Data Flywheel: нарешті пояснено

На сучасному конкурентному ринку ефективне використання даних є критично важливим для зростання. Data flywheel може прискорити цей процес, безперервно використовуючи аналітичні висновки для розвитку бізнесу. Розгляньмо, як цей інструмент може підтримувати й пришвидшувати наше зростання.

Що таке маховик даних?

Маховик даних — це спосіб використовувати власні дані, дані про клієнтів та інші дані, щоб розвивати бізнес і підвищувати задоволеність клієнтів. Він ґрунтується на ідеї, що якщо добре розуміти своїх клієнтів, можна пропонувати їм саме те, що їм потрібно, а це веде до більших продажів і лояльніших клієнтів.

Data flywheel має на меті менше покладатися на зовнішні джерела для пошуку нових клієнтів. Натомість ви використовуєте те, що знаєте про своїх клієнтів і ринок, щоб розвивати бізнес і збільшувати прибуток.

Щоб пояснити, як працює маховик даних, уявіть велике колесо, яке прискорюється під час обертання. Чим більше воно обертається, тим більше енергії накопичує. Маховик даних робить щось подібне з інформацією. Коли моя компанія використовує більше даних для ухвалення рішень, ми починаємо створювати кращі продукти. Це веде до швидшого навчання, утримання більшої кількості клієнтів, залучення нових і збільшення наших прибутків.

Чудовий приклад маховика даних — це система рекомендацій Netflix на основі ШІ. Спочатку вона пропонувала найбільш переглянуті відео. З часом Netflix збирав дедалі більше даних про те, що люди дивилися і що їм подобалося, і використовував ці дані, щоб формувати персоналізовані рекомендації для кожного користувача. Це спонукало людей дивитися більше. Нині у Netflix понад 232,5 мільйона платних підписників.

Як використовувати Data Flywheel?

Щоб почати використовувати маховик даних:

Оберіть просту задачу: Знайдіть проблему, яку легко зрозуміти і яка пов’язана з продуктами чи послугами, потрібними людям.
Зберігайте дані: Тепер час зібрати й зберегти потрібні дані. Подумайте, де їх знайти, як отримати та як обробити. Це допоможе зосередитися на найважливішому серед усіх варіантів. Збирати дані можна різними способами: наприклад, заповнюючи форми, використовуючи Google Forms або скануючи штрихкоди й QR-коди. Коли дані вже зібрані, зберігайте їх у форматі, до якого різні інструменти й мови програмування можуть легко отримати доступ. Це спростить вашій команді аналіз даних і пошук корисної інформації.
Відстежуйте нові дані та можливості: Чим більше даних ви збираєте, тим краще працює ваш маховик даних, відкриваючи нові інсайти й можливості. Наприклад, ви запускаєте подкаст, щоб підтримати свій видавничий бізнес. Ви просите гостей ділитися враженнями від інтерв’ю через Google Forms. Чим більше у вас гостей, тим більше ви дізнаєтеся про їхні бізнеси та про те, що їх цікавить. Ця інформація допоможе знаходити можливості для співпраці та запускати нові проєкти.
Розвивайтеся від своєї початкової проблеми: Коли ваш маховик набирає обертів, ви стикатиметеся з більшою кількістю проблем. Щоб масштабувати операції, розгляньте розв’язання нових викликів, які є цінними, здійсненними та пов’язаними з вашою початковою проблемою. Такий підхід допомагає використати вже створений імпульс. Якщо ви оберете проблему, яка не пов’язана з першою, вам доведеться знову починати нарощувати імпульс.

Поради щодо покращення стратегії маховика даних

Прискорити data flywheel може бути непросто, якщо ви тільки починаєте з ним працювати. Ось кілька порад:

Почніть із семантичного шару

Перш ніж налаштовувати маховик даних, створіть семантичний шар. Це наче мапа корпоративних даних, яка перетворює складні речі на прості поняття на кшталт продажів або клієнтів.

Цей шар допомагає прискорити flywheel, роблячи дані зрозумілими для всіх у вашій компанії, а не лише для експертів. Наприклад, лікарня може використовувати його, щоб прогнозувати, хто може захворіти і коли. Це допомагає краще планувати й надавати пацієнтам належну медичну допомогу.

Семантичний шар можна налаштувати кількома способами:

Використовуйте семантичний шар BI-інструмента: Деякі компанії покладаються на семантичні моделі, створені в BI-інструментах на кшталт Tableau або PowerBI. Однак це може призвести до неузгодженості, якщо використовуються різні екземпляри або продукти даних.

Вбудуйте бізнес-логіку в сховище даних: Інший підхід — вбудувати бізнес-логіку безпосередньо у сховище даних. Хоча це дає контроль над оновленнями та централізоване врядування, це може бути складно підтримувати й вимагає, щоб аналітики працювали як інженери даних.

Використовуйте пайплайни даних: Інженери даних можуть вбудовувати логіку семантичного шару в data pipelines, що працюють із сирими даними. Однак керування цими pipeline може забирати багато часу, а підтримувати узгодженість може ставати складніше в міру масштабування системи.

Реалізуйте універсальний семантичний шар: Цей незалежний шар розміщується між споживачами даних (наприклад, BI- та AI-інструментами) і сирими джерелами даних (такими як data lakes або сховища даних), забезпечуючи узгодженість між різними інструментами й наборами даних.

Створіть програму грамотності у роботі з даними для даних вашого flywheel

Створення програми з розвитку грамотності у роботі з даними, які живлять маховик вашого бізнесу, є критично важливим для успіху. Ось як це зробити:

Розберіться в даних: Поясніть команді, що таке дані та що вони означають. Переконайтеся, що люди можуть правильно їх читати й інтерпретувати.

Працюйте з даними: Навчіть команду ефективно створювати, отримувати, очищувати й керувати даними. Це включає вміння збирати дані з різних джерел і забезпечувати точність.

Аналізуйте дані: Надайте своїй команді навички впорядковувати, фільтрувати, агрегувати та порівнювати дані. Вона має вміти виконувати базові операції з даними, щоб отримувати змістовні висновки.

Аргументуйте даними: Використовуйте дані, щоб допомагати співробітникам розповідати переконливі історії та підкріплювати свої аргументи. Для цього потрібно розуміти, як чітко й переконливо подавати дані різним аудиторіям.

Щоб підвищити грамотність у роботі з даними, розгляньте впровадження структурованої програми з розвитку цієї компетенції. Це передбачає:

Розробіть план підвищення грамотності в роботі з даними: Передусім сплануйте, як допомогти всім у вашій компанії краще розуміти дані. З’ясуйте, наскільки добре працівники вже розуміють дані, і визначте план подальшого навчання.

Choose Learning Tools: Знайдіть інструменти, які відповідають вашому бюджету та тому, як ваша команда любить навчатися. Якщо у вас небагато грошей, можна використовувати онлайн-відео. Якщо у вас більше коштів, можна співпрацювати зі школою, щоб проводити очні заняття.

Encourage Questions: У міру того як люди дізнаються більше про дані, переконайтеся, що їм комфортно ставити запитання про те, що означають ці дані. Це допоможе їм краще розуміти дані та ефективніше їх використовувати.

Чим краще ми розуміємо цифрове середовище, тим більше можемо дізнатися з даних. Розуміння цифрових процесів допомагає нам використовувати дані для ухвалення рішень у бізнесі. Коли ми краще розуміємо наші дані, то можемо дізнаватися цікаві речі про наших клієнтів і покращувати свою роботу. Якщо ми постійно прагнутимемо вдосконалення, наш бізнес досягне успіху.

Для збору даних використовуйте API для вебскрапінгу

Багато маркетологів досі вручну збирають дані для своїх маховиків зростання, часто шукаючи конкурентів в інтернеті та вручну вносячи дані в електронні таблиці. Такий підхід не лише забирає багато часу, а й коштує дорого.

Щоб спростити цей процес, розгляньте можливість використання ботів для вебскрапінгу або API. Ці інструменти можуть суттєво пришвидшити збір даних, зменшуючи як зусилля, так і час, необхідні для цього.

Боти для вебскрапінгу автоматично витягують інформацію з вебсайтів і зберігають її у структурованому форматі. Їх широко використовують у різних галузях для таких завдань, як аналіз конкурентів, маркетингові дослідження та моніторинг цін, що робить їх ефективнішою альтернативою ручному збиранню даних. Ось кілька поширених прикладів:

Market Research: Компанії використовують ботів, щоб збирати дані із соцмереж і форумів для аналізу настроїв клієнтів.
Пошукова оптимізація (SEO): Боти сканують вебсайти, щоб аналізувати контент і покращувати позиції в пошукових системах.
E-commerce: Компанії використовують вебскрапінг сайтів конкурентів, щоб отримувати інформацію та знаходити потенційних клієнтів.

На завершення

Я вважаю, що ми можемо підсилити аналітику нашої організації, створивши власний маховик даних та аналітики. Ми можемо прискорити наш прогрес, інвестуючи в такі інструменти, як semantic layer, покращуючи розуміння даних у всієї команди та ставлячись до даних як до цінного продукту. Цей підхід допомагає нам використовувати дані для ухвалення кращих рішень. Коли ми зосереджуємося на цих напрямах, ми отримуємо змогу ухвалювати розумніші рішення й забезпечувати успіх нашої команди. Усе зводиться до ефективного використання даних, щоб і далі рухатися вперед і досягати наших цілей.