จากข้อมูลเชิงลึกสู่ผลกระทบ: การเพิ่มการวิเคราะห์ข้อมูลให้สูงสุดเพื่อความสำเร็จในการเริ่มต้น

ลองนึกภาพการเดินทางข้ามประเทศโดยไม่มีแอปนำทางหรือความช่วยเหลือเกี่ยวกับทิศทาง คุณทราบดีว่าโอกาสที่จะหลงทางหรือเผชิญปัญหามีค่อนข้างสูง

ในทำนองเดียวกัน สำหรับสตาร์ทอัพที่เดินบนเส้นทางที่ท้าทายสู่ความสำเร็จ การอาศัยสัญชาตญาณและโชคเพียงอย่างเดียวก็สามารถนำไปสู่ผลลัพธ์ที่คล้ายกันได้ เพื่อช่วยให้สตาร์ทอัพใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นแผนงานที่มีประสิทธิภาพเพื่อนำทางการเปลี่ยนแปลงของโลกธุรกิจ

แต่สตาร์ทอัพจะเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นการตัดสินใจที่มีผลกระทบซึ่งขับเคลื่อนการเติบโต นวัตกรรม และความได้เปรียบทางการแข่งขันได้อย่างไร

ก่อนอื่น เรามาระบุวิธีใช้การวิเคราะห์ข้อมูลในสตาร์ทอัพกันก่อน

ข้อมูลที่ดีกว่าการตัดสินใจแบบ “สัญชาตญาณ”

หากคุณกำลังดำเนินธุรกิจสตาร์ทอัพ คุณไม่ควรตัดสินใจโดยใช้หลักฐานจริงมากกว่าการสันนิษฐานหรือ "ความรู้สึกสัญชาตญาณ"

สตาร์ทอัพสามารถแทรกการตัดสินใจของตนด้วยข้อมูลที่นำมาจากการโต้ตอบกับลูกค้า แนวโน้มของตลาด และการดำเนินงานภายใน ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยให้สามารถระบุทุกสิ่งตั้งแต่โอกาสที่เกิดขึ้นไปจนถึงความท้าทายที่อาจเกิดขึ้น

ข้อมูลเชิงลึกตรงจากพฤติกรรมของลูกค้า

สตาร์ทอัพใช้การวิเคราะห์ข้อมูลที่เชื่อมโยงโดยตรงกับพฤติกรรมของลูกค้า ความชอบ และพฤติกรรมการซื้อ

หากสตาร์ทอัพปรับข้อมูลเชิงลึกให้เหมาะสม อาจเป็นผู้เปลี่ยนเกมในอุตสาหกรรมของตนได้ ช่วยให้พวกเขาสามารถสร้างความได้เปรียบทางธุรกิจที่สร้างความแตกต่างด้วยการปรับแต่งผลิตภัณฑ์หรือบริการให้สอดคล้องกับความต้องการและความต้องการของลูกค้า

ไม่ต้องพูดถึง การทำความเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าช่วยให้สตาร์ทอัพสามารถปรับแต่งกลยุทธ์การตลาดของตนได้ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญเมื่อพิจารณาว่าแนวโน้มทางการตลาดเปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็วในโลกดิจิทัลในปัจจุบัน

การเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน

ในช่วงแรกของการเปิดตัวธุรกิจ สตาร์ทอัพอาจมีทรัพยากรจำกัด แต่ประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญ การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยตอบสนองความต้องการเหล่านี้โดยการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานภายในที่เฉพาะเจาะจงผ่าน:

• การระบุปัญหาคอขวด
• กระบวนการเพรียวลม
• การจัดสรรทรัพยากร

ซึ่งหมายความว่าการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถปรับปรุงขั้นตอนการทำงานและการดำเนินงานโดยสร้างความมั่นใจว่าทรัพยากรจะถูกนำไปใช้ในลักษณะที่เพิ่มศักยภาพสูงสุดในการเติบโต

ทำนาย “อนาคต”

ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล สตาร์ทอัพไม่จำเป็นต้องใช้ไทม์แมชชีนเพื่อดูแนวโน้มและผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ในอนาคต คุณสามารถจินตนาการได้ว่าการคาดการณ์หรือคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงของความต้องการของตลาดจะมีประโยชน์เพียงใด

สตาร์ทอัพสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อพัฒนาหรือเปลี่ยนแปลงกลยุทธ์และระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในกระบวนการได้

กระบวนการปรับปรุงการกลั่น

เมื่อคุณเริ่มต้นธุรกิจใหม่ คุณจะพบกับการปรับปรุงที่สำคัญบางประการ อย่างไรก็ตาม วิธีที่คุณจัดการกับการระบุตัวตนและการนำการแก้ไขไปใช้อาจส่งผลต่อความสำเร็จของบริษัทในระยะสั้นและระยะยาว

การวิเคราะห์ข้อมูลให้วงจรตอบรับที่สตาร์ทอัพสามารถใช้เพื่อทำซ้ำและปรับแต่งผลิตภัณฑ์หรือบริการของตน ด้วยการรวบรวมและวิเคราะห์ความคิดเห็นของผู้ใช้และตัวชี้วัดประสิทธิภาพ พวกเขาพบจุดที่เกี่ยวข้องซึ่งจำเป็นต้องปรับปรุงและปรับข้อเสนอให้เหมาะสม

เสริมศักยภาพกลยุทธ์การตลาด

เราได้กล่าวถึงวิธีการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเข้าถึงข้อมูลลูกค้าแล้ว ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ยังสามารถช่วยให้สตาร์ทอัพสร้างแคมเปญการตลาดที่ตรงเป้าหมายสูงได้

หากสตาร์ทอัพสามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลในแคมเปญการตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ ข้อความของพวกเขาควรจะโดนใจผู้บริโภคได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น การใช้การวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพอาจส่งผลให้มีอัตราการมีส่วนร่วมและการแปลงสูงขึ้น

การวิเคราะห์ผลลัพธ์และการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลยังช่วยให้สตาร์ทอัพจัดการงบประมาณทางการตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ทำให้มั่นใจได้ว่าจะได้รับผลตอบแทนจากการลงทุนที่สูงขึ้น

การวัดตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก (KPI)

เมื่อพูดถึงผลลัพธ์ การวิเคราะห์ข้อมูลจะช่วยให้สตาร์ทอัพมีเครื่องมือในการกำหนดและตรวจสอบตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก (KPI) ตัวอย่างบางส่วนได้แก่:

• ต้นทุนการได้มาซึ่งลูกค้า
• มูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า
• อัตราการแปลง

การวิเคราะห์ KPI เป็นประจำช่วยให้สตาร์ทอัพสามารถวัดประสิทธิภาพ ทำการปรับเปลี่ยนที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และติดตามเส้นทางการเติบโตได้

วิธีที่สตาร์ทอัพสามารถมั่นใจได้ว่าพวกเขาได้รับมูลค่าที่เพียงพอจากข้อมูล

สิ่งสำคัญคือต้องรู้ว่าการเข้าถึงข้อมูลไม่เพียงพอที่จะรับประกันความสำเร็จในการเริ่มต้นธุรกิจ ในความเป็นจริง อดีตหัวหน้านักวิเคราะห์ข้อมูลของสตาร์ทอัพใน Silicon Valley บอกว่าข้อมูลของผู้คนไม่มีคุณค่า เว้นแต่คุณจะสามารถตีความได้ว่าข้อมูลนั้นมีความหมายอะไรบางอย่าง

นอกจากนี้ Maximilian Speicher กล่าวว่ากุญแจสำคัญในเรื่องนี้คือการให้ทีมวิเคราะห์ข้อมูลทำงานอย่างใกล้ชิดกับทีม UX (รวมถึงทีมอื่นๆ เกือบทั้งหมดในบริษัทเพื่อตีความข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

ขณะที่อยู่ที่ HoloBuilder Inc. เขาทำงานร่วมกับผู้จัดการฝ่ายการตลาด (Harry Handorf) เพื่อให้แน่ใจว่าองค์กรได้รับการวิเคราะห์ข้อมูล ที่มีความหมาย รายงาน KPI รายสัปดาห์มุ่งเน้นไปที่คำถามสำคัญสามข้อ:

1. คำถามแรกเน้นการระบุข้อมูลที่รวบรวม
2. คำถามที่สองเจาะลึกถึงการถอดรหัสเหตุผลเบื้องหลังรูปแบบและแนวโน้มของข้อมูล
3. คำถามที่สามมุ่งเน้นไปที่การพิจารณาการดำเนินการที่จำเป็นที่ควรดำเนินการตามข้อมูลเชิงลึกที่รวบรวม เช่น การคืนค่าการเปลี่ยนแปลง UI

ซึ่งรวมเอามุมมองของแพลตฟอร์มและการตลาดเข้าด้วยกัน ซึ่งจำเป็นต้องมีการทำงานร่วมกันอย่างกว้างขวางระหว่างทีมต่างๆ รวมถึงวิศวกรซอฟต์แวร์ นักออกแบบ ผู้เชี่ยวชาญด้าน UX และผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดและการขาย

ประเด็นก็คือการตีความมีความเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับข้อมูลที่ประมวลผลและคำถามเฉพาะที่ได้รับการจัดการ โดยจัดลำดับความสำคัญของข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องมากกว่าข้อกำหนดทางเทคนิคเพียงอย่างเดียว โปรดจำไว้ว่าค่าของค่าข้อมูลนั้นขึ้นอยู่กับการตีความที่ครอบคลุมและการป้อนข้อมูลจากภายนอก

สตาร์ทอัพสามารถทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลทำงานได้ด้วยวิธีใดบ้าง?

Piyanka Jain เป็นผู้เชี่ยวชาญที่มีชื่อเสียงในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการรู้ข้อมูลข้อมูล เธอยังเป็นซีอีโอและประธานของ Aryn ซึ่งเป็นบริษัทที่ปรึกษาด้านการวิเคราะห์ข้อมูล เธอเสนอเคล็ดลับ 5 ข้อในการทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลใช้งานได้สำหรับสตาร์ทอัพที่เน้นไปที่วัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การทดลอง การติดตาม การรวบรวม และการตัดสินใจ

หากคุณทำให้ข้อมูลเป็นส่วนหนึ่งของวัฒนธรรมของคุณ ทุกคนต้องการการดำเนินการและการตัดสินใจที่ได้รับการสนับสนุนจากข้อมูลที่เกี่ยวข้อง การทดลองช่วยให้คุณเรียนรู้วิธีพัฒนาและปรับใช้กระบวนการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่ถูกต้องในองค์กรของคุณ การทำให้ทีมวิเคราะห์ข้อมูลมีขนาดเล็กหมายความว่าในครัวจะมีคนทำอาหารไม่มากเกินไป ทำให้ง่ายต่อการปรับเปลี่ยนและเพิ่มประสิทธิภาพ

อิสระในการลองใช้กระบวนการและแนวคิดต่างๆ เป็นหนึ่งในหลายๆ เหตุผลที่พนักงานจากค่ายฝึกอบรมด้านการวิเคราะห์ข้อมูลอาจต้องการทำงานที่สตาร์ทอัพเป็นงานแรก ในเวลาเดียวกัน สตาร์ทอัพอาจเห็นคุณค่าของประสบการณ์จริงและโปรเจ็กต์ที่พวกเขาได้รับจากการพัฒนาหลักสูตรติวเข้ม

ท้ายที่สุด คุณจะเข้าใจได้ว่าทำไมในโลกของสตาร์ทอัพ การเรียกการวิเคราะห์ข้อมูลว่า “เครื่องมือ” ไม่ได้บอกเล่าเรื่องราวทั้งหมด การเลือกคำที่ดีกว่าอาจเป็น “เข็มทิศ” ที่นำทางพวกเขาผ่านความท้าทายและโอกาส ในขณะที่พวกเขานำทางโลกธุรกิจที่พลิกผัน สตาร์ทอัพที่มาพร้อมกับการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถปูทางไปสู่นวัตกรรม การเติบโต และความได้เปรียบทางการแข่งขันที่ยั่งยืน

ประวัติผู้เขียน:

Anjani Vigha เป็นนักเขียนเนื้อหาด้านเทคนิคและสร้างสรรค์ที่ Thinkful ซึ่งเป็นบริการของ Chegg เธอเป็นคนชอบเข้าสังคม และคุณจะพบว่าเธออยู่ใกล้หนังสือ ศิลปะ และสำรวจโลกแห่งเทคโนโลยีที่น่าอัศจรรย์ เชื่อมต่อกับเธอบน LinkedIn หรือ Twitter