Cómo hacer análisis de inicio: una selección completa de indicadores. Analizar significa poder procesar la información recibida.

¿Cómo iniciar el análisis de ventas? Todos los indicadores analíticos se dividen de acuerdo con el principio 2T1D en 3 tipos: indicadores cualitativos, cuantitativos y de desarrollo. 2T1D implica el uso de métodos de análisis de ventas de acuerdo con un determinado algoritmo universal.

Cantidad significa análisis de indicadores de ventas en términos cuantitativos. Supervisa la eficacia del funcionamiento del sistema: llamadas en frío, reuniones, tráfico de un sitio web o blog, herramientas de marketing en Internet. Al hacer este análisis, está aprendiendo cómo maximizar la entrada o "garganta" del embudo.

La calidad combina un grupo de métodos de análisis de ventas que tienen como objetivo medir indicadores de calidad. ¿Cómo componerla en el marco de la calidad? Medir y utilizar métodos como:

1. Segmentación básica

• en el campo de los negocios (B2C, B2B, B2G);
• por tamaño del contrato;
• sobre el tema de la transacción

1. ABC XYZ - Análisis
2. Estudio de Migración de Clientes y Productos en Categorías ABC XYZ

Al utilizar tales análisis de ventas, se ocupa de expandir las paredes del embudo a lo largo de toda su longitud.

Desarrollando. Se trata de sobre el desarrollo de negocios. El objetivo es crear nuevos embudos por producto y canal. Solo después de trabajar en cantidad y calidad, lanzar nuevos productos, conectar nuevos canales. Luego se estiman las tasas y la calidad del desarrollo, se miden los índices estándar de ventas.

Análisis de ventas: investigación sobre ABCXYZ

El análisis de ventas en una empresa parte de la base actual. Le permitirá comprender qué clientes compran cada vez más, así como qué productos compran cada vez más. ¿Por qué lo necesitas? Obviamente, después de tal estudio, podrá identificar representantes de su Público objetivo con un alto grado de precisión, lo que a su vez garantizará el crecimiento de los ingresos.

Las letras ABC XYZ significan:

• Grupo A - clientes/productos con los mayores volúmenes de compras
• Grupo B - clientes / productos con un nivel medio
• Grupo C - clientes/productos con un pequeño volumen de compras

• Categoría X: aquellos que lo contactan con más frecuencia o los productos más solicitados
• Categoría Y - contrapartes con circulación irregular o productos enviados irregularmente
• Categoría Z - los que realizan compras únicas, o productos con consumo único e impredecible.

Análisis de ventas: trabajar con la base de datos actual

Los clientes actuales deben ser manejados por gerentes separados. No debes compaginar estos deberes con el trabajo de captación de nuevos clientes. El análisis regular ABCXYZ ayudará a controlar:

• migración de compradores de una categoría a otra,
• establecer planes de ingresos personales para los clientes,
• planificar el crecimiento de acuerdo con la nomenclatura up-sale (mismos productos) y cross-sale (cross-products),
• crear motivación para los empleados que trabajan con la base actual.

Es importante fomentar la repetición de negocios. Esto se puede hacer de varias maneras, incluidos programas especiales de fidelización que incluyen obsequios, seminarios gratuitos o clases magistrales, descuentos y promociones en la gama, etc.

Analítica de ventas: fidelización de clientes

Los clientes del grupo 2 también son importantes: sus sugerencias sobre lo que debería cambiarse para mejorar su valoración pueden ser la base para reducir el abandono y mejorar el trabajo futuro.

Análisis de ventas: penetración

Si la empresa tiene un ciclo periódico de ventas de productos/servicios, entonces el análisis debe incluir un indicador como la participación en el cliente. Es importante comprender cuántos productos toma el comprador de su empresa y para cuáles recurre a la competencia. Al mismo tiempo, también es necesario evaluar cuál es su participación en términos de potencial de venta ascendente y venta cruzada.

Puede obtener datos de tres maneras:

• estadístico (se recopila la información disponible en el mercado, el número de empresas que operan en él, el número de consumidores);
• encuesta de clientes de acuerdo con los guiones desarrollados;
• encuesta a través de un servicio de investigación de mercado.

Por ejemplo, una empresa entrega 40 paquetes de papel a una contraparte cada mes. Al mismo tiempo, el volumen total de compras es de 100 paquetes. Calculamos la participación en el cliente:

40: 100 = 0,4 o 40%.

Y ahora hay que pensar en cómo y por qué medios aumentar este indicador: para ofrecer un mejor precio, entrega conveniente, ampliar la gama de papelería, etc.

Análisis de ventas: sistema de informes

¿Qué es el análisis de ventas? Esta es principalmente la configuración del sistema de informes. Los informes para análisis de ventas se generan de acuerdo con 2 principios fundamentales: funcional y estructural.

De acuerdo con el principio funcional, el análisis de ventas refleja lo que sucede en los procesos comerciales de la empresa en su conjunto.

Y el principio estructural implica analítica en ventas por departamento.

Principio funcional

Generación líder. Para realizar análisis de ventas en esta área, debe seguir 2 áreas:

1. el número total de clientes potenciales que ingresan al embudo desde todos los canales
2. análisis de rendimiento de ventas según el canal a través del cual ingresó el cliente potencial

Conversión de plomo. Esta es el área de ventas primarias. Lo más importante es un aumento en el porcentaje de negocios cerrados con éxito como parte del tráfico entrante. Aquí analizamos 2 parámetros:

• calidad de los clientes potenciales: su calificación para cumplir con el retrato de la audiencia objetivo;
• conversión al pasar de una etapa a otra.

Desarrollo base del cliente. Esto ya es análisis avanzado o análisis de ventas por 5 indicadores.

1. Penetración o participación en el comprador
2. Índice de Lealtad (Puntuación Neta del Promotor - NPS)
3. Valor del cliente (Valor de por vida - LTV)
4. Tasa de Retención de Clientes (CRR)
5. Ingreso Promedio por Cliente (ARC)

Finanzas. El análisis de ventas es principalmente un cálculo de la rentabilidad de las actividades para cada uno de los clientes. Las empresas a menudo operan con pérdidas incluso con una alta rotación. ¿Valora a sus grandes pero problemáticas contrapartes? Y ahora calcule qué tan beneficioso es para usted cooperar con ellos.

Principio estructural

De acuerdo con este principio, se compilan informes sobre los indicadores de 3 divisiones clave de la dirección comercial.

1. Marketing: proporciona generación de prospectos y respalda el acuerdo a lo largo de su progreso a través de las etapas.
2. Ventas: afectan directamente los ingresos
3. Finanzas - supervisa la rentabilidad de la empresa

Analítica de ventas: control diario de planes y hechos

Los informes y el seguimiento diarios y semanales son una parte importante de todos los análisis de ventas. Los métodos que se utilizan en este caso son el llenado de 2 predictivos y 2 formularios de control V.

Formularios de previsión

1. "Plan de pago para la semana". Como ejemplo de análisis de ventas para este formulario, presentamos la siguiente tabla.

Cada vendedor completa una tabla similar semanalmente para poder formar metas para la próxima semana. Una semana es un período crítico, ya que durante ella se debe completar al menos una cuarta parte de todo el plan mensual. ¿Cómo hacer analíticas de ventas según el “plan de pago semanal”?

1. Crear un formulario similar en CRM
2. Obligar a los gerentes a completarlo en tiempo específico. Para hacer esto, realice los cambios apropiados en la motivación: agregue e ingrese sanciones no monetarias por violación de las reglas de llenado.
3. Cargue formularios completados semanalmente para discutir planes en una reunión de un grupo grande, por ejemplo, el lunes.

2. "Plan de pago para mañana". Para realizar análisis de ventas de manera oportuna y correcta, debe monitorear constantemente el progreso de los planes semanales a través de la canalización. El formulario "plan de pago para mañana" le ayudará con esto.

Dicho formulario se completa al final de la jornada laboral para planificar las actividades para el día siguiente. El administrador debe realizar un seguimiento del cambio diario en este formulario y verificar con el "plan de pago semanal"

Formularios de control

1. "El hecho de los pagos de hoy". Los indicadores analíticos de ventas planificadas se controlan mediante el informe "Pagos reales de hoy". ¿Cómo hacer análisis de ventas a diario? Para hacer esto, los empleados completan dicha tabla dos veces al día.

Establezca puntos de interrupción cuando los vendedores ingresen datos en este formulario. Por ejemplo, pueden hacerlo la primera vez antes del almuerzo y la segunda media hora antes de finalizar la jornada laboral. Tal control está justificado, ya que estimula al personal a avanzar hacia la meta diaria, y el gerente permitirá, interviniendo a tiempo, corregir la situación.

2. Informe "Tablero". Se genera automáticamente como resultado de análisis de ventas preliminares. Ejemplo:

Todos los datos en este formato se muestran en un panel de video para revisión pública.

¿Por qué necesita análisis de ventas en el "tablero"? A partir de él, en unos segundos, puede determinar cómo están las cosas con la implementación del plan.

La primera columna merece atención especial: "el porcentaje del plan completado para el día actual". No debes confundirlo con un indicador absoluto, sino con un indicador absolutamente inútil que simplemente refleja el porcentaje de avance del plan.

Efectivamente, si imaginamos la situación de que el gestor ha cumplido aproximadamente el 70% de la previsión, y al mismo tiempo estamos en medio del tercer ciclo semanal. ¿Qué nos dice esto? ¿Podemos entender si una persona hace frente a las tareas que se le asignan o no? Obviamente, no obtendremos respuestas a esta pregunta.

Por lo tanto, el "porcentaje del plan completado para el día actual" es una medida del ritmo. Así, “informa” cómo cumplirá el plan cada uno de los empleados si sigue trabajando al mismo ritmo.

Del "tablero" anterior está claro que Sidorov lo está haciendo muy mal, Ivanov debería acelerar mucho y solo Petrov está trabajando con casi el 100 por ciento de rendimiento.

La siguiente fórmula se carga en CRM para calcular la tasa de ejecución del plan:

Hecho sobre este momento: (Plan del mes: número total de días laborables en el mes x número de días trabajados en el mes) x 100

Análisis de ventas: Contabilidad de llamadas

También se realizan análisis sobre las ventas de bienes y servicios según indicadores cualitativos y cuantitativos para las llamadas.

Cómo hacer análisis de ventas: llamadas en frío - características cualitativas

1. Elaboramos diagramas de flujo (hojas de desarrollo de empleados): una lista de habilidades necesarias para cerrar un trato con éxito.

2. Cada mes escuchamos 2-3 conversaciones de cada vendedor y colocamos frente a las habilidades (puntos de control): "1" - aplicado y "0" - no aplicado.

3. Evaluamos cada llamada de acuerdo con el sistema de semáforos: verde: más del 80% de los puntos de control de mapa tecnológico; amarillo - completado 60−80; rojo - menos del 60% completado.

Si tienes un lienzo amarillo-rojo frente a ti, algo salió mal en el departamento. Como medidas para cambiar la situación, utilice: capacitaciones, contratación de nuevo personal, despido de gerentes individuales.

Cómo hacer análisis de ventas: datos cuantitativos de llamadas en frío

Cuantas más conversaciones telefónicas de alta calidad con representantes de su público objetivo, mayores serán los ingresos. Por lo tanto, controlamos el número de llamadas:

• número de entrantes;
• número de salientes;
• plan para el dia
• hecho por día;
• indicadores para todo el departamento y para cada empleado individualmente.

Otro importante indicador cuantitativo es la duración de la llamada. El punto aquí no es que los vendedores hablen menos o más, sino encontrar la duración óptima para una llamada productiva.

Análisis de ventas: clientes perdidos que regresan

La analítica es esencial en el proceso de devolución de clientes perdidos. Explique el motivo, prepare el guión correcto, establezca un trabajo regular en esta área: todo esto se puede hacer con los datos de resumen disponibles.

Después de hablar con los compradores "caídos", se aclaran los motivos: tal vez hubo algún tipo de conflicto, los personajes no estaban de acuerdo con el nuevo gerente, el producto no cumple con la calidad declarada, o simplemente no llamaron para un largo tiempo.

Contando con analíticas en este segmento, puedes trazar un plan de acción para: mejorar la calidad de un producto o servicio, ofrecer un contrato exclusivo, enviar un bonito regalo, etc. ¡Intenta complacer al cliente que se fue!

Análisis de ventas: atraer nuevos clientes

Al igual que al trabajar con la base actual, los gerentes individuales deben participar en la atracción de nuevos clientes: según las estadísticas del departamento, esto aumenta el número de clientes de 2 a 3 veces.

Y en esta dirección, también es necesario realizar análisis. Cómo y en qué medida se ha actualizado la base de clientes en los últimos seis meses, cuál es la tasa de conversión de clientes potenciales a negocios, cuál es el embudo para trabajar con nuevos clientes: estos y otros informes temáticos deben estar a mano para el gerente.

Tener una investigación sobre nuevos clientes también ayudará a preparar propuestas que aumentarán el cheque promedio. Por ejemplo, ofrecer productos adicionales al producto principal, incluir en el surtido kits o versiones mejoradas del producto a mayor precio, cobrar un bono por la cuenta promedio.

Análisis de ventas: motivación intangible

El personal puede estar motivado por diversas competiciones profesionales. Para la mayoría del equipo, es muy importante no perder la cara, recibir el reconocimiento general, de modo que la emoción pueda usarse para respaldar las ventas.

Es importante determinar el propósito de la competencia. Por ejemplo, quién completará el 50% del plan más rápido o quién completará el plan de un mes en 3 semanas, la venta de la colección anterior, quién venderá más productos de un determinado fabricante.

Puedes invitar al equipo a competir tanto por un premio completamente material (un viaje de fin de semana a un centro recreativo, un cupón para un spa, una cena para dos en un restaurante, etc.), como por la oportunidad de que el ganador reciba un banderín. , sentarse en la silla del jefe, etc. .d.

Asegúrese de realizar análisis: qué concursos son más interesantes para sus empleados para identificar las formas más relevantes de motivación no material.

Yulia Permínova

Entrenador centro de entrenamiento Línea blanda desde 2008.

Herramienta básica para trabajar con cantidad inmensa datos no estructurados de los que puede sacar conclusiones rápidamente y no preocuparse por el filtrado y la clasificación manual. Las tablas dinámicas se pueden crear con unos pocos pasos y se pueden personalizar rápidamente según cómo desee mostrar los resultados.

Adición útil. También puede crear gráficos dinámicos basados ​​en tablas dinámicas que se actualizarán automáticamente cuando cambien. Esto es útil si, por ejemplo, necesita generar informes periódicamente sobre los mismos parámetros.

Como trabajar

Los datos iniciales pueden ser cualquier cosa: datos sobre ventas, envíos, entregas, etc.

1. Abra el archivo con la tabla cuyos datos desea analizar.
2. Vaya a la pestaña Insertar → Tabla → Tabla dinámica (para macOS, en la pestaña Datos en el grupo Analizar).
3. Debería aparecer el cuadro de diálogo Crear tabla dinámica.
4. Personaliza la visualización de los datos que tienes en la tabla.

Ante nosotros hay una tabla con datos no estructurados. Podemos organizarlos y personalizar la visualización de los datos que tenemos en la tabla. Enviamos la "Cantidad de pedidos" a "Valores", y "Ventas", "Fecha de venta" - a "Líneas". Según varios vendedores de diferentes años las sumas se calcularon inmediatamente. Si es necesario, puede ampliar cada año, trimestre o mes; obtendremos información más detallada para un período específico.

El conjunto de opciones dependerá del número de columnas. Por ejemplo, tenemos cinco columnas. Solo necesitan posicionarse correctamente y elegir lo que queremos mostrar. digamos la cantidad.

Puedes detallarlo, por ejemplo, por país. Transferimos "Países".

Puedes ver los resultados por vendedores. Cambie "País" a "Vendedores". Para los vendedores, los resultados serán los siguientes.

Este método de visualización de datos georreferenciados le permite analizar datos, encontrar patrones que tienen un origen regional.

Adición útil. No es necesario escribir las coordenadas en ninguna parte; basta con indicar correctamente el nombre geográfico en la tabla.

Como trabajar

1. Abra el archivo que contiene la tabla cuyos datos desea visualizar. Por ejemplo, con información de diferentes ciudades y países.
2. Prepare los datos para mostrarlos en el mapa: "Inicio" → "Formatear como tabla".
3. Seleccione un rango de datos para el análisis.
4. En la pestaña Insertar, hay un botón de mapa 3D.

Los puntos en el mapa son nuestras ciudades. Pero simplemente no estamos muy interesados ​​en las ciudades; es interesante ver información relacionada con estas ciudades. Por ejemplo, cantidades que se pueden mostrar a través de la altura de la columna. Al pasar el cursor sobre la columna se muestra la cantidad.

tambien es bastante informativo Gráfico circular en años. El tamaño del círculo está dado por la suma.

3. Lista de predicciones

A menudo, se observan patrones estacionales en los procesos comerciales, que deben tenerse en cuenta al planificar. La hoja de pronóstico es la herramienta de pronóstico más precisa en Excel que todas las funciones anteriores y actuales. Se puede utilizar para planificar las actividades comerciales, financieras, de marketing y otros servicios.

Adición útil. Para calcular el pronóstico, necesita datos de más de periodos tempranos. La precisión del pronóstico depende de la cantidad de datos por período, mejor que no menos de un año. Necesita intervalos iguales entre puntos de datos (por ejemplo, un mes o la misma cantidad de días).

Como trabajar

1. Abra una tabla con datos para el período y los indicadores correspondientes, por ejemplo, de un año.
2. Resalte dos filas de datos.
3. En la pestaña Datos, en el grupo, haga clic en el botón Hoja de pronóstico.
4. En la ventana Crear hoja de pronóstico, seleccione un gráfico o gráfico de barras para representar visualmente el pronóstico.
5. Seleccione una fecha de finalización para el pronóstico.

En el siguiente ejemplo, tenemos datos para 2011, 2012 y 2013. Es importante indicar no números, sino períodos de tiempo (es decir, no el 5 de marzo de 2013, sino marzo de 2013).

Para el pronóstico para 2014, necesita dos conjuntos de datos: fechas y sus valores de indicador correspondientes. Seleccione ambas filas de datos.

En la pestaña Datos, en el grupo Previsión, haga clic en Hoja de previsión. En la ventana Crear hoja de pronóstico que aparece, seleccione el formato de presentación del pronóstico: un gráfico o un histograma. En el campo "Previsión final", seleccione la fecha de finalización y luego haga clic en el botón "Crear". La línea naranja es el pronóstico.

4. Análisis rápido

Esta funcionalidad es quizás el primer paso hacia lo que se puede llamar análisis de negocios. Es bueno que esta funcionalidad se implemente de la manera más fácil de usar: el resultado deseado se logra con solo unos pocos clics. No tienes que contar nada, no tienes que escribir ninguna fórmula. Basta con seleccionar el rango deseado y elegir qué resultado desea obtener.

Adición útil. Puedes crear instantáneamente Varios tipos gráficos o minigráficos (micrografías justo en la celda).

Como trabajar

1. Abra una tabla con datos para el análisis.
2. Seleccione el rango que desea analizar.
3. Cuando se selecciona un rango, el botón "Análisis rápido" siempre aparece en la parte inferior. Inmediatamente se ofrece a realizar varias acciones posibles con los datos. Por ejemplo, busque los resultados. Podemos averiguar las cantidades, se ponen abajo.

Quick Analysis también tiene varias opciones de formato. Puede ver qué valores son más grandes y cuáles son más pequeños en las celdas del histograma.

También puede colocar íconos multicolores en las celdas: verde: los valores más grandes, rojo: los más pequeños.

Esperamos que estas técnicas ayuden a acelerar el trabajo con el análisis de datos en Microsoft Excel y conquistar rápidamente las alturas de esta aplicación compleja, pero tan útil en términos de trabajo con números.

• Traducción
• tutorial

Necesitas análisis.

Estoy bastante seguro de esto, porque hoy en día todo el mundo necesita análisis. No solo para el equipo de producto, no solo para marketing o finanzas, sino también para ventas, envíos, hoy todos en una startup necesitan análisis. Analytics ayuda a tomar todas las decisiones, desde estratégicas hasta tácticas, tanto para los gerentes como para los empleados comunes.

Esta publicación trata sobre cómo crear análisis en su organización. No se trata de qué métricas rastrear (ya se han escrito muchas buenas publicaciones sobre esto), sino de cómo hacer que su negocio las genere. En la práctica, resulta que la cuestión de la implementación - ¿Cómo construyo un negocio que extrae datos para la toma de decisiones?-  es mucho más difícil de responder.

Y esta respuesta cambia todo el tiempo. El ecosistema analítico está evolucionando muy rápidamente y las opciones que tiene a su disposición han cambiado significativamente en los últimos 2 años. Esta publicación refleja las recomendaciones y la experiencia del uso de tecnologías de datos en 2017.

Primero: ¿Por qué deberías escucharme?

He trabajado en análisis durante casi veinte años. He visto muchos casos exitosos, pero muchos más han fracasado. Al principio de mi carrera, implementé BI heredada para empresas (eh). Entre 2009 y 2010, construí los primeros análisis en espacio cuadrado y planteó una gran ronda con estos datos. Luego me convertí en COO en Sociales de Argyle, inicio de análisis redes sociales y luego vicepresidente de marketing RJMetrics, la plataforma líder de BI para startups.

Ahora ayudo a los líderes de startups a implementar análisis siendo CEO y fundador Análisis de Fishtown. En Fishtown, comenzamos a trabajar con empresas después de que aumentan su ronda A y las ayudamos a desarrollar sus análisis a medida que crecen. Hasta la fecha, hemos pasado por el proceso que describiré en este artículo con más de una docena de empresas, incluidas Casper, SeatGek Y Código Clima.

Te explicaré paso a paso cómo hacer análisis en cada etapa de tu startup. Mis recomendaciones para cada etapa ayudarán a responder la pregunta: “¿Cuál es el mínimo absoluto con el que puedo vivir?”. No estamos aquí para construir castillos en el aire; necesitamos las soluciones más baratas.

Empecemos.

etapa de fundación

(De 0 a 10 empleados)

En esta etapa, no tienes recursos ni tiempo. Hay un millón de cosas que podría medir, pero está tan inmerso en los detalles de su negocio que realmente puede tomar buenas decisiones basándose en el instinto. Lo único que realmente necesita medir es su producto, porque las métricas del producto son las que lo ayudarán a iterar rápidamente en esta fase crítica. Todo lo demás pasa a un segundo plano.

Qué hacer

• Instalar Google analitico a su sitio web utilizando Administrador de etiquetas de Google. Los datos no serán perfectos sin trabajo adicional pero ahora no es el momento de preocuparse por eso.
• Si tiene un negocio de comercio electrónico, aún debe asegurarse de que todo esté en orden con sus datos en Google Analytics. GA puede hacer un gran trabajo al rastrear sus eventos de comercio electrónico desde el visitante hasta la compra, así que tómese el tiempo para hacerlo bien.
• Si estás desarrollando software, necesita realizar un seguimiento de los eventos de usuario. No importa qué herramienta uses, Mixpanel y Heap son muy similares y ambos son geniales. En este punto, no pensaría demasiado en qué eventos rastrear: solo use el modo AutoTrack en Mixpanel o la configuración predeterminada en Heap. Cuando se dé cuenta de que necesita algún evento, encontrará que ya se está rastreando. Este enfoque no escala muy bien, pero lo hará por ahora.
• Lidera tu Estados financieros en Quickbooks. Haz predicciones en Excel. Si tiene un negocio de suscripción, use Baremetrics para las métricas de suscripción. si estas haciendo comercio electrónico, utilice su plataforma de negociación para calcular las ganancias. No te dejes llevar.

Si no tiene conocimientos técnicos, es posible que necesite un programador que lo ayude con GA y el seguimiento de eventos. Toda esta configuración no llevará más de dos horas, incluida la lectura de documentos. Dedique su tiempo de desarrollo a esto, vale la pena.

Qué no hacer

Nada no mencionado anteriormente. No dejes que nadie te venda un almacén de datos, una plataforma de BI, un gran proyecto de consultoría o... ya te haces una idea. Mantente enfocado. Cuando comienza a crear análisis, hay costos adicionales. Los datos cambian todo el tiempo. La lógica empresarial está cambiando. Una vez que siga este camino, ya no podrá pausar su proyecto analítico. Posponer grandes inversiones para más tarde.

Habrá muchas preguntas que simplemente no puede responder todavía. Esto es normal (por ahora).

Etapa muy temprana

(De 10 a 20 personas)

Aumentas un poco tu equipo. Estas personas necesitan datos para hacer su trabajo. Es posible que no sean expertos en datos, por lo que debe asegurarse de que comprendan bien los conceptos básicos.

Qué hacer

• Probablemente contrataste a especialistas en marketing. Asegúrese de que sean responsables de GA. Hágales responsables de la pureza de los datos mostrados en él. Pídeles que pongan una etiqueta UTM en cada maldito enlace que hagan. Asegurémonos de que sus subdominios no se rastreen dos veces. Sus especialistas en marketing podrían decir que no "excavan GA". No los escuches. Hay suficiente información en Internet sobre GA para que, si son inteligentes y están motivados, puedan aprender y resolverlo. Si no pueden resolverlo, despídelos y encuentra a alguien más (en serio).
• Si tiene un departamento de ventas y un CRM, use informes integrados. Asegúrese de que su gente sepa cómo usarlo. Debería poder calcular cosas básicas como el rendimiento de las ventas y las tasas de conversión por pasos del embudo. Salesforce puede hacer esto fuera de la caja. No exporte los datos a Excel, genere informes en su (terrible) generador de informes. Incluso si se siente incómodo en este momento, le ahorrará mucho tiempo en los próximos meses.
• Probablemente tenga varias personas en el equipo de soporte. La mayoría de los sistemas de mesa de ayuda no tienen buenos informes, así que elija KPI que pueda medir fácilmente en su interfaz.
• Asegúrate de medir el NPS. Usa Wootric o Encantado.

Qué no hacer

Es demasiado pronto para el almacén de datos y para el análisis basado en SQL: simplemente está tardando demasiado. Debe dedicar todo su tiempo a los negocios, no al análisis., y la forma más sencilla de hacerlo es utilizar los informes integrados de los diversos productos SaaS con los que ya trabaja. Además, no necesita contratar a un analista a tiempo completo. Ahora hay cosas más importantes en las que gastar sus limitados fondos.

Etapa temprana

(De 20 a 50 empleados)

Aquí es donde las cosas se ponen interesantes y los cambios en los últimos dos años son obvios. Una vez que aumente su ronda A y tenga más de 20 empleados, tendrá nuevas oportunidades.

Estas posibilidades se deben a una cosa: la tecnología en análisis está mejorando rápidamente. Infraestructura de este tipo, tal como es ahora, solía estar disponible solo grandes compañias. ¿Sus beneficios? Rendimiento más fiable, mayor flexibilidad y plataforma más adecuada para el crecimiento futuro.

Este es el más difícil y el más hito: Prometedor si lo haces bien, pero doloroso si lo haces mal.

Qué hacer

• Configure su infraestructura de datos. Esto significa elegir un almacén de datos, ETL y herramientas de BI. Para almacenar datos, considere Snowflake y Redshift (prefiero trabajar con Snowflake si tengo la opción). Tome Stitch 1 o Fivetran como su herramienta ETL. En cuanto a BI, mire Mode y Looker 2. En esta área muchos, muchos productos; estos seis son a los que volvemos una y otra vez con nuestros clientes.
• Consiga una cabeza sólida de análisis. En el camino, necesitará todo un equipo de especialistas en análisis: ingenieros, analistas, científicos de datos... Pero por ahora, puede permitirse (no más de) una persona por plantilla. Necesitas encontrar a esa persona especial que agregará valor el primer día, pero que también podrá contratar un equipo a su alrededor a medida que crezca. Este hombre es difícil de encontrar- pasar tiempo buscándolo. A menudo, estas personas tienen experiencia en consultoría o finanzas y, a menudo, tienen un MBA. Si bien esta persona debería estar dispuesta a arremangarse y ensuciarse las manos, concéntrese en contratar a alguien que pueda pensar estratégicamente sobre los datos y su negocio: será una pieza fundamental de su rompecabezas analítico en los años venideros.
• Considere contratar a un consultor. Si bien es excelente que haya encontrado un líder analítico, esa persona no tendrá la experiencia necesaria para reunir todos los componentes de su pila de tecnología o resolver todos los desafíos analíticos que enfrentará en su negocio. Los errores cometidos en esta etapa crítica le costarán mucho tiempo y dinero a medida que crezca, así que es importante sentar una base sólida. Para hacer esto, la mayoría de las nuevas empresas de hoy prefieren trabajar con consultores para ayudarlos a configurar la infraestructura y luego construir un equipo a su alrededor.

Qué no hacer

• Si el aprendizaje automático no es una parte central de su producto, no contrate a un científico de datos todavía. Para construir su equipo de análisis, necesita un generalista, no un especialista limitado.
• En el nombre de todo lo que es santo no escribas tu propio ETL. Pasarás mucho tiempo en el desarrollo. Comprar soluciones llave en mano de Stitch o Fivetran.
• No utilice ninguna otra herramienta de BI que no sean las dos mencionadas anteriormente. De lo contrario, volverá a ti más tarde. grande gasto.
• No intente arreglárselas con una base de datos más tradicional como Postgres como su almacén de datos. No es mucho más barato y pasará mucho tiempo migrando de él más tarde cuando esté agotado. Postgres no escala tan bien como un almacén de datos real.

etapa intermedia

(De 50 a 150 personas)

Este paso es potencialmente el más difícil. Todavía tiene un equipo relativamente pequeño y pocos recursos, pero se le pedirá que proporcione análisis comerciales cada vez más sofisticados y diversos, y su trabajo puede afectar directamente el éxito o el fracaso de la empresa en su conjunto. Nadie te presiona.

Lo importante aquí es avanzar, asegurándose de continuar sentando las bases para futuras etapas de su crecimiento. Las decisiones que tome en esta etapa pueden hacer que corra directamente contra una pared de ladrillos, si no piensas en el futuro.

Qué hacer

• Implemente un sólido proceso de modelado de datos basado en SQL. Sus modelos de datos sirven como la lógica comercial central para su análisis y deben usarse en todo, desde BI hasta ciencia de datos. Asegúrese de que su proceso lo permita a todos los usuarios realizar cambios en los scripts de modelado de datos, versionado y comienza en entorno transparente. Mantenemos un producto de código abierto llamado dbt, que muchas empresas en crecimiento están utilizando para hacer precisamente eso.
• migrar desde sistemas existentes analítica web y seguimiento de eventos Análisis de quitanieves. Snowplow hace todo lo que hacen las herramientas pagas, pero es un producto de código abierto. Puede alojarlo usted mismo (y solo pagar el costo de sus instancias EC2) o pagar para alojar el recopilador de eventos en Snowplow o Fivetran. Si no realiza la transición en este punto, no podrá recopilar datos mucho más detallados y prepararse para facturas realmente enormes de Segment, Heap o Mixpanel en el futuro cercano. Una vez que pasa esta etapa, las herramientas pagas pueden cobrarle fácilmente $ 10,000 por mes.
• Desarrolla tu equipo conscientemente. El núcleo de su equipo siempre debe ser analistas comerciales: personas que son expertas en SQL y su herramienta de BI y dedican su tiempo a trabajar con usuarios comerciales para ayudarlos a obtener datos. Es de suma importancia conocer cuál es el perfil de estas personas, cómo capacitarlas y equiparlas. También debe contratar a su primer científico de datos en esta etapa. Es importante reunir a su infraestructura de datos y al equipo central de análisis antes de contratar talentos experimentados (y costosos) en ciencia de datos, pero en algún momento también deberá agregar esas habilidades.
• Comience a resolver selectivamente algunos problemas de predicción. Pronosticar es más complejo que solo calcular cantidades y montos, pero hay algunas áreas clave en las que tiene sentido comenzar a profundizar. Si está en SaaS, debería estar trabajando en un modelo de predicción de abandono. Si está en el comercio electrónico, absolutamente necesita trabajar en un modelo de pronóstico de demanda. Es posible que estos modelos no sean muy complejos, pero serán una gran mejora con respecto a los números aleatorios en una hoja de cálculo de Excel que creó alguien en finanzas.
• Tómese el tiempo y el esfuerzo necesarios para comprender la atribución de marketing. Podríamos escribir una publicación separada sobre esto, pero basta con decir que simplemente no puede confiar esta tarea comercial crítica a un tercero.

Qué no hacer

Es fácil dejarse llevar y empezar a invertir en una potente infraestructura de datos. No hagas eso. En esta etapa, las grandes inversiones en infraestructura siguen siendo un entretenimiento costoso. Aquí hay algunos consejos sobre cómo mantenerse flexible:

• Impulse SQL y su almacén de datos con fuerza. En esta etapa, puede manejar cualquier cosa utilizando el poder de procesamiento de su almacén de datos. Compre tanta capacidad de almacenamiento como necesite: pagar por los servidores es mucho más barato que pagar por las personas.
• Agregue Jupyter Notebooks para tareas de ciencia de datos. Si los datos se agregaron previamente en su almacenamiento, no necesitará realizar ningún procesamiento en un clúster de Spark o Hadoop.
• Encuentre formas económicas de hacer ETL de datos para los que no hay integraciones preparadas. Esta es una de las cosas que amamos de Singer. 3
  Al evitar el costo de la mano de obra de los monos, se concentrará en resolver problemas comerciales reales.

etapa de crecimiento

(De 150 a 500 empleados)

Esta etapa se trata de construir procesos analíticos que escalan. Necesita equilibrar la obtención de las respuestas que necesita Hoy, con la implementación de métodos analíticos que escalarán a medida que su equipo siga creciendo.

Para cuando tenga 150 empleados, es probable que solo un pequeño equipo (3-6 personas) se ocupe exclusivamente del análisis. Para cuando tenga 500 empleados, fácilmente podrían ser 30 o más. 3-6 analistas pueden actuar de manera bastante desordenada, compartiendo conocimiento (y código) de manera informal. Para cuando tenga más de 8 analistas, el proceso comenzará a desmoronarse muy rápidamente.

Si no superas esta transición, en realidad trabajarás cada vez peor a medida que tu equipo crezca: le llevará más tiempo obtener información útil y sus respuestas serán de menor calidad. Es solo un aumento no lineal de la complejidad: tendrá más y más datos y más y más analistas trabajando con ellos. Para combatir esto, necesita que los procesos funcionen juntos de manera confiable.

No aceptes excusas. Hacer análisis a este nivel es un trabajo arduo y requiere un equipo talentoso y motivado que esté constantemente creando algo nuevo y mejorando. La revisión del código requiere tiempo y energía. Los analistas no están acostumbrados a comprobar su código. y la documentacion trabajo minucioso. Encontrará resistencia a estas prácticas, especialmente entre los miembros mayores de su equipo que recuerdan los "buenos viejos tiempos". Pero a medida que aumenta la complejidad, necesita evolucionar sus procesos para adaptarse a ella.

Estos procesos en realidad hacen que el análisis sea más fácil, más rápido y más confiable, pero su implementación es como arrancarle los dientes. Si realmente quiere escalar sus análisis, saldrá adelante.

eres un pionero

Llegué a cada una de estas recomendaciones después de varios años. Trabajo independiente en empresas y luego ampliando este enfoque como consultor. Ser capaz de trabajar con varios clientes similares me dejó muy claro ¿Con qué frecuencia las empresas hacen bien este trabajo?.

del traductor

Lástima que solo me topé con esta publicación ahora que Tristan la mencionó en su absolutamente increíble boletín semanal de análisis y ciencia de datos (suscríbase urgentemente, él elige los artículos y publicaciones más jugosos sobre el tema).

Durante los últimos 16 meses, he gastado exactamente los cambios que se describen aquí en Skyeng. Cuando me uní a la empresa en octubre de 2016, tuve que armar un almacén de datos, construir una infraestructura de datos, organizar un acceso único a los datos para toda la empresa. Luego reuní un equipo distribuido de analistas de SQL adjunto a varias unidades de negocios, establecí la comunicación entre ellos, los procesos de revisión de código y el intercambio de resultados. Ahora tenemos 20 analistas, además de mí, y estoy construyendo un esquema de gestión descentralizado para esta estructura.

Gracias a Tristan, ahora veo que iba en la dirección correcta y no pisé la mayor parte del rastrillo.

notas

2. He estado trabajando con Redash durante los últimos 2 años: es un orden de magnitud más barato que Mode y cubre casi todos los casos, excepto quizás los portátiles de Python. Looker, desafortunadamente, no trabaja oficialmente con empresas de Rusia.

3. Singer es un marco de código abierto simple de los creadores de Stitch que le permite escribir conectores personalizados para fuentes de datos en python. Por ejemplo, hicimos nuestro propio conector a Typeform con él para recopilar permanentemente los resultados de las encuestas de los usuarios.

4. En Skyeng aún no hemos madurado a la revisión correcta del código de análisis mediante solicitudes de extracción, pero escribí un script simple que toma todas las consultas SQL nuevas de Redash, las coloca en maestro, asigna un revisor y hace una publicación al respecto en Flojo. Por lo tanto, no perdemos velocidad, pero obtenemos un proceso de revisión de trabajo estable después del hecho en la persecución.

5. El libro se publicó en 2017 en ruso con el nombre Analytical Culture.
Desde la recopilación de datos hasta los resultados comerciales.

Etiquetas: Agregar etiquetas

¡Hola queridos amigos!

Muy a menudo en nuestra cotidianidad verbal utilizamos frases como: “mentalidad lógica” y pensamiento analítico. Pero qué significa este tipo de pensamiento y qué significan exactamente los términos, ni siquiera podemos adivinarlo.

De hecho, este tipo de construcción del pensamiento se puede desmontar desde dos lados a la vez. Tanto con la parte teórica de la pregunta, como con la práctica. Si en el primer caso el pensamiento analítico denota una alta capacidad de un individuo para tomar decisiones con la ayuda del cálculo seco, en la práctica la situación es mucho más interesante.

No todo el mundo sabe que es el almacén analítico de materia gris lo que implica dominio. Es decir, la razón controla completamente las emociones y la lógica controla las imágenes que nacen.

¡Esto no impide que las personalidades se muestren como matemáticos o incluso músicos de clase mundial! Pero, ¿cómo aprender a analizar la información entrante? En el artículo de hoy, me gustaría dar algunos consejos efectivos para impulsar la habilidad del pensamiento analítico. Y antes de eso, lanzaré un ensayo sobre el lado práctico del proceso de pensamiento anterior.

Descripción del mecanismo del pensamiento analítico.

• Una persona es capaz de estructurar hábilmente la información entrante en bloques lógicos. Puede parecer componentes separados que forman una imagen general de la idea del problema o tema de la pregunta;
• una persona puede hacer rápidamente un análisis cualitativo de la noticia y luego estudiar a fondo los encabezados por separado;
• en caso de falta de argumentos o hechos, un individuo con pensamiento analítico puede recurrir a restaurar los rompecabezas faltantes con la ayuda de conclusiones lógicas, conjeturas constructivas y contraargumentos;
• un requisito previo es siempre calcular y ver varias formas de resolver la situación a la vez;
• evalúa los pros y los contras de cada uno de los posibles resultados de la acción realizada;
• elige la solución más óptima que satisfaga el mayor número de sus solicitudes.

El hombre y los tipos de pensamiento.

Una persona, dependiendo de la circunstancia que se le haya presentado, utiliza un tipo de pensamiento diferente:

• por ejemplo, gracias al tipo lógico, una persona es capaz de encontrar la relación entre los eventos que ocurren en su vida y descubrir la secuencia;
• la deducción tiene diferencias significativas entre la lógica. Así, el método deductivo de pensamiento no compara lo que está sucediendo, sino que determina independientemente el conjunto de procesos vistos para la inferencia;
• pero la mentalidad analítica puede describirse como la forma más avanzada de determinar una de las opciones más óptimas para resolver un dilema;
• el pensamiento abstracto (creativo), le permite a una persona generar innumerables ideas sorprendentes y esfuerzos creativos.

Además del cambio exitoso entre tipos, es gracias al análisis de la información entrante que las personas con una forma de pensar analítica pueden lograr un alto rendimiento tanto en el campo profesional como en su vida personal.

Son menos irascibles y más bien lacónicos. Se esconden en sí mismos poderosas cualidadesmarcadas por una alta productividad. Pero vale la pena señalar que la "ciencia de la analítica" acompaña al individuo a últimos días. O más bien, hasta que una persona deja de existir por completo.

Desarrollo de oportunidades

¿Quién necesita una mentalidad analítica, preguntas? Es útil para vendedores, artistas y físicos, listos con bloggers. Y todo porque con su ayuda puede ver el éxito y la eficacia del trabajo realizado.

Curiosamente, no es difícil desarrollar la habilidad de pensar analíticamente en los niños. Para hacer esto, deberán asistir sistemáticamente a conferencias de matemáticas y simplemente asistir a clases. Además, presta atención a experiencia técnica y direcciones.

Pero con los adultos, las cosas son mucho más complicadas. Ahora quiero presentarles algunos formas efectivas desarrollar los superpoderes necesarios.

1. Entrenamiento o algo para pensar

ajedrez y matematicas

Los juegos analíticos son un gran ejercicio para la mente. Por lo tanto, el ajedrez y el mahjong son muy recomendables. Durante la lección, puedes sentir el placer y el verdadero bombeo de la materia gris.

Tienes que desarrollar una estrategia de forma independiente, monitorear al enemigo y calcular tus movimientos con anticipación. Dado que el desarrollo de la lógica está directamente relacionado con el pensamiento analítico, le recomiendo enfáticamente que realice todo tipo de operaciones computacionales en su mente.

Juegos de computadora

Y aquí juegos de computadoraútil como siempre. Por supuesto, este tipo de actividad está diseñado para personas muy perezosas, pero, sin embargo, las misiones y estrategias desarrollan perfectamente las habilidades analíticas.

Debe responder rápidamente a las situaciones, calcular los riesgos y oportunidades, y ser paciente para un análisis profundo de la situación.

programa propio

En este tipo de entrenamiento, cada uno es su propio maestro. Puede elegir personalmente el tema y el flujo de información para comparar argumentos y hechos. Quizás le guste el estudio de programas o revistas científicas, la familiarización con literatura compleja para una construcción completa de una cadena lógica.

Pueden ser adecuados artículos analíticos sobre política, economía y cibernética. Además, puede mejorar la habilidad de determinar el principal del secundario. Quiero decir, correcto.

2. Crítica constructiva

Para sentirse cómodo con el pensamiento analítico, debe acostumbrarse a desafiar cualquier noticia que llegue. dudar de todo! Te aconsejo que actúes como un ávido polemista. Esto te ayudará a aprender a hacerte preguntas lógicas y razonadas primero a ti mismo y luego al estado, la sociedad y el marco.

Propongo prestar atención a la consideración detallada de puntos de vista absolutamente opuestos. A medida que comience a tratar de combinarlos en una capa continua de material, desarrollando simultáneamente cada una de las hipótesis, podrá aumentar su nivel de tolerancia.

3. Entrénate para planificar

Asegúrese de planificar su vida por delante. Cree un calendario que separe claramente las perspectivas y metas a largo plazo de las de corto plazo. Después de pasar por cada una de las etapas completadas, analice los resultados para derivar ajustes generales.

Vale la pena resaltar los eventos clave y las fechas importantes para su realización en colores brillantes. Gracias a esta forma de planificación de la vida, desarrolla y mejora no solo el pensamiento analítico, sino también sus actividades en su conjunto.

4. Comunicación y organicidad

Asegúrese de recordar sobre el entrenamiento de la capacidad de pensar analíticamente en el momento de la comunicación con las personas. Antes de hablar, trata de calcular en tu mente opciones posibles la respuesta del interlocutor o el curso de sus pensamientos.

Esto entrena perfectamente la atención y la participación en la conversación. Además, la técnica es muy útil en caso de una disputa acalorada.

Y al mismo tiempo, no te centres en el desarrollo de uno de los hemisferios. El hombre es un ser polifacético y armonioso. Y su éxito depende únicamente del desarrollo polivalente de las competencias profesionales y personales, del nivel de inteligencia, habilidades de comunicación y simbiosis de modos de pensamiento. ¡Justo!

¡En este punto!

Suscríbete a las actualizaciones, ¡muchos temas increíbles y descubrimientos te esperan por delante! ¡En los comentarios, comparte juegos para desarrollar el pensamiento analítico o tareas interesantes para la lógica!

¡Nos vemos en el blog, adiós!