تحتاج مؤسستك إلى خريطة هرمية للبيانات - إليك السبب

هناك نقاط بيانات لا نهائية يمكن لفريق أو مؤسسة تتبعها. من الصعب معرفة المقاييس التي يجب تحديد أولوياتها. النتائج؟ غالبًا ما ينتهي الأمر بالمنظمات إلى ساحة لعب ثابتة ، حيث تحمل الإيرادات نفس القيمة كمقياس منخفض المستوى مثل معدلات فتح البريد الإلكتروني.

عندما لا يكون هناك اتفاق صريح على العلاقات بين المقاييس المختلفة ، ينتهي الأمر بالناس في مستودعات البيانات. يقضي كل فريق وقتًا في العمل لتحسين مقاييس الغرور التي لا تتصل بأهداف العمل وتؤثر عليها.

الحل عبارة عن خريطة هرمية للبيانات: إطار عمل يوضح العلاقات بين المقاييس المختلفة في المؤسسة . يوضح كيف تساهم المقاييس ذات المستوى الأدنى في النتائج عالية المستوى ويحدد من هو المسؤول عن المقاييس.

تُظهر الخريطة التسلسل الهرمي للمقاييس في المؤسسة. على سبيل المثال ، استخدام الميزة ، المملوك من قبل مساهم فردي ، يغذي مقياس المشاركة ، المملوك من قبل قائد الفريق. تساهم المقاييس التي يقودها الفريق (على سبيل المثال ، مديرو المنتجات أو المسوقون) في المقاييس التي يتحملها المسؤولون التنفيذيون في القسم (على سبيل المثال ، رؤساء النمو أو المنتج أو التسويق).

تطالب خريطة التدرج الهرمي للبيانات الفرق بمعرفة كيفية تغذية نقاط البيانات في بقية المؤسسة. بهذه الطريقة ، يمكنك اختيار مقاييس لتتبعها بناءً على البيانات والأدلة ووضع جهودك في التأثير الإيجابي على الأهداف التنظيمية.

توقف عن مطاردة مقاييس الغرور

تجبرك خريطة التسلسل الهرمي للبيانات على تحديد أولويات المقاييس التي تؤثر على أهداف مؤسستك. إذا حددت المقاييس الصحيحة ، فسيكون لسحب رافعة في الأسفل تأثير على طول شجرة البيانات.

إذا لم تقم بتعيين هذه الروابط ، فإنك تقوم بتحسين المقاييس التي لا تفعل أي شيء. لنفترض أن هدف فريق التسويق هو زيادة عدد الزيارات. إنهم يعملون بجد ويتمكنون من مضاعفة حجم حركة المرور إلى موقعك أو مضاعفته ثلاث مرات أو أربع مرات.

في غضون ذلك ، فشل العمل. لا توجد خطة لتنشيط حركة مرور فريق التسويق أو تحقيق الدخل منها ، لذلك لا تؤثر على التحويلات. عندما تقوم بتطبيق مقاييس البيانات الخاطئة ، فأنت لست مدفوعًا بالبيانات - أنت مجرد بيانات قوية . وهذا لا يساعد العمل.

تُظهر خريطة التسلسل الهرمي للبيانات المكان الذي حددت فيه مقاييس الغرور ، مما يطالبك بتكرار وتحديث المقاييس التي تتبعها. إذا قمت بتحسين المقياس الذي تملكه ، ولم يؤثر على المقياس بمستوى أعلى منه في التدرج الهرمي ، فأنت تعلم أنك بحاجة إلى إعادة التفكير في هذا المقياس.

اجعل الجميع يتحدثون نفس اللغة

تتبع الفرق المنعزلة المقاييس التي لا ترتبط ببقية المؤسسة. يحتاج الجميع إلى التوافق في نقاط البيانات الهامة حتى يتمكنوا من العمل نحو نفس الأهداف.

تعزز خريطة التسلسل الهرمي للبيانات العمل الجماعي بين الأقسام لأن الجميع متحدون حول أهداف العمل. بدلاً من مقاييس مختلفة غير مرتبطة بالتسويق أو المنتجات ، على سبيل المثال ، تحصل على عرض على مستوى الشركة لكيفية حل عمليات الاستحواذ والاحتفاظ وتحقيق الدخل.

كما أنه يجعل البيانات هي اللغة المشتركة بين الأقسام. غالبًا ما يكون هناك اتفاق ضمني (أو خلاف) حول المقاييس التي تساهم في النتائج. على سبيل المثال ، قد يفترض فريق التسويق أن زيادة عدد الزيارات ستساعد في زيادة الإيرادات ، ولكن قد لا يكون هذا هو الحال.

يفرض عليك رسم خريطة التسلسل الهرمي مناقشة المقاييس وإيضاح تلك الاتفاقيات: نتفق جميعًا على أن تحسين مقياس X سيكون له تأثير Y. مع هذه الاتفاقيات التي تم إجراؤها بشكل صريح ، يثق الجميع في المقاييس المختارة ، ويمكن أن تجري المناقشات بين الفرق بسلاسة أكبر.

تمكين الملكية والاستقلالية

عندما تضع أهدافًا حول النتائج التي تعتمد على البيانات أولاً بدلاً من التكتيكات ، يمكن لأعضاء الفريق تحمل المسؤولية عن نتائجهم.

مع التكتيكات كهدف ، يشعر الناس بأنهم خاضعون للإدارة الدقيقة. إنهم مجبرون على الالتزام بإكمال مهام محددة ، على الرغم من أنهم قد يعتقدون أنهم لا طائل من ورائهم.

عندما يكون لديك نتيجة بيانات - مقياس يرسم خريطة المنبع - كهدف ، يمكن للأشخاص الحصول على الملكية. يتمتع أعضاء الفريق بحرية استخدام مهاراتهم وإبداعهم للتوصل إلى التكتيكات المثلى للوصول إلى الهدف.

والنتيجة هي تنظيم أكثر ديمقراطية. يشعر الناس برضا أكبر عن عملهم لأنهم يشعرون بأنهم مسؤولون عن شيء ما.

كما أنه يؤدي إلى تخطيط المشروع على أساس النتائج. لنفترض ، على سبيل المثال ، أن شخصًا ما في مجال التسويق كان لديه تكتيك كهدف: إنشاء أربع منشورات مدونة شهريًا . إنهم يشعرون بالقيود والإحباط لأنهم مضطرون إلى الاستمرار في طرح تلك المنشورات ، بغض النظر عن تأثير المنشورات.

لنفترض أنك منحتهم نتيجة بيانات كهدف: زيادة عدد الزيارات العضوية بنسبة 30٪ شهريًا . قد يقررون أن أفضل تكتيك هو إنشاء الوظائف الأربع ، أو قد يبتكرون طرقًا أكثر إبداعًا وفعالية لتحقيق هذا الهدف. على سبيل المثال ، قد يزيدون التوزيع على المنشورات الحالية ، أو يجددون المنشورات القديمة ، أو يجدون مؤثرين خارجيين للتعاون معهم بدلاً من نشر المحتوى الذي أنشأته الشركة فقط.

تعني الخريطة أيضًا أنك تقوم بتعيين مقياس المستوى الصحيح ومنح الأشخاص مقاييس يمكنهم التأثير عليها. على سبيل المثال ، ليس من المنطقي إعطاء إيرادات للمسوق كمقياس. بدلاً من ذلك ، تمنحهم مقياسًا منخفض المستوى يرسم الإيرادات .

النتيجة الأخرى هي أن الناس يرون كيف يؤثر عملهم على الشركة. يعتبر الارتباط بنتيجة أعلى أمرًا محفزًا لأن أعضاء الفريق يمكنهم رؤية كيف يكون عملهم ذا مغزى.

كيفية تنفيذ خريطة التسلسل الهرمي للبيانات

تعتبر خريطة التسلسل الهرمي للبيانات ديناميكية. تأتي القيمة عندما تتعلم منها وتطور مقاييسك المتعقبة.

احصل على الإصدار الأول من خريطة البيانات الخاصة بك في أسرع وقت ممكن. ليس من المفترض أن تكون مثالية ؛ من المفترض أن تكون نقطة انطلاق للتعلم.

يجب أن تأتي الخريطة من مصدر واحد للحقيقة - فريق واحد - لذلك يوجد تعريف واحد لكل مقياس. من الناحية المثالية ، يقوم فريق البيانات الخاص بك بإنشاء الخريطة ، ولكن يمكن لأي طرف محايد خبير بالبيانات إنشاء الخريطة. يمكن للفريق الذي ينشئ الخريطة أن يبني مقاييس الإصدار الأول على التعلم السابق أو فرق المقاييس التي يتم تتبعها حاليًا.

نظرًا لأن الخريطة تدور حول جعل الجميع على نفس الصفحة ، فإنها تحتاج إلى تضمين تعريفات للمقاييس وأي إدخالات أو استثناءات. على سبيل المثال ، بالنسبة لمقياس اكتساب مستخدم جديد ، يمكنك تتبع الاكتساب على مستوى الأعمال فقط كمقياس أساسي.

شارك الخريطة مع المؤسسة بأكملها ، بما في ذلك مكان العثور على بيانات المقياس. لا يلزم أن تكون كل نقطة بيانات على نفس لوحة المعلومات ، ولكن يحتاج الجميع إلى معرفة كيفية العثور على مقاييسهم أو حسابها.

في هذه المرحلة ، من المتوقع أن يختلف الناس مع المقاييس الموجودة على الخريطة. يجب على الجميع التعبير عن عدم موافقتهم ولكن الالتزام بقبول المقاييس كنقطة انطلاق. يجب على الفرق بعد ذلك جمع البيانات والأمثلة لتبرير تغيير المقياس. يجب أن تستند أي تحديثات إلى بيانات العملاء الموضوعية ، وليس الآراء أو الغرائز.

الإيرادات تبقى دائما كما هي. يظل الاكتساب والاحتفاظ وتحقيق الدخل ثابتًا أيضًا ، على الرغم من أنك قد تقرر تحديث تعريفاتها.

يعتمد عدد المرات التي تزور فيها وتكرر على بقية المقاييس على سرعة مؤسستك. قد تقوم شركة ناشئة بمراجعة مقاييسها كل شهر. بالنسبة لمنظمة كبيرة وراسخة ، من المنطقي التكرار كل بضع سنوات.

المزالق الشائعة التي يجب تجنبها

• عدم تعيين ملكية مقاييس الفريق. إذا لم يكن هناك شخص مسؤول عن مقياس الفريق ، ينتهي الأمر بالناس باختيار مقاييس الغرور للمساهمين الفرديين أو باستخدام تعريفات عائمة لمقاييسهم. يؤدي هذا في النهاية إلى عدم الثقة وفشل ثقافة البيانات. قم بتعيين مالك لكل مقياس على خريطتك.
• المقاييس غير المتوافقة. لنفترض أن لديك نموذجًا لتحقيق الدخل بقيادة المنتج. ليس من المنطقي أن تكون المبيعات الفريق الوحيد الذي يمتلك مقاييس ترتبط بالإيرادات. اضبط هيكل خريطة التسلسل الهرمي لتناسب نموذج عملك.
• يأتي كل قسم بنسخته الخاصة من الخريطة. إذا استخدمت فرق مختلفة إصدارات منفصلة من الخريطة ، فسيعملون في صوامع الأقسام. يجب أن تكون خريطة التسلسل الهرمي للبيانات مصدرًا مشتركًا للحقيقة عبر الإدارات. قم بإنشاء واستخدام نفس الخريطة عبر عملك ومنتجك بالكامل.

ابدأ بتتبع المقاييس المهمة مع Amplitude

استخدم Amplitude Analytics لتتبع المقاييس في خريطة التسلسل الهرمي للبيانات الخاصة بك وتمكين فرقك من خلال رؤى تحليلات منتجات الخدمة الذاتية. ابدأ اليوم مع خطتنا المجانية للمبتدئين.

إذا كنت قد استمتعت بهذا المنشور ، فاتبعني على LinkedIn لمعرفة المزيد عن النمو الذي يقوده المنتج.