Votre organisation a besoin d'une carte de hiérarchie des données - Voici pourquoi

Il existe une infinité de points de données qu'une équipe ou une organisation peut suivre. Il est difficile de savoir quelles mesures prioriser. Le résultat? Les organisations se retrouvent souvent avec un terrain de jeu plat, avec des revenus ayant la même valeur qu'une métrique de bas niveau comme les taux d'ouverture des e-mails.

Lorsqu'il n'y a pas d'accord explicite sur les relations entre les différentes métriques, les gens se retrouvent dans des silos de données. Chaque équipe passe du temps à travailler pour améliorer les mesures de vanité qui ne se connectent pas et qui ont un impact sur les objectifs commerciaux.

La solution est une carte de hiérarchie des données : un cadre montrant les relations entre les différentes métriques d'une organisation . Il illustre comment les métriques de niveau inférieur contribuent aux résultats de niveau supérieur et définit qui est responsable de quelles métriques.

La carte montre la hiérarchie des métriques dans une organisation. Par exemple, l' utilisation des fonctionnalités , détenue par un contributeur individuel, alimente la métrique d' engagement , détenue par un chef d'équipe. Les métriques que les chefs d'équipe (par exemple, les chefs de produit ou les spécialistes du marketing) possèdent contribuent aux métriques dont les cadres de service (par exemple, les responsables de la croissance, du produit ou du marketing) sont responsables.

Une carte de la hiérarchie des données invite les équipes à voir comment les points de données alimentent le reste de l'organisation. De cette façon, vous pouvez choisir des métriques à suivre en fonction des données et des preuves et mettre vos efforts pour avoir un impact positif sur les objectifs de l'organisation.

Arrêtez de courir après les métriques de vanité

Une carte de hiérarchie des données vous oblige à hiérarchiser les métriques qui ont un impact sur les objectifs de votre organisation. Si vous avez sélectionné les bonnes métriques, tirer un levier en bas aura un impact tout au long de l'arborescence des données.

Si vous ne mappez pas ces connexions, vous améliorez des métriques qui ne font rien. Disons qu'une équipe marketing a pour objectif d'augmenter le trafic. Ils travaillent dur et parviennent à doubler, tripler ou quadrupler le trafic vers votre site.

Pendant ce temps, l'entreprise échoue. Il n'y a pas de plan pour activer ou monétiser le trafic de l'équipe marketing, cela n'a donc pas d'impact sur les conversions. Lorsque vous appliquez les mauvaises métriques de données, vous n'êtes pas axé sur les données, vous êtes simplement axé sur les données . Et cela n'aide pas l'entreprise.

Une carte de hiérarchie des données montre où vous avez sélectionné des métriques de vanité, ce qui vous invite à itérer et à mettre à jour les métriques que vous suivez. Si vous améliorez la métrique que vous possédez et que cela n'a pas d'impact sur la métrique située au-dessus dans la hiérarchie, vous savez que vous devez repenser cette métrique.

Faire en sorte que tout le monde parle la même langue

Les équipes cloisonnées suivent des métriques qui ne sont pas liées au reste de l'organisation. Tout le monde a besoin d'un alignement sur les points de données critiques afin de pouvoir travailler vers les mêmes objectifs.

Une carte de hiérarchie des données favorise le travail d'équipe entre les départements car tout le monde est unifié autour des objectifs commerciaux. Au lieu, par exemple, de marketing ou de suivi de produit de différentes mesures qui ne sont pas liées, vous obtenez une vue au niveau de l'entreprise de la façon dont vous résolvez l'acquisition, la rétention et la monétisation.

Il fait également des données le langage commun entre les départements. Il y a souvent un accord implicite (ou un désaccord) sur les mesures qui contribuent à quels résultats. Par exemple, l'équipe marketing peut supposer que l'augmentation du trafic contribuera à augmenter les revenus, mais ce n'est peut-être pas le cas.

Tracer la carte hiérarchique vous oblige à discuter des métriques et à rendre ces accords explicites : nous convenons tous que l'amélioration de la métrique X aura un impact sur Y. Avec ces accords conclus explicitement, tout le monde fait confiance aux mesures choisies et les discussions entre les équipes peuvent se dérouler plus facilement.

Permettre la propriété et l'autonomie

Lorsque vous définissez des objectifs autour de résultats axés sur les données plutôt que sur des tactiques, les membres de l'équipe peuvent assumer la responsabilité de leurs résultats.

Avec la tactique comme objectif, les gens se sentent microgéré. Ils sont obligés de s'en tenir à des tâches spécifiques, même s'ils peuvent croire qu'elles sont inutiles.

Lorsque vous avez un résultat de données (une métrique qui cartographie en amont) comme objectif, les gens peuvent s'en approprier. Les membres de l'équipe ont la liberté d'utiliser leurs compétences et leur créativité pour trouver les tactiques optimales pour atteindre l'objectif.

Le résultat est une organisation plus démocratique. Les gens tirent plus de satisfaction de leur travail parce qu'ils se sentent responsables de quelque chose.

Cela conduit également à une planification de projet basée sur les résultats. Supposons, par exemple, qu'un responsable marketing ait une tactique pour cible : créer quatre articles de blog par mois . Ils se sentent contraints et frustrés parce qu'ils doivent continuer à publier ces messages, quel que soit l'impact que les messages auront.

Imaginons que vous leur donniez comme objectif un résultat lié aux données : générer 30 % de trafic organique en plus par mois . Ils pourraient décider que la meilleure tactique consiste à créer les quatre postes, ou ils pourraient concevoir des moyens plus créatifs et efficaces pour atteindre cet objectif. Par exemple, ils peuvent augmenter la distribution aux publications existantes, actualiser les anciennes publications ou trouver des influenceurs externes avec lesquels collaborer au lieu de publier uniquement du contenu généré par l'entreprise.

La carte signifie également que vous attribuez la bonne métrique de niveau et donnez aux gens des métriques sur lesquelles ils peuvent avoir un impact. Par exemple, il n'est pas logique de donner à un spécialiste du marketing le chiffre d'affaires comme métrique. Au lieu de cela, vous leur fournissez une statistique de niveau inférieur qui correspond aux revenus .

Un autre résultat est que les gens voient l'impact de leur travail sur l'entreprise. La connexion à un résultat supérieur est motivante car les membres de l'équipe peuvent voir à quel point leur travail est significatif.

Comment implémenter une carte de hiérarchie de données

Une carte de hiérarchie de données est dynamique. La valeur vient lorsque vous en apprenez et faites évoluer vos métriques suivies.

Obtenez la première version de votre carte de données dès que possible. Ce n'est pas censé être parfait; c'est censé être un point de départ pour l'apprentissage.

La carte doit provenir d'une seule source de vérité (une seule équipe), il y a donc une définition pour chaque métrique. Idéalement, votre équipe de données crée la carte, mais toute partie neutre connaissant les données peut la créer. L'équipe qui crée la carte peut baser les métriques de la première version sur l'apprentissage passé ou sur les métriques que les équipes suivent actuellement.

Étant donné que la carte vise à mettre tout le monde sur la même page, elle doit inclure des définitions pour les métriques et toutes les inclusions ou exclusions. Par exemple, pour une nouvelle métrique d'acquisition d'utilisateurs , vous pouvez suivre uniquement l' acquisition au niveau de l'entreprise comme métrique principale.

Partagez la carte avec l'ensemble de l'organisation, y compris où trouver les données de la métrique. Chaque point de données n'a pas besoin d'être sur le même tableau de bord, mais tout le monde doit savoir comment trouver ou calculer ses métriques.

À ce stade, on s'attend à ce que les gens ne soient pas d'accord avec les mesures sur la carte. Chacun doit exprimer son désaccord, mais s'engager à accepter les mesures comme point de départ. Les équipes doivent ensuite rassembler des données et des exemples pour justifier la modification d'une métrique. Toute mise à jour doit être basée sur des données clients objectives, et non sur des opinions ou des instincts.

Les revenus restent toujours les mêmes. L'acquisition, la rétention et la monétisation restent également constantes, bien que vous puissiez décider de mettre à jour leurs définitions.

La fréquence à laquelle vous revisitez et itérez sur le reste des métriques dépend de la vitesse de votre organisation. Une startup peut revoir ses métriques tous les mois. Pour une grande organisation établie, il est logique d'itérer toutes les quelques années.

Les pièges courants à éviter

• Ne pas définir la propriété des métriques d'équipe. Si personne n'est responsable d'une métrique d'équipe, les gens finissent par sélectionner des métriques de vanité pour les contributeurs individuels ou en utilisant des définitions flottantes de leurs métriques. Cela conduit finalement à la méfiance et à l'échec de la culture des données. Attribuez un propriétaire à chaque métrique de votre carte.
• Métriques désalignées. Disons que vous avez un modèle de monétisation axé sur le produit. Cela n'a pas de sens que les ventes soient la seule équipe à posséder des mesures qui correspondent aux revenus. Ajustez la structure de la carte hiérarchique pour l'adapter à votre modèle commercial.
• Chaque département propose sa propre version de la carte. Si différentes équipes utilisent des versions distinctes de la carte, elles travailleront dans des silos départementaux. La carte de la hiérarchie des données doit être une source de vérité partagée entre les départements. Créez et utilisez la même carte pour l'ensemble de votre entreprise et de votre produit.

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