Pred časom sem si končno umislila eno tistih pametnih zapestnic, ki izmerijo tvoje vitalne znake. Utrip. Pritisk. Spanec. Korake. Verjetno še kaj. In kar težko se je upreti nesmislu analiziranja podatkov o svojem prenizkem utripu, o številu neprehojenih korakov, številu ur globokega spanca in še čem.
Čeprav se zavedam, da so ti podatki netočni, moje poznavanje človeške anatomije pa niti približno zadostno za postavljanje diagnoze o svojem zdravju, to podzavestno pogosto počnem. Ko pa se je temu tako težko upreti. Tako kot številni sem ujeta v neskončno fascinacijo nad tem, kaj vse se da izmeriti. Zato merim, zato sem!
Ko orodje postavlja cilje in ne obratno
Zdi se mi, da predvsem marketingarji nosijo pritiske, da morajo kot veliki porabniki budgetov na vsak način opisati (beri: upravičiti) svoj trud, vložen v posamezno kampanjo ali investicijo.
»In God we trust; all others must bring data!« je eden od bolj znanih rekov ameriškega strokovnjaka Williama Edwardsa Deminga, ki je zaslužen tudi za cikel sprejemanja odločitev ‘Plan-Do-Check-Act’«.
Povrh vsega je zelo trendi biti data-driven. In to nas na vsak način sili v razmislek o tem, kako kar najbolje in na vsak način in kakorkoli že izkoriščati baze podatkov, ki so na voljo. Pa smo zaradi tega, ker zbiramo gore podatkov, res data-driven?
Ko začnemo preštevati število e-mailov, ki so bili poslani v celem letu, številu nadur, ki smo jih opravili v službi, seštevati ure, ki so jih obiskovalci letos preživeli na naši strani, bi morali začutiti, da smo nekoliko zašli.
Tri vrste obsedenosti s podatki. Katera je vaša?
Pri delu in v prostem času, ko prebiram knjige, poslušam prijatelje, spremljam statistike v novicah in izvajam samorefleksije, opažam, da ljudje pogosto s podatki postrežemo tudi takrat, kadar ne dajo nobene vrednosti. Morda se tega niti ne zavedamo.
Gre zgolj za obsedenost s podatki, za katero po mojem stojijo trije glavni razlogi:
- Obsedenost zaradi fascinacije nad tem, kar znamo izmeriti.
- Obsedenost z zbiranjem podatkov na zalogo.
- Prelaganje odgovornosti za sprejemanje odločitev na podatke.
Fascinacija nad tem, kar znamo izmeriti
Glede tega ne bi izgubljala dodatnih besed. Uročljivo je premetavati številke, čeprav same po sebi ne prinašajo vrednosti. Vrednost prinašajo odločitve in aktivnosti, ki jih načrtujemo s pomočjo dejstev (beri: podatkov).
»Ampak, to lahko res izmerimo? Uau!«
Ujetniki misli: »Saj mogoče bomo pa to še kdaj potrebovali.«
Vprašanje shranjevanja na zalogo je »tricky«. Drži, da močno boli, če v pomembnem trenutku ugotovimo, da nam manjka ključen podatek. Hkrati pa izkušnje kažejo, da odnos »saj to nam pa morda kdaj prav pride« ne vodi v strukturiramo obdelavo podatkov. Prvič, ker tako kot na podstrešju odložena šara zavzema prostor in le redko najde resnično korist, drugič, ker za tisto na podstrešju odloženo reč čez nekaj mesecev nihče več ne bo vedel, da je tam, in tretjič, ko jo bo nekdo končno odkril, verjetno ne bo več vedel, od kod je prišla in ali jo lahko uporabi.
»Ampak poglejte, mogoče nam pa to kdaj še prav pride!«
Ko podatki odločajo namesto nas
Za marsikoga podatki pomenijo tudi pobeg od odgovornosti. Če moramo izbirati med dvema kampanjama in eno ukiniti, pogledamo trenutne številke in odločitev je jasna: nizke številke, nizka vrednost. Ukinimo slednjo. Pa je to res prav?
Je 5 % veliko ali malo? Če na spletni strani ustvarjamo veliko nekakovostnega prometa, je 5 % lahko ogromno.
Kako dolg je nakupni proces? Če je daljši, potem v tem trenutku 5 % morda niti ni relevanten podatek, na podlagi katerega bi lahko odločali.
Tudi če se nek negativni trend pojavlja sočasno, še ne pomeni, da sta dogodka vzročno-posledično povezana.
V resnici so podatki le sredstvo, s pomočjo katerega sprejemamo boljše odločitve, ne smejo pa biti temelj odločanja.
Kako sprejemati boljše odločitve?
Verjamem, da se vse začne pri postavljanju ključnih, pomembnih, relevantnih vprašanj, na podlagi katerih izvajamo eksperimente, testiranja, growth-hacking ali optimizacije. Recite jim kakorkoli želite.
Rezultate eksperimentov preverjamo redno, sistematično in koračno; s poročanjem, analiziranjem, interpretiranjem in na podlagi zbranih informacij sprejemamo odločitve o aktivnosti za izboljšanje stanje. Zakaj koračno? Predvsem, da v entuziazmu ne prehitevamo samih sebe.
Korak 1: Poročanje pomeni le poročanje o trenutnem stanju in zbiranjem številk na eno mesto.
Korak 2: Analiziranje pomeni primerjavo številk s pričakovanji, benchmarki. So številke visoke, nizke, pričakovane?
Korak 3: Interpretacija pomeni, da postavimo analizo v kontekst, zakaj mislimo, da so številke visoke, nizke ali pričakovane.
Korak 4: Sprejemanje odločitev o aktivnosti, vezanih na izbrano zadevo, predvidevanje, kako lahko na trenutno stanje vplivamo, ga izboljšamo.
Potem postopek ponovimo. Znova in znova.
Predpogoj za uspešno obdelavo je seveda zmožnost, da podatke naredimo dostopne, združljive in kakovostne. Pogosto jih zbiramo nekonsistentno, nekontinuirano, pomanjkljivo, v formatu, ki ga ni enostavno prebrati ali pa ga ne znamo pripeljati v drug sistem.
Izzivov je nemalo. Vendar se vložen trud največkrat poplača in pripelje do dragocenih spoznanj, ključnih za izvajanje aktivnosti. Z veseljem vam jih pomagamo odkriti tudi v FrodXu.