Řešení obchodních problémů pomocí dat

Data Fluency

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Scénář – klesající zapojení uživatelů

Katia pracuje pro technologický startup poskytující softwarová řešení firmám
Přezkoumává KPI (klíčové ukazatele výkonnosti)
Identifikovala pokles metrik zapojení uživatelů:
- Pokles počtu aktivních uživatelů
- Nárůst tiketů zákaznické podpory

Žena sledující dashboard KPI

Kombinací analytických dovedností a obchodních znalostí formuluje několik analytických otázek:

Jaký je trend v počtu aktivních uživatelů?

Které funkce způsobují nárůst tiketů zákaznické podpory?

Existuje korelace mezi zapojením uživatelů a výkonem softwaru?

Nyní může situaci dále zkoumat pomocí dat a analytiky

Žena sledující seznam otázek

Muž zvažující dvě možnosti

Identifikace obchodního problému pomocí jasně definovaných KPI
Převod obchodního problému na konkrétní analytické otázky, na které lze odpovědět pomocí dat

Dovednosti datové gramotnosti:

Muž sledující graf KPI pod cílovou hodnotou

Převádění obchodních problémů na dobře formulované analytické otázky
Pomáhá využívat data k řešení těchto problémů
Formulování otázek SMART:
- Specific, Measurable, Actionable, Relevant, and Time-bound
Aby analytické řešení adresovalo obchodní problém

Muž ukazující převod obchodních problémů na analytické otázky

Lidé sdílející nápady pro formulování analytických otázek

Spolupráce s mezifunkčními týmy je důležitá, protože pomáhá:
- Získat přístup k různým pohledům, odborným znalostem a datovým zdrojům
- Prohloubit porozumění obchodnímu problému

Umožňuje klást podnětné a relevantní analytické otázky!

Data Fluency