tartalmazniuk kellene szöveges betekintést, összefoglalást az adatokhoz (amit értelemszerűen egy elemző ír)
  • Szintén lennie kell javasolt intézkedéseknek
  • Illetve a várható üzleti hatásnak is kell szerepelnie, ha az intézkedések megvalósulnak
Ezek nélkül csupán értelmezhetetlen és a döntéshozatal szempontjából hasztalan adathalmazok fognak előttünk tornyosulni, és az esetek többségében egyszerűen nem történik semmi. Pénzt dobtunk ki eszközökre feleslegesen.

Az emberek fontosabbak mint a toolok

Talán így világossá vált az emberi tényező szerepe. Ha van valaki, aki az intelligens elemzést képviseli, és a 90%-át elviszi a költségeknek, akkor hosszútávon az üzleti jövedelmezőség is fejlődni fog. Az elv minden webanalitikai, CRO, de akár UX toolra is alkalmazható. Úgy is felfoghatjuk a kérdést, hogy ha nem alkalmazzuk a 10/90-e szabályt, akkor egy remek lehetőséget szalasztunk el. A weben ugyanis nemcsak a meglévő, de a leendő ügyfeleinkről is gyűjthetünk adatokat, és ezt csak a megfelelő elemzési háttérrel érhetjük el.

Analytics audit

A könyvvizsgálat a vállalkozások pénzügyi teljesítményét többnyire elég hitelesen megmutatja, amit minden esetben a független szakemberek végeznek. Ugyanezt az elvet kellene követni a webanalitikai adatokra is.