De la statistici la impact: maximizarea analizei datelor pentru succesul startup-urilor

Imaginați-vă că vă porniți într-o călătorie rutieră peste țară fără aplicații de navigare sau ajutor direcțional. Știi că șansele de a te rătăci sau de a întâlni brațuri ar fi destul de mari.

În mod similar, pentru startup-urile care navighează pe calea provocatoare către succes, bazarea numai pe instinct și noroc poate duce la un rezultat similar. Pentru a ajuta startup-urile să folosească analiza datelor ca o foaie de parcurs puternică pentru a naviga în răsturnările lumii afacerilor.

Dar cum pot startup-urile să transforme datele în decizii de impact care să stimuleze creșterea, inovația și un avantaj competitiv?

Să identificăm mai întâi câteva dintre modalitățile în care analiza datelor poate fi utilizată într-o pornire.

Date care sunt mai bune decât decizia „Gut”.

Dacă ați conduce un startup, nu ați prefera să vă bazați deciziile pe dovezi reale, mai degrabă decât pe presupuneri sau „sentimente instincte?”

Startup-urile își pot infuza deciziile cu date preluate din interacțiunile cu clienții, tendințele pieței și operațiunile interne. Aceste perspective le permit să identifice totul, de la oportunități emergente la provocări potențiale.

Perspective direct din comportamentul clientului

Startup-urile folosesc analiza datelor direct conectată la comportamentul clienților, preferințele și obiceiurile de cumpărare.

Dacă startup-urile își optimizează informațiile despre date, aceasta poate schimba jocul în industria lor. Le dă putere să permită avantaje de afaceri care se diferențiază prin adaptarea produselor sau serviciilor pentru a se alinia cu dorințele și nevoile clienților.

Ca să nu mai vorbim, înțelegerea comportamentului clienților permite startup-urilor să-și personalizeze strategiile de marketing, ceea ce este esențial având în vedere cât de repede se schimbă tendințele de marketing în lumea digitală de astăzi.

Operațiuni de optimizare

În primele zile ale lansării afacerii, startup-urile pot avea resurse limitate, dar eficiența este critică. Analiza datelor ajută la abordarea acestor nevoi prin optimizarea operațiunilor interne specifice prin:

• Identificarea blocajelor
• Raționalizarea proceselor
• Alocarea resurselor

Aceasta înseamnă că analiza datelor poate îmbunătăți fluxurile de lucru și operațiunile, asigurându-se că resursele sunt utilizate în moduri care maximizează potențialul de creștere.

Prezicerea „Viitorului”

Cu analiza datelor, startup-urile nu au nevoie de o mașină a timpului pentru a vedea posibilele tendințe și rezultate ale viitorului. Vă puteți imagina cât de benefic este să anticipați sau să anticipați schimbările cererii de pe piață.

Startup-urile pot folosi aceste date pentru a dezvolta sau schimba strategii și pentru a identifica potențiale probleme în acest proces.

Rafinarea proceselor de îmbunătățire

Când începeți o nouă afacere, veți găsi câteva zone critice de îmbunătățire. Cu toate acestea, modul în care gestionați identificarea și aplicarea modificărilor ar putea afecta succesul companiei pe termen scurt și lung.

Analiza datelor oferă o buclă de feedback pe care startup-urile o pot utiliza pentru a repeta și a-și rafina produsele sau serviciile. Prin colectarea și analizarea feedback-ului utilizatorilor și a valorilor de performanță, aceștia găsesc domenii relevante care necesită îmbunătățiri și își ajustează ofertele în consecință.

Împuternicirea strategiilor de marketing

Am explicat cum este utilizată analiza datelor pentru a accesa datele clienților. Aceste informații pot ajuta, de asemenea, un startup să creeze campanii de marketing foarte bine direcționate.

Dacă startup-urile pot utiliza eficient analiza datelor în campaniile lor de marketing, mesajele lor ar trebui să rezoneze mai eficient cu consumatorii lor. Utilizarea eficientă a analizei datelor poate duce la rate mai mari de implicare și conversie.

Analiza rezultatelor și optimizarea datelor pot ajuta, de asemenea, startup-urile să gestioneze mai eficient bugetele de marketing, asigurând o rentabilitate mai mare a investiției.

Măsurarea indicatorilor cheie de performanță (KPI)

Vorbind despre rezultate, analiza datelor oferă startup-urilor instrumentele pentru definirea și monitorizarea indicatorilor cheie de performanță (KPI). Câteva exemple includ:

• Costul de achiziție a clienților
• Valoarea de viață a clientului
• Rate de conversie

Analiza regulată a KPI-urilor ajută startup-urile să-și evalueze performanța, să facă ajustări bazate pe date și să rămână pe drumul cel bun cu traiectoria lor de creștere.

Cum se pot asigura startup-urile că obțin suficientă valoare din date

Este important să știți că accesul la date nu este suficient pentru a asigura succesul pornirii. De fapt, un fost analist șef de date pentru un startup din Silicon Valley le spune oamenilor că datele nu au valoare decât dacă le puteți interpreta ca însemnând ceva.

În plus, Maximilian Speicher spune că cheia acestui lucru este ca o echipă de analiză a datelor să coopereze îndeaproape cu o echipă UX (precum și cu aproape toate celelalte echipe din companie pentru a interpreta datele în mod eficient.

În timp ce la HoloBuilder Inc., a lucrat cu managerul de marketing (Harry Handorf) pentru a se asigura că organizația a dobândit analize semnificative de date. Raportul lor săptămânal KPI s-a concentrat pe trei întrebări cheie:

1. Prima întrebare a pus accentul pe identificarea datelor colectate
2. A doua întrebare a abordat descifrarea motivelor din spatele tiparelor și tendințelor datelor
3. A treia întrebare s-a concentrat pe determinarea acțiunilor necesare care ar trebui întreprinse pe baza informațiilor adunate – cum ar fi refacerea modificării UI.

Aceasta a combinat perspectivele platformei și cele de marketing, necesitând o colaborare extinsă între diverse echipe, inclusiv ingineri software, designeri, experți UX și profesioniști în marketing și vânzări.

Ideea este că interpretările sunt strâns legate de datele prelucrate și de întrebările specifice care sunt abordate, dând prioritate perspectivelor relevante față de simplele specificații tehnice. Rețineți că valoarea valorii datelor depinde în mare măsură de interpretarea cuprinzătoare și de intrare externă.

Care sunt câteva modalități prin care startup-urile pot face ca analiza datelor să funcționeze?

Piyanka Jain este un expert cunoscut în știința datelor și alfabetizarea datelor. Ea este, de asemenea, CEO-ul și președintele Aryn, o companie de consultanță pentru analiza datelor. Ea oferă cinci sfaturi pentru ca analiza datelor să funcționeze pentru un startup axat pe cultura bazată pe date, experimentare, urmărire, colectare și luare de decizii.

Dacă faci ca datele să facă parte din cultura ta, toată lumea vrea acțiuni și decizii susținute de date relevante. Experimentarea vă ajută să învățați cum să dezvoltați și să implementați procesele corecte bazate pe date în organizația dvs. - menținerea echipelor de analisti de date mici înseamnă că nu sunt prea mulți bucătari în bucătărie, ceea ce face ușor de ajustat și optimizat.

Libertatea de a încerca diferite procese și idei este unul dintre numeroasele motive pentru care angajații de la bootcamp-urile de analiză a datelor ar putea dori să lucreze la un startup ca prim loc de muncă. În același timp, un startup ar putea aprecia unele dintre experiența practică și proiectele pe care le-a experimentat în dezvoltarea bootcamp-ului.

La urma urmei, puteți vedea de ce în lumea startup-urilor, a numi analiza datelor „un instrument” nu spune întreaga poveste. O alegere mai bună a unui cuvânt ar putea fi „o busolă” care îi ghidează prin provocările și oportunitățile lor. Pe măsură ce navighează în răsturnările lumii afacerilor, startup-urile înarmate cu analiza datelor pot deschide calea către inovație, creștere și un avantaj competitiv durabil.

Biografia autorului:

Anjani Vigha este scriitor de conținut tehnic și creativ la Thinkful, un serviciu Chegg. Este o persoană deschisă, și o vei găsi lângă cărți, arte și vei explora lumea miraculoasă a tehnologiei. Conectează-te cu ea pe LinkedIn sau Twitter.