От идей к воздействию: максимальное использование анализа данных для успеха стартапа

Представьте себе, что вы отправляетесь в путешествие по пересеченной местности без каких-либо навигационных приложений или помощи с указанием направления. Вы знаете, что вероятность заблудиться или столкнуться с ограблениями будет довольно высока.

Аналогичным образом, для стартапов, идущих по сложному пути к успеху, опора исключительно на инстинкт и удачу может привести к аналогичному результату. Помочь стартапам использовать анализ данных в качестве мощной дорожной карты для навигации по перипетиям делового мира.

Но как стартапы могут превратить данные в эффективные решения, способствующие росту, инновациям и конкурентному преимуществу?

Давайте сначала определим некоторые способы использования анализа данных в стартапе.

Данные лучше, чем «интуитивные» решения

Если бы вы управляли стартапом, разве вы не предпочли бы основывать решения на реальных фактах, а не на предположениях или «интуитивных ощущениях»?

Стартапы могут основывать свои решения на данных, полученных в результате взаимодействия с клиентами, рыночных тенденций и внутренних операций. Эти идеи позволяют им выявлять все: от возникающих возможностей до потенциальных проблем.

Информация прямо из поведения клиентов

Стартапы используют аналитику данных, напрямую связанную с поведением, предпочтениями и покупательскими привычками клиентов.

Если стартапы оптимизируют анализ данных, это может изменить правила игры в их отрасли. Это дает им возможность создавать бизнес-преимущества, которые выделяются за счет адаптации продуктов или услуг в соответствии с желаниями и потребностями клиентов.

Не говоря уже о том, что понимание поведения клиентов позволяет стартапам персонализировать свои маркетинговые стратегии, что имеет решающее значение, учитывая, как быстро меняются маркетинговые тенденции в современном цифровом мире.

Оптимизация операций

На первых порах запуска своего бизнеса стартапы могут быть ограничены в ресурсах, но эффективность имеет решающее значение. Аналитика данных помогает удовлетворить эти потребности путем оптимизации конкретных внутренних операций посредством:

• Выявление узких мест
• Оптимизация процессов
• Распределение ресурсов

Это означает, что анализ данных может улучшить рабочие процессы и операции, обеспечивая использование ресурсов таким образом, чтобы максимизировать потенциал роста.

Предсказание «будущего»

Благодаря анализу данных стартапам не нужна машина времени, чтобы увидеть возможные тенденции и результаты будущего. Вы можете себе представить, насколько полезно прогнозировать или предвидеть изменения рыночного спроса.

Стартапы могут использовать эти данные для разработки или изменения стратегий и выявления потенциальных проблем в процессе.

Процессы усовершенствования переработки

Когда вы начинаете новый бизнес, вы обнаружите некоторые важные области для улучшения. Однако то, как вы выявляете и применяете изменения, может повлиять на успех компании в краткосрочной и долгосрочной перспективе.

Аналитика данных обеспечивает цикл обратной связи, который стартапы могут использовать для итерации и совершенствования своих продуктов или услуг. Собирая и анализируя отзывы пользователей и показатели производительности, они находят соответствующие области, требующие улучшения, и соответствующим образом корректируют свои предложения.

Расширение возможностей маркетинговых стратегий

Мы рассмотрели, как анализ данных используется для получения данных о клиентах. Эти идеи также могут помочь стартапу создавать целевые маркетинговые кампании.

Если стартапы смогут эффективно использовать анализ данных в своих маркетинговых кампаниях, их сообщения должны более эффективно резонировать с потребителями. Эффективное использование анализа данных может привести к повышению уровня вовлеченности и конверсии.

Анализ результатов и оптимизация данных также могут помочь стартапам более эффективно управлять маркетинговыми бюджетами, обеспечивая более высокую отдачу от инвестиций.

Измерение ключевых показателей эффективности (KPI)

Говоря о результатах, аналитика данных предоставляет стартапам инструменты для определения и мониторинга ключевых показателей эффективности (KPI). Вот некоторые примеры:

• Стоимость привлечения клиента
• Значение жизни клиентов
• Коэффициент конверсии

Регулярный анализ ключевых показателей эффективности помогает стартапам оценивать свою эффективность, вносить корректировки на основе данных и оставаться на правильном пути своего роста.

Как стартапы могут гарантировать, что они получат достаточную пользу от данных

Важно знать, что доступа к данным недостаточно для обеспечения успеха стартапа. Фактически, бывший главный аналитик данных стартапа из Кремниевой долины говорит людям, что данные не имеют никакой ценности, если вы не можете интерпретировать их как что-то значащее.

Кроме того, Максимилиан Шпайхер говорит, что ключом к этому является тесное сотрудничество команды по анализу данных с командой UX (а также почти со всеми другими командами в компании для эффективной интерпретации данных).

Находясь в HoloBuilder Inc., он работал с менеджером по маркетингу (Гарри Хандорф), чтобы обеспечить организацию значимой аналитикой данных. Их еженедельный отчет по KPI фокусировался на трех ключевых вопросах:

1. В первом вопросе особое внимание уделялось идентификации собранных данных.
2. Второй вопрос заключался в расшифровке причин закономерностей и тенденций данных.
3. Третий вопрос был сосредоточен на определении необходимых действий, которые следует предпринять на основе собранной информации, например, на отмене изменения пользовательского интерфейса.

Это объединило перспективы платформы и маркетинга, что потребовало широкого сотрудничества между различными командами, включая инженеров-программистов, дизайнеров, экспертов по UX, а также специалистов по маркетингу и продажам.

Дело в том, что интерпретации тесно связаны с обрабатываемыми данными и конкретными решаемыми вопросами, придавая приоритет релевантным знаниям над простыми техническими спецификациями. Помните, что ценность данных во многом зависит от всесторонней интерпретации и внешних данных.

Какими способами стартапы могут заставить работать аналитику данных?

Пиянка Джайн — известный эксперт в области науки о данных и информационной грамотности. Она также является генеральным директором и президентом Aryn, консалтинговой компании по анализу данных. Она предлагает пять советов, как заставить анализ данных работать для стартапа, ориентированного на культуру, основанную на данных, экспериментирование, отслеживание, сбор и принятие решений.

Если вы сделаете данные частью своей культуры, каждый захочет, чтобы действия и решения были подкреплены соответствующими данными. Экспериментирование помогает вам научиться разрабатывать и внедрять в вашей организации правильные процессы, основанные на данных. Если группы аналитиков данных будут небольшими, это означает, что на кухне не будет слишком много поваров, что упрощает настройку и оптимизацию.

Свобода пробовать разные процессы и идеи — одна из многих причин, по которой сотрудники учебных курсов по анализу данных могут захотеть работать в стартапе в качестве первой работы. В то же время стартап может ценить практический опыт и проекты, с которыми он столкнулся при разработке учебного курса.

В конце концов, вы можете понять, почему в мире стартапов называть аналитику данных «инструментом» не дает полной картины. Лучшим выбором слова могло бы быть «компас», который проведет их через их проблемы и возможности. Путешествуя по перипетиям делового мира, стартапы, вооруженные аналитикой данных, могут проложить путь к инновациям, росту и устойчивому конкурентному преимуществу.

Биография автора:

Анджани Вигха — технический и творческий автор контента в Thinkful, сервисе Chegg. Она общительный человек, и вы найдете ее рядом с книгами, искусством и исследуете чудесный мир технологий. Свяжитесь с ней в LinkedIn или Twitter.