Матрица воздействия | Стратегическая концепция цифровой аналитики

Вселенная цифровой аналитики огромна и может показаться такой же сложной, как космическая вселенная.

С такими большими, сложными предметами мы можем заблудиться в бескрайней пустыне или застрять в замкнутом пространстве. Мы можем бесцельно блуждать или испытывать ложное чувство выполненного долга или разочарования. Следовательно, мы теряем из виду, где мы находимся, как у нас дела и какое направление истинно на север.

Я сам неоднократно сталкивался с этими проблемами. Даже простые вопросы, такие как « Насколько эффективна наша аналитическая стратегия? », вызывают сложный набор ответов, а не простую картину, которую CxO может усвоить. Это потому, что мы должны говорить об инструментах (их так много!), Работе (сбор, обработка, отчетность, анализ), процессах, организационной структуре, моделях управления, пробелах на последней миле, лестницах показателей и … так … многом … .

Вскоре ваша стратегическая структура цифровой аналитики, которая, как вы надеялись, обеспечит истинный север к вопросу о стратегии аналитической стратегии будет выглядеть так…

 digital_analytics_frameworks "src =" https: // www. kaushik.net/avinash/wp-content/uploads/2017/Analytics-Framework-A-Digital-Analytics-_146E9/digital_analytics_frameworks_thumb.png "width =" 625 "height =" 425 "/> </p>
<p> Приведенные выше рамки охватывают только один аспект оценки (!). Существует еще одна важная схема, позволяющая выяснить, как вы можете перенести свою аналитическую сложность, где бы она ни находилась в данный момент, в <em> нирваналанд </em>. </p>
<p> Это проиллюстрирует быстрый поисковый запрос это выглядит примерно так… </p>
<p> style= digital_analytics_maturity_models "src =" https://www.kaushik.net/avinash/wp-content/uploads/2017/Analytics-Framework-A-Digital-Analytics-_146E9/digital_manalytics_analytics_ .png "width =" 625 "height =" 431 "/> </p>
<p> Важно подчеркнуть, что ни одна из этих рамок / ответов не существует в вакууме. </p>
<p> Обе картинки выше пугающе сложны, потому что мир аналитики, который мы занимаем, сложен. Помните, инструменты, работа, процессы, организационная структура, модели управления, пробелы «последней мили», лестницы показателей эффективности и… многое… многое… многое другое. </p>
<p> <strong> <span> Последствия сложности. </span> </strong> </p>
<p> Есть два очень болезненных результата подходов, которые вы видите на рисунках выше (на которых вы также увидите мою работу, представленную как хорошо). </p>
<p> <strong> 1. Очевидно: </strong> </p>
<p>
Ни один управляющий директор не понимает историю, которую мы пытаемся рассказать, или даже основы того, что мы делаем в мире аналитики. Поэтому они склонны оставаться приверженными принятию решений на основе веры и продолжают лишать аналитиков внимания и инвестиций, которых она заслуживает.
</p>
<p> <strong> 2. Неочевидный: </strong> </p>
<p>
Руководители аналитических организаций по-настоящему не ценят прекрасную эффективность или абсолютную неэффективность своей аналитической практики (людей, процессов, инструментов). Видите ли… Ни одна из рекомендуемых в настоящее время структур и моделей зрелости не помогает руководителям аналитиков по-настоящему понять <strong> итоговое влияние </strong> их работы. Результатом являются аналитические стратегии, которые не осознаются реальностью и основаны на новых функциях инструментов, случайных рекомендациях экспертов и блестящих объектах (<em> OMG, мы должны получить автономную атрибуцию! </em>).
</p>
<p> Когда кто-то улавливает эти два результата — <em> слепые </em> бизнес-лидеры, <em> слепые </em> лидеры-аналитики — это просто душераздирающе. </p>
<p> <strong> <span> Упрощение сложности. </span> </strong> </p>
<p> Дилемма, как упростить эту сложность, чтобы создать <em> видящих </em> лидеров бизнеса и аналитики, оставалась со мной довольно долго. когда-то. Я намеревался создать простую визуализацию, которая впитает масштаб, сложность и множество движущихся частей. </p>
<p> В этом блоге вы видели множество моих попыток решить эту дилемму. Назовем несколько: Цифровой маркетинг и модель измерения | Экосистема аналитики | Веб-аналитика 2.0. Каждая из них была направлена ​​на решение определенного измерения, но ни одна из них не решила полностью душевную боль. Особенно для неочевидной проблемы №2 выше. </p>
<p> Голод остался. </p>
<p> Я хотел создать визуализацию, которая функционировала бы как диагностический инструмент, чтобы определить, заблудились ли вы, заперты в бункере или бесцельно бродите. Это поможет вам осознать, в какой степени аналитика влияет на прибыль бизнеса сегодня, и чего должны достичь ваши будущие аналитические планы. </p>
<p> Затем однажды наступит волшебный момент. </p>
<p> Во время обсуждения планирования измерений, коллега боролся с уникальным набором проблем. Он задал мне пару вопросов, и это натолкнуло меня на мысль. </p>
<p> Я подошел к доске и взволнованно набросал что-то простое, что абстрагировало сложность — и в то же время сохранило силу более разумного мышления. [19659002] Вот набросок, который я нарисовал в ответ: </p>
<p> style= impact_time_metrics_matrix_sketch "src =" https://www.kaushik.net/avinash/wp-content/uploads/2017/Analytics-Framework-A-Digital-Analytics- _146E9 / impact_time_metrics_matrix_sketch_thumb.jpg "width =" 625 "height =" 831 "/> </p>
<p> Да, это было уродливое рождение. Но для меня, гордого родителя, это было прекрасно. </p>
<p> На это ушло шестнадцать часов Прямой рейс в Сингапур, чтобы оживить волнистый набросок — где еще, в PowerPoint! </p>
<p> Конечным результатом было всего пять слайдов. Как говорится: <em> Дело не в чернилах, а в мысли. </em> </p>
<p> Я хочу поделиться с вами полностью переработанной, претворенной в жизнь и доработанной версией этих четырех слайдов. Вместе они ». Поможет вам фундаментально переосмыслить вашу аналитическую практику, 1. понимая реальное влияние данных на вашу компанию сегодня и 2. выбирая очень точные и конкретные вещи, которые должны быть в ваших ближайших и долгосрочных планах аналитики. </p>
<p> <strong> <span> Матрица воздействия. </span> </strong> </p>
<p> Чтобы нарисовать простую картину большого и сложного мира аналитики, на доске выше показана матрица 2 × 2. </p>
<p> Каждая ячейка содержит метрику (онлайн, офлайн, нелинейный). </p>
<p> Влияние на бизнес отсчитывается по оси Y, от Super Tactical до Super Strategic. </p>
<p> Время полезного использования <em> </em> находится на оси x, от реального времени до 6-месячного. </p>
<p> Прежде чем мы продолжим … Да, разбив ось x на несколько временных сегменты создают матрицу 2 × 5, а не 2 × 2. Считайте, что это цена, которую я заплатил, чтобы сделать это более действенным для вас. 🙂 </p>
<p> Погружаемся немного глубже в ось Y… Super Tactical — это наименьшее возможное влияние на бизнес (доли гроша). Super Strategic оказывает максимально возможное влияние на бизнес (десятки миллионов долларов). </p>
<p> Масштаб по оси ординат <em> экспоненциальный </em>. Вы заметите, что цифры светлым шрифтом между Super Tactical и Super Strategic идут от 4 до 10, от 24 до 68 и далее. Это демонстрирует, что воздействие — это не ступенчатое изменение — каждый шаг вверх дает гораздо более сильное воздействие. </p>
<p> style= impact-time-metrics-matrix-shell-sm "src =" https://www.kaushik.net/avinash/wp-content/uploads/2017/Analytics-Framework-A-Digital-Analytics -_146E9 / impact-time-metrics-matrix-shell-sm_thumb.png "width =" 625 "height =" 406 "/> </p>
<p> Немного углубимся в ось x… Хотя большинство данных можно собрать в реальном -В настоящее время не все показатели полезны в реальном времени. </p>
<p> Например, показы можно собирать в режиме реального времени, и они также могут стать полезными в реальном времени (если их предпринять, они могут иметь супер-тактическое воздействие — доли пенни). С другой стороны, пожизненная ценность потребителя требует много времени, чтобы стать полезной, в течение месяцев и месяцев (в случае принятия мер это может иметь сверхстратегическое влияние на бизнес — десятки миллионов долларов). </p>
<p> Вот представление этих идей в <strong> Матрице воздействия </strong>: </p>
<p> style= Impact-time-metrics-matrix-framing_sm "src =" https://www.kaushik.net/avinash/wp -content / uploads / 2017 / Analytics-Framework-A- Digital-Analytics-_146E9 / impact-time-metrics-matrix-framing_sm_thumb.png "width =" 625 "height =" 405 "/> </p>
<p align= [You can download an Excel version of the Impact Matrix at the end of this post.]

Отпечатки могут использоваться в реальном времени для принятия решений вашими дисплеями, видео и поисковыми платформами (например, с помощью автоматизации). Конечно, вы можете сообщать о валовой прибыли в режиме реального времени, но это почти бесполезно. Его следует тщательно анализировать ежемесячно, чтобы получать ценные и действенные идеи. Наконец, Lifetime Value потребует, возможно, самого сложного стратегического анализа на основе данных, накопленных за месяцы, а действия требуют времени, чтобы принести результаты, но они великолепны.

Пауза. Подумайте о картинке выше.

Если вы понимаете, почему каждая метрика именно там, где она есть, оставшаяся часть этого поста наполнит вас эйфорической радостью, которую редко испытывают без физического контакта.

Матрица воздействия: радостное глубокое погружение.

В целом матрица воздействия содержит 46 наиболее часто используемых бизнес-показателей с упором на продажи и маркетинг . Метрики охватывают цифровую связь, телевидение, розничные магазины, рекламные щиты и любое другое присутствие бренда, о котором вы только можете подумать. Вы видите больше цифровых показателей, потому что они более измеримы.

Некоторые метрики применяются ко всем каналам, например, осведомленность, рассмотрение и намерение покупки. Вы заметите, что также включены наиболее важные показатели чистой прибыли, которые могут быть получены из ваших систем ERP и CRM.

Каждая метрика занимает определенное место в зависимости от влияния на бизнес и времени, конечно, но также и в контексте других метрик вокруг нее.

Вот увеличенное изображение, которое включает нижнюю левую часть матрицы:

style="width: border=px;height:centerpx;"/> impact-time-metrics-matrix-close-up_sm "src =" https://www.kaushik.net/avinash/ wp-content / uploads / 2017 / Analytics-Framework-A-Digital-Analytics-_146E9 / impact-time-metrics-matrix-close-up_sm_thumb.png "width =" 625 "height =" 452 "/> </p>
<p> Давайте продолжайте усваивать <em> воздействие </em> и <em> время полезного использования </em>рассматривая конкретный пример: Показатель отказов. Он находится в строке, указывающей на <em> воздействие </em> из четырех, а в <em> столбец времени полезного использования </em> еженедельно. Показатель отказов доступен в режиме реального времени, но полезен только после того, как вы соберете критический объем данных (скажем, за неделю). </p>
<p> Вкл. На первый взгляд может показаться странным, что простой показатель, такой как показатель отказов, имеет <em> влияние </em> на четыре, а ТВРП и% новых посещений ниже. Моя причина для этого — более широкое влияние показателя отказов. </p>
<p> Эффективно анализируя d для определения показателей отказов требуется следующее: </p>
<div style= * Глубокое понимание собственных, заработанных и оплачиваемых медиа-стратегий.

* Способность идентифицировать любые пустые обещания, данные пользователям, которые подпрыгивают.

* Знание контента, включая его эмоциональную и функциональную ценность.

* Возможность оптимизации целевых страниц.

Представьте себе влияние этих идей; это намного превышает показатель отказов. Вот почему показатель отказов имеет больший вес, чем количество показов, осведомленность и другие общие показатели.

При назначении показателя в качестве KPI в первую очередь следует учитывать: глубина влияния .

С лучшим понимание матрицы воздействия, вот полная версия:

style="width: border=px;height:margin-left: 2empx;"/> impact-time-metrics-matrix-complete-sm "src =" https://www.kaushik.net/avinash/wp-content/uploads/ 2017 / Analytics-Framework-A-Digital-Analytics-_146E9 / impact-time-metrics-matrix-complete-sm_thumb.png "width =" 625 "height =" 400 "/> </p>
<p align= [You can download an Excel version of the Impact Matrix at the end of this post.]

Когда вы поразмыслите над заполненной матрицей, вы заметите, что я добавил тонкие стимулы.

Например, если вы должны вычислить что-либо на человека, вам нужно будет полностью обновить свои платформы идентификации (стратегия, которую я всегда отдавал предпочтение: влияние систем идентификации на стимулы). Зачем вам прилагать дополнительные усилия? Обратите внимание, насколько высоки эти показатели в шкале воздействия на бизнес!

Другие скрытые функции.

Ценность метрики голоса клиентов очевидна по их высокому расположению в контексте оси Y. В качестве примера посмотрите, где находится показатель завершения задачи по основной цели и вероятность рекомендовать. Они занимают высокие позиции в иерархии из-за их положительного влияния как на бизнес, так и на корпоративную культуру — таким образом, обеспечивая мягкое и жесткое преимущество.

Вы также заметите, что большинство чисто цифровых показателей — Adobe, Google Analytics — находятся в тактический результат воздействия. Если все, что вы делаете днем ​​и ночью, — это только эти показатели, это тревожный сигнал для вас в контексте вашего фактического влияния на компанию и влияния этого на вашу карьеру.

В правом верхнем углу вы ». Я открою для себя мою одержимость прибылью и инкрементальностью, которые составляют основу конкурентного преимущества в 2018 году (и далее). Анализ этих показателей не только кардинально меняет маркетинговую стратегию (подумайте о десятках миллионов долларов для крупных компаний); их идеи могут изменить портфель продуктов вашей компании, стратегии взаимодействия с клиентами и многое другое.

Матрица также включает, вероятно, первую в мире широко доступную метрику на основе машинного обучения: качество сеанса, которое вы найдете примерно посередине . Для каждого сеанса на вашем настольном или мобильном сайте качество сеанса дает оценку от 1 до 100 как показатель того, насколько близок посетитель к конверсии. Число вычисляется на основе алгоритма машинного обучения, который извлек из глубокого анализа вашего поведения пользователя и данных о конверсиях.

Пауза. Загрузите полную версию изображения. Reflect.

Я надеюсь, что размещение каждой из 46 метрик поможет вам добавить метрики, которые могут быть уникальными для вашей работы. (Поделитесь ими в комментариях ниже, пополните наши коллективные знания.)

С более глубоким пониманием матрицы вы готовы преодолеть две проблемы, которые разбили нам сердце в начале статьи, и сделать что-нибудь супер-крутое. что вы не думали, что мы можем.

Действие № 1: Диагностика зрелости аналитических программ.

Достаточно теории, время для настоящей, сексуальной работы.

Основным драйвером создания матрицы воздействия был неочевидная проблема №2: Насколько важна ваша аналитическая практика с точки зрения чистой прибыли?

ВАС важно, если вы оказываете влияние на бизнес. Вы окажете влияние на бизнес, если ваша аналитическая практика будет достаточно сложной для получения важных показателей. Видите красивую круглую ссылку?

🙂

В нашем случае мы измеряем зрелость не путем оценки людей, процессов и слоев инструментов, а, скорее, мы измеряем зрелость, оценивая результат всей этой песни и танца.

Ответьте на этот простой вопрос. : Какие показатели чаще всего используются для принятия решений, которые стимулируют фактические действия каждую неделю / месяц / больше?

Игнорируйте показатели, полученные в качестве экспериментального упражнения девять месяцев назад. Игнорируйте показатели, единственная цель которых — плыть по течению рвоты данных. Не обращайте внимания на показатели, которые вы хотели бы анализировать, но не делайте этого сейчас.

Реальность. Оцените, реальность. Нет смысла обманывать себя.

Возьмите подмножество показателей, которые активно побуждают к действию, и измените цвет шрифта для них на зеленый в матрице воздействия.

Для крупного европейского клиента с многоканальным существованием, вот как выглядела матрица воздействия после этого честного самоанализа:

style="width:centerpx;height:centerpx;"/> влияние-время-метрики-матрица-аналитика-программа-смекалка-sm "src =" https://www.kaushik.net/avinash/wp-content/uploads/2017/Analytics-Framework-A-Digital-Analytics-_146E9/impact-time-metrics-matrix-analytics-program-savvy- sm_thumb.png "width =" 625 "height =" 408 "/> </p>
<p> Больше цифровых показателей обозначено зеленым цветом, потому что существует больше периодов цифровых показателей. Вы можете увидеть, что маркетинговая стратегия компании охватывает телевизионную и другую офлайн-рекламу, включая розничная торговля. </p>
<p> Вы, вероятно, узнаете многие из этих показателей как те, которые ваша аналитическая практика выводит каждый день. Они представляют собой результат тяжелой работы сотрудников компании и внешних партнеров по аналитике. </p>
<p> Мы пытаюсь ответить на <em> вопрос о том, насколько важна практика аналитики </em>. Теперь вы можете увидеть это более четко. [19659002] Для этой компании большинство зеленых показателей кластеризуется в нижнем левом квадранте, при этом большинство из них имеют влияние десять или меньше (по шкале оси Y от 1 до a). Есть один явный выброс (нелинейный прямой доход — очень сложный показатель для вычисления, так что ура!) </p>
<p> Как знает каждый хороший консультант, если у вас есть 2 × 2, вы можете создать четыре тематических квадранта. В нашем случае четыре квадранта называются Solid Foundation, Intermediate и Advanced: </p>
<p> style=

Для нашей компании зрелость аналитической практики в основном соответствует квадранту Solid Foundation.

Это хорошо?

Это зависит от того, как давно существует аналитическая практика, сколько аналитиков у компании, сколько денег она вложила в аналитические инструменты, размер аналитической группы своего агентства и так далее и так далее.

Если у них есть команда из 50 человек, тратящих 18 миллионов долларов на инвестиции в аналитику каждый год в течение последнего десятилетия, с 12 инструментами и 25 исследованиями каждый год… Теперь вы можете сделать вывод, что это нехорошо.

Несмотря на это, матрица воздействия теперь ясно показывает, что очень важные показатели используются недостаточно. Это показатели, которые способствуют более глубокому размышлению, терпению и анализу для получения значительных результатов.

Рекомендация Уно :

Выполните это упражнение для своей компании. Определите показатели, которые активно используются для принятия решений. Какой квадрант отражает зрелость вашей аналитической программы? Вкладывая средства в людей, процессы, инструменты и консультантов, находитесь ли вы в квадранте, где ваша чистая прибыль является сверхстратегической?

Рекомендация Dos :

Определите свой целевой квадрант. В этом случае компания может двигаться сначала вправо, а затем вверх. Они также могли перемещаться вверх-влево, а затем вверх-вправо. Выбор зависит от стратегии бизнеса и реальных людей, процессов, инструментов. Это должно быть очевидно; вы всегда хотите, чтобы сектор Advanced был освещен. Но вы не можете напрямую перейти от новичка к продвинутому — эволюция работает умнее революции. (Если ваш квадрант Solid Foundation не горит, сделайте это в первую очередь.)

Рекомендация Très :

Составьте конкретный план инициатив, которые вам необходимо предпринять, чтобы добраться до следующего желаемого квадранта. Вам определенно понадобятся новые таланты, вам понадобится более сильный стратегический лидер (меньше чернил, больше думаю ), вам нужно будет определить конкретные аналитические проекты для получения этих показателей, и вам определенно понадобится финансирование. Разделите план на шестимесячные сегменты с указанием этапов подотчетности.

Хорошая новость в том, что теперь, наконец, ясно, куда вы идете И почему вы идете туда. Поздравляем!

Рекомендация Куатро :

Начните культурный сдвиг. Поделитесь результатами своей оценки, зеленым и черным отражением текущей реальности, со всей компанией. Вдохновите каждого маркетолога, финансового аналитика, сотрудников службы поддержки логистики, менеджера колл-центра и каждого вице-президента сделать шаг вверх или вправо. Если они в настоящее время измеряют AVOC, предложите им перейти к уникальным просмотрам страниц или рейтингу кликов. Это будет небольшая проблема, но она улучшит изощренность и, как вы можете видеть в матрице, повлияет на чистую прибыль.

Большинство компаний ждут, пока некий гибрид Иисуса и Кришны спустится с небес и осуществит грандиозный масштабный революционный проект (в одночасье!). Такого никогда не бывает. Извини, Иисус-Кришна. Вместо этого требуется, чтобы каждый сотрудник двигался немного вверх и немного вправо, в то время как команда аналитики помогает этим сдвигам. Небольшие изменения со временем накапливают большое влияние на чистую прибыль.

Итак. Какой у вас квадрант? И какой у вас следующий правильный или следующий шаг?

Действие № 2: Согласование показателей и высоты лидерства.

Когда предлагаются данные, все хотят все.

Люди обычно считают, что чем больше данных, тем лучше результаты. Или, если агентство предоставляет таблицу с 40 табуляциями и размером шрифта 8, полную цифр, то они должны были проделать большую работу — следовательно, лучшее соотношение цены и качества. Или вице-президент хочет еще две гистограммы, которые представляют семь измерений, втиснутых в ее одностраничную информационную панель.

Если бы больше данных соответствовало более разумным решениям, они были бы миром на земле.

Основная часть нашей работы, как владельцев аналитической практики, заключается в обеспечении того, чтобы нужные данные (метрика) доходили до нужного человека в нужном месте. нужное время.

Для этого мы должны учитывать высоту (также известную как ось Y).

Высота диктует объем и важность решений. Он также определяет частоту получения данных и глубину понимания, которое необходимо для сопровождения данных (IABI FTW!). Наконец, высота определяет количество времени, отведенного для обсуждения результатов.

Менеджеры имеют меньшую высоту, они обязаны принимать тактические решения — скажем, на десятки тысяч долларов. У вице-президентов выше высота, им платят на тонну больше в виде зарплаты, бонусов и акций, потому что они несут ответственность за принятие сверхстратегических решений, влияющих на десятки миллионов долларов.

Эта проблема имеет прекрасное элегантное решение, если вы используете Матрица воздействия.

Разрежьте матрицу по горизонтали, чтобы обеспечить соответствие показателей, доставляемых каждому лидеру, с их высотой.

 влияние-время-метрики-матрица-лидерство-уровни_sm "src =" https://www.kaushik.net/avinash/wp-content/uploads/2017/Analytics-Framework-A-Digital-Analytics -_146E9 / impact-time-metrics-matrix-лидерство-levels_sm_thumb.png "width =" 625 "height =" 366 "/> </p>
<p align= [You can download an Excel version of the Impact Matrix at the end of this post.]

Вице-президенты принимают решения, которые находятся непосредственно в сверхстратегической сфере — по нашей шкале ~ 40 и выше. Этот набор показателей способствует принятию сложных решений, требующих обширного бизнес-контекста, глубокого мышления и повлияет на широкие изменения. Это время потребуется аналитикам для проведения надлежащего анализа и получения IABI.

Вы также можете видеть, что почти все показатели, предоставляемые вице-президентам, поступают ежемесячно или даже реже. Еще одно отражение того факта, что их высота требует решения проблем, которые будут связаны между организациями, через стимулы, через точки взаимодействия с пользователем и т. Д.

Итак. Соответствуют ли показатели на панелях мониторинга / слайдах вашего вице-президента показателям суперстратегического кластера?

Или. Ваша аналитическая практика такова, что ваши вице-президенты тратят время на принятие тактических решений?

Ниже уровня вице-президентов вы увидите метрические кластеры, которые немного меньше влияют на стратегическое влияние на прибыль компании для директоров. Время полезного использования также изменяется для них по оси абсцисс. За ними следует слой менеджеров, которые принимают еще более частые тактические решения.

Последний уровень — мой любимый способ улучшить процесс принятия решений: исключить людей из процесса. 🙂

Последние технические достижения позволяют нам использовать алгоритмы — машинное обучение — для автоматизации решений, принимаемых с помощью показателей, которые имеют сверхтактическое воздействие. Например, человеку не нужно проверять видимость, поскольку передовые платформы отображения автоматически оптимизируют кампании по этому показателю. Фактически, дорогостоящий человек, просматривающий отчеты с этой метрикой, только замедлит работу — исключив те доли пенни, которые дает эта метрика.

Рекомендация Cinco :

Соберите информационные панели и основные отчеты, созданные вашей аналитической практикой. Сгруппируйте их по высоте (вице-президент, директора…). Определите, соответствуют ли показатели, сообщаемые каждому руководящему уровню, тем, которые рекомендованы Матрицей воздействия.

Например: Включает ли ваш последний отчет по маркетингу директора по маркетингу «прибыль на человека», «прирост прибыли на нелинейный канал», «% вклада нелинейных каналов в продажи»? Если да, то ура! Вместо этого, если они сообщают об осведомленности, рассмотрении, намерении, конверсиях, показателе отказов… Печальное время. Зачем вашему директору по маркетингу тратить свое драгоценное время на принятие тактических решений? Это проблема культуры? Это отражение отсутствия аналитической смекалки? Почему?

Проще говоря, большое и сложное — не такое уж большое и не такое уж сложное. Этот простой анализ поможет выявить основные проблемы, которые препятствуют тому вкладу, который данные могут внести в более умный и быстрый бизнес-успех.

Рекомендация Seis :

Начните конкретную инициативу по борьбе с автоматизацией. . Если данные доступны в режиме реального времени и полезны в реальном времени, существуют алгоритмы, которые могут принимать решения за людей. Если есть ограничение, то все ваше (люди, бюрократия, точки подключения и т. Д.).

Для других уровней действия будут зависеть от проблемы. Это может потребовать нового руководства в команде аналитиков, может потребоваться сдвиг в корпоративной культуре или может потребоваться другая модель взаимодействия на разных уровнях (менеджеры, директора, вице-президенты). Одно изменение высоты, безусловно, потребует: изменить способ оплаты труда сотрудников.

Как вы заметили выше, сила матрицы заключается в ее способности упростить сложность. Это не означает, что вам не нужно иметь дело со сложностью — теперь вы можете больше сосредоточиться на этом!

Действие № 3: Стратегическое согласование аналитических усилий. [19659002] Еще одно упражнение по разрезанию нашей матрицы, на этот раз для самой аналитической команды.

Аналитические группы сталкиваются с непростой задачей, когда выясняют, какие усилия нужно приложить для решения фантастического набора возможностей, представленных в матрице воздействия.

Эта проблема усугубляется тем фактом, что всегда есть слишком много дел и слишком мало людей, с которыми нужно это делать. Ой, и не заставляйте меня вовремя! Почему в сутках всего 24 часа ??

Итак, как мы можем гарантировать, что каждый имеет оптимальный аналитический подход?

Разрезать матрицу вертикально по измерению времени полезного использования

style="width: border=px;height:centerpx;"/> Матрица-метрики-времени-воздействия-аналитика-усилия_sm "src =" https://www.kaushik.net/avinash/wp-content/uploads/2017/Analytics-Framework-A-Digital-Analytics -_146E9 / impact-time-metrics-matrix-analyse-sizes_thumb.png "width =" 625 "height =" 423 "/> </p>
<p align= [You can download an Excel version of the Impact Matrix at the end of this post.]

Для любой метрики, полезной в реальном времени, мы должны распознать силы автоматизации. Кампании можно оптимизировать на основе показов, кликов, посещений, просмотров страниц, цены за приобретение и т. Д. В реальном времени. Нам необходимо прекратить сообщать об этом и начать вводить их в наши платформы для кампаний, такие как AdWords, DoubleClick и т. Д. С простыми правилами — в основном диапазоны — платформы автоматизации могут действовать лучше, чем люди.

Если вы инвестируете в талантливых специалистов по машинному обучению внутри своей команды, даже узкоинтеллектуальные алгоритмы, которые они создают, будут учиться быстрее и превосходить людей в принятии этих простых решений.

С уменьшением ежедневного высасывания жизненного духа, тактического автоматизация принятия решений, аналитическая практика имеет время сосредоточиться на показателях, которые имеют более длительный срок полезного использования и требуют более глубокого человеческого анализа для извлечения IABI.

Для показателей, доступных еженедельно или в течение нескольких недель отчетность перед различными заинтересованными сторонами (в основном менеджерами и директорами) должна адекватно информировать решения. Используйте настраиваемые оповещения, запускайте пороговые значения и многое другое, чтобы отправлять эти данные нужному человеку в нужное время. Для еженедельных показателей времени до полезности у ваших заинтересованных сторон достаточно тактического контекста, и вам не нужно тратить время на глубокий анализ, поскольку показатели определяют тактические решения.

Больше ясности ролей, вдумчивости перенос бремени на заинтересованные стороны и больше свободного времени, чтобы сосредоточиться на том, что действительно важно.

Там, где время окупаемости находится в диапазоне месяцев, теперь вы действительно движетесь на стратегическую территорию. Поразмышляйте над показателями — сложностью, стратегией, высотой директора и вице-президента. Уже недостаточно просто сообщить о том, что произошло, вам нужно определить почему это произошло и каково причинное влияние почему факторов. Это даст информацию, которая окажет потенциальное влияние на компанию в миллионы долларов. Это означает, что вам нужно будет инвестировать в то, чтобы ваши истории содержали не только инсайты, но и включали конкретные рекомендуемые действия и прогнозируемое влияние на бизнес. Удивительно, но на выходе у вас будет столько же текста, сколько и данных (именно так вы понимаете, что все делаете правильно!).

Наконец, мы достигли вершины аналитических достижений. Наш последний вертикальный сегмент включает в себя показатели, которые измеряют эффективность по клиентским сегментам, подразделениям и каналам, а также другим элементам. Здесь вступает в игру метаанализ, требующий еще больше времени, с еще более сложными аналитическими методами, которые извлекают данные в BigQuery или аналогичные среды, где вы можете выполнять свои собственные объединения, использовать R, использовать методы статистического моделирования (привет, случайные леса!) найти наиболее важные факторы, влияющие на эффективность вашей компании.

Распределение усилий вашей аналитической группы по этим четырем категориям — еще один метод оценки зрелости, а также обеспечение оптимального воздействия немногих драгоценных аналитических ресурсов. Например: если большую часть вашего времени занимает предоставление лицам, принимающим решения, данных для показателей в вертикальных срезах «Автоматизация» и «Отчетность», вы, вероятно, находитесь на начальном этапе (и не оказывает большого влияния на чистую прибыль бизнеса).

Рекомендация Зите :

Найдите пустой конференц-зал. Спроецируйте на экран всю работу, которую ваша команда выполнила за последние 30 дней. Сгруппируйте его по автоматизации, отчетности, анализу и метаанализу. Приблизительно подсчитайте, какой процент времени команда потратила на каждую категорию. Что ты видишь? Распределение оптимальное? И являются ли показатели в каждом кластере теми, которые указаны в матрице воздействия?

The answers to these questions will cause a fundamental re-imagination of your analytics practices. The implications will be deep and wide (people, process, tools). That is how you get on the road to true nirvanaland.

#sisepuede

At the core of the Impact Matrix is the only thing that matters: the business bottom line. Using two simple dimensions, impact and time-to-usefulyou can explain simply three unique elements of any successful analytics practice. The reflections are sometimes painful, but bringing them to light allows us to take steps toward systematic improvement of our analytical practice.

That’s the power of a 2×2 (or a 2×5)!

Here’s an Excel version of the Impact Matrix for your personal use. 

As always, it is your turn now.

When your CMO asks, “How effective is our analytics strategy?”, what’s your answer? How simply can you frame it? What are the primary inputs to your near and long-term analytics evolution plans? If your VPs are getting the metrics in the Advanced quadrant, what strategies have been effective in getting you there? If you’ve successfully implemented pattern matching and advanced classification meta-analysis techniques, care to share your lessons with us?

Please share your feedback about the Impact Matrix, and answers to the above questions, via comments below. I look forward to the conversation.

Thank you.

style="width: border=px;height:centerpx;"/>

Комментарии запрещены.