Tomēr neskatoties uz šī instrumenta nozīmīgumu, daudzi uzņēmumi joprojām pieļauj būtiskas kļūdas, kas neļauj pilnībā izmantot tā potenciālu. Šis raksts ir veltīts tam, lai ikviens var iepazīties ar visbiežāk sastopamajām kļūdām datu analītikas procesā, kā arī uzzināt praktiskus risinājumus to novēršanai.
Stratēģijas trūkums veicot datu analītiku
Viens no lielākajiem šķēršļiem veiksmīgai datu izmantošanai ir skaidras stratēģijas trūkums. Nereti uzņēmumi uzsāk datu vākšanu bez konkrēta mērķa vai izpratnes par to, kādus rezultātus vēlas sasniegt. Rezultātā tiek savākts milzīgs daudzums datu, kas nesniedz nekādu reālu vērtību.
Lai novērstu šo kļūdu, definējiet skaidrus biznesa mērķus un jautājumus, uz kuriem vēlaties saņemt atbildes, vēl pirms uzsākat vākt datus. Nosakiet vēlamās metodes un rīkus, nepieciešamo datu veidus un avotus, kā arī kritērijus rezultātu izvērtēšnai.
Tāpat pārliecinieties, ka ieplānotās aktivitātes ir cieši sasaistītas ar uzņēmuma stratēģiskajiem mērķiem un sniedziet šo vīziju visiem iesaistītajiem darbiniekiem. Šāda strukturēta pieeja nodrošinās, ka jūsu veiktā datu analītika būs mērķtiecīga un vērsta uz reālu biznesa problēmu risināšanu.
Nepietiekama uzmanība datu kvalitātei
Vēl viena izplatīta kļūda ir koncentrēšanās uz datu apjomu jeb kvantitāti, aizmirstot par to kvalitāti. Taču neprecīzi, nepilnīgi vai novecojuši dati var novest pie kļūdainiem secinājumiem un attiecīgi arī kļūdainiem lēmumiem.
Digitālās reklāmas efektivitātes mērīšanas izaicinājumi
Īpaši aktuāli tas ir digitālās reklāmas jomā, kur neprecīzi dati par lietotāju uzvedību un konversijām var būtiski ietekmēt kampaņu ROI novērtējumu, negatīvi ietekmējot turpmāko stratēģiju izstrādi. Citiem vārdiem sakot, ja dati ir kļūdaini, arī reklāmas kampaņu rezultāti tiks interpretēti nepareizi.
Kā to novērst? Izveidojiet sistemātisku pieeju datu pārbaudei un attīrīšanai, regulāri pārskatot datu vākšanas metodes un ieviešanas procesus.
Lūk, vēl daži būtiski soļi:
- Standartizējiet datu ievades procesus
- Ieviešiet automatizētas datu kvalitātes pārbaudes
- Nodrošiniet skaidru datu pārvaldības atbildību savā organizācijā
- Izmantojiet specializētus rīkus datu kvalitātes nodrošināšanai
Nepietiekamas tehniskās prasmes un resursu trūkums
Dažkārt uzņēmumiem trūkst speciālistu ar nepieciešamajām prasmēm datu analītikas jomā vai arī tiem nav pietiekamu tehnoloģisko resursu efektīvai datu apstrādei. Tas savukārt var novest pie ļoti virspusējas analīzes.
Lai šo problēmu novērstu, būtu ieteicams investēt kā cilvēkresursos, tā arī tehnoloģijās:
- Apmāciet esošos darbiniekus, organizējot specializētus kursus un praktiskas nodarbības
- Apsveriet ārējo ekspertu piesaisti specifiskiem projektiem
- Izvēlieties atbilstošus analītikas rīkus, kas atbilst jūsu uzņēmuma pašreizējam tehniskajam briedumam
- Veidojiet ilgtermiņa plānu datu komandas attīstībai
Datu izolēšana un fragmentācija
Bieži vien dati tiek izkliedēti dažādās sistēmās un departamentos, kavējot holistisku analīzi un neļaujot saskatīt korelācijas starp dažādām biznesa jomām.
SEO optimizācijas un analītikas nošķirtība
Daudzos uzņēmumos SEO optimizācijas dati tiek analizēti atsevišķi no citiem mārketinga datiem, neļaujot pilnvērtīgi novērtēt SEO aktivitāšu ietekmi uz gala rezultātu – pārdošanas apjomiem un klientu konversijām.
Integrējot optimizācijas datus ar citiem biznesa rādītājiem, jūs varēsiet precīzāk novērtēt SEO aktivitāšu reālo ietekmi uz uzņēmuma finanšu rezultātiem.
Tādēļ, lai novērstu potenciālu kļūdu, izveidojiet centralizētu datu ievākšanas failu, nodrošiniet savietojamību starp dažādām sistēmām, ieviešiet vienotus datu identifikatorus, kā arī apsveriet datu vizualizācijas risinājumus, kas apvieno informāciju no dažādiem avotiem.
Pārmērīgs fokuss uz vēsturiskajiem datiem
Nereti iespējams novērot, ka datu analītika tiek pielietota tikai gadījumos, kad nepieciešams atskatīties uz pagātnes notikumiem, tā vietā, lai prognozētu tendences un attiecīgi veidotu turpmākās stratēģijas. Jāteic, ka šāda retrospektīva pieeja ierobežo datu analītikas patieso vērtību.
Mūsdienu datu analītikas rīki piedāvā arvien vairāk iespēju ne tikai analizēt pagātnes notikumus, bet arī paredzēt nākotnes scenārijus un ieteikt optimālās darbības.
Novērsiet šo kļūdu paplašinot savu analītikas pieeju:
- Papildiniet deskriptīvo analītiku (Kas notika?) ar diagnostikas analītiku (Kāpēc tas notika?)
- Ieviešiet prognozējošo analītiku, lai paredzētu nākotnes tendences
- Izmantojiet preskriptīvo analītiku(kas notika, kāpēc tas notika un kas varētu notikt), lai izstrādātu konkrētus rīcības plānus
- Regulāri pārskatiet prognozes un atjauniniet modeļus, balstoties uz jaunākajiem datiem
Nepietiekama uzmanība sociālo tīklu mārketinga datiem
Uzņēmumi mēdz nenovērtēt sociālo tīklu mārketinga datu nozīmi, tādējādi neintegrējot tos kopējā analītikas stratēģijā.
Lai to novērstu, izstrādājiet visaptverošu pieeju datu vākšanai un analīzei. Izmantojiet gan kvantitatīvos rādītājus (iesaiste, konversijas), gan kvalitatīvos datus (komentāru sentimenta analīze), lai iegūtu pilnīgāku priekšstatu par klientu viedokļiem un tendencēm.
Nespēja efektīvi nokomunicēt analītikas rezultātus
Pat visprecīzākā datu analītika būs bezjēdzīga, ja tās rezultātus nevarēs saprotami izskaidrot lēmumu pieņēmējiem.
Tādēļ pielāgojiet datu vizualizāciju un ziņojumus atbilstoši auditorijas vajadzībām un zināšanu līmenim. Koncentrējieties uz stāsta veidošanu ar datiem, izceļot galvenās atziņas un to saistību ar biznesa mērķiem. Apmeklē infinitum.agency mājaslapu un uzzini vairāk par datu analītikas iespējām!