شرکت‌های متمرکز بر مصرف‌کننده، داده‌های مبادلات خام فراوانی تولید می‌کنند که باید در معیارها و ابعادی که بنیانگذاران و اپراتورها می‌توانند روی داشبورد تفسیر کنند، اصلاح شود.
اگر بنیانگذار یک استارتاپ تجارت الکترونیک هستید، شانس خوبی برای استفاده از پلتفرمی مانند Shopify، BigCommerce یا Woocommerce و یکی از ده ها افزونه تحلیلی مانند RetentionX، Sensai metrics یا Profitwell دارید که گزارش آماده ارائه می کنند.
در سطح بالایی، این ابزارها برای کمک به شما در درک آنچه در کسب و کار شما می‌گذرد عالی هستند. اما ما از تجربه خود آموخته‌ایم که شما به ناچار سؤالاتی می‌پرسید که برنامه‌های افزودنی آماده شما نمی‌توانند به آنها پاسخ دهند.
ما عموماً طرفداران بزرگ ابزارهای هوش تجاری plug-and-play هستیم، اما آنها با کسب و کار شما گسترش نخواهند داد. بعد از اینکه آنها را بزرگ کردید به آنها تکیه نکنید.
در اینجا برخی از مشکلات رایجی وجود دارد که ممکن است شما یا تیم داده شما در داشبوردهای آماده با آن مواجه شوید:
- نمودارها معمولاً بر اساس چندین بعد استاندارد هستند و انعطاف کافی برای مشاهده یک بخش خاص از زوایای مختلف برای درک کامل آن را ندارند.
- داشبوردها دارای خطاهای محاسباتی هستند که اصلاح آنها غیرممکن است. غیرمعمول نیست که چنین داشبوردهایی از قبل میزان کاهش خرده فروشی را برای سفارش هایی که مشتری هنگام پرداخت از کد تبلیغاتی استفاده کرده است، گزارش دهند. در بدترین موارد، این امر می‌تواند بنیانگذاران را وادار کند که ارزش مشتریان مادام‌العمر خود (LTV) را بیش از حد برآورد کنند و در کمپین‌های بازاریابی بیش از حد هزینه کنند.
حتی زمانی که بنیانگذاران به طور کامل از کاستی های داده های خود آگاه باشند، انجام اقدامات قاطع با اطمینان برای آنها می تواند دشوار باشد.
ما عموماً طرفداران بزرگ ابزارهای هوش تجاری plug-and-play هستیم، اما آنها با کسب و کار شما گسترش نخواهند داد. بعد از اینکه آنها را بزرگ کردید به آنها تکیه نکنید.
استراتژی داده استارت آپ خود را توسعه دهید
هزینه ساخت یک پشته داده بسیار کمتر از یک دهه پیش است. در نتیجه، بسیاری از شرکت‌ها یکی را می‌سازند و از ارزش کلی این بینش‌ها در اوایل سفر خود استفاده می‌کنند.
اما این یک کار پیش پا افتاده نیست. برای بنیانگذاران در مراحل اولیه، هزینه فرصت هر پروژه بزرگ بسیار زیاد است. بسیاری از شرکت‌ها در مراحل اولیه خود را در یک موقعیت ناخوشایند می‌بینند – آنها به دلیل نبود داده‌های با کیفیت بالا احساس فلج می‌کنند. آنها به هوش تجاری (BI) بهتری برای داده محور شدن نیاز دارند، اما منابع لازم برای مدیریت و اجرای پروژه را ندارند.
این امر چندین گزینه را برای بنیانگذاران باقی می گذارد:
- یک رهبر داده با تجربه استخدام کنید
- یک متخصص داده های جوان را استخدام کنید و آنها را با مشاوران مجرب تکمیل کنید
- مشاوران مجرب را مستقیماً استخدام و مدیریت کنید
همه این گزینه ها دارای مزایا و معایبی هستند و هر کدام از آنها می توانند به خوبی یا ضعیف انجام شوند. بسیاری از شرکت‌ها ساخت انبار داده را به دلیل هزینه‌های راه‌اندازی صحیح آن یا ترس از اشتباه گرفتن آن به تاخیر می‌اندازند. هر دو ترس موجهی هستند!