Plus: 2 häufige Datenfehler, die es zu vermeiden gilt
Direct-to-Consumer-Unternehmen generieren eine Fülle von rohen Transaktionsdaten, die zu Metriken und Dimensionen verfeinert werden müssen, die Gründer und Betreiber auf einem Dashboard interpretieren können.
Wenn Sie der Gründer eines E-Commerce-Startups sind, besteht eine ziemlich gute Chance, dass Sie eine Plattform wie Shopify, BigCommerce oder Woocommerce und eine der Dutzenden von Analyseerweiterungen wie RetentionX, Sensai metrics oder Profitwell verwenden, die diese bieten Berichterstattung von der Stange.
Auf hoher Ebene sind diese Tools hervorragend geeignet, um Ihnen zu helfen, zu verstehen, was in Ihrem Unternehmen vor sich geht. Aber unserer Erfahrung nach werden Sie unweigerlich Fragen stellen, die Ihre handelsüblichen Erweiterungen einfach nicht beantworten können.
Wir sind im Allgemeinen große Fans von Plug-and-Play-Business-Intelligence-Tools, aber sie werden nicht mit Ihrem Unternehmen skalieren. Verlassen Sie sich nicht auf sie, nachdem Sie ihnen entwachsen sind.
Hier sind ein paar häufige Probleme, auf die Sie oder Ihr Datenteam mit Standard-Dashboards stoßen können:
- Diagramme basieren in der Regel auf einigen wenigen Standarddimensionen und bieten nicht genügend Flexibilität, um ein bestimmtes Segment aus verschiedenen Blickwinkeln zu untersuchen und vollständig zu verstehen.
- Dashboards weisen Berechnungsfehler auf, die nicht behoben werden können. Es ist nicht ungewöhnlich, dass solche Dashboards den vorab reduzierten Einzelhandelsbetrag für Bestellungen melden, bei denen ein Kunde an der Kasse einen Promo-Code verwendet hat. Im schlimmsten Fall kann dies dazu führen, dass Gründer ihren Customer Lifetime Value (LTV) drastisch überschätzen und zu viel Geld für Marketingkampagnen ausgeben.
Selbst wenn sich Gründer der Mängel ihrer Daten voll bewusst sind, können sie es schwierig finden, selbstbewusst entschlossen zu handeln.
Wir sind im Allgemeinen große Fans von Plug-and-Play-Business-Intelligence-Tools, aber sie werden nicht mit Ihrem Unternehmen skalieren. Verlassen Sie sich nicht auf sie, nachdem Sie ihnen entwachsen sind.
Weiterentwicklung der Datenstrategie Ihres Startups
Der Aufbau eines Datenstapels kostet viel weniger als noch vor zehn Jahren. Infolgedessen bauen viele Unternehmen eines auf und nutzen den zusammengesetzten Wert dieser Erkenntnisse zu einem früheren Zeitpunkt auf ihrem Weg.
Aber es ist keine triviale Aufgabe. Für Gründer in der Frühphase sind die Opportunitätskosten eines großen Projekts immens. Viele junge Unternehmen befinden sich in einer unangenehmen Situation – sie fühlen sich durch einen Mangel an High-Fidelity-Daten gelähmt. Sie brauchen bessere Business Intelligence (BI), um datengesteuert zu werden, aber sie haben nicht die Ressourcen, um das Projekt zu verwalten und auszuführen.
Dies lässt Gründern einige Optionen:
- Stellen Sie einen erfahrenen Datenführer ein
- Stellen Sie einen Junior Data Professional ein und ergänzen Sie ihn mit erfahrenen Beratern
- Stellen Sie erfahrene Berater direkt ein und verwalten Sie sie
Alle diese Optionen haben Vor- und Nachteile, und jede von ihnen kann gut oder schlecht ausgeführt werden. Viele Unternehmen verzögern den Aufbau eines Data Warehouse aufgrund der Kosten, es richtig zu machen – oder aus Angst, es zu vermasseln. Beides sind berechtigte Bedenken!