Cara Mengubah Gundukan Data Menjadi Wawasan yang Dapat Digunakan dan Bermakna (Panduan 2021)

Apakah Anda kewalahan dengan semua data di depan Anda?

Ada kekayaan data yang belum pernah ada sebelumnya di luar sana, tetapi bagaimana Anda bisa mengubahnya menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti?

Anda lihat, perjalanan dari data ke wawasan dipenuhi dengan tantangan. Anda akan membutuhkan serangkaian langkah ampuh untuk memerangi mereka.

Di sini kami akan menunjukkan cara mengekstrak wawasan dari tumpukan data , memotong informasi yang tidak berguna, dan membuat keputusan berdasarkan data yang lebih cepat di organisasi Anda.

Apa Itu Data dan Wawasan?

Sebelum kita masuk ke dalamnya, mari kita definisikan apa yang kita maksud dengan data dan wawasan.

• Data adalah fakta dan statistik yang dikumpulkan melalui observasi. Mereka bisa berupa angka, teks, gambar, audio, dll.
  
  Mari kita menempatkan ini dalam perspektif:
  
  Misalkan Anda memiliki toko eCommerce dan mengaktifkan Google Analytics (GA), setiap pengguna yang menavigasi toko online Anda meninggalkan beberapa jejak digital yang diambil oleh GA.
  
  Ini mencakup data demografis, perangkat, browser, dll. Jika Anda melihat fakta mentah ini, mungkin akan terlihat omong kosong karena terkadang tidak terstruktur dan tanpa konteks.

  

• Informasi adalah produk dari penyempurnaan data ini dan memberinya struktur dan konteks. Dengan cara ini, data sedikit lebih masuk akal dengan mata telanjang.
  
  Dalam kasus toko eCommerce Anda, contohnya adalah dasbor GA Anda. Ketika semua data disatukan dan disajikan dalam konteks, itu dapat dikonsumsi dan Anda dapat menarik wawasan darinya.

  

• Wawasan adalah pengetahuan berharga yang diperoleh dari pemahaman informasi. Ketika Anda mengkonsumsi informasi (atau data) dan secara akurat menafsirkannya dalam konteksnya dan informasi lain yang tersedia, Anda sampai pada wawasan.
  
  Dalam dunia bisnis, wawasan adalah inti dari pengumpulan data. Pikirkan wawasan sebagai melihat cara kerja bagian dalam dari operasi yang Anda amati. Mereka menceritakan kisah yang bermakna dari data.

Contoh Wawasan

Mengidentifikasi melalui analisis data yang efektif bahwa 97% pelanggan Anda menemukan Anda ketika mereka merencanakan pernikahan mereka adalah contoh wawasan.

Dengan sendirinya, ini hanyalah informasi yang keren untuk diketahui.

Tetapi jika ini digunakan untuk menyusun rencana yang membawa nilai nyata bagi merek dan pelanggan Anda, itu adalah wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Misalnya, Anda dapat menggunakan informasi ini untuk merencanakan kampanye iklan yang ditargetkan pada orang-orang yang akan menikah.

Anda sudah tahu bahwa audiens ini tertarik kepada Anda; sehingga ROAS (Laba atas belanja iklan) yang tinggi tidak akan terlalu mengejutkan.

Sebelum data ditransformasikan menjadi wawasan seperti ini, terlebih dahulu harus dikumpulkan dan kemudian dianalisis.

Berbagai Metode Di Mana Data Dapat Dikumpulkan

Sebagian besar bisnis mengumpulkan data dari berbagai sumber menggunakan metode yang berbeda. Dan setiap metode dilengkapi dengan seperangkat aturannya sendiri.

Google Analytics, misalnya, mengumpulkan data menggunakan JavaScript dan kode pelacakan.

Setelah kode pelacakan ditambahkan ke halaman Anda, skrip mengirimkan data ke server Google. Ini termasuk data halaman (URL, judul), data browser (area pandang, resolusi layar), data pengguna (lokasi, bahasa), dan banyak lagi.

Ini mirip dengan analisis media sosial di Facebook, Twitter, Instagram, dan situs lainnya. Anda juga dapat mengumpulkan data dari:

• survei
• statistik pertumbuhan pasar
• pelacakan data transaksional
• analisis umpan balik pelanggan
• berlangganan dan data pendaftaran, dll.

Dari sini, data bergerak ke langkah berikutnya.

Analisis Data vs Analisis Data

Berlawanan dengan penggunaan populer, istilah-istilah ini tidak berarti hal yang sama.

• Analisis data adalah ilmu mengumpulkan dan menggunakan data. Ini adalah segalanya antara mengumpulkan data mentah dan mengambil tindakan darinya. Ini mencakup pengumpulan, pengaturan, penyimpanan, dan analisis data menggunakan pembelajaran mesin, statistik, dan model berbasis komputer.
• Analisis data adalah subkomponen dari analisis data. Analisis data adalah proses pemeriksaan, pembersihan, transformasi, dan pengorganisasian data dengan tujuan akhir mengekstraksi informasi berharga dan menggunakannya untuk menginformasikan keputusan dan tindakan.

Dalam organisasi biasa, ilmuwan data, eksekutif, dan manajer biasanya satu-satunya yang menggunakan analisis data untuk memperoleh wawasan.

Organisasi berbasis data yang efisien harus mendistribusikan akses ke data dan pemahaman data kepada semua anggotanya.

Ini membawa kita ke konsep yang mengubah permainan: demokratisasi data .

Apa itu Demokratisasi Data?

Demokratisasi data berarti membuat data tersedia untuk semua orang di dalam organisasi tanpa hambatan keahlian yang sangat khusus . Ini berarti siapa pun di organisasi Anda dapat mengakses data, memahaminya, dan menggunakannya untuk membuat keputusan dan rekomendasi.

Idenya adalah bahwa semakin banyak tangan-di-deck (data-bijaksana), semakin cepat perusahaan mengadopsi budaya pengambilan keputusan berbasis data dari atas ke bawah.

Tapi ada tangkapan.

Dengan tingkat akses ini, menjaga keamanan dan integritas data menjadi lebih sulit. Ada juga kemungkinan data diinterpretasikan secara salah oleh seseorang tanpa keahlian analis terlatih.

Namun, demokratisasi data adalah pendorong utama dalam membuat keputusan berdasarkan data yang lebih cerdas dan lebih cepat serta meningkatkan pengalaman pelanggan .

Para pemasar di Royal Bank of Scotland menunjukkan betapa efisiennya melibatkan rekan non-pemasaran mereka dalam proses pengoptimalan pengalaman pelanggan.

Tantangan dalam Menghasilkan Wawasan dari Data

Jalan dari data ke wawasan penuh dengan tantangan. Sedemikian rupa sehingga alternatif tindakan berbasis data tampak lebih menarik.

Pemasar, ilmuwan data, eksekutif bisnis, dan profesional lain yang bekerja dengan data setiap hari tampaknya setuju.

Saya menjalankan jajak pendapat cepat (di sini dan di sini) yang mengungkapkan validasi data adalah tantangan terbesar bagi 39% dari mereka. Hanya 11% yang menghubungkan kesulitan mereka dengan volume data. 28% pergi dengan mengintegrasikan data dari berbagai sumber, sementara 22% menyebutkan waktu dan usaha yang terlibat.

Selain keempat hal ini, tantangan lain dalam mengubah data menjadi hasil yang dapat ditindaklanjuti meliputi:

• Tidak dapat diaksesnya data
• Kualitas data yang buruk, dan
• Tekanan untuk memberikan ROI

Bagi Steven Alexander Young, Pendiri Challenger Digital, tantangan terbesar adalah mengisolasi variabel di balik perubahan kinerja. Data Analytics tidak selalu menceritakan kisah lengkapnya:

Saat lalu lintas turun di sini, apakah karena seseorang membuat perubahan pada halaman (dan jika ya, apa)? Jika halaman tidak berubah, apakah ada pesaing yang meningkatkan SEO dan menyalip Anda (dan jika demikian, siapa)? (…) Bahkan ketika saya bisa mendapatkan klien di telepon untuk memberikan rincian dan mengesampingkan hal-hal, mereka sering harus mengejar angsa mereka sendiri dalam tim mereka untuk melacak jawaban. Tentu saja, paralel dengan ini adalah kemungkinan pembaruan algoritma Google yang selalu ada.

Thom Ives (Ph.D.), Lead Data Scientist di UL Prospector, menyamakan data dengan minyak mentah yang perlu dimurnikan dan dibersihkan. Dia memperingatkan bahwa data “bisa berbahaya jika ditangani dengan cara yang salah.”

Hal ini membuat para pengambil keputusan gelisah.

Ternyata, meskipun 74% perusahaan setuju bahwa mereka ingin didorong oleh data, menurut laporan Forrester, hanya 29% yang dapat bertindak berdasarkan hasil analitik.

Sebanyak keputusan yang dipimpin data sangat baik dalam mengembangkan bisnis, kesalahannya bisa sangat menghancurkan. Mungkin kemungkinan membuat kesalahan menghalangi sebagian besar dari 71% lainnya yang membuat keputusan berdasarkan pengalaman atau firasat, atau hanya mengikuti status quo.

Seringkali, ini terjadi dengan mengorbankan 59 zettabytes data kami (itu 59 diikuti oleh 21 nol!) untuk menghasilkan wawasan yang mengubah bisnis.

Peep Laja, CEO Wynter, dengan tepat meringkasnya, “Kami kaya data, tetapi miskin wawasan.”

10 Langkah yang Dapat Ditindaklanjuti untuk Mengubah Data menjadi Wawasan

Metrik itu mudah; wawasan itu sulit — mengumpulkan banyak data adalah satu hal, tetapi yang lain menjadikannya aset yang berharga. Untungnya, ada metode yang dicoba dan diuji untuk mendapatkan jawaban.

Isyarat dalam metode ilmiah.

Ini bukan momen eureka. Para ilmuwan telah menggunakan metode ini ketika memperoleh wawasan dari data selama berabad-abad.

10 langkah yang akan kami tunjukkan kepada Anda untuk menarik inspirasi dari metode ilmiah dan membuka jalan menuju wawasan dan rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti.

Mari kita langsung masuk:

1. Mulailah dengan Pertanyaan yang Tepat

Mengajukan pertanyaan yang tepat sebelum menggali data memastikan Anda tidak menghabiskan waktu untuk hal yang salah.

Ini seperti menetapkan tujuan yang jelas sebelum memulai perjalanan.

Sebelum Anda menyisir tumpukan data, cari tahu pertanyaan apa yang Anda ingin data Anda jawab. Dengan begitu, Anda tidak akan mendapatkan wawasan yang tidak berdampak pada sasaran bisnis.

Untuk perusahaan SaaS, beberapa pertanyaan untuk memulai adalah:

• Berapa banyak pembaca posting blog yang pindah ke konten lain?
• Berapa persentase lalu lintas situs web saya yang sesuai dengan persona pembeli saya?
• Tahap apa dari saluran penjualan yang paling banyak bocor?

2. Lacak Metrik yang Tepat (Tanpa Metrik Kesombongan!)

Wawasan yang mengarahkan bisnis ke arah yang benar tidak datang dari menatap metrik yang salah.

Metrik kesombongan, khususnya. Mereka membuat Anda terlihat bagus tetapi tidak menambah kerangka wawasan Anda. Contoh: tampilan halaman dan jumlah klik.

Selain itu, metrik yang salah dapat mengganggu. Karena Anda telah memutuskan pertanyaan yang perlu dijawab pada langkah 1, tentukan metrik yang harus Anda lacak.

Aniekan Inyang, seorang Ilmuwan Data di Stears Business memperingatkan agar tidak memperhitungkan nuansa spesifik industri:

Hal ini dapat menyebabkan pemilihan fitur yang salah untuk melacak metrik, tidak melacak metrik yang relevan, atau menafsirkannya secara salah.

Gunakan itu untuk mengalahkan jalan menuju hipotesis yang dapat Anda uji.

3. Nyatakan Tujuan Akhir Anda

Kemungkinan besar Anda memiliki pra-tes tujuan bisnis tertentu. Ini harus sangat selaras dengan tujuan pengujian Anda.

Dari pertanyaan yang Anda mulai, Anda menemukan apa yang ingin Anda lacak. Tapi apa yang ingin Anda capai dengan ini?

Tuliskan ini karena membantu Anda mengembangkan hipotesis yang spesifik dan terukur.

4. Integrasikan Sumber Data Anda

Kumpulan data yang Anda miliki hanyalah sebagian dari populasi dan tidak akan selalu menceritakan kisah lengkapnya.

Dr. Thom Ives membagikan:

Ini mungkin memiliki bias yang tidak kita ketahui dan akan lebih lemah dari semua data.

Semakin banyak data yang dapat ditindaklanjuti yang Anda kumpulkan, semakin dekat Anda dengan cerita yang akurat.

Interpretasi data Anda mendekati sasaran ketika Anda menyatukan semua sumber Anda. Pastikan Anda menggunakan alat yang tepat untuk mengintegrasikan sumber yang berbeda sehingga Anda tidak ketinggalan mengumpulkan wawasan pelanggan yang berarti.

5. Gunakan Konteks dan Visual untuk Menyederhanakan Kumpulan Data

Visual cukup umum dengan data saat ini. Anda hampir tidak pernah menemukan bentuk data mentah yang tidak dapat dipahami. Namun, tanpa konteks yang tepat, Anda tidak akan mendapatkan cerita lengkapnya atau salah memahaminya.

Untuk konteks, bedah data Anda menggunakan 5 W:

• Siapa (audiens, prospek, prospek)
• Apa (tujuan, peristiwa, pengamatan)
• Kapan (jangka waktu, jadwal)
• Di mana (halaman web, media sosial, halaman arahan), dan
• Mengapa , (mengapa itu terjadi?)

Konteks membuat data Anda melompat dari layar dengan lebih banyak makna di baliknya. Ini mengurangi kemungkinan membuat kesalahan.

Ditambah dengan visual yang akurat, peluang itu semakin rendah. Tetapi kesalahan juga terjadi pada visual.

Misalnya, membuat kesalahan mahal dengan bagan gelembung adalah hal yang biasa. Memvariasikan radius alih-alih area gelembung ke nilai yang sesuai menyebabkan penceritaan data yang tidak akurat seperti pada gambar di bawah ini.

Mari kita gunakan gelembung oranye di kiri atas dan yang hijau di sebelahnya untuk menekankan. Gelembung oranye terlihat 4 kali lebih besar dari tetangga hijaunya.

Tanpa nilai aktual yang diberi label di dalam, ini bisa menyesatkan. Nilai gelembung oranye ($ 1,84 miliar) hanya 2 kali lipat dari hijau ($ 0,92 miliar).

Inilah kesalahan lucu oleh Fox News:

6. Segmentasikan Data Anda

Memotong data menjadi beberapa segmen dapat membantu Anda memahaminya dengan lebih baik. Google Analytics, misalnya, memiliki fitur bawaan yang membuatnya mudah dilakukan.

Bagilah lalu lintas web menurut kesamaan tertentu, dan itu akan menyederhanakan proses penggalian wawasan. Segmentasi dapat memperdalam pemahaman Anda tentang audiens target Anda.

Juga, saat melakukan segmentasi, pikirkan di luar segmen usia sekolah dan gender. Ada lebih banyak detail yang dapat Anda gunakan untuk mengelompokkan pengunjung web.

Salah satu cara untuk melakukannya adalah menyegmentasikan pelanggan berdasarkan nilai transaksional (segmentasi nilai) — yaitu, berapa banyak yang akan mereka belanjakan untuk produk. Anda harus menggunakan data transaksi sebelumnya untuk mencapai ini. Data seperti berapa banyak yang telah mereka belanjakan, seberapa sering mereka membelanjakannya, dan nilai produk yang mereka beli.

Setelah Anda mengalami kesederhanaan ini sekali, itu dengan cepat menjadi proses pokok dalam strategi wawasan Anda.

Berikut contoh lain yang menggambarkan pentingnya segmentasi data yang tepat:

7. Lihat Data dalam Kerangka Waktu yang Tepat

Membuat keputusan berdasarkan wawasan yang diambil dari sepotong waktu bisa menjadi bencana. Hanya melihat gambaran kecil tanpa referensi ke data historis adalah kesalahan umum.

Data biasanya memiliki latar belakang.

Sangat penting untuk memeriksanya untuk memahami saat ini. Terkadang peristiwa terjadi di masa lalu sebagai respons terhadap pengaruh eksternal seperti liburan, musim, siklus ekonomi, dll.

Pertimbangkan ini saat Anda menjelajahi spektrum penuh tren untuk mendapatkan pembacaan yang lebih akurat tentang berbagai hal.

8. Temukan Pola yang Tepat

Mendaki dan jatuh — dua tren termudah untuk diamati pada grafik garis. Ini biasanya bagaimana tampilan halaman dan data keterlibatan ditampilkan di GA.

Jenis plot lain seperti deret waktu dan plot pencar membantu kita menggambarkan pola dalam data. Anda dapat melihat kapan ada tren naik atau turun, memvisualisasikan korelasi antara dua variabel, dan banyak lagi.

Semuanya disesuaikan untuk mengungkap cerita di balik data. Sebuah kata peringatan: jangan pernah melihat pola secara terpisah dari konteksnya.

Dalam menganalisis plot Anda, Profesor MIT Dr. Rama Ramakrishnan menyarankan untuk mencocokkan plot Anda dengan ekspektasi awal:

Apakah ada yang tidak cocok? Apa pun yang membuat Anda berkata 'Aneh' atau 'Itu tidak masuk akal.'? Perbesar dan coba pahami apa yang membuat hal aneh itu muncul dalam data seperti itu dalam bisnis Anda. Ini adalah langkah kritis. (...) Anda mungkin baru saja menemukan wawasan tentang bisnis dan meningkatkan pemahaman Anda. Atau Anda mungkin menemukan bahwa ada bug dalam cara data Anda dikumpulkan atau dihitung (Hukum Twyman).

9. Buat Hipotesis Kemenangan

Ketika Anda telah menganalisis data Anda dan menarik kesimpulan yang akurat, inilah saatnya untuk membuat hipotesis yang dapat Anda uji.

Dalam menyusun hipotesis, Anda mencari solusi untuk masalah yang dapat Anda verifikasi dengan eksperimen.

Hipotesis terukur terdiri dari 3 bagian:

• Pengamatan,
• Eksekusi, dan
• Hasil

Berikut adalah contoh nyata yang datang dari mitra Konversi:

Pengamatan: Dari data analitik, kami mengamati rasio pentalan yang tinggi di halaman produk unggulan kami. Kami juga melakukan survei, jajak pendapat, dan penelitian kegunaan dan menemukan bahwa pengguna tidak memahami nilai produk kami dan mempercayainya. Juga, sebagian besar pengunjung tidak menggulir lebih jauh ke bawah halaman.

Eksekusi: Kami ingin menambahkan salinan yang lebih baik ke area flip untuk mempertahankan lebih banyak pengunjung halaman, mengatasi masalah kepercayaan, dan meningkatkan konversi pada halaman.

Hasil: Ini akan menyebabkan lebih banyak pengunjung web menggulir halaman, menginginkan produk unggulan kami, dan membelinya. Kami akan mengukur ini dengan rasio pentalan yang lebih rendah, rasio konversi yang lebih tinggi, dan pendapatan.

Setelah Anda mendarat di sini, langkah selanjutnya adalah pengujian .

Contoh ini adalah hipotesis aktual yang menghasilkan hasil yang mengesankan. Untuk detail selengkapnya tentang eksperimen, lihat contoh wawasan pertama yang dapat ditindaklanjuti di bawah ini.

10. Bersiaplah untuk Bereksperimen

Dengan hipotesis di atas, Anda dapat melakukan apa yang dilakukan oleh ahli pengoptimal tingkat konversi dan menjalankan pengujian.

Sampai saat ini, hipotesis Anda — meskipun berasal dari data — hanya sebaik intuisi.

Bereksperimen membuat Anda lebih dekat untuk menciptakan fakta yang kokoh.

Di sinilah Anda mulai mendapatkan ROI untuk analisis data Anda.

Pendekatan ilmiah membantu kami mengubah data mentah kami yang tidak dapat dipahami menjadi sesuatu yang dapat dibaca. Kemudian kami menerapkan kekuatan analisis data untuk mengungkap wawasan menarik yang dikandungnya.

Kami mengembangkan hipotesis terukur dari wawasan ini dan mengambil langkah logis berikutnya: eksperimen.

Ada ratusan alat yang membawa kita melalui langkah-langkah ini. Tetapi Convert mengikat mereka semua bersama-sama pada akhirnya dan membawa kita ke tujuan akhir kita — wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

Konversi terintegrasi dengan lusinan alat sehingga Anda dapat bereksperimen dan menemukan wawasan luar biasa hebat yang secara langsung menghasilkan pendapatan yang lebih tinggi. Coba Konversi Integrasi dalam Uji Coba Gratis

Melampaui Wawasan: Cara Mengubah Wawasan menjadi Strategi

Wawasan tidak berguna dalam mencapai tujuan bisnis jika tidak diterjemahkan ke dalam strategi dan ditindaklanjuti.

Bagaimana Anda benar-benar dapat menggunakan wawasan yang Anda peroleh untuk mendorong manfaat positif yang secara langsung memengaruhi laba organisasi Anda?

Mari kita bagikan 3 contoh:

Mengubah Data menjadi Contoh Wawasan yang Dapat Ditindaklanjuti

Studi kasus #1: Bagaimana SplitBase menggunakan Google Analytics untuk mengumpulkan data untuk eksperimen yang mengungkapkan peluang peningkatan konversi sebesar 27%

BestSelf Co. menemukan kebocoran di halaman produk andalan mereka. Jadi mereka bekerja dengan SplitBase untuk menyambungkannya.

Bagaimana mereka melakukannya?

Menggunakan berbagai cara untuk mengumpulkan data seperti jajak pendapat, survei, dan peta panas, mereka menemukan pelakunya.

Manfaat produk tidak dikomunikasikan dengan cukup baik, sehingga orang-orang bahkan tidak melewati area lipatan. Dari sini, mereka membuat hipotesis yang kami bagikan sebelumnya.

Mereka menjalankan tes dan menemukan bahwa mereka benar. Judul baru dengan jelas menyatakan manfaat utama produk dan bukti sosial secara signifikan meningkatkan penjualan produk.

Studi kasus #2: Apakah promo pengiriman gratis ini menghasilkan atau merugi?

Ini adalah pertanyaan di benak tim yang menjalankan toko eCommerce kaca buatan tangan yang mewah.

Mereka meluncurkan promosi pengiriman gratis dan menemukan peningkatan tingkat konversi. Meskipun itu berarti lebih banyak uang, mengingat biaya pengiriman produk ini ke pelanggan, apakah tawaran itu cukup untuk mengimbangi biaya pengiriman?

Sekarang, bagaimana mereka menemukan jawabannya…

Mereka memanggil Brave One, agen pengoptimalan tingkat konversi, yang membuat rencana untuk mengetahui apakah mereka rugi atau untung, dan berapa banyak.

Dengan Google Analytics dan Mixpanel untuk mengumpulkan data dan Convert untuk bereksperimen, Brave One membandingkan situs tanpa penawaran dengan versi dengan penawaran.

Menjalankan bisnis dengan tawaran menghasilkan $16.000 lebih banyak daripada menjalankannya tanpa dalam kerangka waktu yang sama.

Studi kasus #3: Data membantu Nike menyesuaikan penargetan mereka dan menyentuh hati audiens yang lebih luas

Ketika Nike ingin meluncurkan kampanye yang disebut 'Temukan Kehebatan Anda' di awal Olimpiade 2012, mereka menggali data mereka dan menemukan ini:

Sebagian besar audiens target mereka bukanlah atlet profesional. Mereka adalah orang-orang yang mengagumi para profesional dan ingin menjadi seperti mereka.

Apa yang mereka lakukan dengan ini?

Mereka menyesuaikan penargetan mereka.

Nike biasanya mengejar para atlet profesional. Tapi kali ini, mereka memutuskan untuk menginspirasi semua orang terlepas dari tingkat kebugaran mereka untuk mendorong batas mereka.

Salah satu video kampanye memiliki lebih dari 3 juta tampilan.

Dan itu tidak berhenti di situ: Adidas menghabiskan jutaan dolar untuk mendapatkan sponsor Olimpiade, namun Nike menikmati tingkat eksposur yang sama dengan kurang dari setengah dari anggaran pemasaran.

Menyimpulkan

Bereksperimen seharusnya tidak menandai akhir dari perjalanan pengoptimalan Anda.

Ini harus menjadi proses yang berkelanjutan karena kita tidak pernah selalu tepat dengan wawasan kita.

Juga, ingat… jika Anda tidak memiliki keterampilan untuk melakukan analisis data internal, Anda selalu dapat mengandalkan pengetahuan para pakar data.

Dr. Thom Ives menyarankan bahwa semakin banyak data yang masuk, kita harus memperbaiki kesimpulan yang kita buat dengan data lama.

Dan kabar baiknya? Dengan cara ini, kami terus mendekati wawasan yang lebih mewakili audiens kami dan membuat prediksi dan keputusan yang jauh lebih tepat.