Od wglądu do wpływu: maksymalizacja analizy danych w celu osiągnięcia sukcesu startupu

Wyobraź sobie, że wyruszasz w podróż terenową bez żadnych aplikacji nawigacyjnych ani pomocy kierunkowej. Wiesz, że ryzyko zgubienia się lub natknięcia się na napad jest dość wysokie.

Podobnie w przypadku startupów, które podążają trudną ścieżką do sukcesu, poleganie wyłącznie na instynkcie i szczęściu może prowadzić do podobnego rezultatu. Aby pomóc start-upom w wykorzystaniu analizy danych jako potężnego planu działania w poruszaniu się po zakrętach świata biznesu.

Ale w jaki sposób startupy mogą przekształcić dane w wpływowe decyzje, które napędzają rozwój, innowacje i przewagę konkurencyjną?

Najpierw zidentyfikujmy niektóre sposoby wykorzystania analizy danych w startupie.

Dane lepsze niż decyzja oparta na przeczuciach

Gdybyś prowadził startup, czy nie wolałbyś opierać decyzji na rzeczywistych dowodach, a nie na założeniach czy „przeczuciach”?

Startupy mogą opierać swoje decyzje na danych pochodzących z interakcji z klientami, trendów rynkowych i operacji wewnętrznych. Te spostrzeżenia pozwalają im zidentyfikować wszystko, od pojawiających się możliwości po potencjalne wyzwania.

Wnioski prosto z zachowań klientów

Startupy korzystają z analityki danych bezpośrednio powiązanej z zachowaniami, preferencjami i zwyczajami zakupowymi klientów.

Jeśli startupy zoptymalizują swoje analizy danych, może to zmienić zasady gry w ich branży. Umożliwia im zapewnianie wyróżniających się korzyści biznesowych poprzez dostosowywanie produktów lub usług do pragnień i potrzeb klientów.

Nie wspominając już o tym, że zrozumienie zachowań klientów pozwala startupom personalizować swoje strategie marketingowe, co ma kluczowe znaczenie, biorąc pod uwagę, jak szybko zmieniają się trendy marketingowe w dzisiejszym cyfrowym świecie.

Optymalizacja operacji

Na początku rozpoczynania działalności startupy mogą mieć ograniczone zasoby, ale wydajność ma kluczowe znaczenie. Analityka danych pomaga sprostać tym potrzebom, optymalizując określone operacje wewnętrzne poprzez:

• Identyfikacja wąskich gardeł
• Usprawnianie procesów
• Lokowanie zasobów

Oznacza to, że analiza danych może usprawnić przepływy pracy i operacje, zapewniając wykorzystanie zasobów w sposób maksymalizujący potencjał wzrostu.

Przewidując przyszłość"

Dzięki analizie danych startupy nie potrzebują wehikułu czasu, aby zobaczyć możliwe trendy i wyniki w przyszłości. Możesz sobie wyobrazić, jak korzystne jest przewidywanie lub przewidywanie zmian w popycie rynkowym.

Startupy mogą wykorzystywać te dane do opracowywania lub zmiany strategii oraz identyfikowania potencjalnych problemów w procesie.

Udoskonalanie procesów doskonalenia

Rozpoczynając nową działalność gospodarczą, znajdziesz kilka kluczowych obszarów wymagających ulepszeń. Jednak sposób, w jaki poradzisz sobie z identyfikacją i zastosowaniem modyfikacji, może mieć wpływ na sukces firmy w perspektywie krótko- i długoterminowej.

Analityka danych zapewnia pętlę informacji zwrotnej, którą startupy mogą wykorzystać do iteracji i udoskonalania swoich produktów lub usług. Zbierając i analizując opinie użytkowników oraz wskaźniki wydajności, znajdują istotne obszary wymagające poprawy i odpowiednio dostosowują swoją ofertę.

Wzmacnianie strategii marketingowych

Omówiliśmy, w jaki sposób analityka danych jest wykorzystywana do uzyskiwania dostępu do danych klientów. Te spostrzeżenia mogą również pomóc startupowi w tworzeniu wysoce ukierunkowanych kampanii marketingowych.

Jeśli startupy będą mogły skutecznie wykorzystywać analizę danych w swoich kampaniach marketingowych, ich przekaz powinien skuteczniej oddziaływać na konsumentów. Efektywne wykorzystanie analityki danych może skutkować wyższym zaangażowaniem i współczynnikami konwersji.

Analiza wyników i optymalizacja danych może również pomóc startupom w efektywniejszym zarządzaniu budżetami marketingowymi, zapewniając wyższy zwrot z inwestycji.

Pomiar kluczowych wskaźników wydajności (KPI)

A skoro mowa o wynikach, analityka danych zapewnia startupom narzędzia do definiowania i monitorowania kluczowych wskaźników wydajności (KPI). Oto kilka przykładów:

• Koszt pozyskania klienta
• Wartość życiowa klienta
• Współczynniki przeliczeniowe

Regularna analiza wskaźników KPI pomaga startupom ocenić ich wyniki, wprowadzić korekty w oparciu o dane i utrzymać się na trajektorii wzrostu.

Jak startupy mogą zapewnić sobie wystarczającą wartość z danych

Warto wiedzieć, że dostęp do danych nie wystarczy, aby zapewnić startupowi sukces. Tak naprawdę były główny analityk danych w startupie z Doliny Krzemowej twierdzi, że dane ludzkie nie mają żadnej wartości, jeśli nie można ich zinterpretować jako czegoś znaczącego.

Co więcej, Maximilian Speicher twierdzi, że kluczem do tego jest ścisła współpraca zespołu analityki danych z zespołem UX (a także prawie wszystkimi innymi zespołami w firmie w celu skutecznej interpretacji danych).

W HoloBuilder Inc. współpracował z menedżerem ds. marketingu (Harrym Handorfem), aby zapewnić organizacji dostęp do istotnych analiz danych. Ich cotygodniowy raport KPI skupiał się na trzech kluczowych pytaniach:

1. Pierwsze pytanie kładło nacisk na identyfikację zbieranych danych
2. Drugie pytanie dotyczyło rozszyfrowania przyczyn wzorców i trendów danych
3. Trzecie pytanie skupiało się na określeniu niezbędnych działań, które należy podjąć na podstawie zebranych spostrzeżeń – takich jak cofnięcie zmiany w interfejsie użytkownika.

Połączyło to perspektywy platformy i marketingu, co wymagało szerokiej współpracy między różnymi zespołami, w tym inżynierami oprogramowania, projektantami, ekspertami UX oraz specjalistami ds. marketingu i sprzedaży.

Chodzi o to, że interpretacje są ściśle powiązane z przetwarzanymi danymi i konkretnymi kwestiami, którymi się zajmują, i przedkładają istotne spostrzeżenia nad zwykłe specyfikacje techniczne. Pamiętaj, że wartość danych w dużym stopniu zależy od wszechstronnej interpretacji i danych wejściowych z zewnątrz.

Jakie są sposoby, w jakie startupy mogą usprawnić analizę danych?

Piyanka Jain jest znanym ekspertem w dziedzinie nauki o danych i umiejętności korzystania z danych. Jest także dyrektorem generalnym i prezesem Aryn, firmy konsultingowej zajmującej się analizą danych. Podaje pięć wskazówek, jak wykorzystać analizę danych w startupie skupiającym się na kulturze opartej na danych, eksperymentowaniu, śledzeniu, gromadzeniu i podejmowaniu decyzji.

Jeśli uczynisz dane częścią swojej kultury, każdy będzie chciał, aby działania i decyzje były poparte odpowiednimi danymi. Eksperymentowanie pomaga nauczyć się opracowywać i wdrażać w organizacji odpowiednie procesy oparte na danych — niewielkie zespoły analityków danych oznaczają, że w kuchni nie ma zbyt wielu kucharzy, co ułatwia dostosowanie i optymalizację.

Swoboda wypróbowywania różnych procesów i pomysłów to jeden z wielu powodów, dla których pracownicy bootcampsów zajmujących się analityką danych mogą chcieć pracować w startupie jako pierwszą pracę. Jednocześnie startup może docenić część praktycznego doświadczenia i projektów, których doświadczył podczas tworzenia bootcampu.

W końcu widać, dlaczego w świecie startupów nazwanie analityki danych „narzędziem” nie mówi wszystkiego. Lepszym słowem mógłby być „kompas”, który poprowadzi ich przez wyzwania i możliwości. Pokonując zwroty akcji w świecie biznesu, start-upy wyposażone w analizę danych mogą utorować drogę innowacjom, wzrostowi i trwałej przewadze konkurencyjnej.

Biografia autora:

Anjani Vigha jest autorką treści technicznych i kreatywnych w Thinkful, serwisie Chegg. Jest osobą towarzyską, znajdziesz ją w pobliżu książek, sztuki i odkryjesz cudowny świat technologii. Połącz się z nią na LinkedIn lub Twitterze.