Розв'язання бізнес-завдань за допомогою даних

Data Fluency

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Сценарій — падіння залученості користувачів

Катя працює у техстартапі, що надає програмні рішення бізнесу
Вона переглядає KPI (ключові показники ефективності)
Вона виявила падіння показників залученості користувачів:
- Зменшення кількості активних користувачів
- Збільшення звернень у підтримку

Жінка дивиться на панель KPI

Поєднавши аналітичні навички й розуміння бізнесу, вона формулює кілька запитань:

Яка динаміка кількості активних користувачів?

Які функції спричиняють зростання звернень у підтримку?

Чи є кореляція між залученістю користувачів і продуктивністю ПЗ?

Тепер вона може досліджувати це за допомогою даних та аналітики

Жінка дивиться на список запитань

Чоловік розглядає два варіанти

Визначте бізнес-проблему за чітко окресленими KPI
Перетворіть її на конкретні аналітичні запитання, на які можна відповісти за допомогою даних

Навички data fluency:

Глибоке розуміння KPI, які рухають бізнес
Моніторинг цих KPI для виявлення проблем
Визначення нових KPI для відстеження успіху ініціатив
Встановлення цілей для KPI, щоб забезпечити відповідність бажаним результатам

Чоловік дивиться на графік KPI нижче цілі

Переклад бізнес-проблем на коректні аналітичні запитання
Це допомагає розв'язувати їх за допомогою даних
Формування запитань SMART:
- Specific, Measurable, Actionable, Relevant, Time-bound
Щоб аналітичне рішення відповідало бізнес-проблемі

Чоловік показує перетворення бізнес-проблем на аналітичні запитання

Люди діляться ідеями для формування аналітичних запитань

Співпраця з кросфункціональними командами важлива, бо допомагає:
- Отримати різні погляди, галузеву експертизу та джерела даних
- Поглибити розуміння бізнес-проблеми

Це дозволяє ставити більш змістовні й релевантні аналітичні запитання!

Data Fluency