將數據轉化為可操作見解的路線圖

您擁有所需的所有數據。 以及支持該數據的數據。 和數據來證明你所有數據的準確性。 儘管如此，您所擁有的只是做出正確業務決策的原材料。

您需要通過將數據轉化為可操作的見解來賦予它意義，並且隨著不斷湧入的大量數據，這不是一項簡單的任務。

繼續閱讀以了解將數據轉化為見解的基本步驟和原則。

數據和見解之間有什麼區別？

對於分析師來說，數據和洞察力可能幾乎是一樣的。 但對於我們這些不以數字看待世界的凡人來說，您如何將數據轉化為信息，並從那裡轉化為可操作的見解？ 讓我們首先定義什麼是可操作的見解。

數據是微小的測量值，而洞察力解釋了這些測量值告訴我們的內容。 可行的見解提供了幫助利益相關者做出業務決策的信息。

這是一個真實的例子。 如果你有一個，你會定期測量你孩子的成長——這就是你的數據。 然後，您比較併計算之前和當前測量值之間的差異——這是您從數據中提取的信息。

隨著您的孩子長高一英寸，他們的衣服和鞋子都穿不下了，您需要開始購買大一碼的衣服。 所以。 如果他們在 6 個月內長了 x 英寸，您需要每半年更新一次他們的衣櫥——現在您有了可操作的見解。

相同的基本過程發生在大規模的業務中。

您如何將數據轉化為洞察力？

傳統上，每個業務部門都有明確的職責範圍。 BI（商業智能）和分析團隊負責收集數據並將其呈現給營銷人員和其他利益相關者，他們的工作是做出決策和製定戰略。

通常情況下，決策者會迷失在數字和統計數據中，因為他們無法找到與業務現實的聯繫。 數據在那裡，但仍然缺少洞察力，導致決策流程出現缺口。

隨著數據的數量和復雜性不斷升級，差距只會越來越大。

這種鴻溝在數字化成熟的公司中不再存在，在這些公司中，團隊由不同的部門成員組成。 將數據轉化為洞察力時要記住的首要原則是什麼？ 合作。

從數據中產生洞察力的 3 個基本原則

合作。 如果團隊想從他們的數據中獲得可操作的見解，他們需要共同努力並承擔共同責任。 溝通和相互支持比對抗和需求更有價值。 最終，團隊朝著同一個目標努力，相互理解是合作的基石。

透明度。 分析師知道數據源以及數據和指標的過程和類型。 管理層知道他們的目標是什麼以及他們需要回答哪些問題。 雙方之間的溝通需要公開透明，以便雙方都能了解對方需要什麼來完成自己的任務。

特異性。 業務部門需要了解相關業務領域中收入、支出和風險的主要驅動因素。 為了識別代表性數據集，所有相關方都必須準確定義他們的要求、意圖和目標。 特異性對於使數據分析師能夠確定要監控的正確指標至關重要。

你如何應用這些原則？

• 定義一個或多個具體問題。

含糊不清會導致混亂。 想一想這個例子：如果有人問“我怎麼去機場？”，您需要更多信息才能提供有效答案。 哪個機場？ 他們目前的位置是什麼？ 他們是在飛行還是在接人？

• 闡明重要性、背景和業務影響。

了解分析的背景、限制、動機和期望的結果使您能夠決定監控哪些指標以及監控方式。 目標？ 在指標和數據代表的內容之間建立聯繫。

• 對數據分析的結果設定明確的期望。

定義可以從您提供的數據中獲得什麼樣的見解。 例如，您需要顯示總數、平均數還是變化率？

• 設定可衡量的 KPI

確保問題附有可衡量的指標。 您可以使用 SMART 結構來驗證（具體的、可衡量的、可實現的、相關的、基於時間的）。

• 創建一個假設以獲得最大的清晰度。

定義一個假設可以幫助實現上述所有要點。 一個假設可能是這樣的：如果 A 是結果，那麼對於我們的業務來說它意味著 xyz。 如果 B 是結果，則對我們的業務來說意味著 zyx。

• 以正確的方式收集正確的數據。

選擇能夠顯示所需信息的指標。 您可能需要在多個度量之間建立關聯，並製定一個計劃來確定如何得出導致所需答案的結果。

• 使用細分。

細分數據有助於您獲得更具體的信息並獲得更精細的視圖。 您可以專注於選定的數據子集，例如網站細分、行業或受眾，然後更深入地研究數據行為。

閱讀更多：什麼是市場細分？ 提示、類型和好處說明

• 整合數據源。

整合不同的數據源。 選擇可提供最高質量數據的工具來支持您正在尋找的結果。 考慮整合不同來源和二手研究數據。

• 關聯數據。

調查相互影響的相關指標。 例如，您總是希望密切關注您的跳出率，以便將流量指標放在正確的位置。

• 發現上下文。

到目前為止，我們已經強調了具體的重要性。 但是，要理解含義並能夠解釋影響或結果，您需要在上下文中查看這個精確的數據點。

您如何將數據放在適當的上下文中？

• 基準。

100 是多還是少？ 增加 10% 會怎樣？ 是好還是壞？ 這取決於。 您必須始終提供與某些事物相關的數據，例如競爭、行業平均水平、期望的結果等。

根據行業數據對您的公司數據進行基準測試。 還可以比較數據模式、行為和增長率以識別趨勢和異常。

找出您在競爭格局中的位置以及您在不同業務領域的衡量標準。

• 識別模式。

指標有模式。 要確定數據圖形的相關性，您需要識別模式並將其置於上下文中。 識別模式提供了對行為的理解。 例如，每個網站上的活動都有每日和季節性波動。 識別它們有助於發現異常數據行為，從而更準確地對其進行評估。

你如何使數據相關？

進行分析以獲取信息。 接下來，您需要以一種易於理解的方式向利益相關者展示它。 以下是有關如何執行此操作的一些提示：

• 探索可視化技術。

僅包含數字的報告是最高管理層的噩夢。 幫助他們理清思路，避免誤解、對抗和不必要的挑戰。

以突出顯示關鍵信息的方式可視化數據。 您可以使用圖表、矩陣、餅圖，甚至信息圖表。

• 口頭解釋數字。

不要只是通過電子郵件發送報告。 直接向相關利益相關者解釋數字的含義。 通信是數字化轉型的核心。

閱讀更多：數字化轉型戰略：如何推動變革（並保持領先）

• 提供上下文。

不要只顯示您的公司數據，而是提供有助於理解您所提供數據的重要性的上下文。 為您的經理理解其含義並將其轉化為行動做好準備。

解釋競爭環境，或提供一些歷史數據作為導致特定結果的背景。

• 顯示示例。

通過競爭性基準測試準確地代表您所面對的問題。 大多數企業都有一個他們衡量自己的頂級競爭對手。 舉例說明該競爭對手的表現。 添加其他代表性公司的示例以幫助說明您的觀點。

• 提供來源。

確保您可以提供數據來源並解釋相關性。 商業領袖需要確認，你可能需要解釋你是如何得出結果的。

創建將數據轉化為見解的工作流程

建立一個可重複的過程，根據這些原則和步驟從數據中產生洞察力。

我們在此處展示的步驟遵循六西格碼概念來優化業務流程的質量。 六西格碼是過程評估和持續改進的數據驅動概念。

該方法的前三個步驟是： 定義。 措施。 分析。 對於新流程，接下來是設計和驗證 (DMADV)。 對於現有流程，改進和控制遵循初始 DMA (DMAIC)。

將數據轉化為洞察力是一個過程，您應該這樣對待它。

根據您剛剛完成的步驟，為數據分析設置結構化工作流。 通過這種方式，您可以將數據報告轉變為具有高運營價值的可重複的洞察生成過程。

Similarweb 數字研究解決方案提供最準確的網站數據進行分析，並提供工具來監控和細分您的數據，然後針對行業和您的競爭對手進行基準測試。

常問問題

數據和信息有什麼區別？

數據是對事實的衡量，而信息是對數據在上下文中的含義的理解。

誰負責從業務環境中的數據中獲取洞察力？

從數據中得出見解的過程應該是收集數據的分析師和需要見解的利益相關者之間的共同努力。

從數據中獲得洞察力需要什麼背景？

沒有上下文的數據不提供信息。 您需要以行業平均水平和直接競爭為基準，並且需要在正確的時間範圍內查看它。