Начните сначала. Здесь первая часть статьи. ;)
Действие № 2: Синхронизируем метрики и высшее руководство
Когда есть возможность иметь данные, хочется измерять всё.
Люди обычно считают, что чем больше данных, тем лучше результаты. Агентство предоставляет 40 вкладок отчета с 8-м размером шрифта и горой цифр. Наверно они проделали много работы — а значит это более ценно с точки зрения денег. Замдиректора пытается втиснуть еще два графика с 7 метриками и измерениям в одностраничный дашборд.
Если б большие объёмы данных означали более взвешенные решения, то был бы мир на земле.
Основная часть нашей работы, как аналитиков, сводится к тому, чтобы правильные данные (метрики), попадали нужному человеку в нужное время.
Чтобы сделать это, мы должны учитывать «ранг» метрики (соответствует оси Y).
Ранг — это серьёзность полномочий и принимаемых решений. Также нужно думать о частоте, с которой поступают данные, наряду с глубиной выводов, которыми надо сопровождать данные (IABI FTW!). И наконец, ранг определяет количество времени, отведенного для обсуждения результатов.
Обычные менеджеры имеют меньший ранг, они обязаны принимать тактические решения, стоимостью порядка десятков тысяч долларов. Топ менеджеры и большую полёт, им платят намного больше зарплаты, бонусов и акций компании, ведь они ответственны за принятие сверхстратегических решений, влияющих на десятки миллионов долларов.
Эта проблема теперь имеет красивое и элегантное решение, если применить матрицу влияния.
Разделите матрицу по горизонтали и убедитесь, что метрики доведены до каждого руководителя соответственно с их положением.
Вы можете скачать матрицу влияния в формате Excel в конце этого поста.
Топ менеджеры живут в сверхстратегической сфере по нашей шкале — приблизительно 40 и выше, если оценивать по уровню принимаемых решений. Этот набор метрик обеспечивает тяжелые решения, требующие достаточного объема бизнес-контекста, глубоких размышлений и они влекут за собой широкие изменения. Аналитикам понадобится время, чтобы провести надлежащий анализ, добыть полезные знания и рекомендации.
Вы также можете заметить, что почти все метрики доставляются топ-менеджерам ежемесячно или реже. Это отражение того, что на их уровне решаются задачи, которые пронизывают структуру компании, систему поощрения и точки касания с пользователем и т. д.
И так, соответствуют ли метрики в дашбордах или презентациях для топ-менеджеров сверхстратегическому уровню?
Возможно, ваша аналитической деятельность устроена так, что ваши топ-менеджеры тратят свое время на принятия тактических решений?
Ниже под слоем для топ-менеджеров вы увидите скопления метрики чуть меньшего стратегического влияния на доход компании, например для руководителей отделов. Время полезности также отличается по оси X. За ними — слой для менеджеров, которые принимают скорее тактические решения.
Последний слой — мой любимый способ улучшить процесс решений: убираем из процесса самого человека. :)
Последние технологии позволяют автоматически принимать решения по метрикам сверхтактического уровня на основе алгоритмов машинного обучения. Например, человеку не нужно пересматривать Viewability рекламных объявлений, потому что передовые баннерные платформы автоматически улучшают кампании на основе этой метрики. По правде, дорогостоящий человек, который глядит в отчеты с этой метрикой, только замедлит работу. Не получиться выиграть доли центов, которые эта метрика может дать.
Рекомендация Cinco:
Соберите дашборды и важные отчеты, созданные за все время аналитической работы. Сгруппируйте их по рангу (топ-менеджеры, руководители отделов...). Убедитесь, что метрики для каждого из уровней руководства, соответствуют тем, что рекомендует матрица влияния.
Например, включает ли в себя последний отчет для CMO прибыль в расчете на одного человека, или процент дополнительной прибыли с nonline-каналов продаж? Если да, то — ура! Но, если в нём метрики узнаваемости, предпочтения бренда, намерения купить, конверсии или показатель отказов. Тогда все плохо. Почему ваш директор по маркетингу должен использовать свое драгоценное время, чтобы принимать тактические решения? Это проблема аналитической культуры? Может это след того, что у аналитиков не хватает смекалки? Так, почему же?
На самом деле, всё большое и сложное в действительности не такое уж большое и сложное. Такой простой анализ помогает увидеть основные препятствия, которые хоронят всю пользу данных для быстрого и умного развития бизнеса.
Рекомендация Seis:
Проявите инициативу и постарайтесь автоматизировать всё, что возможно. Если данные доступны и полезны в режиме реального времени, то есть алгоритмы, которые могут принимать решения за людей. Если есть ограничение, то они — от нас (люди, бюрократия, коммуникация и т. д.).
Для более стратегических слоев, решение будет различаться от проблемы к проблеме. Может потребоваться новый тимлид в команде аналитики или сдвиг в культуре компании, или другая схема взаимодействия в иерархии управления (менеджеры, руководители отделов, топ-менеджеры). Но, кое-что определённо потребуется, чтобы совместить нужные метрики с уровнями начальства: изменение в том, как работники материально поощряются.
Как вы заметили выше, сила матрицы в том, что она способна упрощать сложности. Это не значит, что не придется иметь дело со сложностями, но вы теперь сможете подходить к ним более сосредоточенно!
Действие № 3: Стратегическое выравнивание усилий в команде в аналитиков
Еще одно упражнение, в котором мы разрежем матрицу влияния, на это раз упражнение — для самой команды аналитиков.
Команда аналитики сталкивается с непростой задачей, когда нужно распределить усилия и схватиться за одну из чудесных возможностей, которые дает матрица влияния.
Это усугубляется тем, что всегда много дел и мало людей, чтобы чтобы взяться за что-либо новое. Ой, и не говорите мне о времени! Почему в сутках только 24 часа?
Итак, как мы убедимся, что выбрали правильный путь в аналитике?
Разделите матрицу по вертикали вдоль оси X со временем полезности.
Вы можете скачать матрицу влияния в формате Excel в конце этого поста.
Для любой метрики, которая нужна в реальном времени, мы должны расчехлить мощности автоматизации. Кампании могут быть оптимизированы на основе данных в реальном времени: показы, клики, посещения, просмотры страниц, CPA и т. д. Мы должны перестать делать отчеты и начать кормить данными наши рекламные платформы, такие как AdWords, DoubleClick и т. д. С самыми простыми алгоритмами платформы автоматизация могут действовать лучше, чем люди.
Если вы инвестируете в специалистов по машинному обучению у себя в команде, даже самые простые алгоритмы, которые они построят, будут учиться быстрее и скорее превзойдут человека в быстрых тактических решениях.
Рутина перестанет высасывать жизненной силы день за днём, когда решения сверх тактического уровня будут автоматизированы. Аналитики получат время, чтобы сосредоточиться на метриках, которые собираются дольше и требуют более глубокого анализа, чтобы извлечь полезные знания и рекомендации.
Метрики, доступные еженедельно или раз в несколько недель лучше показывать различным руководителям среднего звена (менеджеры и руководители отделов), чтобы поддерживать решения актуальной информацией. Используйте специальные триггерные оповещения, чтобы отправить эти данные нужному человеку в нужное время. В случае недельных метрик, менеджерам будет достаточной тактической информации и, в таком случае, не нужно тратить время на глубокий анализ.
Распределение ролей станет более чётким, снимется ненужное бремя с топ-менеджеров. Станет больше свободного времени, чтобы сосредоточиться на действительно важном.
Когда время полезности метрики начинает приближаться к месяцу, вы попадаете в стратегическую территорию. Взгляните на метрики этой области. Они сложные, стратегические, ранга топ-менеджеров и замдиректоров. Теперь не достаточно отчитаться о том, что произошло, нужно понять, почему это произошло и какими факторами влиять на причину. Так добываются знания, которые потенциально могут принести бизнесу миллионы долларов. Придётся вложиться и усилить вашу аналитику не только выводами, но и конкретными рекомендациями с прогнозом влияния на бизнес. Удивительно, но у вас будет столько же много текста, сколько и данных в отчете (именно так вы поймете, что всё делаете правильно!).
Наконец — кульминация в достижениях аналитика. Последний вертикальный срез включает в себя метрики, которые измеряют результативность целых потребительских групп, сегментов и каналов привлечения среди всего прочего. Вот где мета-анализ вступает в игру. Потребуется больше времени и более сложные аналитические подходы. Придётся тянуть данные из BigQuery или аналогичных платформ, где возможно перемешать данные по-своему, распаковать R, построить статистическую модель (здравствуй, random forest!), чтобы найти наиболее важные факторы, воздействующие на производительность компании.
То, как распределены усилия аналитической команды между этими четырьмя категориями — ещё один способ оценить зрелость аналитики в компании, а также обеспечить производительность, когда аналитиков не много. Например, если большая часть времени съедается отчётами по метрикам из автоматизируемой области, то вы на стадии новичка (т. е. не сильно влияете на прибыль бизнеса).
Рекомендации Siete:
Найдите пустой конференц-зал. Покажите на экране все задачи, которыми занималась ваша команда за последние 30 дней. Разбейте полученное на 4 области: автоматизировано, подается в виде отчётов, анализируется и глубоко исследуется. Посчитаете навскидку, какую часть времени провела команда в каждой из областей. Что вы видите? Силы распределены оптимально? Соответствуют ли метрики каждой из групп задач матрице влияния?
Если вы ответите на эти вопросы, то в корне переосмыслите всю аналитическую работу. Переосмысление будет глубоким и широким (люди, процессы, инструменты). Так вы пойдёте по правильному пути к настоящим аналитическом высотам.
В основе матрицы влияния лежит единственная верная метрика успешности бизнеса — прибыль. Два простых измерения: сила влияния и время полезности, помогаю ясно понять ключи успешности веб-аналитики. Такой самоанализ бывает болезненным, но если поделиться им со остальными, то можно начать делать шаги в направлении последовательного совершенствования аналитической работы.
Вот какая сила в матрице 2*2 (или же 2*5)!
Здесь можно скачать Excel версию матрицы влияния, для личного пользования.
Как всегда, теперь ваша очередь.
Если директор по маркетингу спросит: «Какой толк от нашей аналитики?», что вы ему ответите? Насколько легко вам удастся ему это объяснить? Что вы учитываете, когда строите краткосрочные и долгосрочные планы по развитию аналитики? Если топ-менеджеры получают самые продвинутые метрики из правого-верхнего квадранта, то как вам это удалось? Если вы уже внедрили распознавание образов и сложную классификацию, то поделитесь уроками с нами?
Пожалуйста, поделитесь своим мнением о матрице влияния, а также ответьте на вопросы выше в комментариях. С нетерпением жду нашего разговора.