Analityka biznesowa i wnioski
Same liczby nie mówią, co masz zrobić. Ustalamy, co dane pokazują o Twojej sprzedaży, procesach i klientach oraz co w związku z tym warto zmienić.
Różnica między raportowaniem a analizą
Raport mówi, co się wydarzyło. Analiza mówi dlaczego i co z tym zrobić dalej. Większość firm rozwiązała pierwsze i pominęła drugie. Dlatego dashboard potrafi być poprawny, dobrze zaprojektowany i mimo to nie zmienić ani jednej decyzji.
Różnica nie polega na stopniu skomplikowania. Polega na obecności pytania. Raport pokazuje przychód po miesiącach każdemu, kto może go potrzebować. Analiza pyta, dlaczego ten przychód wygląda właśnie tak, i czy odpowiedzią jest sezonowość, zmiana cennika, jeden duży klient, czy kanał, który po cichu słabnie pod stabilną sumą.
Ten ostatni przypadek warto nazwać wprost. Liczby zagregowane nieustannie ukrywają ruchy, które się nawzajem znoszą. Płaska suma często zawiera segment rosnący i segment kurczący się, a to, że linia jest płaska, mówi o niej najmniej ze wszystkiego.
Gdzie zwykle patrzymy najpierw
Każdy biznes jest inny, ale kilka obszarów daje użyteczne odpowiedzi na tyle często, że warto sprawdzić je wcześnie.
Sezonowość kontra realna zmiana. Znajomość normalnego kształtu roku chroni jednocześnie przed paniką i przed samozadowoleniem. Mówi też, kiedy warto wydawać na marketing, a kiedy przyjąć spokojniejszy okres, zamiast z nim walczyć.
Wąskie gardła w lejku i procesach. Gdzieś między pierwszym kontaktem a płatnością jest etap, który traci więcej niż pozostałe. Rzadko jest to ten etap, który wszyscy obstawiają, a naprawa zwykle kosztuje mniej niż dokupienie ruchu, który miałby to zrekompensować.
Porównanie kanałów i kampanii. Zestawione na tej samej podstawie kanały układają się inaczej według kosztu pozyskania niż według wartości klienta po dwunastu miesiącach. Budżet zwykle idzie za tym pierwszym rankingiem.
Koncentracja klientów. Którzy klienci albo segmenty tworzą marżę i jak bardzo ryzykujesz, jeśli odejdzie dwóch z nich.
Uczciwie o tym, co dane mogą udowodnić
Część pytań ma w Twoich danych jednoznaczną odpowiedź. Część nie ma i powiedzenie tego wprost jest bardziej użyteczne niż wyprodukowanie pewnie brzmiącej liczby, która nie przetrwa zderzenia z rzeczywistością.
Standardowym przykładem jest atrybucja. Przy ograniczeniach dla ciasteczek, ścieżkach rozbitych między urządzenia i cyklach zakupowych liczonych w miesiącach żaden model nie odtworzy prawdziwej drogi od pierwszego kontaktu do zakupu. Modele atrybucji są przydatne jako spójny punkt odniesienia przy porównywaniu okresów, ale nie są pomiarem przyczyny. Tam, gdzie skala budżetu to uzasadnia, test z grupą kontrolną powie Ci więcej niż jakikolwiek model. Polega on na wyłączeniu kanału w jednym regionie i obserwacji skutków.
To samo dotyczy małych prób. Różnica konwersji między dwoma segmentami po czterdziestu użytkowników to zwykle szum. Wolimy to powiedzieć, niż zbudować na tym strategię.
Od wniosków do działań
Analiza, która kończy się dokumentem, wykonała połowę roboty. Druga połowa to decyzja, co się w związku z nią zmienia, a do tego potrzebne są przy stole osoby odpowiedzialne za dany proces.
Opracowanie jest krótkie i wyraźnie rozdziela trzy rzeczy: co dane pokazują, co sugerują i jaka jest nasza rekomendacja przy uwzględnieniu obu. Rekomendacje układamy według spodziewanego efektu w zestawieniu z nakładem pracy, bo lista dwunastu równorzędnych usprawnień daje ten sam skutek co brak listy.
Do każdej rekomendacji dopisujemy pomiar, który pokaże, czy zadziałała, uzgodniony przed wprowadzeniem zmiany. Ustalanie po fakcie, jak ocenić zmianę, to sposób, w jaki organizacje przekonują same siebie, że wszystko, co zrobiły, się udało.
Analityka to nawyk, nie projekt
Pierwsza analiza jest zwykle największa, bo przy okazji pełni funkcję audytu tego, co Twoje dane w ogóle udźwigną. Później pytania tanieją. Pipeline'y istnieją, definicje są ustalone, a nowe pytanie to kilka dni pracy, a nie osobny projekt.
To jest moment, w którym analityka zaczyna wpływać na sposób działania firmy. Nie dlatego, że danych jest więcej, tylko dlatego, że zadanie im pytania przestało być kosztowne. Zamiast jednej dużej analizy raz na rok pojawia się nawyk sprawdzania, zanim zapadnie decyzja, i to właśnie ta zmiana rytmu przynosi najwięcej.
Co dostajesz
Analiza trendów i sezonowości
Oddzielamy realną zmianę w biznesie od naturalnego kształtu Twojego roku, żeby spokojny sierpień przestał być traktowany jak kryzys, a mocny listopad jak sukces.
Identyfikacja wąskich gardeł
Gdzie w lejku albo w procesie ludzie odpadają, ile trwa każdy etap i który z nich kosztuje najwięcej w liczbach bezwzględnych, a nie w punktach procentowych.
Porównania okresów i kanałów
Kampanie, kanały sprzedaży i źródła ruchu zestawione na tej samej podstawie, żeby pytanie o to, co działa najlepiej i gdzie przepalasz budżet, dostało jednoznaczną odpowiedź.
Segmentacja klientów
Grupowanie po zachowaniu i wartości, a nie wyłącznie po branży. Zwykle okazuje się wtedy, że mniejszość klientów odpowiada za większość marży.
Spisany zestaw ustaleń
Krótki dokument mówiący, co dane pokazują, na ile pewny jest każdy wniosek i czego z dostępnych danych ustalić się nie dało.
Rekomendacje z priorytetami
Konkretne działania uszeregowane według spodziewanego efektu i nakładu pracy: co wzmocnić, co zmienić, a z czego zrezygnować.
Jak pracujemy
- 01
Ustalenie pytania
Uzgadniamy, jakiej decyzji ma służyć analiza. Analiza bez przypisanej decyzji kończy się ciekawymi wykresami i zerem konsekwencji.
- 02
Sprawdzenie, co dane udźwigną
Zanim zaczniemy analizować, patrzymy na kompletność, luki i znane problemy z jakością. Lepiej powiedzieć, że na to pytanie nie da się odpowiedzieć wiarygodnie, niż podać odpowiedź wziętą z sufitu.
- 03
Właściwa analiza
Kohorty, lejki, porównania segmentów i szeregi czasowe, zależnie od pytania. Sprawdzamy, czy zauważony efekt utrzyma się przy innym podziale danych.
- 04
Oddzielenie ustalenia od opinii
Raport rozróżnia to, co dane pokazują, to, co sugerują, i to, co jest naszą oceną opartą na doświadczeniu. Przed działaniem warto wiedzieć, co jest czym.
- 05
Zamiana wniosków w działania
Przechodzimy przez ustalenia z osobami odpowiedzialnymi za dane procesy i ustalamy, co się zmieni, co potem mierzymy i w jakim terminie.
Narzędzia i technologie
Tam, gdzie istnieje dobre narzędzie open source, wybieramy je zamiast zamkniętego. Bez uzależnienia od jednego dostawcy i z kosztami, które da się przewidzieć.
- PostgreSQL
- dbt
- Python
- pandas
- scikit-learn
- DuckDB
- Metabase
- Apache Superset
- PostHog
- Google BigQuery
- Looker Studio
- Google Analytics 4
Najczęściej zadawane pytania
Pozostałe usługi w tej kategorii
Zbieranie i porządkowanie danych
Twoje liczby siedzą w pięciu różnych narzędziach i żadne z nich nie zgadza się z pozostałymi. Zbieramy je w jedno miejsce i aktualizujemy cyklicznie, żeby pytanie o zeszły miesiąc miało dokładnie jedną odpowiedź.
Dashboardy i raporty
Dashboard warto budować wtedy, gdy zmienia to, co ktoś zrobi w poniedziałek rano. Projektujemy widoki wokół decyzji, które podejmujesz, a nie wokół wszystkich metryk, jakie da się wyeksportować.
Automatyzacja raportowania
Jeśli ktoś pierwszego dnia każdego miesiąca składa od nowa ten sam raport, ta praca może wykonywać się sama, według harmonogramu. Raport przychodzi, liczby są aktualne, a nikt nie skleja go ręcznie.
Przeczytaj opinie firm, które nam zaufały
Dostarczone znacznie wcześniej niż termin.
Indywidualne podejście ZanReal jest imponujące.
Wiedza i intuicja biznesowa czynią ich wartościowym partnerem.
Szybkie rozwiązania, które obniżyły koszty o 99%.
+20% dostarczalności dla naszych kampanii e-mail.
Masz dane, ale wciąż nie wiesz, co zmienić?
Napisz do nasOpisz decyzję, którą chcesz podjąć, i dane, jakie masz. Powiemy Ci, czy da się z nich wyciągnąć odpowiedź i jak wyglądałaby taka analiza.
Nie nadążasz za zmianami w świecie AI?
Pozwól, że weźmiemy to na siebie. Co tydzień destylujemy najważniejsze wydarzenia ze świata AI w skupiony, 5-minutowy przegląd — żebyś był na bieżąco bez szumu.
Dowiedz się więcej