Digital Analytics 요청 분류

지난주에 스톡홀름에서 열린 분석 이벤트에서 강연을 했고 참석자 중 한 분으로부터 흥미로운 질문을 받았습니다. 질문은 다음과 같습니다.

우리의 분석 팀은 끊임없이 많은 요청을 받고 있으며 따라잡기가 어렵습니다.이러한 요청을 어떻게 분류합니까?

나는 수년 동안 이 질문을 여러 번 받았습니다. 높은 수준에서 다음 접근 방식을 사용하여 디지털 분석 질문의 폭격을 피하려고 합니다.

• 경영진 비즈니스 목표 – 저는 분석 팀이 경영진으로부터 조직의 가장 시급한 요구 사항을 식별하고 주로 이러한 질문에 대해 작업하는 하향식 분석 구현 접근 방식을 항상 옹호해 왔습니다.하향식 접근 방식은 경영진의 요청에 대한 작업이 다른 요청으로부터 분석 팀을 보호해야 하므로 정렬 및 우선 순위를 생성합니다.
• 셀프 서비스 분석 – 저는 많은 디지털 분석 요청을 받는 대부분의 분석 팀이 중앙 집중식 대 셀프 서비스 모델을 사용한다는 것을 알게 되었습니다.중앙 집중식 모델은 내부 팀을 위해 대부분의 분석을 수행하는 핵심 팀을 활용하는 반면 셀프 서비스 모델은 내부 이해 관계자가 분석을 수행할 수 있도록 합니다. 전자는 조직이 구현하기 더 쉬운 경우가 많지만 후자는 분석 요청을 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 교육, 구현 지식 등의 필요성으로 인해 셀프 서비스 분석을 성공적으로 롤아웃하는 것이 어려울 수 있습니다.

이전 항목에 대해서는 나중에 자세히 설명하겠지만, 이 게시물에서는 신속하게 구현할 수 있는 분석 요청 분류에 대한 매우 전술적인 접근 방식을 제공할 것입니다.

세 가지 질문

이해 관계자와 함께 세 가지 질문을 사용하여 디지털 분석 분석과 관련하여 집중할 항목을 결정할 수 있습니다. 이 세 가지 질문은 무엇이 가치 있고 디지털 분석 요청을 분류하는 데 사용할 수 있는지에 집중하는 데 도움이 됩니다. 물론 디지털 애널리틱스 요청에 너무 강경한 태도를 취하는 것은 바람직하지 않습니다. 그렇지 않으면 사람들의 관심을 끄고 데이터를 사용하는 대신 "직감"에 의존하게 될 것입니다. 하지만 요청에 얽매여 있다면 이 질문이 가장 영향력 있는 요청에 집중하는 데 도움이 될 수 있습니다.

분석 요청이 쇄도할 때 가장 먼저 묻고 싶은 질문은 다음과 같습니다.

#1 – 이것을 알아야 하는 이유는 무엇입니까?

많은 사람들이 사물을 알고 싶어합니다. 그들은 데이터와 분석을 그것을 아는 방법으로 봅니다. 그러나 대부분의 경우 사람들은 귀하에게 무엇을 제공해야 하는지 알고자 하는 진정한 비즈니스 이유가 없습니다. 나는 당신이 조금이라도 반발하면 그들의 요청에 대한 의미 있는 사업상의 이유를 찾지 못할 것임을 알게 되었습니다. 많은 경우 사람들은 그저 궁금할 뿐입니다.

그들이 당신에게 무엇을 요구하는지 알아야 하는 이유를 묻는다면 그들은 의미 있는 대답을 할 수 없습니다. 다른 요청으로 넘어가십시오. “그냥 궁금해서…”라는 대답은 받아들일 수 없습니다.

#2 – 내가 제공한 데이터를 기반으로 웹사이트(또는 모바일 앱)에서 무엇을 변경하시겠습니까?

디지털 분석에서는 데이터를 통찰력으로 전환한 다음 디지털 자산을 변경하지 않는 한 어떤 가치도 얻을 수 없습니다. 디지털 속성을 변경하면 분석이 올바른지, 조직의 KPI가 상승 또는 하락했는지(원하는 방향에 따라!) 측정할 수 있습니다. 그러나 수신하는 요청은 절대 변경되지 않거나 매우 비쌀 수 있는 것과 관련이 있는 경우가 많습니다. 예를 들어 웹 사이트 탐색 모음이 비효율적이라는 가설을 검증하라는 요청을 받을 수 있습니다. 그것은 훌륭한 질문이며 조사할 가치가 있는 것입니다. 하지만 내비게이션 바가 1년 전에 재설계되었고 많은 비용이 든다면 조직에서 그것을 버리고 재설계할 의욕이 있습니까? 데이터를 요청하는 사람들이 그러한 유형의 변경에 영향을 미칠 수 있습니까? 그렇지 않다면 이 요청의 우선순위를 낮출 것입니다. 때때로 조직의 사람들은 사람들이 이전에 한 일이 잘못되었음을 증명하거나, 점수를 매기거나, 요점을 증명하거나, 정치적인 데이터를 원합니다. 데이터를 기반으로 변경에 영향을 미칠 수 있는지 여부를 물어봄으로써 조직에 도움이 되지 않을 가능성이 있는 이러한 요청을 피할 수 있습니다.

#3 – 귀하가 제공하는 데이터와 관련된 변경 사항에 따라 조직이 얼마나 많은 비용을 절약하거나 벌 수 있습니까?

요청자 중 한 명이 앞의 두 질문을 통과하면 이 질문을 최종 우선 순위 지정에 사용할 수 있습니다. 데이터의 끝에서 조직은 데이터 및 분석에 투자하여 수익 증대 또는 비용 절감을 창출합니다. 최고의 분석 팀은 데이터를 통찰력으로, 통찰력을 수익 창출 또는 절감으로 전환하고 있습니다. 잠재적인 증분 수익 또는 비용 절감을 추정하는 완벽한 방법은 없지만 분석을 요청하는 사람은 누구나 추정치를 제공할 수 있어야 합니다.

예를 들어 낮은 리드 생성 양식 전환율에 기여할 수 있는 요소를 분석하기 위해 접근했다고 상상해 보십시오. 이러한 분석 작업은 많은 비용과 시간이 소요되는 분석일 수 있습니다. 현재 전환율이 7.5%라면 전환율을 높이는 데 필요한 분석 작업에 대한 투자를 정당화하기 위해 얼마나 증가해야 합니까? 1%, 2% 또는 3% 증가해야 합니까? 이해 관계자가 계산을 수행하도록 하면 분석에 대한 투자를 정당화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 몇 가지 정당한 질문이 있을 수 있지만 최고의 데이터를 제공하고 훌륭한 통찰력을 얻었더라도 조직이 벌거나 절약한 금액은 다른 분석 기회보다 낮을 수 있습니다.

Salesforce에서 디지털 분석을 관리할 때 이 마지막 질문의 금액을 프로젝트 우선 순위의 최종 결정자로 사용했습니다. 소요 시간과 잠재적인 재정적 영향을 비교했습니다. 소요 시간과 잠재적인 재정적 영향을 예측하는 것은 제한된 디지털 분석 리소스를 최대한 활용할 수 있는 가장 좋은 방법입니다.

마지막 생각들

내가 언급했듯이 이해 관계자와 적대적인 관계를 유지하고 싶지는 않습니다. 조직에 데이터와 분석을 중시하는 사람들이 많다는 것은 축복입니다. 그러나 분석 팀이 압도당할 수 있고 우선 순위를 지정해야 하는 경우가 있습니다. 이 세 가지 간단한 질문은 분석 팀이 우선 순위를 지정할 분석 노력을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

마지막으로 이해관계자에게 이러한 질문을 하는 것이 불편하다면 이해관계자가 이 세 가지 질문에 대한 답변을 제출하고 후속 조치를 취하는 데 사용할 수 있는 양식을 만들 수도 있습니다. 이해 관계자의 약간의 노력만으로도 시간이 지남에 따라 많은 사소한 요청을 피할 수 있다는 사실에 놀랄 것입니다!