डेटा से बिज़नेस समस्याओं का समाधान

डेटा फ्लुएंसी

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

परिदृश्य - user engagement में गिरावट

Katia एक टेक स्टार्टअप में काम करती हैं जो बिज़नेस को सॉफ्टवेयर सॉल्यूशंस देता है
वह KPIs (Key Performance Indicators) की समीक्षा कर रही हैं
उन्होंने यूज़र एंगेजमेंट मैट्रिक्स में गिरावट पाई:
- Active users की संख्या में कमी
- Customer support tickets में बढ़ोतरी

KPI डैशबोर्ड देखती हुई महिला

विश्लेषणात्मक कौशल और बिज़नेस ज्ञान मिलाकर, वह कई विश्लेषणात्मक सवाल बनाती हैं:

Active users की संख्या में क्या ट्रेंड है?

किन features से customer support tickets बढ़ रहे हैं?

क्या user engagement और software performance में सह-संबंध है?

अब वह डेटा और एनालिटिक्स से गहराई से जाँच कर सकती हैं

प्रश्नों की सूची देखती हुई महिला

दो विकल्प देखते हुए पुरुष

स्पष्ट परिभाषित KPI के ज़रिए बिज़नेस समस्या पहचानें
बिज़नेस समस्या को विशिष्ट विश्लेषणात्मक सवालों में बदलें जिन्हें डेटा से जवाब दिया जा सके

Data-fluency कौशल:

बिज़नेस को चलाने वाले KPIs की मजबूत समझ
समस्याएँ पहचानने के लिए उन KPI की monitoring
पहलों की सफलता मापने हेतु नए KPI परिभाषित करना
वांछित परिणामों के अनुरूप प्रदर्शन सुनिश्चित करने को KPI के targets सेट करना

टार्गेट से नीचे KPI ग्राफ देखता हुआ पुरुष

बिज़नेस समस्याओं को सुव्यवस्थित विश्लेषणात्मक सवालों में बदलना
इससे डेटा का उपयोग कर इन समस्याओं को सुलझाना आसान होता है
SMART सवाल बनाना:
- Specific, Measurable, Actionable, Relevant, और Time-bound
ताकि विश्लेषणात्मक समाधान सीधे बिज़नेस समस्या को संबोधित करे

बिज़नेस समस्याओं का विश्लेषणात्मक सवालों में अनुवाद दिखाता पुरुष

विश्लेषणात्मक सवाल बनाने के लिए विचार साझा करते लोग

क्रॉस-फंक्शनल टीमों से सहयोग महत्वपूर्ण है, यह मदद करता है:
- विविध दृष्टिकोण, डोमेन विशेषज्ञता, और डेटा सोर्सेज तक पहुँच
- बिज़नेस समस्या की समझ गहरी करना

इससे वे और भी सूझबूझ भरे और प्रासंगिक विश्लेषणात्मक सवाल पूछ पाते हैं!

डेटा फ्लुएंसी