Provocări tipice

Rapoartele indică creștere pe indicatorii urmăriți. Veniturile totale cresc, rata de conversie crește, costul per achiziție scade. Dar profitabilitatea nu se îmbunătățește. Aceasta este una dintre cele mai frecvente situații în care lectura superficială a datelor produce o imagine falsă.

Problema nu este că datele sunt greșite. Problema este că metricile urmărite nu sunt cele care contează pentru decizia respectivă. Cursul abordează această situație prin modulul de selecție a indicatorilor relevanți și prin tehnica de validare încrucișată a rapoartelor.

Vânzările au crescut față de luna trecută. Dar luna trecută a fost o lună atipic de slabă din cauze sezoniere. Creșterea reală față de aceeași perioadă a anului precedent este negativă. Această eroare de lectură apare constant când rapoartele nu afișează comparațiile corecte sau când cititorii nu știu ce comparație să ceară.

Modulul dedicat contextului temporal acoperă tipurile de comparații utilizate în rapoarte, când este relevantă compararea perioadelor consecutive față de perioadele echivalente din ani anteriori și cum se recunoaște variabilitatea sezonieră fără a fi nevoie de calcule statistice.

Cheltuielile de marketing au crescut și vânzările au crescut în aceeași perioadă. Concluzia imediată este că marketingul a produs vânzările. Dar în aceeași perioadă a fost lansată o promoție de preț, temperatura medie a crescut, iar un competitor important a ieșit din piață. Oricare dintre acești factori, sau combinația lor, poate explica creșterea.

Cursul nu predă econometrie. Predă metoda întrebărilor de excludere: ce alt factor ar putea explica această schimbare? Ce ar trebui să fie adevărat pentru ca explicația mea să fie corectă? Cum pot cere echipei tehnice o analiză de atribuire?

Un raport nu arată niciodată ce lipsește din el. Dacă datele pentru o anumită regiune nu au fost colectate corect în luna respectivă, raportul va prezenta datele disponibile fără a semnala că acestea sunt incomplete. Cititorul neinstruit va interpreta datele disponibile ca pe datele complete.

Modulul de validare a completitudinii datelor acoperă semnalele care indică date lipsă: discontinuități neexplicate, valori zero în locuri neașteptate, total care nu se adunează la sumă, date agregate care nu corespund cu rapoartele granulare.

Raportul din CRM arată un număr de clienți noi. Raportul din platforma de marketing arată un număr diferit. Raportul financiar arată un al treilea număr. Toate trei sunt corecte, dar măsoară lucruri ușor diferite. Fără un cadru de reconciliere, această situație produce confuzie și neîncredere în date.

Cursul acoperă diferențele de definiție ale aceleiași metrici între sisteme diferite, cum se citesc metadatele unui raport pentru a înțelege ce măsoară exact și cum se formulează cererea de reconciliere adresată echipei tehnice.