פיצוח תובנות מנתונים לא נוצר רק מניתוח נתונים…

בשוק הדאטה קיימת גישה מקובלת, לפיה תובנות מנתונים מגיעות רק מפעולה פשוטה של ניתוח דאטה או מצפייה בדוחות מוכנים מכלי זה או אחר.

אבל למען האמת, ניתוח דאטה או צפייה בדוח זה או אחר הם רק קצה הקרחון.

ובשביל להגיע לתובנות משמעותיות מתוך הדאטה, נדרש הרבה יותר מלהסתכל על דשבורד או תרשים ולעשות ניתוח אינסטנט…

 

להוציא תובנות מנתונים – תהליך נדרש

 

מניסיוני, ישנו תהליך שלם, שאם לא נעשה את כולו כמו שצריך – נוכל בקלות לפספס את היכולת להגיע לתובנות משמעותיות ולשיפור ביצועים.

הנה השלבים העיקריים בתהליך:

1. Scoping – אפיון הבעיה העסקית.
   מה בעצם הבעיה שאותה נרצה לפתור או המדד שנרצה לשפר? מה המוטיבציה?
2. Design – אפיון הפתרון (גישה אנליטית).
   מהן הדרכים האפשריות שלנו להגיע לתוצאה הרצויה – ובאיזו מהן כדאי לבחור?
3. Querying – שליפה ועיבוד נתונים (תוצר אנליטי).
   מהו הדאטה הזמין לנו, ומה נדרש לעשות על מנת להכין אותו לניתוח אנליטי?
4. Analysis – ניתוח הנתונים (מסקנות ותובנות).
   מהם הממצאים והמסקנות שנוכל להוציא מתוך הנתונים?
5. Decisions – פרשנות והמלצות לשיפור (המלצות).
   מה המשמעות של המסקנות והתובנות שהוצאנו, ומהן הפעולות הרלוונטיות שעלינו לעשות ברמה העסקית בשביל לראות שיפור?
6. Monitoring – מדידת ביצועי הפעולות + תיקוף/ הפרכה.
   כיצד נדע האם הפעולות עליהן המלצנו לאור הממצאים והתובנות אכן אפקטיביות?

 

רוב משתמשי הדאטה בחברות מתמקדים באופן כמעט בלעדי בשלב ה-Analysis, ובהתבסס על דוחות יחסית שטחיים;
וכמעט תמיד מדובר על דוחות מוכנים ויחסית פשוטים – תוך התעלמות מהשלבים המוקדמים יותר.

ברוב המקרים – זה יוצר מצב של פרשנות שטחית למדי של הנתונים, ופספוס התמונה הרחבה של מה באמת חשוב ברמה העסקית.

 

תובנות מנתונים – איך זה נראה במציאות?

דוגמה טיפוסית לכך היא תהליך רכישת הלקוחות (Acquisition) בסטארטאפים.

 

חלק עצום מהיזמים – בעיקר ב-Early Stage – נוטים להגדיר את האתגר העסקי המרכזי של החברה בצורך להביא עוד לקוחות/ לידים.

כתוצאה מכך – הם נותנים לאנשי הפרסום יד חופשית בזיהוי הפרסונות שרוכשות ובאופטימיזציה של תקציבי הפרסום בשביל שיביאו הרבה מהם.

 

ובעוד שהפרסום הוא מרכיב חשוב מאוד – הוא לא תמיד החשוב ביותר.

 

הבעיה היא שהתקבעות על הבאת עוד ועוד לקוחות חדשים (לרוב דרך פרסום) – מסתירה ברוב המקרים את האתגר האמיתי:

לא רק להביא לקוחות חדשים, אלא לשכנע אותם לחזור ולקנות שוב ושוב.

 

כאשר מתמקדים רק בלקוחות חדשים, ומתעלמים מהצורך לשמר אותם – נוצר מצב של 'דלת מסתובבת' בלקוחות:

הרבה מאוד לקוחות חדשים, אבל כולם נוטשים אחרי קשר קצר עם החברה.

 

התוצאה היא צמיחה תקועה, ואפילו אפסית – ועלויות שיווק גבוהות מאוד.

 

 

מדוע זה קורה?

שורש הבעיה הוא ההגדרה של היעד העסקי: להביא לקוחות חדשים, בעוד שמה שהחברה באמת צריכה הוא להביא לקוחות נאמנים – שיקנו שוב ושוב.

 

לקוחות חדשים זה משהו שחונה אצל המפרסמים – והאופטימיזציה שהם עושים היא להביא עוד ועוד לקוחות חדשים כאלה.

אבל זה יוצר מצב שלא בודקים לעומק מהו הפרופיל של לקוח שרוכש שוב ושוב, מה שמסתכם בהבאת עוד ועוד לקוחות שינטשו וייצרו הפסדים.

 

מיקוד מחדש באופטימיזציה על הלקוחות הנאמנים (שרוכשים יותר מפעם אחת) – יכול לשנות בצורה דרמטית את תמונת המצב.

 

 

פיצוח תובנות נתונים – סיכום:

חשוב להיות מודעים לשלבים השונים ולתהליך השלם שיש להפיכת נתונים לתובנות.

ולזכור, שניתוח אינסטנט לא אמור להביא לתובנות עמוקות ולשיפור בביצועים – אלא רק כיוונים ראשונים שמחייבים ניתוח מעמיק יותר.

 

 

 

רוצה ליצור פיצוח ותובנות עמוקות עם אימפקט עסקי מסיבי גם אצלך בחברה?

קדימה – בשיחת Intro קצרה נבין איך אפשר לעשות בדיוק את זה ולהטיס את הצמיחה.

לחצ/י כאן להשארת פרטים לשיחת הפיצוח!