Обзор книги «Мыслить с данными»
Ох, как легко погрузиться в аналитику или большие наборы данных, не имея четкого представления о вопросах, на которые нужно ответить с их помощью.
Книга Макса Шрона Мыслить с помощью данных — как превратить информацию в понимание, рассказывает о том, как получить максимальную отдачу от данных и как искать нужные данные.
Название первой главы «Мыслить с помощью данных» удачно названо «Определение объема: почему, прежде чем как», и оно охватывает основную концепцию, лежащую в основе этой книги: «CoNVO».
CoNVO означает контекст, потребность, видение, результат
Контекст (Со)
Контекст возникает из понимания того, с кем мы работаем и почему они делают то, что делают. Кто интересуется результатами проекта? Чего они пытаются достичь и почему? Шрон предлагает несколько хороших примеров контекста. Контекст предоставляет проекту более широкие цели и помогает нам не сбиться с пути при работе с данными. Контекст включает более важные детали, такие как сроки и бизнес-цели, которые помогают расставить приоритеты.
Примеры контекста:
Допустим, отдел крупной компании занимается маркетингом для производителя обуви с большим присутствием в Интернете. Цель отдела — убедить новых клиентов попробовать эту обувь и убедить существующих клиентов возвращаться за покупками снова. Окончательное решение за директором по маркетингу.
Или новостная организация, которая выпускает рассказы и редакционные статьи для широкой аудитории, зарабатывает деньги за счет рекламы и премиальных подписок на свой контент. Основное лицо, принимающее решения по этому проекту, — руководитель онлайн-бизнеса.
Потребности (N)
Полезно увидеть, как Шрон смотрит на «потребности» с точки зрения данных. «Какие конкретные потребности можно решить с помощью разумного использования данных? Если наш метод будет заключаться в построении модели, нет необходимости строить модель. Необходимо решить проблему, которую решит наличие модели». Шрон объясняет, что «когда мы правильно объясняем потребность, мы ясно излагаем, что можно улучшить с помощью более глубоких знаний». Давайте посмотрим на несколько хороших примеров потребностей.
Примеры потребностей:
Наши клиенты слишком быстро покидают наш сайт, часто после прочтения всего одной статьи. Мы не понимаем, кто они, откуда и когда уходят, и у нас нет рамок для экспериментов с новыми идеями, чтобы сохранить их.
Эффективна ли эта рассылка по электронной почте для увеличения дохода?
Мы хотим грамотно размещать нашу рекламу. Что мы должны оптимизировать? Что является лучшим выбором с учетом этих критериев?
Мы хотим продавать больше товаров беременным. Как мы можем определить их по их покупательским привычкам?
Видение (V)
Шрон описывает видение как «проблеск того, как оно будет выглядеть, чтобы удовлетворить потребность в данных». Видение может состоять из макета, описывающего предполагаемые результаты, или наброска аргумента, который мы собираемся выдвинуть, или некоторых конкретных вопросов, которые фокусируют наши цели.
Примеры макетов и набросков
Макеты могут иметь форму нескольких предложений, сообщающих о результатах анализа, упрощенного графика, иллюстрирующего взаимосвязь между переменными, или эскиза пользовательского интерфейса, который фиксирует, как люди могут использовать данный инструмент.
Пример макета предложения:
Вероятность того, что сотрудник-женщина попросит гибкий график, примерно такая же, как вероятность, что сотрудник-мужчина попросит гибкий график.10 000 пользователей делали покупки с помощью услуги X. Из этих 2 000 также делали покупки с помощью услуги Y. Те, кто делал покупки с помощью услуги Y, старше, но они покупают больше.
Наброски аргументов:
Макет показывает, чего нам следует ожидать от проекта. Набросок аргументов, напротив, говорит нам, что нужно сделать. Это краткое изложение утверждений, которые сделают работу актуальной и правильной. Хотя они оба представляют собой сборники предложений, макеты и наброски аргументов служат совершенно разным целям. Макеты дают представление о готовом продукте, а наброски аргументов дают нам представление о логике решения.
Резюме различий между макетом и наброском аргумента:
Смоделировав результаты и изложив аргументы, мы можем понять, как может выглядеть успех. Самая полезная часть создания макетов или фрагментов аргументов заключается в том, что они позволяют нам работать в обратном направлении, чтобы заполнить то, что нам действительно нужно сделать.
Результат (O)
Для специалиста по данным, «результат» — это понимание того, как работа на самом деле относится к остальной части бизнеса. Как будут использоваться данные и идеи? Как проект будет интегрирован в организацию? Кто и зачем им воспользуется?
Шрон подчеркивает, что результат отличается от видения. Видение сосредоточено на том, какую форму примет работа в конце, в то время как результат сосредоточен на том, что произойдет, когда работа будет выполнена.
Примеры результатов
Электронное письмо с метриками для некоммерческой организации необходимо настроить и проверить. Системных администраторов необходимо проинформировать о том, как поддерживать работу системы электронной почты. Технический директор и генеральный директор должны быть обучены тому, как читать электронные письма с метриками, которые будут состоять из документа, написанного для их объяснения.
Маркетинговую команду необходимо обучить использованию программного обеспечения, чтобы оно направляло их решения, а успех необходимо оценивать по влиянию на продажи.
Главная мысль книги
Несмотря на то, что книга небольшая, Шрон очень эффективно передает свою основную концепцию «CoNVO». Хорошее использование данных начинается с правильного определения проблемы, которую вы хотите решить.
Неструктурированная область затруднит сбор правильной информации и разумное использование больших наборов данных. Использование модели CoNVO Шрона поможет собирать и анализировать данные целенаправленно и эффективно.
Больше статей на моем личном сайте, где я помогаю превращать идеи в жизнеспособные IT-продукты. Поддерживаю масштабирование бизнеса и развиваю корпоративные команды, внедряя дух стартапа и инноваций.
Дмитрий Васин -- Авторский канал, который погружает зрителей в захватывающий мир бизнес-инноваций и технологических трендов.