Как задавать правильные вопросы в аналитике

Конечная цель любой бизнес-аналитики – превратить вопросы в инсайты, с помощью которых можно улучшить работу. Например, как определить самый прибыльный клиентский сегмент и выстроить отдельную работу с ним? Или как снизить стоимость привлечения клиентов, чтобы расти быстрее при том же бюджете? Как улучшить продукт, чтобы создать больше ценности и удержать пользователей?

Правда, в большинстве случаев ответы на одни вопросы ведут... к новым вопросам.

В условиях, когда вопросов к данным бесконечное множество, а время и ресурсы для поиска ответов на них сильно ограничены, нужна стратегия формулирования запросов для поиска инсайтов.

Мы обычно считаем, что не бывает глупых вопросов. Однако, когда дело касается аналитики, то может оказаться и так, что некоторые вопросы заведомо ошибочны, неточные и плохо сформулированные. Они могут привести к дорогостоящим "походам" вглубь ваших данных, которые по итогу превратятся в бесполезные инсайты, не приводящие к действиям.

Вольтер говорил: "Судите о человеке по его вопросам, а не его ответам". Такой стандарт может быть применен и к бизнесу. Компании, которые хотят получить важные знания из данных, зачастую задают не те вопросы. Чем выше качество ваших вопросов, тем более значимые инсайты вы сможете извлечь.

Подготовка вопросов – ключевой фактор для успешной аналитики. Казалось бы, захватывающий вопрос может подтолкнуть команду к "доблестному" поиску ответов среди данных. А в результате только потратите время, силы и нервы.

Вспомните греческий миф о Тесее и Минотавре. Вам тоже нужен четкий план, чтобы выбраться из лабиринта данных живыми. Если кто не помнит, то по легенде Тесей получил от Ариадны меч, чтобы победить Минотавра и клубок с нитками, чтобы затем благополучно найти выход.

И если ваш меч – это DWH, набор аналитических инструментов, дашборды и прочее, то клубок ниток – это правильно сформулированные вопросы, которые не позволят вам отклониться в сторону и запутаться в лабиринте аналитики.

Брент Дайкс в своей книге "Effective Data Storytelling: How to Drive Change with Data, Narrative and Visuals" описывает фреймворк с использованием 4-х измерений (4D): проблема, выгоды, действия, измерения.

Эти четыре измерения помогут сориентироваться среди данных (ваш клубок) и формулировать вопросы более точно (ваш меч). Каждое измерение способствует обогащению вашей точки зрения на ситуацию и помогает задавать правильные вопросы о данных.

1. Проблема. Это вызов, который необходимо решить. Например, высокий отток клиентов, при которой компания работает только на привлечение, а не удержание. Или высокая стоимость лида, при которой расходы на привлечение окупаются только через 9 месяцев в лучшем случае. Если вы хорошо понимаете суть проблемы, то вы точно избежите бесцельного блуждания по данным.
2. Результат. Это стратегическая цель и выгоды, которых надо добиться. Если проблема характеризует текущее состояние, то результат определяет желаемое состояние. Когда цель ясна, то вы поймете, как ее получится достичь. Например, это может быть рост среднего чека среди лояльных клиентов на 7%. Или увеличение ретеншен 30-го дня на 16%.
3. Действия. Это ключевые инициативы, которые позволят решить проблему и получить результат. Они определяют необходимые инвестиции времени и ресурсов. Пример: для повышения среднего чека потребуется внедрить систему персональных рекомендаций на сайте и протестировать скидки от объема заказа.
4. Метрики. Это ключевые показатели, которые определяют проблему (и измеряют степень ее важности) и отслеживают достижимость результата. Не все показатели и данные релевантны и полезны для ответов на ключевые вопросы. Понимание того, какие метрики важны и как их можно интерпретировать, будет иметь критическое значение для понимания цифр. Примеры: цена привлеченного клиента (CAC), средний чек (AOV), коэффициент брошенных корзин (CAR).

Чтобы подытожить описание фреймворка, можно обратиться к абстрактному примеру с GPS навигатору.

Сперва вы определяете проблему и свое текущее состояние (точка А). Затем – желаемый результат (ставите пункт назначения, точку Б). Преодолеть этот маршрут можно несколькими способами и с помощью разных действий (для этого можно выбрать вид транспорта). И для отслеживания достижимости маршрута вы используете KPI (скорость, оставшееся расстояние и время).

Используйте 4D фреймворк и вы сможете формулировать правильные вопросы, найти верные ответы и не потеряться в лабиринте данных.