將原始數字轉化為數據驅動洞察的 5 個步驟

很多企業家被數據所困，而不是被數據所啟發。 這會阻止他們使數據變得有用。

原始數據在轉化為用於做出積極決策的信息之前是完全沒有用的。 問題是大多數公司都忽略了商業智能的重要性。

全球管理公司 AT Kearney 預計，2018 年公司將在技術上花費 1140 億美元來處理大數據。 這證明了數據有多麼強大，也顯示了有多少原始數據可用。

您必須開發一個流程，將原始數據轉化為可操作的洞察力。 在這篇文章中，我將引導您完成幾個步驟，向您展示如何使用商業智能將數據轉換為洞察力。

1. 設定明確的目標

您的整體廣告系列想要實現什麼目標？ 一旦你確切地知道你想要完成什麼，你就可以開始定義數據了。 你打算用這些數據做什麼？

在大多數情況下，您的目標設定將遵循特定的模式：背景、需求、願景和結果。

路徑的每一步都有幾個必須回答的問題。

可視化提示：在繼續之前，使用上面的答案設想您的初始數據轉換。 然後用筆和紙勾勒出你想要的結果的概念。 創建一個願景板，您可以發布以每天查看。 82% 創建願景板的小企業主成功實現了一半以上的目標。

2.構建框架

建造房屋時，木匠必須先建造框架，然後才能開始建造屋頂和牆壁。 這裡也是如此。 你有一個藍圖，所以現在是時候開始開發框架了。

請記住，您仍處於頭腦風暴階段，因此您在這裡找到的任何東西都不會是一成不變的。

遵循這些簡單的頭腦風暴技術，提出有關如何處理商業智能數據轉換計劃的想法：

• 專注於與您的策略最相關的主題，忽略其餘數據。 不要讓它分散您實現整體願景的注意力。 繼續並立即刪除該數據。
• 如果您刪除了任何不相關的內容，則應該留下有用的數據。 按重要性順序排列有用的數據。
• 創建不同的類別，並將數據匯總到這些類別中。 這將有助於保持一切井井有條。

這些列表將成為您前進的一切的框架。 現在是時候真正開始開發一個系統，將這些數據轉化為可操作的見解。

3. 給原始數據一些上下文

在商業中，上下文是成功的商業智能的關鍵。 這是一個簡單的例子。

假設我們有一個基於訂閱的產品，擁有 3500 萬註冊用戶。 這本身就是一個巨大的數字，但它真的給我們任何洞察力嗎？ 不。它告訴我們的是，我們目前有 3500 萬訂閱者。

但是，如果我們將其與前幾年的數據結合起來，那麼我們將獲得洞察力。 這是我們如何提供該數據上下文的示例。

2014 年： 100 萬訂戶

2015 年： 1000 萬訂戶

2016 年： 2000 萬訂戶

2017 年： 3500 萬訂戶

現在我們有足夠的數據來提供上下文。 以下是我們從這些數據中獲得的一些有用的見解。

• 今年我們獲得了 1500 萬訂閱者
• 我們在過去兩年中獲得了 2500 萬訂閱者

通過將數據劃分為不同類型的用戶，我們可以比這更具體。 在 2017 年註冊的 1500 萬訂閱者中：

• 有多少潛在客戶來自移動設備？
• 有多少潛在客戶來自社交媒體？
• 18 到 25 歲之間有多少潛在客戶？
• 有多少線索是女性？

關鍵是，上下文是您如何開始將原始數據轉換為可操作的洞察力的過程。 一個獨立的數字沒有上下文是沒有意義的，因為我們無法說明它是如何隨著市場而變化的。

注意：有用的數據不僅限於您自己的業務。 事實上，最有用的數據通常來自您的競爭對手。

4. 映射您的目標市場

至此，您應該有足夠的有用數據來繪製目標市場生命週期中的標準日。 這將在很大程度上依賴於尋找上下文。 您必須了解購買與您類似的產品和服務的消費者類型。

• 您的目標市場如何找到與您的業務相關的產品/服務？
• 他們為什麼需要你的產品/服務？
• 他們什麼時候需要你的產品/服務？

這些細節可能看起來很平凡，但它們將為您的目標市場可能面臨的特定挑戰提供洞察力。 真正的價值在於細節！

5. 讓數據栩栩如生

商業智能計劃的最後一步是通過將數據轉化為可操作的見解來將其變為現實。 以下提示將向您展示如何實現該目標。

• 數據點不如趨勢重要。 關注趨勢以獲得洞察力。
• 檢查時間範圍，如上例所示。
• 搜索關係數據。 牢固的關係通常會提供最大的洞察力。
• 始終持懷疑態度。 斷章取義的數據可能會產生誤導。

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