生の数値をデータ駆動型の洞察に変換するための5つのステップ

公開: 2022-05-07

多くの起業家は、データによって啓発されるのではなく、データに夢中になっています。 それは彼らがデータを有用にすることを妨げます。

生データは、積極的な意思決定に使用される情報に変換できるようになるまで、まったく役に立ちません。 問題は、ほとんどの企業がビジネスインテリジェンスの重要性を無視していることです。

グローバルな管理会社であるATKearneyは、企業がビッグデータを処理するためのテクノロジーに2018年に1,140億ドルを費やすと予測しています。 これは、データがいかに強力であるかを証明し、利用可能な生データの量も示しています。

その生データを実用的な洞察に変換するプロセスを開発することが不可欠です。 この投稿では、ビジネスインテリジェンスを使用してデータをインサイトに変換する方法を示すいくつかの手順を説明します。

1.明確な目標を設定する

あなたの全体的なキャンペーンは何を達成しようとしていますか? 何を達成しようとしているのかが正確にわかったら、データの定義を開始できます。 データをどうするつもりですか?

ほとんどの場合、目標設定は特定のパターン(コンテキスト、ニーズ、ビジョン、結果)に従います。

パスの各ステップには、答えなければならないいくつかの質問があります。

視覚化のヒント:先に進む前に、上記の回答を使用して最初のデータ変換を想定してください。 次に、ペンと紙を使用して、目的の結果の概念をスケッチします。 投稿して毎日見ることができるビジョンボードを作成します。 ビジョンボードを作成する中小企業の所有者の82%は、目標の半分以上を達成することに成功しています。

2.フレームワークを構築します

家を建てるとき、大工は屋根と壁を立て始める前にフレームを建てなければなりません。 ここでも同じことが言えます。 あなたは青写真を持っているので、今度はフレームワークの開発を開始します。

あなたはまだブレインストーミングの段階にあるので、ここで見つけたものは何も石になりません。

これらの簡単なブレーンストーミング手法に従って、ビジネスインテリジェンスデータ変換計画にどのように取り組むかについてのアイデアを考え出します。

  • 戦略に最も関連するトピックに焦点を合わせ、残りのデータは無視してください。 全体的なビジョンの達成を妨げないようにしてください。 さあ、今すぐそのデータを切り取ってください。
  • 関係のないものを切り取った場合は、有用なデータが残っているはずです。 その有用なデータを重要度の順にランク付けします。
  • さまざまなカテゴリを作成し、そのデータをこれらのカテゴリに要約します。 これは、すべてを整理するのに役立ちます。

これらのリストは、今後行うすべてのフレームワークになります。 次に、そのデータを実用的な洞察に変換するシステムの開発を実際に開始します。

3.生データにコンテキストを与える

ビジネスでは、コンテキストはビジネスインテリジェンスを成功させるための鍵です。 これが簡単な例です。

3,500万人の登録ユーザーがいるサブスクリプションベースの製品があると仮定しましょう。 それ自体は膨大な数ですが、それは本当に私たちに何か洞察を与えてくれますか? いいえ。現時点で3500万人の加入者がいるということだけです。

ただし、それを前年度のデータと組み合わせると、洞察が得られます。 これは、そのデータコンテキストを与える方法の例です。

2014年: 100万人の加入者

2015年: 1,000万人の加入者

2016年: 2,000万人の加入者

2017年: 3500万人の加入者

これで、コンテキストを提供するのに十分なデータが得られました。 そのデータから得られるいくつかの有用な洞察があります。

  • 今年は1500万人の加入者を獲得しました
  • 過去2年間で2500万人の加入者を獲得しました

データをさまざまなタイプのユーザーにセグメント化することで、これよりも具体的にすることができます。 2017年に登録した1500万人の加入者のうち​​:

  • モバイルデバイスからのリードはいくつですか?
  • ソーシャルメディアから何人のリードが来ましたか?
  • 18〜25歳のリードはいくつありましたか?
  • 女性のリードは何人でしたか?

重要なのは、コンテキストとは、生データを実用的な洞察に変換するプロセスを開始する方法です。 スタンドアロンの図は、市場に応じてどのように変化するかを説明する方法がないため、コンテキストがなければ意味がありません。

注:有用なデータはあなた自身のビジネスに限定されません。 実際、最も有用なデータは通常、競合他社からのものです。

コンテキストが王様であるケーススタディ

American Expressは、データインジケーターを使用して、消費者の忠誠心を予測します。 過去の取引を分析することで、今後4か月で閉鎖されるアカウントの24%を予測できます。

UPSは、10万台の車両を使用して毎年40億以上の商品を配達していることを知っています。 ただし、高度なアルゴリズムを設定して、より効率的なルートを開発し、エンジンのアイドル時間を計算し、車両のメンテナンスを予測することで、コンテキストを提供します。

4.ターゲット市場をマッピングします

この時点で、ターゲット市場の生活の標準的な日を計画するのに十分な有用なデータが得られるはずです。 これは、コンテキストの検索に大きく依存します。 あなたはあなたと同じような製品やサービスを購入している消費者のタイプを知っている必要があります。

  • あなたのターゲット市場はあなたのビジネスに関連する製品/サービスをどのように見つけますか?
  • なぜ彼らはあなたの製品/サービスを必要としますか?
  • 彼らはいつあなたの製品/サービスを必要としますか?

これらの詳細は平凡に見えるかもしれませんが、ターゲット市場が直面している可能性のある特定の課題への洞察を提供します。 真の価値は細部にあります!

5.データに命を吹き込む

ビジネスインテリジェンス計画の最後のステップは、データを実用的な洞察に変換することでデータに命を吹き込むことです。 次のヒントは、その目標を達成する方法を示しています。

  • データポイントはトレンドほど重要ではありません。 トレンドに焦点を合わせて洞察を得ます。
  • 上記の例のように、時間範囲を調べます。
  • 関係のデータを検索します。 強力な関係は通常、最高の洞察を提供します。
  • 常に懐疑的です。 データは、文脈から外れると誤解を招く可能性があります。

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