u hebt misschien gezien dat verschillende mensen de termen “rapporteren” en “analyse” gebruiken alsof ze verwisselbare termen of bijna synoniemen zijn. Terwijl beide van deze gebieden van web analytics putten uit dezelfde verzamelde webgegevens, rapportage en analyse zijn zeer verschillend in termen van hun doel, taken, outputs, levering, en waarde. Zonder een duidelijk onderscheid van de verschillen, kan een organisatie zichzelf te verkopen kort in een gebied (typisch analyse) en niet de volledige voordelen van haar web analytics investering te bereiken. Hoewel ik me voornamelijk richt op web analytics, kunnen bedrijven dezelfde uitdaging tegenkomen met andere analytics-tools (bijv. advertentieservice, e-mail, zoeken, sociaal, enz.).
de meeste bedrijven hebben analyseoplossingen om meer waarde voor hun organisaties af te leiden. Met andere woorden, het uiteindelijke doel voor rapportage en analyse is het verhogen van de omzet en het verlagen van de kosten (dat wil zeggen, toegevoegde waarde). Zowel rapportage als analyse spelen een rol bij het beïnvloeden en aansturen van de acties die leiden tot meer waarde in organisaties.
in het kader van deze blogpost ga ik niet dieper in op wat er gebeurt voor of na de rapportage-en analysefasen, maar ik erken wel dat beide gebieden kritische en uitdagende stappen zijn in het algemene datagedreven besluitvormingsproces. Het is belangrijk om te onthouden dat rapportage en analyse alleen de mogelijkheid hebben om waardevol te zijn als ze worden opgevolgd.
doel
voordat we de verschillende rollen van rapportage en analyse behandelen, beginnen we met enkele definities op hoog niveau van deze twee belangrijke analysegebieden.****
rapportage: Het proces van het organiseren van gegevens in informatieve samenvattingen om te controleren hoe de verschillende gebieden van een bedrijf presteren.****
analyse: het proces van het verkennen van gegevens en rapporten om zinvolle inzichten te verkrijgen, die kunnen worden gebruikt om de bedrijfsprestaties beter te begrijpen en te verbeteren.
_ _ Reporting vertaalt ruwe gegevens in informatie. Analyse transformeert data en informatie in inzichten. Rapportage helpt bedrijven om hun online business te monitoren en te worden gewaarschuwd wanneer gegevens buiten de verwachte bereiken vallen. Goede rapportage moet vragen over het bedrijf van de eindgebruikers op te roepen. Het doel van de analyse is om vragen te beantwoorden door de gegevens op een dieper niveau te interpreteren en bruikbare aanbevelingen te doen. Door het proces van het uitvoeren van de analyse kunt u extra vragen te stellen, maar het doel is om antwoorden te identificeren, of op zijn minst potentiële antwoorden die kunnen worden getest. Samengevat, rapportage laat je zien wat er gebeurt, terwijl de analyse zich richt op het uitleggen waarom het gebeurt en wat je eraan kunt doen.
taken
bedrijven kunnen soms “analyse” verwarren met “analyse”. Bijvoorbeeld, een bedrijf kan worden gericht op het algemene gebied van analytics (strategie, implementatie, rapportage, enz.), maar niet noodzakelijk over het specifieke aspect van de analyse. Het is bijna alsof sommige organisaties geen gas meer hebben na de initiële set-up-gerelateerde activiteiten en het niet halen tot de analyse fase. Bovendien kunnen soms de lijnen tussen rapportage en analyse vervagen – wat voelt als analyse is eigenlijk gewoon een andere smaak van rapportage.
een manier om te onderscheiden of uw organisatie de nadruk legt op rapportage of analyse, is door de primaire taken te identificeren die door uw analytics-team worden uitgevoerd. Als het grootste deel van de tijd van het team wordt besteed aan activiteiten zoals het bouwen, configureren, consolideren, organiseren, formatteren en samenvatten – dat is rapportage. De analyse richt zich op verschillende taken, zoals vragen stellen, onderzoeken, interpreteren, vergelijken en bevestigen (Ik heb het testen weggelaten als ik optimalisatie-inspanningen bekijk als onderdeel van de actiefase). Rapportage en analyse taken kunnen worden verweven, maar uw analytics team moet nog steeds evalueren waar het is het grootste deel van zijn tijd. In de meeste gevallen, Ik heb gezien Analytics teams besteden het grootste deel van hun tijd aan het rapporteren van taken.
Outputs
als je kijkt naar rapportage en analyse deliverables, op het oppervlak kunnen ze er vergelijkbaar uitzien-veel grafieken, grafieken, trendlijnen, tabellen, statistieken, enz. Er zijn echter enkele subtiele verschillen. Een van de belangrijkste verschillen tussen rapportage en analyse is de algemene aanpak. Rapportage volgt een push-aanpak, waarbij rapporten worden gepusht aan gebruikers die vervolgens worden verwacht om zinvolle inzichten te extraheren en passende acties voor zichzelf te ondernemen (d.w.z., zelfbediening). Ik heb drie belangrijke soorten rapportage geïdentificeerd: ingeblikte rapporten, dashboards en waarschuwingen.
- ingeblikte rapporten: Dit zijn de out-of-the-box en aangepaste rapporten die u kunt openen binnen de analytics tool of die ook op terugkerende basis kunnen worden geleverd aan een groep eindgebruikers. Ingeblikte rapporten zijn vrij statisch met vaste statistieken en afmetingen. In het algemeen, sommige ingeblikte rapporten zijn waardevoller dan anderen, en de waarde van een rapport kan afhangen van hoe relevant het is voor de rol van een individu (bijvoorbeeld, SEO specialist vs.web producer).
- Dashboards: deze op maat gemaakte rapporten combineren verschillende KPI ‘ s en rapporten om een uitgebreid overzicht van de bedrijfsprestaties op hoog niveau voor specifieke doelgroepen te bieden. Dashboards kunnen gegevens uit verschillende gegevensbronnen bevatten en zijn meestal ook vrij statisch.
- waarschuwingen: deze voorwaardelijke meldingen worden geactiveerd wanneer de gegevens buiten de verwachte marges vallen of aan een andere vooraf gedefinieerde criteria wordt voldaan. Zodra mensen op de hoogte zijn gebracht van wat er gebeurd is, kunnen ze de nodige maatregelen nemen.
daarentegen volgt de analyse een pull-benadering, waarbij bepaalde gegevens worden getrokken door een analist om specifieke zakelijke vragen te beantwoorden. Een eenvoudige, informele analyse kan plaatsvinden wanneer iemand gewoon een soort mentale beoordeling van een rapport uitvoert en een beslissing neemt om al dan niet te handelen op basis van de gegevens. In het geval van analyse met werkelijke deliverables, zijn er twee hoofdtypen: ad hoc reacties en analyse presentaties.
- ad-hocreacties: Analisten ontvangen verzoeken om een verscheidenheid aan zakelijke vragen te beantwoorden, die kunnen worden gestimuleerd door vragen die door de rapportage worden opgeworpen. Typisch, deze dringende verzoeken zijn tijdgevoelig en vereisen een snelle doorloop. Het analytics-team moet mogelijk meerdere verzoeken tegelijk jongleren. Als gevolg hiervan kunnen de analyses niet zo diep of breed gaan als de analisten willen, en het leverbare is een kort en beknopt rapport, dat al dan niet specifieke aanbevelingen kan bevatten.
- analyse presentaties: Sommige zakelijke vragen zijn complexer van aard en vereisen meer tijd om een uitgebreide, diepe duik analyse uit te voeren. Deze analyseprojecten resulteren in een formeler resultaat, dat twee belangrijke onderdelen omvat: de belangrijkste bevindingen en aanbevelingen. In de sectie belangrijkste bevindingen worden de meest betekenisvolle en bruikbare inzichten uit de uitgevoerde analyses belicht. In het gedeelte aanbevelingen wordt aangegeven welke maatregelen op basis van de bevindingen van de analyse moeten worden genomen.
wanneer u de twee reeksen rapportage-en analyseresultaten vergelijkt, worden de verschillende doeleinden (informatie vs. inzichten) onthullen de ware kleuren van de uitgangen. Rapportage duwt informatie naar de organisatie, en analyse haalt inzichten uit de rapporten en gegevens. Er kunnen andere hybride uitgangen zoals geannoteerde dashboards (analyse hagelslag op een rapportage donut), die kan lijken om de twee gebieden overspannen. Je moet in staat zijn om te bepalen of een deliverable voornamelijk gericht is op rapportage of analyse door zijn doel (informatie/inzichten) en aanpak (push/pull).
een ander belangrijk verschil tussen rapportage en analyse is de context. Rapportage biedt geen of beperkte context over wat er gebeurt in de gegevens. In sommige gevallen beschikken de eindgebruikers al over de noodzakelijke context om de gegevens correct te begrijpen en te interpreteren. In andere situaties kan het echter zijn dat het publiek niet over de vereiste achtergrondkennis beschikt. Context is cruciaal voor een goede analyse. Om een zinvol verhaal te vertellen met de gegevens om specifieke acties aan te drijven, wordt context een essentieel onderdeel van de verhaallijn.
hoewel beide gebruik maken van verschillende vormen van datavisualisatie in hun deliverables, verschilt analyse van rapportage omdat het de nadruk legt op datapunten die significant, uniek of speciaal zijn – en verklaart waarom ze belangrijk zijn voor het bedrijf. Rapportage kan soms automatisch belangrijke wijzigingen in de gegevens markeren, maar het gaat niet verklaren waarom deze wijzigingen (of niet) belangrijk zijn. Verslaggeving is niet van plan om de ” nou en?”vraag op zichzelf.
als je ooit het genoegen hebt gehad om een nieuwe ouder te zijn, zou ik ingeblikte rapportage, dashboards en waarschuwingen vergelijken met een kind van zes maanden oud. Het huilt-vaak luid-als er iets mis is, maar het kan je niet vertellen wat er precies mis is. De ouder moet klauteren om erachter te komen wat er aan de hand is (hongerig, vuile luier, geen fopspeen, tandjes krijgen, moe, oorontsteking, Nieuwe Baby Einstein DVD, enz.). Door de metafoor van het ouderschap voort te zetten, zal verslaggeving je ook niet vertellen hoe je het huilen moet stoppen.
de component aanbevelingen is een belangrijk onderscheid tussen analyse en rapportage, aangezien het specifieke richtsnoeren geeft over welke maatregelen moeten worden genomen op basis van de belangrijkste inzichten in de gegevens. Zelfs analyseresultaten zoals AD-hocreacties kunnen geen aanleiding geven tot actie als ze geen aanbevelingen bevatten. Zodra een aanbeveling is gedaan, follow-up is een ander krachtig resultaat van de analyse, omdat aanbevelingen vereisen dat beslissingen worden genomen (go/no go/explore further). Beslissingen gaan vooraf aan de actie. Actie gaat vooraf aan waarde.
levering
zoals gezegd, is rapportage meer een push-model, waar mensen toegang kunnen krijgen tot rapporten via een analytics-tool, Excel-spreadsheet, widget, of ze gepland hebben voor levering in hun mailbox, mobiel apparaat, FTP-site, enz. Vanwege de eisen van het moeten periodieke rapporten (dagelijks, wekelijks, maandelijks, enz.) voor meerdere individuen en groepen, automatisering wordt een belangrijke focus in het bouwen en leveren van rapporten. Met andere woorden, zodra het rapport is gebouwd, Hoe kan het worden geautomatiseerd voor regelmatige levering? De meeste van de analisten die ik heb gesproken niet graag handmatig bouwen en verfrissende rapporten op een regelmatige basis. Het is een baan voor robots of computers, niet voor mensen die nog steeds hun studieleningen afbetalen voor 4-6 jaar hoger onderwijs.
aan de andere kant gaat analyse over mensen die hun superieure redeneer-en analytische vaardigheden gebruiken om belangrijke inzichten uit de gegevens te halen en bruikbare aanbevelingen voor hun organisaties te formuleren. Hoewel de analyse aan de besluitvormers kan worden “voorgelegd”, wordt deze effectiever van persoon tot persoon gepresenteerd. In hun boek “Competing on Analytics” benadrukken Thomas Davenport en Jeanne Harris het belang van vertrouwen en geloofwaardigheid tussen de analist en besluitvormer. Besluitvormers hebben doorgaans niet de tijd of het vermogen om zelf analyses uit te voeren. Met een “nauwe, vertrouwensrelatie” op zijn plaats, zullen de leidinggevenden hun behoeften correct inlijsten, zullen de analisten de juiste vragen stellen, en zullen de leidinggevenden meer kans hebben om actie te ondernemen op de analyse die zij vertrouwen.
waarde
als het gaat om het vergelijken van de verschillende rollen van rapportage en analyse, is het belangrijk om de relatie tussen rapportage en analyse in drijvende waarde te begrijpen. Ik beschouw de gegevensgestuurde fasen (data > rapportage > analyse > besluit > actie > waarde) als een reeks Domino ‘ s. Als u een domino verwijdert, kan het moeilijker of onmogelijk zijn om de gewenste waarde te bereiken.
in het diagram” pad naar waarde ” hierboven begint het allemaal met het hebben van de juiste gegevens die volledig en nauwkeurig zijn. Het maakt niet uit hoe geavanceerd uw rapportage of analyse is als u geen goede, betrouwbare gegevens hebt. Als we de “rapportage” domino overslaan, kunnen sommige doorgewinterde analisten beweren dat ze geen rapporten nodig hebben om analyse te doen (dat wil zeggen, Geef me gewoon de raw-bestanden en een database). Op individuele basis geldt dat misschien voor sommige mensen, maar het werkt niet op organisatorisch niveau als je ernaar streeft om je gegevens te democratiseren.
de meeste bedrijven hebben een overvloedige rapportage, maar missen mogelijk de” analyse ” domino. Rapportering zal zelden zelfstandig actie op gang brengen, aangezien analyse nodig is om de kloof tussen gegevens en actie te helpen overbruggen. Het hebben van analyse garandeert niet dat goede beslissingen zullen worden genomen, dat mensen daadwerkelijk zullen handelen naar de aanbevelingen, dat het bedrijf de juiste acties zal nemen, of dat teams in staat zullen zijn om effectief uit te voeren op die juiste acties. Echter, het is een noodzakelijke stap dichter bij actie en de potentiële waarde die kan worden gerealiseerd door middel van succesvolle web analytics.
Laatste Woorden
rapportage en analyse gaan hand in hand, maar hoeveel inspanning en middelen worden besteed aan elk gebied in uw bedrijf? Wanneer ik hoor dat een klant moeite heeft om waarde te vinden uit hun web analytics-investering, betekent dit meestal dat een van de dominostenen in het “pad naar waarde” ontbreekt en vaak analyse is dat misplaatste domino.
ik heb onlangs een ontmoeting gehad met een grote media client die ontdekte dat het zijn analyse domino miste. Het web analytics-team had moeite om te voldoen aan de strategie–, implementatie-en rapportagevereisten van deze grote, complexe organisatie-laat staan om analyses te leveren die verder gaan dan alleen ad-hocreacties. Het Senior management werd steeds meer gefrustreerd met zijn analytics personeel en systeem. Gelukkig, het web analytics team kreeg extra headcount budget en huurde een analist om diep-duik analyses uit te voeren voor alle van de belangrijkste productgroepen en rijden bruikbare aanbevelingen. Niet verrassend de houding van de senior executives deed een 180-graden draai kort nadat het bedrijf vond zijn ontbrekende analyse domino.
u vraagt zich misschien af hoeveel tijd uw analisten aan analyse moeten besteden. Als vuistregel zou ik zeggen dat ten minste 25% van hun tijd aan analyse moet worden besteed, en in het algemeen hoe meer, hoe beter. Verrassend genoeg is 100% ook niet wenselijk omdat er veel belangrijke verantwoordelijkheden zijn die nodig zijn om een analytics-programma draaiende te houden, zoals rapportage, het verzamelen van zakelijke vereisten, training, het documenteren en communiceren van successen, enz. Ik hoop dat je na het lezen van dit artikel tenminste inziet dat 0% van hun tijd onaanvaardbaar is. Als uw bedrijf is niet veel analyse vandaag, experimenteer met een 10% focus op analyse en zie wat succes je hebt vanaf daar. Daarnaast is ons consulting team altijd bereid om te helpen met uw analyse behoeften. Succes!