تیم برنرز لی، مخترع شبکه جهانی وب می‌گوید: " داده‌ها یک چیز باارزش هستند و بیشتر از خود سیستم‌ها دوام می‌آورند."
در حال حاضر داده‌ها بیش از هر زمان دیگری در دسترس هستند.
اما داده‌ها در صورتی داده باقی می‌مانند که مفید نباشند درصورتی‌که به‌اندازه کافی تجزیه‌وتحلیل نشوند.
و به اطلاعات مفیدی که مبنای تصمیم‌گیری‌های تجاری هوشمند هستند، تبدیل نشوند.
با توجه به میزان داده‌های سازمان‌یافته و سازمان‌دهی نشده‌ای که می‌توان به‌راحتی در آنجا ایجاد کرد،
همه‌چیز به‌سرعت پیچیده می‌شود. و در بیشتر موارد، استارتاپ های کوچک معمولاً قربانی این موقعیت‌ها می‌شوند.
دسترسی به داده‌ها یک چیز است و نحوه استفاده کامل از این داده‌ها برای بهبود فروش، بهره‌وری و همچنین ایجاد فرصت‌های تجاری جدید یک چیز دیگر است.
بنابراین مشکل در حال حاضر داده‌ها نیستند.
سؤال اصلی این است که چگونه می‌توان حجم زیادی از داده‌های موجود را با موفقیت مدیریت کرد و آن‌ها را متناسب با سازمان خود مدل کرد.
حقیقت این است که وقتی به تجزیه‌وتحلیل داده‌های تجاری می‌پردازیم، آنچه برای یک شرکت خاص کار می‌کند لزوماً به دلایل زیادی برای شما کار نمی‌کند.
بنابراین برای اینکه داده‌ها تا حد ممکن مولد باشند، باید شخصی‌سازی شوند.
در مقاله امروز، اشتباهات رایجی را که بسیاری از استارتاپ ها با داده‌ها مرتکب می‌شوند و نحوه جلوگیری از این اشتباهات را به شما معرفی می‌کنیم.
اکثر استارتاپ ها این اشتباه را می‌کنند که بیشتر بر روی عملکرد خوب محصول تمرکز می‌کنند،
نه اینکه اهدافی مانند این را تعیین کنند. هدف محصول ما تبدیل کاربران جدید به کاربران تکراری، افزایش درآمد مصرف‌کننده و غیره است.
هنگامی‌که هیچ هدف مشخصی از ابتدا موردتوافق قرار نگرفته باشد، سازمان‌ها با هر بار دریافت داده‌های جدید، خطر بازگشت به پایگاه داده را دارند.
راز استفاده مؤثر از داده‌ها این است که همه چیز را از همان ابتدا روشن کنید، توصیه می‌شود معیاری برای سنجش موفقیت تعیین کنید.
هرچقدر هم پیش‌پاافتاده به نظر برسد، اما نوشتن اهداف بر روی کاغذ مؤثرترین راه برای جلوگیری از تغییر اهداف شما با پیشرفت امور است.
بیشتر بخوانید: ۹ اشتباه رایج کارآفرینان تازه‌کار چیستدر بیشتر موارد، استارتاپ ها معتقدند که پاسخ بسیاری از مشکلات داده آن‌ها در استخدام یک دانشمند استثنایی داده نهفته است.
خوب، این باور کاملاً اشتباه است، زیرا این‌طور نیست. علم داده را باید مجموعه‌ای از مهارت‌ها دانست، نه یک شغل.
و این فقط وقتی شرایط را بدتر می‌کند که این تعهد فقط به یک نفر محول شود.
در حالت ایده آل، همه اعضای تیم شما باید این مهارت را داشته باشند،
زیرا علم داده نیاز به دانش بازار و نحوه عملکرد سازمان بازار دارد، درصورتی‌که می‌خواهد مولد باشد.
بنابراین وقتی فردی به‌طور جداگانه این تعهد را به عهده می‌گیرد،
اطلاعات لازم را در مورد رویدادهای بازار ندارد، که این امر باعث می‌شود گزارش‌های او فقط نظری و غیرعملی باشد.
اگر همه افراد دارای قدرت و مهارت لازم برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها باشند، تیم شما مؤثرتر خواهد بود.
بااین‌حال، اگر فکر می‌کنید لازم است یک متخصص داده را استخدام کنید، مطمئن شوید که او به‌طور جداگانه کار نمی‌کند،
او را در جلسات، کنفرانس‌ها شرکت دهید، مطمئن شوید که او روندهای بازار و همه این موارد را می‌داند.
به‌این‌ترتیب گزارش‌های او برای سازمان شما کاربردی‌تر و مفیدتر خواهد بود.
به‌عنوان یک استارتاپ، منطقی است که تلاش کنید مانند اسلحه‌های بزرگ بازار خود باشید و در اکثر موارد،
استارتاپ ها سعی می‌کنند روش‌های مختلف اتخاذشده توسط شرکت‌های بزرگ را الگوی خود قرار دهند.
در طول این سال‌ها، اصلی‌ترین اشتباهی که بسیاری از استارتاپ ها مرتکب می‌شوند اشتباه در اجرای سفارشی‌سازی در مراحل اولیه است.
بدون شک، موفق‌ترین شرکت‌ها مانند آمازون، فیس‌بوک و امثال آن به دلیل شخصی‌سازی تجربه کاربری افراد و کسب درآمد زیاد برای آن‌ها شناخته‌شده‌اند.
بنابراین استارتاپ ها فکر می‌کنند این راه‌حل مشکلات آن‌ها است،
درحالی‌که سفارشی‌سازی فقط طولانی‌مدت است، استارتاپ ها مجبور نیستند در مراحل اولیه با آن‌ها برخورد کنند.
اول، سفارشی‌سازی گران است و شرکت‌های نوپا نباید چنین هزینه‌هایی را در مراحل اولیه متحمل شوند.
این نیز زمان‌بر است زیرا به زمان زیادی برای توسعه نیاز دارد.
همچنین، سفارشی‌سازی به مقدار قابل‌توجهی داده نیاز دارد که ممکن است در حال حاضر برای اجرا در دسترس نباشد.
برای شخصی‌سازی مؤثر تجربیات یک فرد، باید بدانید که چنین فردی چه می‌خواهد و یادگیری آن زمان زیادی طول می‌کشد.
ما کاملاً با شخصی‌سازی مخالف نیستیم. ما فقط می‌گوییم باید منتظر بمانید تا زمانی که تا حدودی بزرگ شوید سپس به فکر شخصی‌سازی باشید.
پیشنهاد ویژه: عناصر کلیدی برای تشکیل یک تیم خوبابزارهای جدید به‌طور منظم ظاهر می‌شوند و اشتباهی که اکثر استارتاپ ها مرتکب می‌شوند این است که هر ابزار جدیدی که ظاهر می‌شود را تعقیب می‌کنند.
بااین‌حال، حقیقت غم‌انگیز باقی می‌ماند که پرش به هر مجموعه جدیدی از ابزارها، استراتژی داده شمارا بی‌عیب و نقص نمی‌کند.
یک ابزار فقط می‌تواند کاری را انجام دهد که شما در آن اعتبار داده‌اید، بنابراین در درازمدت شما تعیین می‌کنید که نتیجه چگونه خواهد بود، نه ابزار.
ما همیشه به مردم توصیه می‌کنیم آنچه را که می‌خواهند تعریف کنند و با آن سازگار باشند.
هیچ ابزاری نمی‌تواند این ویژگی‌ها را تکرار کند؛ این‌ها مواردی است که شما برای شروع به آن‌ها نیاز دارید.
در بیشتر مواقع وقتی به برخی از داده‌های خود نگاه می‌کنید مانند؛ تعداد بازدیدکنندگانی که سایت شما روزانه دریافت می‌کند،
هجوم مشتریان احتمالی از طریق کانال‌های مختلف؛
اغلب استارتاپ ها نزولی‌های بسیار چشمگیری را که در برخی مواقع اتفاق می‌افتند تصور می‌کنند که طبیعی است،
یک اتفاق ساده یا فقط یک روز بد است. اما در معنای واقعی، در بیشتر موارد، این انحرافات نشان می‌دهد که چیزی اشتباه است،
شاید این فرایند کاملاً عملکردی نداشته باشد یا مشکلاتی در سایت وجود داشته باشد.
لطفاً همیشه این انحرافات را در داده‌ها بررسی کنید و مطمئن شوید که مشکلی وجود ندارد.
تمام حقوق مادی و معنوی برای ویدان محفوظ می‌باشد
