Raportointi vs. analyysi: mitä eroa?

olet saattanut nähdä useiden ihmisten käyttävän termejä ”raportointi” ja ”analyysi” ikään kuin ne olisivat keskenään vaihdettavissa olevia termejä tai lähes synonyymejä. Vaikka molemmat verkkoanalytiikan osa-alueet hyödyntävät samaa kerättyä verkkoaineistoa, raportointi ja analysointi ovat hyvin erilaisia käyttötarkoitukseltaan, tehtäviltään, tuotoksiltaan, toimituksiltaan ja arvoltaan. Ilman selvää eroa erot, organisaatio voi myydä itsensä lyhyt yhdellä alueella (tyypillisesti analyysi) ja ei saavuta täyttä hyötyä sen Web analytics investointeja. Vaikka keskityn ensisijaisesti verkkoanalytiikkaan, yritykset voivat törmätä samaan haasteeseen muiden analytiikkatyökalujen kanssa (esim.mainosten Tarjoilu, sähköposti, haku, sosiaalinen jne.).

useimmilla yrityksillä on käytössään analytiikkaratkaisuja, joiden avulla niiden organisaatioille saadaan enemmän arvoa. Toisin sanoen raportoinnin ja analysoinnin perimmäisenä tavoitteena on myynnin kasvattaminen ja kustannusten (eli lisäarvon) alentaminen. Sekä raportoinnilla että analysoinnilla on roolinsa vaikuttamisessa ja niiden toimien ajamisessa, jotka lisäävät arvostusta organisaatioissa.

tässä blogikirjoituksessa en aio syventyä siihen, mitä tapahtuu ennen tai jälkeen raportointi-ja analysointivaiheiden, mutta tunnustan, että molemmat osa-alueet ovat kriittisiä ja haastavia vaiheita koko datalähtöisessä päätöksentekoprosessissa. On tärkeää muistaa, että raportoinnilla ja analysoinnilla on mahdollisuus olla arvokas vain, jos niihin ryhdytään.

tarkoitus

ennen kuin käsitellään raportoinnin ja analyysin eri rooleja, aloitetaan muutamilla korkean tason määritelmillä näistä kahdesta analytiikan avainalueesta.****

raportointi: Prosessi, jossa tiedot järjestetään informatiivisiksi yhteenvedoiksi, jotta voidaan seurata, miten yrityksen eri osa-alueet toimivat.****

analyysi: prosessi, jossa tutkitaan tietoja ja raportteja, jotta saadaan mielekkäitä oivalluksia, joiden avulla voidaan paremmin ymmärtää ja parantaa liiketoiminnan suorituskykyä.

_ _ raportointi muuntaa raakatiedot tiedoiksi. Analyysi muuttaa dataa ja informaatiota oivalluksiksi. Raportointi auttaa yrityksiä seuraamaan verkkoliiketoimintaansa ja olemaan varuillaan, kun data putoaa odotettujen rajojen ulkopuolelle. Hyvän raportoinnin pitäisi herättää kysymyksiä liiketoiminnasta sen loppukäyttäjiltä. Analyysin tavoitteena on vastata kysymyksiin tulkitsemalla tietoja syvällisemmällä tasolla ja antamalla toiminnallisia suosituksia. Analysointiprosessin kautta saatat herättää lisäkysymyksiä, mutta tavoitteena on tunnistaa vastauksia tai ainakin mahdollisia vastauksia, joita voidaan testata. Yhteenvetona raportointi näyttää, mitä tapahtuu, kun analyysi keskittyy selittämään, miksi se tapahtuu ja mitä voit tehdä asialle.

tehtävät

yritykset voivat joskus sekoittaa ”analytiikan ””analyysiin”. Yritys voi esimerkiksi keskittyä analytiikan yleiseen alueeseen (strategia, toteutus, raportointi jne.) mutta ei välttämättä analyysin erityisnäkökulmasta. On melkein kuin joiltakin järjestöiltä loppuisi bensa alkuvaiheen perustamistoimien jälkeen, eivätkä ne pääsisi analyysivaiheeseen. Lisäksi joskus raportoinnin ja analyysin väliset rajat voivat hämärtyä-se, mikä tuntuu analyysiltä, on oikeastaan vain yksi raportoinnin maku.

yksi tapa erottaa, korostaako organisaatiosi raportointia vai analysointia, on tunnistaa analytiikkatiimisi ensisijaiset tehtävät. Jos suurin osa tiimin ajasta kuluu toimintoihin, kuten rakentamiseen, konfigurointiin, konsolidointiin, järjestämiseen, muotoiluun ja tiivistämiseen – se on raportointia. Analyysi keskittyy erilaisiin tehtäviin, kuten kyseenalaistamiseen, tutkimiseen, tulkitsemiseen, vertailuun ja vahvistamiseen (olen jättänyt testaamisen pois, koska näen optimointipyrkimykset osana toimintavaihetta). Raportointi-ja analyysitehtävät voivat kietoutua toisiinsa, mutta analytiikkatiimisi pitäisi silti arvioida, missä se viettää suurimman osan ajastaan. Useimmissa tapauksissa olen nähnyt analytiikkaryhmien käyttävän suurimman osan ajastaan raportointitehtäviin.

tuotokset

kun tarkastellaan raportointi – ja analyysituloksia, ne saattavat päällisin puolin näyttää samanlaisilta-paljon kaavioita, kaavioita, trendiviivoja, taulukoita, tilastoja jne. Hienoisia eroja kuitenkin on. Yksi suurimmista eroista raportoinnin ja analyysin välillä on yleinen lähestymistapa. Raportointi noudattaa push-lähestymistapaa, jossa raportit työnnetään käyttäjille, joiden odotetaan sitten poimivan mielekkäitä oivalluksia ja ryhtyvän asianmukaisiin toimiin itselleen (ts.itsepalvelu). Olen tunnistanut kolme päätyyppiä raportointi: purkitettu raportit, kojelaudat, ja hälytykset.

  1. purkitettuja raportteja: nämä ovat out-of-the-box-ja custom-raportteja, joita voit käyttää analytiikkatyökalussa tai jotka voidaan myös toimittaa toistuvasti loppukäyttäjien ryhmälle. Säilötyt raportit ovat melko staattisia kiinteillä mittareilla ja mitoilla. Yleensä jotkut purkitettu raportit ovat arvokkaampia kuin toiset, ja raportin arvo voi riippua siitä, kuinka tärkeää se on yksilön rooli (esim SEO asiantuntija vs. web-tuottaja).
  2. Dashboards: näissä mittatilaustyönä laadituissa raporteissa yhdistyvät erilaiset Keskeiset suoritusindikaattorit ja raportit, jotka tarjoavat kattavan, korkean tason kuvan liiketoiminnan tuloksesta tietyille yleisöille. Mittaristot voivat sisältää tietoa eri tietolähteistä ja ovat myös yleensä melko staattisia.
  3. hälytykset: nämä ehdolliset ilmoitukset käynnistetään, kun tiedot jäävät odotettujen vaihteluvälien ulkopuolelle tai jotkin muut ennalta määritellyt kriteerit täyttyvät. Kun ihmisille ilmoitetaan tapahtuneesta, he voivat ryhtyä tarvittaviin toimiin.

sen sijaan analyysi noudattaa pull-lähestymistapaa, jossa analyytikko vetää tiettyjä tietoja vastatakseen tiettyihin liiketoimintakysymyksiin. Perus -, vapaamuotoinen analyysi voi tapahtua aina, kun joku vain tekee jonkinlaisen mielentilatutkimuksen raportista ja tekee päätöksen toimia tai olla toimimatta tietojen perusteella. Kun analysoidaan todellisia tuloksia, on olemassa kaksi päätyyppiä: ad hoc-vastaukset ja analyysiesitykset.

  1. Ad hoc responses: Analyytikot saavat pyyntöjä vastata erilaisiin liiketoiminnan kysymyksiin, joita raportoinnin herättämät kysymykset voivat vauhdittaa. Tyypillisesti nämä kiireelliset pyynnöt ovat aikaherkkiä ja vaativat nopeaa käännettä. Analytiikkatiimi voi joutua jongleeraamaan useita pyyntöjä samaan aikaan. Näin ollen analyysit eivät voi mennä niin syvälle tai laajalle kuin analyytikot haluavat, ja tuloksena on lyhyt ja tiivis raportti, joka voi sisältää tai olla sisältämättä erityisiä suosituksia.
  2. Analyysiesitykset: Jotkin liiketoimintakysymykset ovat luonteeltaan monimutkaisempia ja vaativat enemmän aikaa kattavan, syväsukellusanalyysin suorittamiseen. Nämä analyysiprojektit johtavat muodollisempaan toteutukseen, joka sisältää kaksi keskeistä osaa: keskeiset havainnot ja suositukset. Avainlöydökset-osiossa tuodaan esiin tehtyjen analyysien mielekkäimmät ja toimivimmat oivallukset. Suositukset-osiossa annetaan ohjeita siitä, mihin toimiin on ryhdyttävä analyysitulosten perusteella.

kun verrataan kahta raportointi-ja analyysitulosten sarjaa, eri tarkoitukset (informaatio vs. insights) paljastavat tuotosten todelliset värit. Raportointi työntää tietoa organisaatiolle, ja analysointi vetää oivalluksia raporteista ja tiedoista. Muita hybridilähtöjä voi olla, kuten merkintöjä sisältävät kojelaudat (analyysisadetukset raportoivaan donitsiin), jotka voivat näyttää ulottuvan näiden kahden alueen välille. Sinun pitäisi pystyä päättelemään, keskittyykö tuote ensisijaisesti raportointiin tai analysointiin tarkoituksensa (informaatio/oivallukset) ja lähestymistapansa (push/pull) mukaan.

toinen keskeinen ero raportoinnin ja analyysin välillä on konteksti. Raportointi ei tarjoa mitään tai rajoitettua kontekstia siitä, mitä aineistossa tapahtuu. Joissakin tapauksissa loppukäyttäjillä on jo tarvittava asiayhteys tietojen ymmärtämiseksi ja tulkitsemiseksi oikein. Muissa tilanteissa yleisöllä ei kuitenkaan välttämättä ole tarvittavaa taustatietoa. Konteksti on kriittinen hyvän analyysin kannalta. Jotta voidaan kertoa mielekäs tarina tietojen ajaa tiettyjä toimia, kontekstista tulee olennainen osa juoni.

vaikka molemmat hyödyntävät tuotteissaan erilaisia tiedon visualisoinnin muotoja, analyysi eroaa raportoinnista, koska siinä korostetaan datapisteitä, jotka ovat merkittäviä, ainutlaatuisia tai erityisiä – ja selitetään, miksi ne ovat tärkeitä liiketoiminnalle. Raportointi voi joskus automaattisesti korostaa keskeisiä muutoksia tiedoissa, mutta se ei aio selittää, miksi nämä muutokset ovat (tai eivät ole) tärkeitä. Raportointi ei vastaa ” entä sitten?”kysymys itsestään.

jos on joskus ollut ilo olla Uusi vanhempi, vertaisin tölkkiraportointia, mittaristoja ja hälytyksiä puolivuotiaaseen pienokaiseen. Se itkee-usein äänekkäästi-kun jokin on pielessä, mutta ei osaa sanoa, mikä on tarkalleen pielessä. Vanhemman täytyy keksiä, mitä tapahtuu (nälkäinen, likainen vaippa, ei tutti, kasvukipuja, väsynyt, korvatulehdus, uusi vauva Einstein DVD jne.). Vanhemmuus-metaforaa jatkaen raportointi ei myöskään kerro, miten itkeminen saadaan loppumaan.

suosituskomponentti on keskeinen erottelija analyysin ja raportoinnin välillä, koska se antaa erityisiä ohjeita siitä, mitä toimia on toteutettava aineistosta löytyvien keskeisten näkemysten perusteella. Jopa analyysien tulokset, kuten ad hoc-vastaukset, eivät välttämättä johda toimiin, jos ne eivät sisällä suosituksia. Kun suositus on annettu, seuranta on toinen tehokas analyysin tulos, koska suositukset edellyttävät päätösten tekemistä (go/no go/explore further). Päätökset edeltävät toimintaa. Toiminta edeltää arvoa.

toimitus

kuten mainittiin, raportointi on enemmän push-malli, jossa ihmiset voivat käyttää raportteja analytiikkatyökalun, Excel-laskentataulukon, widget, tai ne ajoitetaan toimitukseen postilaatikkoon, mobiililaitteeseen, FTP-sivustoon jne. Koska vaatimukset on annettava määräajoin raportteja (päivittäin, viikoittain, kuukausittain, jne.) automaatiosta tulee monelle henkilölle ja ryhmälle keskeinen painopiste raporttien rakentamisessa ja toimittamisessa. Toisin sanoen, kun raportti on laadittu, miten se voidaan automatisoida säännöllistä toimitusta varten? Useimmat analyytikot, jotka olen puhunut eivät pidä manuaalisesti rakentaa ja virkistävä raportteja säännöllisesti. Se on robottien tai tietokoneiden tehtävä, ei ihmisten, jotka vielä maksavat opintolainansa pois 4-6 vuoden korkeakoulutuksesta.

toisaalta analyysissä on kyse siitä, että ihminen käyttää ylivertaisia päättelykykyjään ja analyyttisiä taitojaan poimiakseen aineistosta keskeisiä oivalluksia ja muodostaakseen toiminnallisia suosituksia organisaatioilleen. Vaikka analyysi voidaan” toimittaa ” päättäjille, se esitetään tehokkaammin henkilötasolla. Thomas Davenport ja Jeanne Harris korostavat kirjassaan ”Competing on Analytics” luottamuksen ja uskottavuuden merkitystä analyytikon ja päätöksentekijän välillä. Päättäjillä ei yleensä ole aikaa tai kykyä tehdä analyysejä itse. Kun” läheinen, luottavainen suhde ” on olemassa, johtajat kehystävät tarpeensa oikein, analyytikot kysyvät oikeita kysymyksiä, ja johtajat ovat todennäköisemmin ryhtyä toimiin analyysi he luottavat.

arvo

kun verrataan raportoinnin ja analyysin eri rooleja, on tärkeää ymmärtää raportoinnin ja analyysin suhde ajoarvossa. Pidän datalähtöisiä vaiheita (data > raportointi > analyysi > päätös > toiminta > arvo) dominoiden sarjana. Jos poistat domino, se voi olla vaikeampaa tai mahdotonta saavuttaa haluttu arvo.

yllä olevassa” polku arvoon ” – kaaviossa kaikki alkaa siitä, että oikeat tiedot ovat täydellisiä ja tarkkoja. Sillä ei ole väliä, kuinka kehittynyt raportointi tai analyysi on, jos sinulla ei ole hyviä, luotettavia tietoja. Jos ohitamme ”raportointi” domino, jotkut kokenut analyytikot voivat väittää, että he eivät tarvitse raportteja tehdä analyysi (eli, vain antaa minulle raw tiedostot ja tietokanta). Yksilöllisin perustein tämä voi olla totta joillekin ihmisille, mutta se ei toimi organisaatiotasolla, jos yrität demokratisoida tietojasi.

useimmilla yrityksillä raportointi on runsasta, mutta” analyysi ” domino saattaa puuttua. Raportointi käynnistää harvoin toimia yksinään, koska tarvitaan analyysia, joka auttaa kuromaan umpeen tiedon ja toiminnan välisen kuilun. Ottaa analyysi ei takaa, että hyviä päätöksiä tehdään, että ihmiset todella toimivat suositusten, että yritys ryhtyy oikeisiin toimiin, tai että tiimit voivat toteuttaa tehokkaasti niitä oikeita toimia. Se on kuitenkin tarpeellinen askel lähemmäs toimintaa ja sitä potentiaalista arvoa, joka voidaan toteuttaa onnistuneen verkkoanalytiikan kautta.

Loppusanat

raportointi ja analysointi kulkevat käsi kädessä, mutta kuinka paljon vaivaa ja resursseja yrityksenne kuhunkin osa-alueeseen käytetään? Kun kuulen asiakkaan kamppailee löytää arvoa niiden Web analytics investointi, se yleensä tarkoittaa yksi domino ”polku arvo” puuttuu ja usein analyysi on, että väärä domino.

tapasin hiljattain suuren media-asiakkaan, joka huomasi, että siltä puuttui analyysidomino. Web analytics-tiimi kamppaili tämän suuren, monimutkaisen organisaation strategian, täytäntöönpanon ja raportoinnin vaatimusten täyttämiseksi – puhumattakaan siitä, että se tarjoaisi analyysejä, jotka eivät olisi vain ad hoc-vastauksia. Ylin johto turhautui yhä enemmän analytiikkahenkilöstöönsä ja järjestelmäänsä. Onneksi web analytics-tiimi sai lisäbudjetin ja palkkasi analyytikon tekemään syväsukellusanalyysejä kaikkiin päätuoteryhmiinsä ja ajamaan toimivia suosituksia. Ei ole yllättävää, että ylimmän johdon asenne sai 180 asteen käänteen pian sen jälkeen, kun yhtiö löysi puuttuvan analyysidominonsa.

saatat miettiä, kuinka paljon aikaa analyytikkojesi pitäisi käyttää analyysiin. Nyrkkisääntönä sanoisin, että vähintään 25 prosenttia heidän ajastaan pitäisi käyttää analysointiin, ja yleensä mitä enemmän, sen parempi. Yllättävää kyllä, 100% ei ole toivottavaa myöskään siksi, että analytiikkaohjelman ylläpitämiseen tarvitaan monia tärkeitä tehtäviä, kuten raportointi, liiketoiminnan vaatimusten kerääminen, koulutus, onnistumisten dokumentointi ja viestintä jne. Toivottavasti luettuasi tämän artikkelin ainakin tunnistaa, että 0% ajastaan ei voida hyväksyä. Jos yrityksesi ei tee paljon analyysia tänään, kokeile 10% keskittyä analyysiin ja katso, mitä menestystä sinulla on sieltä. Lisäksi konsultointitiimimme on aina valmis auttamaan analyysitarpeissasi. Onnea!

Vastaa

Sähköpostiosoitettasi ei julkaista.

Previous post Training and Education through CCEF
Next post Mitä ovat maitokylpy Äitiyskuvat-ja ovatko ne turvallisia?