Lösa affärsproblem med data

Dataflyt

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Scenario – vikande användarengagemang

Katia jobbar på ett tech-startup som levererar mjukvarulösningar till företag
Hon granskar KPI:er (Key Performance Indicators)
Hon har identifierat ett fall i användarengagemang:
- Minskning av antalet aktiva användare
- Ökning av supportärenden

Kvinna som tittar på en KPI-dashboard

Genom att kombinera analytisk förmåga och affärskunskap formulerar hon flera analytiska frågor:

Hur ser trenden ut för antalet aktiva användare?

Vilka funktioner orsakar ökningen av supportärenden?

Finns det ett samband mellan användarengagemang och mjukvarans prestanda?

Nu kan hon undersöka detta vidare med hjälp av data och analys

Kvinna som tittar på en lista med frågor

Man som tittar på två alternativ

Identifiera affärsproblemet med tydligt definierade KPI:er
Omvandla affärsproblemet till konkreta analytiska frågor som kan besvaras med data

Datafluenta färdigheter:

God förståelse för de KPI:er som driver verksamheten
Övervakning av dessa KPI:er för att identifiera problem
Definiera nya KPI:er för att följa upp initiativ
Sätta mål för KPI:erna för att säkerställa att resultaten är i linje med önskade utfall

Man som tittar på ett KPI-diagram som ligger under målnivå

Omvandla affärsproblem till välformulerade analytiska frågor
Det underlättar användningen av data för att lösa dessa problem
Formulera SMART-frågor:
- Specifika, Mätbara, Aktionsbara, Relevanta och Tidsbundna
Så att den analytiska lösningen adresserar affärsproblemet

Man som visar hur affärsproblem omvandlas till analytiska frågor

Personer som delar idéer för att formulera analytiska frågor

Samarbete med tvärfunktionella team är viktigt eftersom det bidrar till att:
- Få tillgång till olika perspektiv, domänkunskap och datakällor
- Fördjupa förståelsen av affärsproblemet

Det gör det möjligt att ställa mer insiktsfulla och relevanta analytiska frågor!

Dataflyt