Potresti aver visto varie persone usare i termini “reporting” e “analysis” come se fossero termini intercambiabili o quasi sinonimi. Mentre entrambe queste aree di analisi Web si basano sugli stessi dati Web raccolti, reporting e analisi sono molto diversi in termini di scopo, attività, output, consegna e valore. Senza una chiara distinzione delle differenze, un’organizzazione può vendersi a breve in un’area (in genere analisi) e non ottenere tutti i vantaggi del suo investimento di analisi Web. Anche se mi sto concentrando principalmente sull’analisi Web, le aziende possono incorrere nella stessa sfida con altri strumenti di analisi (ad esempio, pubblicazione di annunci, e-mail, ricerca, social, ecc.).
La maggior parte delle aziende dispone di soluzioni di analisi per ottenere un maggiore valore per le proprie organizzazioni. In altre parole, l’obiettivo finale per la segnalazione e l’analisi è quello di aumentare le vendite e ridurre i costi (cioè, aggiungere valore). Sia il reporting che l’analisi svolgono un ruolo nell’influenzare e guidare le azioni che portano a un maggiore valore nelle organizzazioni.
Ai fini di questo post del blog, non ho intenzione di approfondire ciò che accade prima o dopo le fasi di reporting e analisi, ma riconosco che entrambe le aree sono passaggi critici e impegnativi nel processo decisionale globale basato sui dati. È importante ricordare che il reporting e l’analisi hanno solo l’opportunità di essere preziosi se vengono eseguiti.
Scopo
Prima di coprire i diversi ruoli di reporting e analisi, iniziamo con alcune definizioni di alto livello di queste due aree chiave dell’analisi.****
Segnalazione: Il processo di organizzazione dei dati in riassunti informativi al fine di monitorare come diverse aree di un business stanno eseguendo.****
Analisi: il processo di esplorazione di dati e report al fine di estrarre insight significativi, che possono essere utilizzati per comprendere meglio e migliorare le prestazioni aziendali.
__Reporting traduce i dati grezzi in informazioni. L’analisi trasforma dati e informazioni in approfondimenti. Reporting aiuta le aziende a monitorare il loro business online e di essere avvisati quando i dati non rientra negli intervalli previsti. Una buona segnalazione dovrebbe sollevare domande sul business dai suoi utenti finali. L’obiettivo dell’analisi è rispondere alle domande interpretando i dati a un livello più profondo e fornendo raccomandazioni attuabili. Attraverso il processo di analisi si possono sollevare ulteriori domande, ma l’obiettivo è quello di identificare le risposte, o almeno potenziali risposte che possono essere testati. In sintesi, il reporting mostra cosa sta succedendo mentre l’analisi si concentra sullo spiegare perché sta accadendo e cosa si può fare al riguardo.
Attività
Le aziende possono talvolta confondere “analisi” con “analisi”. Ad esempio, un’azienda può concentrarsi sull’area generale dell’analisi (strategia, implementazione, reporting, ecc.) ma non necessariamente sull’aspetto specifico dell’analisi. È quasi come se alcune organizzazioni esaurissero il gas dopo le attività iniziali relative al set-up e non arrivassero alla fase di analisi. Inoltre, a volte le linee tra reporting e analisi possono sfocare-ciò che sembra analisi è in realtà solo un altro sapore di reporting.
Un modo per distinguere se la tua organizzazione sta enfatizzando il reporting o l’analisi è identificare le attività principali che vengono eseguite dal tuo team di analisi. Se la maggior parte del tempo del team viene speso per attività come la creazione, la configurazione, il consolidamento, l’organizzazione, la formattazione e il riepilogo, si tratta di reporting. L’analisi si concentra su diversi compiti come interrogare, esaminare, interpretare, confrontare e confermare (ho tralasciato i test mentre vedo gli sforzi di ottimizzazione come parte della fase di azione). Le attività di reporting e analisi possono essere intrecciate, ma il team di analisi dovrebbe comunque valutare dove sta trascorrendo la maggior parte del suo tempo. Nella maggior parte dei casi, ho visto i team di analisi spendere la maggior parte del loro tempo sulle attività di reporting.
Output
Quando si guardano i risultati di reporting e analisi, in superficie possono sembrare simili: molti grafici, grafici, linee di tendenza, tabelle, statistiche, ecc. Tuttavia, ci sono alcune sottili differenze. Una delle principali differenze tra reporting e analisi è l’approccio globale. La segnalazione segue un approccio push, in cui i report vengono inviati agli utenti che devono quindi estrarre informazioni significative e intraprendere azioni appropriate per se stessi (ad esempio, self-service). Ho identificato tre tipi principali di report: report predefiniti, dashboard e avvisi.
- Report predefiniti: si tratta dei report predefiniti e personalizzati a cui è possibile accedere all’interno dello strumento di analisi o che possono anche essere consegnati su base ricorrente a un gruppo di utenti finali. I report predefiniti sono abbastanza statici con metriche e dimensioni fisse. In generale, alcuni report predefiniti sono più preziosi di altri e il valore di un report può dipendere da quanto sia rilevante per il ruolo di un individuo (ad esempio, SEO specialist vs. web producer).
- Dashboard: questi report personalizzati combinano diversi KPI e report per fornire una visione completa e di alto livello delle prestazioni aziendali per un pubblico specifico. I dashboard possono includere dati provenienti da varie origini dati e sono anche di solito abbastanza statici.
- Avvisi: questi rapporti condizionali vengono attivati quando i dati non rientrano negli intervalli previsti o vengono soddisfatti altri criteri predefiniti. Una volta che le persone vengono avvisate di ciò che è accaduto, possono intraprendere le azioni appropriate se necessario.
Al contrario, l’analisi segue un approccio pull, in cui determinati dati vengono estratti da un analista per rispondere a specifiche domande aziendali. Un’analisi di base e informale può verificarsi ogni volta che qualcuno esegue semplicemente una sorta di valutazione mentale di un rapporto e prende una decisione di agire o non agire in base ai dati. Nel caso di analisi con risultati effettivi, ci sono due tipi principali: risposte ad hoc e presentazioni di analisi.
- Risposte ad hoc: Gli analisti ricevono richieste per rispondere a una serie di domande aziendali, che possono essere stimolate da domande sollevate dalla segnalazione. In genere, queste richieste urgenti sono sensibili al tempo e richiedono una rapida inversione di tendenza. Il team di analytics potrebbe dover destreggiarsi tra più richieste contemporaneamente. Di conseguenza, le analisi non possono andare in profondità o in largo come gli analisti possono piacere, e il risultato è un rapporto breve e conciso, che può o non può includere raccomandazioni specifiche.
- Presentazioni di analisi: Alcune domande commerciali sono di natura più complessa e richiedono più tempo per eseguire un’analisi completa e approfondita. Questi progetti di analisi si traducono in un risultato più formale, che comprende due sezioni chiave: risultati chiave e raccomandazioni. La sezione risultati chiave mette in evidenza le intuizioni più significative e attuabili raccolte dalle analisi eseguite. La sezione raccomandazioni fornisce indicazioni sulle azioni da intraprendere in base ai risultati dell’analisi.
Quando si confrontano i due set di reporting e analisi dei deliverable, i diversi scopi (informazioni vs. insights) rivelano i veri colori delle uscite. Il reporting invia le informazioni all’organizzazione e analysis estrae informazioni dai report e dai dati. Ci possono essere altre uscite ibride come dashboard annotati (analisi spruzza su una ciambella di reporting), che possono apparire per coprire le due aree. Dovresti essere in grado di determinare se un deliverable è principalmente focalizzato sul reporting o sull’analisi in base al suo scopo (informazioni/approfondimenti) e all’approccio (push/pull).
Un’altra differenza fondamentale tra reporting e analisi è il contesto. La segnalazione non fornisce un contesto o un contesto limitato su ciò che sta accadendo nei dati. In alcuni casi, gli utenti finali possiedono già il contesto necessario per comprendere e interpretare correttamente i dati. Tuttavia, in altre situazioni, il pubblico potrebbe non avere le conoscenze di base richieste. Il contesto è fondamentale per una buona analisi. Al fine di raccontare una storia significativa con i dati per guidare azioni specifiche, contesto diventa una componente essenziale della trama.
Sebbene entrambi sfruttino varie forme di visualizzazione dei dati nei loro deliverable, l’analisi è diversa dal reporting perché enfatizza i punti dati significativi, unici o speciali e spiega perché sono importanti per l’azienda. Il reporting a volte può evidenziare automaticamente le modifiche chiave nei dati, ma non spiega perché queste modifiche siano (o non siano) importanti. La segnalazione non risponderà al “e allora?”domanda da sola.
Se hai mai avuto il piacere di essere un nuovo genitore, confronterei report, dashboard e avvisi in scatola con un bambino di sei mesi. Piange – spesso ad alta voce – quando qualcosa non va, ma non può dirti cosa è esattamente sbagliato. Il genitore deve arrampicarsi per capire cosa sta succedendo (pannolino affamato, sporco, nessun ciuccio, dentizione, stanco, infezione all’orecchio, nuovo DVD Baby Einstein, ecc.). Continuando la metafora genitoriale, anche la segnalazione non ti dirà come fermare il pianto.
La componente raccomandazioni è un elemento chiave di differenziazione tra analisi e reporting in quanto fornisce indicazioni specifiche su quali azioni intraprendere in base alle intuizioni chiave trovate nei dati. Anche gli output di analisi come le risposte ad hoc potrebbero non guidare l’azione se non includono raccomandazioni. Una volta che è stata fatta una raccomandazione, il follow-up è un altro potente risultato dell’analisi perché le raccomandazioni richiedono decisioni da prendere (vai/no vai/esplora ulteriormente). Le decisioni precedono l’azione. L’azione precede il valore.
Consegna
Come accennato, il reporting è più un modello push, in cui le persone possono accedere ai report tramite uno strumento di analisi, un foglio di calcolo Excel, un widget o programmarli per la consegna nella propria casella di posta, dispositivo mobile, sito FTP, ecc. A causa delle richieste di dover fornire rapporti periodici (giornalieri, settimanali, mensili, ecc.) per più individui e gruppi, l’automazione diventa un obiettivo chiave nella creazione e distribuzione di report. In altre parole, una volta creato il report, come può essere automatizzato per la consegna regolare? La maggior parte degli analisti con cui ho parlato non piace costruire manualmente e aggiornare i rapporti su base regolare. È un lavoro per robot o computer, non esseri umani che stanno ancora pagando i loro prestiti agli studenti per 4-6 anni di istruzione superiore.
D’altra parte, l’analisi riguarda gli esseri umani che usano le loro superiori capacità di ragionamento e analisi per estrarre intuizioni chiave dai dati e formare raccomandazioni attuabili per le loro organizzazioni. Sebbene l’analisi possa essere “presentata” ai decisori, viene presentata in modo più efficace da persona a persona. Nel loro libro “Competing on Analytics”, Thomas Davenport e Jeanne Harris sottolineano l’importanza della fiducia e della credibilità tra l’analista e il decisore. I decisori in genere non hanno il tempo o la capacità di eseguire analisi da soli. Con una “stretta relazione di fiducia” in atto, i dirigenti inquadreranno correttamente le loro esigenze, gli analisti faranno le domande giuste e i dirigenti avranno maggiori probabilità di agire sull’analisi di cui si fidano.
Valore
Quando si tratta di confrontare i diversi ruoli di reporting e analisi, è importante comprendere la relazione tra reporting e analisi nel valore di guida. Mi piace pensare alle fasi basate sui dati (data > reporting > analysis > decision > action > value) come una serie di domino. Se si rimuove un domino, può essere più difficile o impossibile ottenere il valore desiderato.
Nel diagramma” Percorso al valore ” sopra, tutto inizia con i dati giusti che sono completi e accurati. Non importa quanto sia avanzata la tua segnalazione o analisi se non disponi di dati validi e affidabili. Se saltiamo il domino” reporting”, alcuni analisti esperti potrebbero obiettare che non hanno bisogno di report per fare analisi (cioè, dammi solo i file raw e un database). Su base individuale questo potrebbe essere vero per alcune persone, ma non funziona a livello organizzativo se ti stai sforzando di democratizzare i tuoi dati.
La maggior parte delle aziende ha rapporti abbondanti ma potrebbe mancare il domino “analisi”. La segnalazione raramente avvia l’azione da sola poiché è necessaria un’analisi per contribuire a colmare il divario tra dati e azione. Avere un’analisi non garantisce che verranno prese buone decisioni, che le persone agiranno effettivamente sulle raccomandazioni, che l’azienda intraprenderà le azioni giuste o che i team saranno in grado di eseguire efficacemente quelle azioni giuste. Tuttavia, è un passo necessario più vicino all’azione e al valore potenziale che può essere realizzato attraverso l’analisi Web di successo.
Final Words
Reporting e analisi vanno di pari passo, ma quanti sforzi e risorse vengono spesi per ogni area della vostra azienda? Quando sento che un cliente sta lottando per trovare valore dal proprio investimento di analisi Web, di solito significa che uno dei domino nel “Percorso verso il valore” manca e spesso l’analisi è che domino fuori luogo.
Recentemente ho incontrato un importante client multimediale che ha scoperto che mancava la sua analisi domino. Il team di analisi Web stava lottando per soddisfare le esigenze di strategia, implementazione e reporting di questa grande e complessa organizzazione, per non parlare di fornire analisi oltre alle semplici risposte ad hoc. Il senior management stava diventando sempre più frustrato con il suo personale e il suo sistema di analisi. Fortunatamente, il team di analisi Web ha ricevuto un budget aggiuntivo per l’organico e ha assunto un analista per eseguire analisi approfondite per tutti i suoi principali gruppi di prodotti e guidare raccomandazioni attuabili. Non sorprende che l’atteggiamento dei dirigenti ha fatto una svolta di 180 gradi poco dopo l’azienda ha trovato la sua analisi mancante domino.
Ci si potrebbe chiedere quanto tempo i vostri analisti dovrebbero spendere per l’analisi. Come regola generale, direi che almeno il 25% del loro tempo dovrebbe essere speso per l’analisi, e in generale più, meglio è. Sorprendentemente, il 100% non è desiderabile perché ci sono molte responsabilità importanti che sono necessarie per mantenere a galla un programma di analisi come reporting, raccolta di requisiti aziendali, formazione, documentazione e comunicazione di successi, ecc. Spero che dopo aver letto questo articolo si riconosce almeno che 0% del loro tempo è inaccettabile. Se la tua azienda non sta facendo molte analisi oggi, sperimenta un focus del 10% sull’analisi e vedi quale successo hai da lì. Inoltre, il nostro team di consulenza è sempre pronto ad aiutare con le vostre esigenze di analisi. In bocca al lupo!