L’universo dell’analisi digitale è enorme e può sembrare complesso come l’universo cosmico.
Con soggetti così grandi e complicati, possiamo perderci nel vasto deserto o rimanere intrappolati in un silo. Possiamo vagare senza meta, o provare un falso senso di realizzazione o frustrazione. Di conseguenza, perdiamo di vista dove siamo, come stiamo facendo e quale direzione è il vero nord.
Ho sperimentato queste sfide in numerose occasioni me stesso. Anche domande semplici come ” Quanto è efficace la nostra strategia di analisi?”suscita una serie complicata di risposte, invece di una semplice immagine che il CxO può interiorizzare. Questo perché dobbiamo parlare di strumenti (tanti!), lavoro (raccolta, elaborazione, reporting, analisi), processi, struttura organizzativa, modelli di governance, lacune dell’ultimo miglio, scale metriche di suggestione e so quindi much molto more altro.
Presto, il tuo framework strategico di analisi digitale che speravi fornisse un vero nord alla domanda sulla strategia di analisi assomiglia a questo dig
I framework sopra coprono solo una dimensione della valutazione (!). C’è un altro framework critico per capire come puoi portare la tua sofisticazione di analisi da ovunque si trovi al momento a nirvanaland.
Una query di ricerca rapida illustrerà che assomiglia a questo dig
È importante sottolineare che nessuno di questi framework / risposte esiste nel vuoto.
Entrambe le immagini sopra sono spaventosamente complesse perché il mondo di analisi che occupiamo è complesso. Ricorda, strumenti, lavoro, processi, struttura organizzativa, modelli di governance, lacune dell’ultimo miglio, scale metriche di suggestione e so quindi much molto more altro.
Le implicazioni della complessità.
Ci sono due esiti profondamente dolorosi degli approcci che vedi nelle immagini sopra (in cui vedrai anche il mio lavoro rappresentato).
1. Ovvio:
2. Non ovvio:
Quando si afferrano questi due risultati – leader aziendali ciechi, leader di analisi ciechi – è semplicemente straziante.
Semplificare la complessità.
Il dilemma su come semplificare questa complessità, per creare leader di business e analisi lungimiranti, mi è rimasto per un bel po ‘ di tempo. Ho intenzione di creare una semplice visuale che assorbe la scala, la complessità e molte parti in movimento.
Su questo blog, hai visto numerosi tentativi da parte mia di porre rimedio al dilemma. Per citarne alcuni: Marketing digitale & Modello di misurazione / Ecosistema di analisi / Analisi Web 2.0. Ognuno mirava a risolvere una dimensione particolare, ma nessuno risolveva completamente l’angoscia. Soprattutto per il problema non ovvio # 2 sopra.
La fame è rimasta.
Volevo creare una visuale che funzionasse come uno strumento diagnostico per determinare se sei perso, intrappolato in un silo o vagando senza meta. Ti aiuterebbe a capire fino a che punto l’analisi ha influenzato la linea di fondo aziendale oggi e cosa dovrebbero realizzare i tuoi piani di analisi futuri.
Poi un giorno, un momento magico.
Durante una discussione sulla pianificazione per la misurazione, un peer stava lottando con una collezione unica di sfide. Mi ha fatto un paio di domande, e che ha scatenato un’idea.
Ho camminato fino alla lavagna, e eccitato abbozzato qualcosa di semplice che astraeva via la complessità – e ancora conservato il potere del pensiero più intelligente allo stesso tempo.
Ecco lo schizzo che ho disegnato in risposta:
Sì, è stata una brutta nascita. Ma, per me, il genitore orgoglioso, è stato bellissimo.
Ci sono voluti sedici ore di volo diretto a Singapore per lo schizzo squiggly a prendere vita – dove altro, in PowerPoint!
Il risultato finale è stato solo cinque diapositive. Come dice il proverbio: non è l’inchiostro, è il pensiero.
Voglio condividere la versione completamente concretizzata, messa in pratica e raffinata di quelle quattro diapositive con voi oggi. Insieme, ti aiuteranno a ripensare fondamentalmente la tua pratica di analisi di, 1. comprendere l’impatto effettivo dei dati sulla vostra azienda oggi e, 2. scegli cose molto precise e specifiche che dovrebbero essere nei tuoi piani di analisi a breve e lungo termine.
La matrice di impatto.
Per dipingere una semplice immagine del grande e complicato mondo dell’analisi, la lavagna sopra mostra una matrice 2×2.
Ogni cella contiene una metrica (online, offline, non line).
L’impatto sul business è sull’asse y, illustrato da Super tattico a Super strategico.
Il time-to-utile è sull’asse x, illustrato da Tempo reale a 6 mesi.
Prima di andare avanti Yes Sì, rompere l’asse x in più segmenti temporali crea una matrice 2×5 e non una 2×2. Considera che sia il prezzo che ho pagato per rendere questo più perseguibile per te. 🙂
Immergersi un po ‘ più in profondità nell’asse y Super Super tattico è il più piccolo impatto possibile sul business (frazioni di penny). Super Strategic rappresenta il più grande impatto possibile sul business (decine di milioni di dollari).
La scala sull’asse y è esponenziale. Noterai che i numeri in caratteri leggeri tra Super tattici e Super strategici vanno da 4 a 10 a 24 a 68 e in poi. Ciò dimostra che l’impatto non è un cambiamento graduale: ogni passo avanti offre un impatto massicciamente maggiore.
Immergendosi un po ‘ più in profondità nell’asse x now Mentre la maggior parte dei dati può essere raccolta in tempo reale ora, non tutte le metriche sono utili in tempo reale.
Ad esempio, le impressioni possono essere raccolte in tempo reale e possono anche diventare utili in tempo reale (se azionate, possono avere un impatto super tattico-frazioni di penny). Il valore di vita del cliente d’altra parte richiede molto tempo per diventare utile, nel corso di mesi e mesi (se azionato, può avere un impatto super strategico sul business – decine di milioni di dollari).
Ecco una rappresentazione di queste idee sulla matrice di impatto:
Le impressioni possono essere utilizzate in tempo reale per il processo decisionale dalle piattaforme di visualizzazione, video e ricerca (ad esempio, tramite automazione). È possibile segnalare il profitto lordo in tempo reale, naturalmente, ma così facendo è quasi del tutto inutile. Dovrebbe essere analizzato a fondo mensilmente per ottenere informazioni utili e di maggiore impatto. Infine, Lifetime Value richiederà forse l’analisi strategica più difficile, dai dati accumulati nel corso dei mesi, e l’azione richiede tempo per produrre risultati – ma sono magnifici.
Pausa. Riflettere sulla foto qui sopra.
Se capisci perché ogni metrica è dove si trova, il resto di questo post ti riempirà di gioia euforica raramente vissuta senza contatto fisico.
La matrice di impatto: una gioiosa immersione profonda.
In tutto, la matrice di impatto contiene 46 delle metriche di business più comunemente utilizzate, con un’enfasi sulle vendite e sul marketing. Le metriche spaziano digitale, televisione, negozi al dettaglio, cartelloni pubblicitari, e qualsiasi altra presenza di un marchio si può pensare. Vedi più metriche digitali perché il digitale è più misurabile.
Alcune metriche si applicano a tutti i canali, come Consapevolezza, Considerazione e Intento di acquisto. Noterai anche le metriche di fondo più critiche, che potrebbero provenire dai tuoi sistemi ERP e CRM.
Ogni metrica occupa un posto in base all’impatto aziendale e al tempo, naturalmente, ma anche nel contesto di altre metriche che lo circondano.
Ecco una vista ingrandita che include la parte in basso a sinistra della matrice:
Continuiamo a interiorizzare l’impatto e il time-to-utile guardando un esempio specifico: Frequenza di rimbalzo. È nella riga che indica un impatto di quattro e nella colonna time-to-utile settimanale. Mentre la frequenza di rimbalzo è disponibile in tempo reale, è utile solo dopo aver raccolto una quantità critica di dati (ad esempio, più di una settimana).
In superficie, potrebbe sembrare strano che una semplice metrica come la frequenza di rimbalzo abbia un impatto di quattro e TV GRP e % Nuove visite siano inferiori. La mia ragione è la più ampia influenza delle frequenze di rimbalzo.
Analizzare e agire efficacemente sulle frequenze di rimbalzo richiede quanto segue:
* La capacità di identificare eventuali promesse vuote fatte agli utenti che stanno rimbalzando.
* Conoscere il contenuto, compreso il suo valore emotivo e funzionale.
* La possibilità di ottimizzare le pagine di destinazione.
Immagina l’impatto di queste intuizioni; è ben oltre le frequenze di rimbalzo. Ecco perché la frequenza di rimbalzo guadagna più peso rispetto alle impressioni, alla consapevolezza e ad altre metriche comuni.
Quando si designa una metrica come KPI, questa è la considerazione principale: profondità di influenza.
Con una migliore comprensione della matrice di impatto, ecco la versione completa:
Mentre rifletti sulla matrice compilata, noterai che ho stratificato sottili incentivi.
Ad esempio, se dovessi calcolare qualcosa Per umano, avresti bisogno di rinnovare completamente le tue piattaforme di identità (una strategia che ho sempre favorito: implicazioni dei sistemi di identità sugli incentivi). Perché si dovrebbe fare questo sforzo supplementare? Si noti quanto in alto quelle metriche si trova sulla scala di impatto aziendale!
Altre caratteristiche nascoste.
Il valore della voce delle metriche del cliente è evidente dal loro elevato posizionamento nel contesto dell’asse y. Date un’occhiata a dove il tasso di completamento delle attività per scopo primario e la probabilità di raccomandare sono, come esempio. Sono alti nella gerarchia a causa del loro impatto positivo sia sul business e la cultura aziendale – offrendo così un vantaggio morbido e duro.
Noterai anche che la maggior parte delle metriche digitali pure – Adobe, Google Analytics – siedono nell’impatto tattico della linea di fondo. Se tutto quello che fai giorno e notte sono solo quelle metriche, questo è un campanello d’allarme per te nel contesto del tuo impatto effettivo sull’azienda e l’impatto di quello sulla tua carriera.
In alto a destra, scoprirai la mia ossessione per il profitto e l’incrementalità, che costituiscono la base del vantaggio competitivo nel 2018 (e oltre). L’analisi di queste metriche non solo cambia radicalmente la strategia di marketing (si pensi a decine di milioni di dollari per le grandi aziende); le loro intuizioni possono cambiare il portafoglio prodotti della tua azienda, le tue strategie di coinvolgimento dei clienti e molto altro.
La matrice include anche quella che è probabilmente la prima metrica basata sull’apprendimento automatico ampiamente disponibile al mondo: la qualità della sessione, che troverai all’incirca nel mezzo. Per ogni sessione sul tuo sito desktop o mobile, Session Quality fornisce un punteggio compreso tra 1 e 100 come indicazione di quanto il visitatore è vicino alla conversione. Il numero viene calcolato in base a un algoritmo ML che ha imparato da un’analisi approfondita del comportamento dell’utente e dei dati di conversione.
Pausa. Scarica la versione a piena risoluzione dell’immagine. Riflettere.
Spero che il posizionamento di ciascuna delle 46 metriche ti aiuti ad aggiungere metriche che potrebbero essere uniche per il tuo lavoro. (Condividerli nei commenti qui sotto, aggiungere alla nostra conoscenza collettiva.)
Con una migliore comprensione di matrix, sei pronto a superare i due problemi che ci hanno spezzato il cuore all’inizio del post – e fare qualcosa di super-cool che non pensavi che potremmo.
Azione #1: Diagnostica della maturità del programma di analisi.
Abbastanza teoria, tempo per un po ‘ reale, sexy, lavoro.
Il driver principale dietro la creazione della matrice di impatto era il problema non ovvio #2: quanto conta la tua pratica di analisi da una prospettiva di fondo?
TI importa se hai un impatto sul business. Avrai un impatto sul business se la tua pratica di analisi è abbastanza sofisticata da produrre metriche importanti. Vedi il bel riferimento circolare?
🙂
Nel nostro caso misuriamo la maturità non valutando persone, processi e strati su strati di strumenti, piuttosto misuriamo la maturità valutando l’output di quell’intero canto e ballo.
Rispondi a questa semplice domanda: quali metriche sono più comunemente utilizzate per prendere decisioni che guidano azioni effettive ogni settimana / mese / altro?
Ignora le metriche prodotte come esercizio sperimentale nove mesi fa. Ignorare le metriche il cui unico scopo è quello di galleggiare lungo il fiume di dati vomita. Ignora le metriche che desideri analizzare, ma al momento non lo fai.
Realtà. Valutare, la realtà. Non ha senso ingannare te stesso.
Prendi il sottoinsieme di metriche che guidano attivamente l’azione e cambia il colore del carattere per loro in verde nella matrice di impatto.
Per un grande cliente europeo con un’esistenza multicanale, ecco come appariva la Matrice di impatto dopo questa onesta auto-riflessione:
Più delle metriche digitali sono verdi, perché ci sono più metriche digitali periodo. Si può vedere la strategia di marketing della società si estende televisione e altre pubblicità offline, tra cui vendita al dettaglio.
Probabilmente riconoscerai molte di queste metriche come quella che la tua pratica di analisi emette ogni giorno. Essi rappresentano il risultato di un sacco di duro lavoro da parte dei dipendenti della società, e partner di analisi esterni.
Stiamo cercando di rispondere alla domanda su quanto conta la pratica di analisi. Si può vedere che più bruscamente ora.
Per questa azienda la maggior parte delle metriche verdi si raggruppano nel quadrante in basso a sinistra, con la maggior parte che ha un impatto di dieci o meno (su una scala dell’asse y da 1 a a ). C’è un outlier chiaro (Entrate dirette non line – una metrica molto difficile da calcolare, quindi evviva!)
Come ogni buon consulente sa, se hai un 2×2 puoi creare quattro quadranti tematici. Nel nostro caso i quattro quadranti sono chiamati Solid Foundation, Intermediate e Advanced:
Per la nostra azienda, la maturità della pratica analitica si adatta principalmente al quadrante Solid Foundation.
È una buona cosa?
Dipende da quanto tempo la pratica di analisi è stata in giro, quanti analisti ha l’azienda, quanti soldi ha investito in strumenti di analisi, le dimensioni del loro team di analisi dell’agenzia, così via e così via.
Se hanno un team di 50 persone che spendono mil 18 mil su investimenti di analisi ogni anno, nell’ultimo decennio, con 12 strumenti e 25 studi di ricerca ogni anno now Ora puoi dedurre che questa non è una buona cosa.
Indipendentemente da ciò, la matrice di impatto ora illumina chiaramente che le metriche altamente influenti sono sottoutilizzate. Queste sono le metriche che facilitano il pensiero più profondo, la pazienza e l’analisi per fornire un grande impatto sulla linea di fondo.
Raccomandazione Uno:
Raccomandazione Dos:
Raccomandazione Très:
La buona notizia è che ora è, finalmente, chiaro dove stai andando E perché stai andando lì. Felicitazioni!
Raccomandazione Cuatro:
La maggior parte delle aziende aspetta che un ibrido Gesù-Krishna discenda dal cielo e fornisca un glorioso progetto di rivoluzione massiccia (durante la notte!). Questi non accadono mai. Scusa, Jesus-Krishna. Invece, quello che serve è che ogni dipendente si muova un po ‘più in alto e un po’ a destra mentre il team di Analisi facilita questi turni. Piccoli cambiamenti accumulano grande impatto linea di fondo nel tempo.
Quindi. Qual è il tuo quadrante? E qual è la tua prossima mossa giusta o successiva?
Azione #2: Allineamento delle metriche & Quota di leadership.
Quando vengono offerti dati, tutti vogliono tutto.
Le persone credono comunemente che più dati significhino risultati migliori. Oppure, che se un’agenzia sta fornendo una scheda 40, dimensione del carattere 8, foglio di calcolo pieno di numeri che devono aver fatto un sacco di lavoro – quindi un miglior rapporto qualità-prezzo. Oppure, un VP vuole altri due istogrammi che rappresentano sette dimensioni spremute nella sua dashboard di una pagina.
Se più dati eguagliassero le decisioni più intelligenti, sarebbero la pace sulla terra.
Una parte fondamentale del nostro lavoro, come proprietari della pratica di analisi, è garantire che i dati giusti (metrica) raggiungano la persona giusta al momento giusto.
Per farlo, dobbiamo considerare l’altitudine (aka l’asse y).
Altitudine detta la portata e il significato delle decisioni. Detta anche la frequenza con cui i dati vengono ricevuti, insieme alla profondità delle intuizioni che devono accompagnare i dati (IABI FTW!). Infine, altitudine determina la quantità di tempo assegnato per discutere i risultati.
I manager hanno una quota inferiore, sono tenuti a prendere decisioni tattiche – impatto dire decine di migliaia di dollari. I VP hanno un’altitudine più elevata, sono pagati una tonnellata in più in stipendio, bonus e azioni, perché hanno la responsabilità di prendere decisioni super strategiche – che incidono su decine di milioni di dollari.
Questo problema ha una soluzione splendidamente elegante se si utilizza la matrice di impatto.
Taglia la matrice orizzontalmente per assicurarti che le metriche consegnate a ciascun leader siano allineate con la loro altitudine.
I VP siedono al processo decisionale che è esattamente nel regno Super strategico – sulla nostra scala ~40 e superiore. Questa raccolta di metriche potere decisioni pesanti che richiedono contesto aziendale abbondante, pensiero profondo e influenzerà ampio cambiamento. Gli analisti avranno bisogno di quel tempo per condurre un’analisi corretta e ottenere l’IABI.
Puoi anche vedere che quasi tutte le metriche consegnate al VPS arrivano mensilmente o anche meno frequentemente. Un altro riflesso del fatto che la loro altitudine richiede la risoluzione di problemi che si connetteranno tra ORG, tra incentivi, tra i punti di contatto degli utenti, ecc.
Quindi. Le metriche sui tuoi dashboard/diapositive VP sono quelle del cluster Super strategico?
Oppure. La tua pratica di analisi è tale che i tuoi VP trascorrano il loro tempo a prendere decisioni tattiche?
Sotto il livello VP, vedrai cluster metrici per un impatto leggermente meno strategico sulla linea di fondo aziendale per gli amministratori. Il time-to-utile cambia anche sull’asse x per loro. Seguendoli è il livello per i manager, che prendono decisioni tattiche ancora più frequenti.
L’ultimo strato è il mio modo preferito per migliorare il processo decisionale: rimuovere gli esseri umani dal processo. 🙂
I recenti progressi tecnici ci consentono di utilizzare algoritmi – machine learning – per automatizzare le decisioni prese da metriche che hanno un impatto Super tattico. Ad esempio, non è necessario che un essere umano riveda la visualizzabilità perché le piattaforme di visualizzazione avanzate ottimizzano automaticamente le campagne rispetto a questa metrica. In effetti, un umano costoso che guarda i rapporti con quella metrica rallenterà solo le cose, eliminando le frazioni di penny impact che quella metrica offre.
Raccomandazione Cinco:
Per esempio: Il tuo ultimo rapporto CMO include profitto per umano, profitto incrementale per canale non-line, Contributo % di canali non-line alle vendite? Se sì, evviva! Invece, se stanno segnalando Consapevolezza, Considerazione, Intento, Conversioni, Frequenza di rimbalzo time Tempo triste. Perché il tuo CMO dovrebbe usare il suo tempo prezioso per fare scelte tattiche? È un problema di cultura? È un riflesso della mancanza di esperto analitico? Perché?
In parole povere, il grande e complicato non è così grande e non così complicato. Questa semplice analisi aiuterà a identificare i problemi principali che ostacolano il contributo che i dati possono dare al successo aziendale più intelligente e veloce.
Raccomandazione Seis:
Per gli altri livelli, l’azione dipenderà da quale sia il problema. Potrebbe richiedere una nuova leadership nel team di analisi, potrebbe richiedere un cambiamento nella cultura aziendale o potrebbe richiedere un modello di coinvolgimento diverso tra i livelli (manager, direttori, VPS). Una cosa che regola l’altitudine richiederà sicuramente: cambiare il modo in cui i dipendenti vengono compensati.
Come si nota sopra, la forza della matrice è nella sua capacità di semplificare la complessità. Ciò non significa che non si ha a che fare con la complessità – si può essere più concentrati su di esso ora!
Azione #3: Allineamento strategico dello sforzo analitico.
Un altro esercizio di affettatura per la nostra matrice, questa volta per il team di analisi stesso.
I team di analisi affrontano una sfida scoraggiante quando cercano di capire quale tipo di sforzo mettere per affrontare la fantastica collezione di possibilità rappresentata nella Matrice di impatto.
Questa sfida è aggravata dal fatto che c’è sempre troppo da fare e troppo poche persone con cui farlo. Oh, e non farmi iniziare in tempo! Perché ci sono solo 24 ore al giorno??
Quindi, come facciamo a garantire che ognuno abbia un approccio analitico ottimale?
Taglia la matrice verticalmente lungo la dimensione time-to-useful
Per qualsiasi metrica utile in tempo reale, dobbiamo decomprimere le forze dell’automazione. Le campagne possono essere ottimizzate in base a impressioni in tempo reale, clic, visite,visualizzazioni di pagina, costo per acquisizione, ecc. Dobbiamo smettere di segnalarli e iniziare a inserirli nelle nostre piattaforme di campagna come AdWords, DoubleClick ecc. Con semplici regole-gamme per lo più – le piattaforme di automazione possono fare un lavoro migliore di agire rispetto agli esseri umani.
Se stai investendo in talenti di apprendimento automatico all’interno del tuo team, anche algoritmi strettamente intelligenti che costruiscono impareranno più velocemente e supereranno rapidamente gli umani per queste semplici decisioni.
Con il succhiare giorno per giorno dello spirito di vita ridotto, decisioni di impatto tattico automatizzate, la pratica di analisi ha il tempo di concentrarsi su metriche che hanno un tempo più lungo-to-utile e hanno bisogno di analisi umane più profonde per estrarre l’IABI.
Per le metriche disponibili settimanalmente o entro poche settimane, la segnalazione a vari stakeholder (per lo più Manager e direttori) dovrebbe informare adeguatamente le decisioni. Utilizza avvisi personalizzati, obiettivi soglia di attivazione e altro ancora per inviare questi dati alla persona giusta al momento giusto. Per le metriche settimanali time-to-utili, i tuoi stakeholder hanno abbastanza contesto tattico che non è necessario dedicare tempo ad analisi approfondite poiché le metriche informano le decisioni tattiche.
Più chiarezza del ruolo, un cambiamento ponderato dell’onere per le parti interessate e più tempo libero per concentrarsi su ciò che conta davvero.
Per dove il time-to-utile è nell’intervallo del mese, ora ti stai veramente dirigendo in un territorio strategico. Riflettere sulle metriche lì-impegnativo, strategico, Direttore e VP altitudine. Non è più sufficiente riportare solo quello che è successo, è necessario identificare perché è successo e quale sia l’impatto causale per i fattori del perché. Ciò produrrà intuizioni che avranno milioni di dollari di potenziale impatto sulla società. Ciò significa che dovrai investire per garantire che le tue storie abbiano più di semplici intuizioni, ma includa anche azioni consigliate specifiche e un impatto sul business previsto. Sorprendentemente, avrai tanto testo quanto dati nel tuo output (è così che sai che lo stai facendo bene!).
Infine, abbiamo l’apice dei risultati di analytics. La nostra ultima sezione verticale include metriche che misurano le prestazioni tra segmenti di clienti, divisioni e canali, tra gli altri elementi. È qui che entra in gioco la meta-analisi, che richiede ancora più tempo, con tecniche analitiche ancora più complesse che trascinano i dati in ambienti BigQuery o simili in cui è possibile eseguire i propri join, scatenare R, utilizzare tecniche di modellazione statisticamente (ciao foreste casuali!) per trovare i fattori più importanti che influenzano le prestazioni della vostra azienda.
La distribuzione dello sforzo del tuo team analitico in queste quattro categorie è un altro metodo per valutare la maturità e garantire un impatto ottimale dalle preziose poche risorse analitiche. Ad esempio: se la maggior parte del tuo tempo è occupato fornendo dati ai decisori per le metriche nelle sezioni verticali Automatizzate e di reporting, è probabile che tu sia nella fase principiante (e non abbia molto impatto sulla linea di fondo aziendale).
Raccomandazione Siete:
Le risposte a queste domande causeranno una fondamentale re-immaginazione delle tue pratiche di analisi. Le implicazioni saranno profonde e ampie (persone, processi, strumenti). È così che si arriva sulla strada per il vero nirvanaland.
#sisepuede
Al centro della matrice di impatto c’è l’unica cosa che conta: la linea di fondo del business. Utilizzando due semplici dimensioni, impatto e time-to-utile, è possibile spiegare semplicemente tre elementi unici di qualsiasi pratica di analisi di successo. Le riflessioni sono a volte dolorose, ma portarle alla luce ci permette di compiere passi verso il miglioramento sistematico della nostra pratica analitica.
Questa è la potenza di un 2×2 (o un 2×5)!
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Come sempre, è il tuo turno ora.
Quando il CMO chiede: “Quanto è efficace la nostra strategia di analisi?”, qual è la tua risposta? Come si può inquadrare semplicemente? Quali sono gli input principali per i tuoi piani di evoluzione dell’analisi a breve e lungo termine? Se i tuoi VPS stanno ottenendo le metriche nel quadrante avanzato, quali strategie sono state efficaci per arrivarti lì? Se hai implementato con successo il pattern matching e le tecniche avanzate di meta-analisi di classificazione, vuoi condividere le tue lezioni con noi?