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データインサイトとは何か?

データインサイトとは何か?

What are Data Insights

データの洞察とは、私たちが得た理解である。情報のセットを分析する。 データを洞察に変えることで、企業は自社にとって最善の決断を下しながら前進することができる。

データの関係 アナリティクスインサイトの関係

データの違いを理解しようとするとき、人々はしばしば混乱する。データ アナリティクスとインサイトの違いを理解しようとするとき、人々はしばしば混乱する。 そこでそれぞれの定義 各コンポーネント各コンポーネントの定義、各コンポーネントの違いの概要 を説明します。それぞれのコンポーネントがどのように関連しているのかを説明する。

データとは何か?

データとは、私たちがユーザーから収集する情報のことです。

これは、活動、行動、人口統計という形で表すことができる。 テクノロジーの進歩に伴い、情報へのアクセスもより充実してきた。


データがビジネスの生命線になる方法を読む
.

アナリティクスとは何か?

アナリティクスとは、データセットを調査して関係性やパターンを特定するプロセスである。

これは、さまざまな分析ツールを使用することによって行われ、企業は洞察力を引き出し、データに基づいた意思決定を行うことができる。

インサイトとは何か?

インサイトとは、データやアナリティクスを通じて発見された新しいトレンドのことである。

彼らは状況を深く理解し、最初は企業にとって未知の存在である。 企業は、明確で理解しやすい実用的な洞察を求めている。


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.

データの違いとは? アナリティクスそして洞察の違いとは?

データを洞察に変えるためには、適切なデータを収集し、適切な分析ツールを使用する必要がある。 ビジネスのための新たな知見を見つけたいのであれば、従うべき段階的なプロセスがある。

最初のステップは
データの収集
. 何を調べたいのか、適切なデータをターゲットにしていることを確認する必要がある。 この段階をうまくこなすには時間がかかるが、データを収集するための強固な基盤を作ることが、ゲームを変えるようなインサイトを見つける最良の方法だ。

第二に、我々は次のことを望んでいる。
分析を適用する
私たちが収集したデータに。 アナリティクスとデータの違いは、アナリティクスがデータの意味を理解する方法であるのに対し、データは実際の数値情報であるということだ。 アナリティクスは次のことを意味する。
データで実際に起こっていること
データで実際に起こっていること。

アナリティクスの後に続くのは、データの洞察である。 データを洞察に変えるのは厳密なプロセスだが、正しく実施すれば、これらのデータ洞察に基づいてビジネスにとって重要な決定を下すことができる。

アナリティクスがデータに基づいて実際に何が起きているかを教えてくれるのであれば、インサイトはその情報の中に見られる傾向を教えてくれる。

データ・インサイトの例

覚えておくべき重要なことは、データ・インサイトは業種によって異なるということだ。 有益な洞察力を発見できるかどうかは
利用可能なデータ
,
そのデータセットのパラメーター
そして
解決したい問題
.

では、データ・インサイトとは何か? ここでは、さまざまな業界をカバーするデータ・インサイトの有用な例をいくつか紹介する:

  • 年間を通じて、製品やサービスの需要が大幅に高まる週末があることを発見する。
  • 特定の商品やサービスが、特定の地域で著しく需要が高いことに気づく。
  • あるEメール・アウトリーチ・キャンペーンが最高のコンバージョン率であることを突き止める。

データ・インサイトを実用的なものにするのは何か?

さて、データインサイトとは何かについて説明したが、これらのデータインサイトを実用的なものにするものは何かを知ることは有益である:

実行可能なデータ洞察とは、データ分析から導き出された洞察であり、それに対して対応する行動やアクションがあるものである。 このような行動によって、企業はデータの洞察を業務プロセスに統合し、より効率的なビジネスへと前進させることができる。

データの洞察が実用的かどうかを判断する際に考慮できる属性がいくつかある:

  • 関連性
  • コンテクスト
  • 特異性
  • クラリティ
  • アライメント

関連性

データを洞察に変えるとき、私たちはしばしば単一のデータセットから洞察を得る。 もしそうなら、その洞察が私たちが解決しようとしている問題に関連しているかどうかを検討する必要がある。

実用的なインサイトを発見するためには、できるだけ問題に関連したデータを使用したい。

コンテクスト

データの背後に文脈を置く あなたは を使用することで、実用的なインサイトを発見する際に軌道修正することができる。 市場のベースライン・データと自社のデータを比較するアセットは 重要なステップコンテクストを理解するための重要なステップである。

特異性

最も優れた実用的な洞察は具体的である。 特異性について語るとき、私たちは次のことを知りたい。
何が起こったのか
そして
なぜ起きたのか
.

具体性のもう一つの利点は、上層部とデータの洞察を共有する際に役立つことである。 あなたの洞察の具体的な内容は、あなたが何を変えたいのかを経営陣に明確に示すのに役立つ。 これは次のポイントにうまくつながる。

クラリティ

実行可能な洞察力を見出すための第4段階は、明晰さである。 明確にするために重要なのは、データの洞察にまつわる情報を、他の重要な利害関係者に伝えられるようにすることである。 簡単な方法. このため、次のようなことが起こりにくくなる。 洞察に対する懐疑 に対する提示する。

アライメント

実用的なデータインサイトの最終テストは、それがビジネスの目標に合致しているかどうかである。 アラインメント・テストに合格することは、実用的なデータ・インサイトの重要な特徴である。 この段階で自問自答すべきことがいくつかある:

  • これらの洞察は、主要業績評価指標(KPI)に適合していますか?
  • データの洞察は、企業の現在または将来の目標に合致しているか?

データ・インサイトがうまく整合していれば、全員を参加させるプロセスはずっと簡単になる。

実用的なデータインサイトの実装

データインサイトが実用的かどうかを判断するための5つのステップを説明したところで、実用的なインサイトを実装する方法を説明します。

ある企業が、水曜日の正午に指定されたメールを送るのと金曜日の午後5時に送るのとでは、コンバージョンを達成する上でより効果的であることを発見した。

この洞察を実行に移すための行動は次のようなものだ:

  • 郵便物の発送を担当する個人が、新しい締切日にタスクを完了できるよう、毎週の優先順位を並べ替えるようにする。
  • データ収集は、新しい期限に間に合うように行う。
  • データインサイトの収集プロセスに従い、今後この新しい期限に対する成功を確実に測定できるようにする。

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