Redigert av analytics ekspert Thomas Davenport, gir boken en oversikt over forretningsmessig intelligens som kan gjøre eller bryte strategisk stor datautvikling. I løpet av sommeren hentet jeg en gratis kopi fra Chicago-stoppet på et SAS-veivis for sin nye datavirtualiseringsløsning.
På grunn av de involverte forfatterne vil jeg fremheve de seksjonene som jeg føler er verdt å lese.
De første kapitlene utlegger analyser i ulike former. Davenport begynner i kapittel 1 som forklarer ulike former for analyse og deres forskjeller, mens kapittel 2, av Keri Pearson, gir et økonomisk eksempel på avkastning. En liste som vises i slutten av kapitlet, har noen gode lærdomar som vurderer en rekkefølge av potensiell forekomst. En slik tilnærming kan hjelpe organisasjonen å ramme hvilket prosjekt som skal adresseres.
For å vise hva jeg mener, her er et eksempel på å velge prosjektene med størst avkastning (avkastning på investeringen):
Start med det høye ROI-prosjektet, ikke med den lave eller vanskelig å kvantifisere en. Det første prosjektet bærer normalt den største kostnaden fordi oppstarten vanligvis innebærer å sette opp datalageret. Hvis det kan gjøres med et stort ROI-prosjekt, er fremtidige prosjekter mye lettere å rettferdiggjøre …
Det mest omgjengelige kapitlet for små bedrifter er kapittel 4. Forfatteren, Bill Franks, gir et godt grunnlag for hvordan webdata er grunnlaget for å gjøre mer enn regnskapsmessig webtrafikk. Han tilbyr en oppdatert titt på verdien av ikke-konverteringstrafikk - 96% av besøkende på nettstedet som ikke klikker på en bestemt knapp eller sender inn en utfyllingsskjema.
Dette segmentet er verdt for små bedrifter som søker en dypere begrunnelse bak kostnadene for å modifisere en analyseoppløsning eller opprette et tilpasset dashbord. Mange behandler fortsatt analyser som en form for regnskap. Som de sier i reklame "Vent, det er mer!" Jo, Franks forklarer "mer" med kapitalsegmentet Web Data In Action. Han nevner noen få modeller som slitasje og responsmodellering. Jeg likte hvordan fantasifulle Franks tar er for å vektlegge kundesegmentene som bedrifter kan utvikle, for eksempel denne kommentaren:
Tenk på et segment som heter Dreamers, som bare er hentet fra nettleseradferd. Dreamers legger gjentatte ganger et element i kurver, men deretter forlater dem. Dreamers legger ofte til og forlater det samme elementet mange ganger … Så hva kan du gjøre etter å finne dem? Et alternativ er å se på hva kundene forlater.
Et annet solidt segment er kapittel 12 Engaging Analytical Talent. Dette ble skrevet av Jeanne Harris (som skrev med Analytics på jobb med Davenport og Robert Morison) og Elizabeth Craig. Den gir en kort oversikt over hvordan du angir oppgavemål som viser at organisasjonen din forstår analytisk talent:
Arming analytikere med viktig informasjon om virksomheten er en måte å holde analytics talent engasjert.
Ideene var spot på hva som skjer. Jeg minnet om et velkjent rekrutteringsfirma studie som viste at analytikere skiftet jobber dels fra mangel på engasjement og meningsfull støtte. Videre viser Harris og Craig hvordan man identifiserer "4 raser av analytisk talent" som skånsomt formidler verdien av hvert talent.
Personvernproblemer er notert i kapittel 4, men advokater bør lese kapittel 13, Styring for Analytics. Stacy Blanchard og Robert Morson legger ut prosessen for å etablere analytisk styring, prosessene som til slutt beskytter data så mye som det trekker ut verdier:
Etableringen av styring er en blanding av vitenskap og kunst, hvor den spesifikke kraftdynamikken i organisasjonen spiller en viktig rolle. Det finnes ingen ensartet styringsmodell for analyse, men en rekke gode prinsipper og praksis er ofte funnet blant organisasjonen med høypresterende analytiske evner.
Begreper, men ment for store organisasjoner, kan fortsatt passe til mellomstore bedrifter, som veiledende prinsipper og forståelse for at styring er viktig. Listen "Du vet at du lykkes når …" kan endres for mindre bedrifter som bruker analyser og har interessenter fjernet fra sin virksomhet.
Senere kapitler nåværende saker av store bedrifter. Noen noterer seg virkningen av analyser på bestemte næringer, for eksempel detaljhandel (Sears) og farmasøytisk (Merck).
Igjen, dette er en bok ment for ledere av store organisasjoner. Men for små bedrifter som ønsker å vokse, kan det gi en oversikt som oppmuntrer til en dypere forståelse for detaljerte bøker som Web Analytics 2.0 eller Prestasjonsmarkedsføring med Google Analytics.
$config[code] not foundAnalytics, generelt, tvinger en bedrift til å se kritisk på hvordan den fungerer. Bøker som denne vil gi det rette rammeverket for å administrere disse operasjonene for best mulig ytelse.
