איך לבחור כלי אנליטי? כל הדרישות האנליטיות הקריטיות במאמר אחד
מזל טוב! אז חשבת על רעיון, התחלת לפתח מוצר והוא כבר כמעט מוכן להשקה. השלב הבא שכנראה ניתקל בו הוא בחירת כלי אנליטי. כן –
רוב היזמים פחות מכירים לעומק את תחום הדאטה – מאחר וזו התמחות מאוד ייחודית ומולטי-דיסציפלינרית. זה ממש לא רק פיתוח או רק ביזנס.
כתוצאה מכך, ישנה נטייה להזניח את התחום.
לרוב, התוצאה היא דאטה חסר ולא אמין בשלבים קריטיים – שבהם משקיעים דורשים לראות מספרים לגבי ביצועי הסטארטאפ, או שדברים לא עובדים במוצר/ שיווק/ מכירות – ולא מבינים למה.
מטרת השלב היא ליישר קו לגבי הדאטה הקיים, ולהבין האם הוא מספיק על מנת להניע תובנות ושיפור בביצועים העסקיים – היום ובעתיד.
בשונה ממה שהרבה יזמים חושבים, התובנות העמוקות לא מגיעות רק מגרפים או מדשבורדים – יפים ככל שיהיו.
הן גם לא מגיעות מאלגוריתם קסם פלאי, שיסיר מאיתנו בבת אחת את האחריות לחשוב (אולי בעוד כך וכך שנים…)
האמת היא, שהתובנות העמוקות מגיעות כתוצאה מתהליך עבודה שיטתי ומתודולוגיית עבודה אנליטית ומוכחת.
בשלב הזה של ייעוץ אנליטי נערוך ניתוח מעמיק של התהליכים העסקיים והתנהגות המשתמשים/לקוחות;
ולאחר מכן נפעיל שיטות כמותיות ולוגיות על הנתונים – במטרה לזהות תובנות עמוקות, Aha Moments ו-Impact עסקי של המוצר שלנו על המשתמשים/לקוחות.
כאשר באים למשקיעים – במיוחד לקראת Round A – כבר לא מספיק לתת רק נאום חוצב להבות עם Vision בעולם שכולו טוב.
בשלב הזה המשקיעים כבר מצפים לראות תוצאות עסקיות – מספרים.
ישנם מדדים ספציפיים המעניינים אותם, בשביל שיוכלו להעריך באמת את הפוטנציאל העסקי של החברה, דוגמת Retention, LTV, GP ועוד.
ולמען האמת – המדדים הללו אמורים לעניין גם את ההנהלה בשביל להניע את כל החברה לשיפור ביצועים מבוסס דאטה (Data-Driven Growth).
ייעוץ אנליטי בתחום זה כולל אפיון מדויק של המדדים המורכבים הללו, חישוב שלהם על הדאטה הקיים, וזיהוי היכן נדרש לשפר ואיך – באמצעות הדאטה.
מזל טוב! אז חשבת על רעיון, התחלת לפתח מוצר והוא כבר כמעט מוכן להשקה. השלב הבא שכנראה ניתקל בו הוא בחירת כלי אנליטי. כן –
הקדמה סוגיית אי הודאות היא אחד ההיבטים הקשים ביותר בסטארטאפים. אי הודאות היא תמידית, ולמעשה הודאות היחידה שיש לך בתור יזם היא שאין ודאות… אבל
הקדמה כמו שאתם בטח יודעים, המטרה ב-A/B-Testing היא להגיע לתוצאות מובהקות. בשביל זה צריך מספיק נתונים. לאור זאת, יזמים רבים מסתכלים רק על כמות