Su organización necesita un mapa de jerarquía de datos: este es el motivo

Hay infinitos puntos de datos que un equipo u organización puede rastrear. Es una lucha saber qué métricas priorizar. ¿El resultado? Las organizaciones a menudo terminan con un campo de juego plano, con ingresos que tienen el mismo valor que una métrica de bajo nivel como las tasas de apertura de correo electrónico.

Cuando no hay un acuerdo explícito sobre las relaciones entre diferentes métricas, las personas terminan en silos de datos. Cada equipo dedica tiempo a trabajar para mejorar las métricas de vanidad que no se conectan y afectan los objetivos comerciales.

La solución es un mapa de jerarquía de datos: un marco que muestra las relaciones entre diferentes métricas en una organización . Ilustra cómo las métricas de nivel inferior contribuyen a los resultados de nivel superior y define quién es responsable de qué métrica.

El mapa muestra la jerarquía de métricas en una organización. Por ejemplo, el uso de funciones , propiedad de un colaborador individual, alimenta la métrica de compromiso , propiedad de un líder de equipo. Las métricas que poseen los líderes de equipo (p. ej., gerentes de producto o especialistas en marketing) contribuyen a las métricas de las que son responsables los ejecutivos de departamento (p. ej., jefes de crecimiento, producto o marketing).

Un mapa de jerarquía de datos solicita a los equipos que vean cómo los puntos de datos se alimentan al resto de la organización. De esa manera, puede elegir métricas para realizar un seguimiento en función de los datos y la evidencia y poner sus esfuerzos en lograr un impacto positivo en los objetivos de la organización.

Deja de perseguir métricas de vanidad

Un mapa de jerarquía de datos lo obliga a priorizar las métricas que impactan en los objetivos de su organización. Si ha seleccionado las métricas correctas, tirar de una palanca en la parte inferior tendrá un impacto en todo el árbol de datos.

Si no asigna estas conexiones, mejora las métricas que no hacen nada. Digamos que un equipo de marketing tiene como objetivo aumentar el tráfico. Trabajan duro y logran duplicar, triplicar o cuadriplicar la cantidad de tráfico a su sitio.

Mientras tanto, el negocio está fallando. No hay un plan para activar o monetizar el tráfico del equipo de marketing, por lo que no impacta en las conversiones. Cuando aplica las métricas de datos incorrectas, no está basado en datos, solo está basado en datos contundentes . Y eso no ayuda al negocio.

Un mapa de jerarquía de datos muestra dónde ha seleccionado métricas de vanidad, lo que le solicita que itere y actualice las métricas que rastrea. Si mejora la métrica que posee y no afecta la métrica en un nivel superior en la jerarquía, sabe que necesita repensar esa métrica.

Haz que todos hablen el mismo idioma

Los equipos aislados realizan un seguimiento de las métricas que no se vinculan con el resto de la organización. Todos necesitan alineación en los puntos de datos críticos para que puedan trabajar hacia los mismos objetivos.

Un mapa de jerarquía de datos fomenta el trabajo en equipo entre departamentos porque todos están unificados en torno a los objetivos comerciales. En lugar de, por ejemplo, marketing o seguimiento de productos con diferentes métricas que no están vinculadas, obtiene una vista a nivel de empresa de cómo resuelve la adquisición, la retención y la monetización.

También hace que los datos sean el lenguaje común entre los departamentos. A menudo hay un acuerdo (o desacuerdo) implícito sobre qué métricas contribuyen a qué resultados. Por ejemplo, el equipo de marketing podría asumir que aumentar el tráfico ayudará a aumentar los ingresos, pero ese podría no ser el caso.

Trazar el mapa de jerarquía lo obliga a discutir las métricas y hacer que esos acuerdos sean explícitos: todos estamos de acuerdo en que mejorar la métrica X tendrá un impacto Y. Con esos acuerdos hechos explícitamente, todos confían en las métricas elegidas y las discusiones entre equipos pueden funcionar sin problemas.

Permitir la propiedad y la autonomía

Cuando establece objetivos en torno a los resultados de los datos en lugar de las tácticas, los miembros del equipo pueden asumir la responsabilidad de sus resultados.

Con las tácticas como objetivo, las personas se sienten microgestionadas. Se ven obligados a apegarse a completar tareas específicas, aunque crean que no tienen sentido.

Cuando tiene un resultado de datos, una métrica que mapea aguas arriba, como objetivo, las personas pueden tomar posesión. Los miembros del equipo tienen la libertad de usar sus habilidades y creatividad para idear las tácticas óptimas para alcanzar la meta.

El resultado es una organización más democrática. Las personas obtienen más satisfacción de su trabajo porque se sienten responsables de algo.

También conduce a la planificación de proyectos basada en resultados. Digamos, por ejemplo, que alguien en marketing tenía una táctica como objetivo: crear cuatro publicaciones de blog por mes . Se sienten limitados y frustrados porque tienen que seguir creando esas publicaciones, independientemente del impacto que tendrán.

Supongamos que les da un resultado de datos como objetivo: generar un 30 % más de tráfico orgánico por mes . Pueden decidir que la mejor táctica es crear las cuatro publicaciones, o pueden idear formas más creativas y efectivas para lograr ese objetivo. Por ejemplo, pueden aumentar la distribución de publicaciones existentes, actualizar publicaciones antiguas o encontrar personas influyentes externas para colaborar en lugar de publicar solo contenido generado por la empresa.

El mapa también significa que asignas la métrica de nivel correcta y les das a las personas métricas en las que pueden impactar. Por ejemplo, no tiene sentido dar los ingresos de un vendedor como métrica. En su lugar, les proporciona una métrica de nivel inferior que se asigna a los ingresos .

Otro resultado es que las personas ven cómo su trabajo impacta en la empresa. La conexión con un resultado superior es motivadora porque los miembros del equipo pueden ver cómo su trabajo es significativo.

Cómo implementar un mapa de jerarquía de datos

Un mapa de jerarquía de datos es dinámico. El valor viene cuando aprendes de él y evolucionas tus métricas rastreadas.

Obtenga la versión uno de su mapa de datos lo antes posible. No se supone que sea perfecto; se supone que es un punto de partida para el aprendizaje.

El mapa debe provenir de una sola fuente de verdad, un solo equipo, por lo que hay una definición para cada métrica. Idealmente, su equipo de datos crea el mapa, pero cualquier parte neutral experta en datos puede crearlo. El equipo que crea el mapa puede basar las métricas de la versión uno en el aprendizaje anterior o en las métricas que los equipos están rastreando actualmente.

Debido a que el mapa trata de que todos estén en la misma página, debe incluir definiciones para las métricas y cualquier inclusión o exclusión. Por ejemplo, para una nueva métrica de adquisición de usuarios , puede rastrear solo la adquisición a nivel empresarial como su métrica principal.

Comparta el mapa con toda la organización, incluido dónde encontrar los datos para la métrica. No es necesario que todos los puntos de datos estén en el mismo tablero, pero todos deben saber cómo encontrar o calcular sus métricas.

En este punto, se espera que las personas no estén de acuerdo con las métricas del mapa. Todos deben expresar su desacuerdo pero comprometerse a aceptar las métricas como punto de partida. Luego, los equipos deben recopilar datos y ejemplos para justificar el cambio de una métrica. Cualquier actualización debe basarse en datos objetivos del cliente, no en opiniones o instintos.

Los ingresos siempre se mantienen iguales. La adquisición, la retención y la monetización también se mantienen constantes, aunque puede decidir actualizar sus definiciones.

La frecuencia con la que revisa e itera el resto de las métricas depende de la velocidad de su organización. Una startup puede revisar sus métricas cada mes. Para una organización grande y establecida, tiene sentido iterar cada pocos años.

Errores comunes a evitar

• No establecer la propiedad de las métricas del equipo. Si nadie es responsable de una métrica de equipo, las personas terminan seleccionando métricas de vanidad para colaboradores individuales o usando definiciones flotantes de sus métricas. En última instancia, esto conduce a la desconfianza y al fracaso de la cultura de datos. Asigne un propietario para cada métrica en su mapa.
• Métricas desalineadas. Supongamos que tiene un modelo de monetización basado en productos. No tiene sentido que las ventas sean el único equipo que posee métricas que se asignan a los ingresos. Ajuste la estructura del mapa de jerarquía para que se ajuste a su modelo de negocio.
• Cada departamento presenta su propia versión del mapa. Si diferentes equipos usan versiones separadas del mapa, trabajarán en silos departamentales. El mapa de jerarquía de datos debe ser una fuente de información compartida entre departamentos. Cree y use el mismo mapa en todo su negocio y producto.

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