Hvordan gjøre sjefen datadrevet

Vi sliter ofte med å bevege våre organisasjoner til å bli mer drevet av data. Ironisk nok er det at jo større organisasjonen er, jo mindre sannsynlig er det at den er drevet av data. Til tross for dette brukes det store summer på verktøy og applikasjoner.

Det er mulig å skape en fullt ut datadrevet organisasjon, men her skal vi prøve å belyse en mer løsbar utfordring: Å gjøre sjefen din mer datadrevet.

Min hypotese er at det ikke bare er en løsbar utfordring, men det er også en måte å være i omgivelser hvor du kan bli utfordret samtidig som du tilfører din store/lille organisasjon verdi.

Før vi dykker inn i dette vil jeg si at det er min antagelse at du faktisk vil gjøre dette og at du har lidenskapen til å stå kampen ut. Ære og høyere lønn vil være den opplagte belønning, men det er ikke motivasjon nok.

Du må ha lidenskapen til å ville dytte den store steinen opp bakken, her er dine våpen……

#1: Kom over deg selv

Dette er et absolutt kritisk første steg. Du er ansatt for du har ferdigheter som er unike. Det kan godt hende at du er smartere en alle andre når det kommer til data-ferdigheter. Derfor vil du gjøre fantastiske og kule ting. Som for eksempel å lage et multi-dimensjonel statistisk regresjonsformel med femten variabler som kan forutsi din websides temperatur hvert sekund.

Men sjefen vil hardnakket ha en rapport som viser trafikkilder og besøkstrender. Du er skuffet over hvor lite verdi du tilfører. Rådløs, ulykkelig, ingenting er datadrevet.

Kom over deg selv!

Du må finne ut hvordan du kan gjøre deg forstått hos din sjef og hans likesinnede, sannsynligvis mindre “datasmarte” nivå. Husk at det tar tid for alle organisasjoner å utvikle seg og jeg tror mange analytikere og markedsførere setter sitt ego i veien for dette. “jeg kan ikke skjønne hvorfor jeg trenger å gjøre alle disse idiotiske tingene isteden for å….”  Du skjønner hva jeg mener.

Selvfølgelig gjør du det : )

Lær deg hvordan du kommuniserer med sjefen eller sjefens sjef. Gi dem hva de ønsker slik at de kommer inn i en utviklings syklus.

Her er en annen fordel, sjefen din er inneforstått med mye mer informasjon om hva som skjer internt i organisasjonen, det være seg strategier, fokus, målsettinger og alt annet. Denne informasjonen er kritisk for din suksess, den vil sørge for at du har alt innhold og intelligens du trenger for å sørge for at du løser de riktige web-analytiske mysterier.

Løs problemer for utvikling, om noe ikke virker smart i det du hører det, ikke mist motivasjonen. Legg følelsene til side, kommuniser og forstå sjefens perspektiv. Finn ut hvordan du kan løse problemet for han, ikke for deg selv…..inntil videre…

Dette er vanskeligere å gjøre enn du kan forestille deg, men gi det en sjanse.

#2 Omfavn feil og mangler

Mange av oss møter webanalyse med erfaring fra tradisjonell analyse hvor ting kan telles til den siste dråpe. På toppen av dette er vi trent til å ikke ta risiko og bare ta beslutninger basert på data vi kan banne på er “nøyaktige”

Problemet er at vi opererer i det mest perfekte uperfekte mediet i verden: Internett.

Inntil videre er det umulig å samle data perfekt. Det er stygt, det er skittent, det er uferdig. Og uansett hvor hardt du forsøker kommer det ikke til å bli perfekt.

Uansett kan vi ikke motstå ønske om nøyaktighet!

Vi er besatt av dumme ting som “cookie deletion rates” Vi graver i dritten for å finne de siste 5 % av detaljene.

Det er ikke bare sløseri med tid og resurser, men det er også forgjeves. Grunnen: du kan aldri vite det totale antall page viewes på siden din, mye mindre alt annet.

Og dette er ok.

Det finnes heldigvis et lys i mørket. Vi lever i de mest datarike omgivelsene hvor vi kan finne en haug innsikt for å gjøre beslutninger.

Tenk på det. Å annonsere i en avis eller på TV er fullstendig skjebnebaserte tiltak. Basert på antallet abonnenter antar du at det vil bli effekt. Eller kanskje vi gjør en markedsundersøkelse?

Du kan gjøre mye mer en det på internett.

Du kan se nøyaktig hvor mange som har fått “bladet”, du kan se hvor mange som har lest de forskjellige historiene, du kan se hvilke annonser de har blitt eksponert for, du kan…. og det er bare det grunnleggende. Du kan se hvor de forskjellige personene kom fra, hva som førte til at de fikk en interaksjon med deg, hva utfallet var, resulterte det i et positivt merke inntrykk osv osv osv.

Fortsatt bestreber vi de siste 2 % av perfeksjon, og kaster bort muligheten til å bruke de 80 % bra informasjon vi sitter på.

Sørg for å bruke første parts informasjonskapsler, tag så mange kampanjer du kan på en ryddig måte, samle og gjør beslutninger. Motstå fristelsen til å være “perfekt”, det er fienden til “godt nok”!

Å omfavne uferdigheter vil sette deg fri. Både deg og sjefen din.

# 3: Gi 10 % ekstra

Organisasjoner drives av rapporter, det gjør sjefen din også. De spør spørsmål og du gir dem regneark. Så spør de etter mer og du automatiserer produksjonen av regneark.

En dag anbefaler noen at det eneste verktøyet du trenger til webanalyse er Excel! Så fortsetter de med å dele ut råd om hvordan skrive komplekse makroer og referanseceller for å redusere jobben med å lage regneark.

Her er problemet med det: Til å begynne med forutsa du data, nå forutsier du data uten å i det hele tatt se på det!

Hvordan skal noen finne innsikt til å ta avgjørelser basert på dette?

Sjefen din sitter femten trinn vekk fra dataen, du sitter nærmest, allerede nå har du blitt et rapport ekorn (jeg skulle til å si ape, men det høres frekt ut)

Som den personen som sitter nærmest dataen, er det ikke din jobb å se på den? Se, forstå og gi anbefalinger!
Gjør et bevist valg av hvilken jobb du ønsker: Rapport-ekorn eller Analyse-ninja?

(Sjefer: Når du betaler mennesker/konsulenter til å gjøre “dataarbeid”, sørg for å gjøre dette beviste valget – betaler du Rapport-ekornet eller analyse-ninjaen? Ikke ansett et ekorn og forvent at det skal gjøre jobben til en ninja.)

Neste gang sjefen spør om en rapport, gi ham 10 % ekstra.

Det gjør du ved å faktisk se på dataene. Rist på bordet. Ta en titt på hjemmesiden, klikk deg rundt, opplev det selv, så kan du gå tilbake til dataene, koble sammen prikkene som bare du kan fordi du er den smarteste personen i rommet.

Nå kan du gi sjefen 10 % ekstra: innsikten sjefen ikke ba om.

Kom med forslag. Fortell hva som fungerer, og hva som ikke fungerer. Fortell hva som er ødelagt. Fortell at xxx eller yyy er en bedre matrise for å svare på spørsmålet.

Du skaper en datadreven sjef ved å gi dem noe de kan få ut av dataene. Ikke ved å gi dem regneark, rapporter eller bare hva de ønsker å se.

Ved slutten av hver uke, spør deg selv om du har gitt de nødvendige 10 %? 10 % ekstra er alt som behøves.

Vil du være en webanalyse ninja?

# 4: Bli en markedsfører

Gode analytikere er ikke bare “datamennesker”. De er “kundemennesker”.
Ja de har alle de kvalitetene vi har snakket om før (kritiske tenkere, nysgjerrighet, sunn fornuft etc.) Men en yndig kvalitet de har er at de er markedsførere.

Grunnen til dette er at forskjellige deler av organisasjonen bryr seg om forskjellige ting, men markedsførerne bryr seg om bedriften fra et unikt perspektiv.

Om du ønsker å forandre sjefen og organisasjon din, må du bli en markedsfører, en som forstår seg på markedsføringsprinsipper, en som kan være en kundeforkjemper. En som kan fremheve viktigheten av data for å gjøre kunde-relevante avgjørelser.

Salgsavdelingen bryr seg om salg, IT bryr seg om å drifte sider og servere, ingeniører bryr seg om å bygge ting, markedsførere bryr seg om kundene. Som oftest bryr de seg om langsiktig suksess og ikke bare å nå denne månedens mål.

Uansett hvilken bransje du befinner deg i må du bli en markedsfører. Tenk som en markedsfører og gjør beslutninger basert på det tankesettet.

Det er jobben din å markedsføre dine data på unike og innovative måter som løser problemer for kundene. Få en forståelse av markedsføring.

Ta et kurs i markedsføring på det lokale universitetet, les deg opp på det (subscribe på Seth`s RSS feed) Heng med markedsførere på jobben din og absorber.

Sjefen din vil elske deg. Karrieren din vil blomstre

# 5: Business for dataens skyld. Not.

Mange bedrifter besitter mengder av data og enda flere verktøy. Faktisk er det mange bedrifter som bruker resurser på å pakke inn, lagre, rense, bygge data osv.

Men det kommer ingen innsikt ut av det.

I besittelsen på å fange, prosessere, lagre, flytte, riste og bake data glemmer man grunnen til at man gjør alt dette.

Når man en sjelden gang spør: Hva leverer denne komplekse prosessen for bedriften? Er svaret som oftest: Vi har masse rapporter og vet til en hver tid nøyaktig hva som skjer via vår mobiltelefon.
Dette er et klassisk tegn på et økosystem hvor bedriften eksisterer for å produsere data primært for å sysselsette de ansatte til å gjøre alt det som nevnes over.

Bedriften er ikke til for å produsere data!

Data skal eksistere for å tilfredsstille bedriftens behov og skaffe innsikt som kan brukes til å faktisk gjøre noe. Det er hvordan du må tenke om du skal endre hvordan ledelsen tenker når de skal ta beslutninger.

Sjekk dette internt, spør rundt om hvor mange beslutninger som har blitt tatt basert på data som kan spores direkte til å tilføre verdi til bunnlinja.

Sjefer: Dette er en bra måte å sjekke konsulenter dere ansetter, spør dem det siste spørsmålet.

Det er viktig om ikke kritisk at man til enhver tid sjekker seg selv ved å spørre om bedriften virkelig tilfører behovene fra dataene og omvendt.

Så hva betyr dette?

Når du tar fatt på et dataprosjekt, husk dette rådet: Gjør små ting, lever resultater på en måned. Mål om det hadde noen innvirkning på bunnlinja (uansett om det er lite) hvis ja, invester mer. Hvis ikke, dropp det. På tide å finne på noe nytt.

Tradisjonelle IT prosjekter pleier å være flerårige tiltak, som pleide å levere i den tradisjonelle verden. Dette fungerer ikke på internett.

På internett skjer ting for fort, de blir komplekse for fort, hvert dataprosjekt du tar fatt på begynner å forfalle nesten med en gang. Omfavn farten og fleksibiliteten og 80 % godt nok regelen. Implementer og mål verdien. Hvis ja, beveg deg fremover, hvis ikke, drep det.

Vi dreper ikke nok, vi planlegger for langt, vi implementerer for lenge, vi tenker ikke smart og beveger oss raskt nok.

Du må forandre deg.

Datadrevene beslutninger blir ikke gjort når du bruker 95 % av tiden din på å samle data istedenfor å analysere det lille (eller mye) du har. Ønsker du en datadreven sjef? Bruk 80 % av tiden din på å analysere data og produsere innsikt.

# 6: Adopter et nytt tankesett, utvid horisonten: Web analyse 2.0.

Et siste bonus tips. Utvid dataene du bruker til å gjøre beslutninger, beveg deg vekk fra Clickstream Clickstream Clickstream hele tiden.

Clickstream-data er god på å forklare hva som skjer. Vi har torturert det for å finne innsikt. Vi har gjort det beste vi kan ved å kun vite om klikkene. Det har fungert ok, men det har ikke vært spektakulært. Derfor har vi forsøkt å ta det til et neste nivå ved å tilføre enda mer klikk og gjort det mer komplekst.

Et annet problem med en strategi tuftet på Clickstream-data er at sjefen din ikke forstår det. Det er fortsatt masse forvirring rundt besøk, besøkende, unike besøkende og sesjoner og … Så når du og jeg tilfører/deler/trekker fra/ganger våre klikk og page views og senere presenterer analysen, vil den ikke ha den effekten vi ønsker. Fordi sjefen skjønner det fortsatt ikke.

Det er helt ok.

Webanalyse 2.0 er din venn.

Det er en viktig grunn til dette: Med webanalyse 2.0 snakker du samme språk som sjefen, i form av kunde stemmer og konkurrenter … skjønner du (!) Penger!

De fleste webanalytikere fokuserer på analyser med Omniture, WebTrends, Visual Sciences, HBX, Google Analytics og Coremetrics etc.

Om du er en av disse burde du vurdere å utvide dine ferdigheter og erfaringer til å forstå og bruke surveys, remote usability testing, A/B – multivariate og testing, competitive intelligence og så videre.

Å gjøre dette betyr at du kan representere kundens stemme for din sjef med kvalitative data. Det vil si at du kan ta opp kampen mot de HIPPO (highest paid persons opinion) drevene påstandene med data hinsides klikk. Det betyr også at du kan vekke en kampfølse hos din sjef ved å vise hva konkurrentene deres gjør.

Det kan hende sjefen ikke bryr seg om klikk, men du kan vedde på at han eller hun bryr seg om kunder og konkurrenter.

Mens du lager din egen handlingsplan for å lage en webanalyse 2.0 checklist. Hvor mange av sirklene (bildet over) gjør dere noe på?

Å lage en datadrevet sjef er ikke vanskelig. Du trenger bare å gjøre noen eller alle de seks nevnte punktene i dette innlegget.

Lykke til! Må dine dager bli lysere og dine sjefer mer datadrevene!

Dette er en oversettelse av et innlegg fra bloggen Occam’s Razor av Avinash Kaushik