Sua organização precisa de um mapa de hierarquia de dados - eis o porquê

Existem infinitos pontos de dados que uma equipe ou organização pode rastrear. É uma luta saber quais métricas priorizar. O resultado? As organizações geralmente acabam com um campo de jogo plano, com a receita mantendo o mesmo valor de uma métrica de baixo nível, como taxas de abertura de e-mail.

Quando não há acordo explícito sobre as relações entre as diferentes métricas, as pessoas acabam em silos de dados. Cada equipe gasta tempo trabalhando para melhorar as métricas de vaidade que não conectam e impactam as metas de negócios.

A solução é um mapa de hierarquia de dados: uma estrutura que mostra os relacionamentos entre diferentes métricas em uma organização . Ele ilustra como as métricas de nível inferior contribuem para resultados de nível superior e define quem é responsável por quais métricas.

O mapa mostra a hierarquia de métricas em uma organização. Por exemplo, o uso de recursos , de propriedade de um colaborador individual, alimenta a métrica de engajamento , de propriedade de um líder de equipe. As métricas que os líderes de equipe (por exemplo, gerentes de produto ou profissionais de marketing) possuem contribuem para as métricas pelas quais os executivos de departamento (por exemplo, chefes de crescimento, produto ou marketing) são responsáveis.

Um mapa de hierarquia de dados solicita que as equipes vejam como os pontos de dados alimentam o restante da organização. Dessa forma, você pode escolher métricas para rastrear com base em dados e evidências e colocar seus esforços para impactar positivamente as metas organizacionais.

Pare de perseguir métricas de vaidade

Um mapa de hierarquia de dados força você a priorizar as métricas que afetam os objetivos da sua organização. Se você selecionou as métricas corretas, puxar uma alavanca na parte inferior terá um impacto em toda a árvore de dados.

Se você não mapear essas conexões, você melhora as métricas que não fazem nada. Digamos que uma equipe de marketing tenha o objetivo de aumentar o tráfego. Eles trabalham duro e conseguem dobrar, triplicar ou quadruplicar a quantidade de tráfego para seu site.

Enquanto isso, o negócio está falhando. Não há um plano para ativar ou monetizar o tráfego da equipe de marketing, portanto, isso não afeta as conversões. Quando você aplica as métricas de dados erradas, você não é orientado por dados — você é apenas vigoroso de dados . E isso não ajuda o negócio.

Um mapa de hierarquia de dados mostra onde você selecionou métricas de vaidade, o que solicita a iteração e atualização das métricas que você acompanha. Se você melhorar a métrica que possui e ela não afetar a métrica um nível acima dela na hierarquia, você sabe que precisa repensar essa métrica.

Faça com que todos falem a mesma língua

Equipes isoladas rastreiam métricas que não estão vinculadas ao resto da organização. Todos precisam de alinhamento nos pontos de dados críticos para que possam trabalhar em direção aos mesmos objetivos.

Um mapa de hierarquia de dados promove o trabalho em equipe entre os departamentos porque todos estão unificados em torno das metas de negócios. Em vez de, por exemplo, marketing ou produto rastrear diferentes métricas que não estão vinculadas, você obtém uma visão no nível da empresa de como você resolve aquisição, retenção e monetização.

Também torna os dados a linguagem comum entre os departamentos. Muitas vezes há acordo implícito (ou desacordo) sobre quais métricas contribuem para quais resultados. Por exemplo, a equipe de marketing pode supor que o aumento do tráfego ajudará a aumentar a receita, mas esse pode não ser o caso.

Traçar o mapa de hierarquia força você a discutir métricas e tornar esses acordos explícitos: todos concordamos que melhorar a métrica X terá impacto Y. Com esses acordos feitos explicitamente, todos confiam nas métricas escolhidas e as discussões entre as equipes podem ser mais tranquilas.

Habilite a propriedade e a autonomia

Quando você define metas em torno de resultados de dados em vez de táticas, os membros da equipe podem assumir a responsabilidade por seus resultados.

Com as táticas como objetivo, as pessoas se sentem microgerenciadas. Eles são forçados a cumprir tarefas específicas, mesmo que acreditem que são inúteis.

Quando você tem um resultado de dados – uma métrica que mapeia upstream – como meta, as pessoas podem se apropriar. Os membros da equipe têm a liberdade de usar suas habilidades e criatividade para criar as táticas ideais para alcançar o objetivo.

O resultado é uma organização mais democrática. As pessoas obtêm mais satisfação com seu trabalho porque se sentem responsáveis ​​por algo.

Também leva ao planejamento de projetos baseado em resultados. Digamos, por exemplo, que alguém do marketing tenha uma tática como alvo: criar quatro postagens de blog por mês . Eles se sentem constrangidos e frustrados porque precisam continuar publicando essas postagens, independentemente do impacto que as postagens terão.

Digamos que você dê a eles um resultado de dados como meta: gerar 30% mais tráfego orgânico por mês . Eles podem decidir que a melhor tática é criar as quatro postagens, ou podem inventar maneiras mais criativas e eficazes de atingir esse objetivo. Por exemplo, eles podem aumentar a distribuição para postagens existentes, atualizar postagens antigas ou encontrar influenciadores externos para colaborar em vez de postar apenas conteúdo gerado pela empresa.

O mapa também significa que você atribui a métrica de nível certo e fornece às pessoas as métricas que elas podem impactar. Por exemplo, não faz sentido fornecer receita a um profissional de marketing como métrica. Em vez disso, você fornece a eles uma métrica de nível inferior que mapeia a receita .

Outro resultado é que as pessoas veem como seu trabalho impacta a empresa. A conexão com um resultado mais alto é motivadora porque os membros da equipe podem ver como seu trabalho é significativo.

Como implementar um mapa de hierarquia de dados

Um mapa de hierarquia de dados é dinâmico. O valor vem quando você aprende com isso e evolui suas métricas rastreadas.

Obtenha a versão um do seu mapa de dados o mais rápido possível. Não deveria ser perfeito; é suposto ser um ponto de partida para a aprendizagem.

O mapa deve vir de uma única fonte de verdade – uma única equipe – para que haja uma definição para cada métrica. Idealmente, sua equipe de dados cria o mapa, mas qualquer parte neutra com conhecimento de dados pode criá-lo. A equipe que cria o mapa pode basear as métricas da versão um no aprendizado anterior ou nas métricas que as equipes estão rastreando no momento.

Como o mapa visa colocar todos na mesma página, ele precisa incluir definições para as métricas e quaisquer inclusões ou exclusões. Por exemplo, para uma nova métrica de aquisição de usuários , você pode acompanhar apenas a aquisição em nível de negócios como sua métrica principal.

Compartilhe o mapa com toda a organização, incluindo onde encontrar os dados para a métrica. Todos os pontos de dados não precisam estar no mesmo painel, mas todos precisam saber como encontrar ou calcular suas métricas.

Neste ponto, espera-se que as pessoas discordem das métricas no mapa. Todos devem expressar sua discordância, mas se comprometer a aceitar as métricas como ponto de partida. As equipes devem coletar dados e exemplos para justificar a alteração de uma métrica. Quaisquer atualizações devem ser baseadas em dados objetivos do cliente, não em opiniões ou instintos.

A receita permanece sempre a mesma. Aquisição, retenção e monetização também permanecem constantes, embora você possa decidir atualizar suas definições.

A frequência com que você revisita e itera no restante das métricas depende da velocidade da sua organização. Uma startup pode revisar suas métricas todo mês. Para uma organização grande e estabelecida, faz sentido iterar a cada poucos anos.

Armadilhas comuns a evitar

• Não definir a propriedade das métricas da equipe. Se ninguém for responsável por uma métrica de equipe, as pessoas acabam selecionando métricas de vaidade para colaboradores individuais ou usando definições flutuantes de suas métricas. Isso acaba levando à desconfiança e ao fracasso da cultura de dados. Atribua um proprietário para cada métrica em seu mapa.
• Métricas desalinhadas. Digamos que você tenha um modelo de monetização liderado por produtos. Não faz sentido que as vendas sejam a única equipe que possui métricas que mapeiam a receita. Ajuste a estrutura do mapa de hierarquia para se adequar ao seu modelo de negócios.
• Cada departamento cria sua própria versão do mapa. Se equipes diferentes usarem versões separadas do mapa, elas trabalharão em silos departamentais. O mapa de hierarquia de dados deve ser uma fonte compartilhada de verdade entre os departamentos. Crie e use o mesmo mapa em toda a sua empresa e produto.

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