Maturity model pro analytiku

Maturity neboli zralostní model slouží k definování stavu úrovně vyspělosti. V našem případě se konkrétně jedná o zjednodušený obraz toho, v jakém stavu je vaše měření a využití a zpracování dat.

Hlavním cílem není říct, co je špatně, ale zjistit, kde se momentálně nacházíte a kam se lze dále posunout. Analytika obecně je totiž velmi široké téma, které nekončí nastavením Google Tag Manageru nebo Google Analytics 4.

Proč vás má Maturity model zajímat?

Nová doba přináší větší výzvy v měření, data už nejsou dostupná tak jako dříve. Proto i v analytice je důležitá strategie měření, totožně jako je to s firemní strategií či budováním značky.

Se stále zvyšujícími se překážkami v měření dat se musíme čím dál tím více spoléhat na data, která nám dají návštěvníci webu nebo zákazníci dobrovolně, třeba díky tomu, že naši značku mají rádi, anebo dokonce, že dostanou nějakou protihodnotu. S těmito daty je pak zapotřebí co nejlépe pracovat.

K čemu slouží strategie měření?

Je třeba, abyste si jasně definovali, jaké metriky jsou pro vás nejdůležitější a jaké nástroje chcete pro měření využívat.

S tím pak souvisí i otázka ohledně financí. A právě proto je strategie měření vhodným řešením. Pro někoho to zní možná jen jako „nice to have“, ale to není ten správný pohled na danou věc. Je logické, že většina firem nebude mít ihned desítky nebo stovky tisíc na implementaci a dokonalé nastavení měření. Ale při jasně stanovené strategii je možné se postupně při menších investicích posunout tam, kam se toužíme dostat jak s měřením, tak s interpretací a aktivací dat.

Je pravděpodobné, že navíc ušetříte, protože se vyhnete přešlapům, chybám a rozhodnutím, kvůli nimž se např. musíte vracet zpět k základnímu nastavení měření.

Výhody strategie měření

• Vím, co chci měřit a na to se soustředím
• Vím jasně odkud a kam jdu
• Vím, co je mým cílem a proč je to mým cílem
• Dokážu se efektivněji rozhodovat při investování do měření a práci s daty
• Šetřím peníze
• Lépe se mi spolupracuje s analytiky
• Získávám konkurenční výhodu
• Lépe řídím svou firmu

Proč jsme se rozhodli Maturity model vytvořit?

Stále dokola se setkáváme s tím, že i velké firmy nemají svá data v pořádku. Nikde vlastně moc nefunguje definice strategie či pravidelná práce s analytickou dokumentací, která má být živým a aktuálním dokumentem, který zároveň slouží jako implementační návod.

Dalším problémem je často potřeba měřit vše, ale vlastně se nic nevyhodnocuje. Proč? To nikdo neví, asi to vychází z naší podstaty, ale je lepší měřit třeba jen dvě KPIčka a s těmi opravdu pracovat a postupně k nim přidávat další.

Je velmi důležité se učit s daty pracovat. Ideálně naučit klíčové lidi ve firmě, aby s nimi pracovali na pravidelné bázi. Když se posouvá znalost a orientace v datech, zajistí to pak růst celé firmy.

Hlavně nezaspat. Analytika se rovněž jako další obory v online vyvíjí a to, že nám někdo nastavil měření před 2 lety neznamená, že vše bude fungovat napořád.

Stačí malý zásah vývojářů, kteří si neuvědomí, že tím mohou rozbít měření dat. Proč třeba u PPC kampaní všem přijde jako běžná věc, že se kampaně optimalizují průběžně, ale u analytiky je předpoklad, že to není nutné? Možná proto, že v PPC je okamžitě vidět konkrétní PNO a tržby firmy. No jo, ale když kampaně budou špatně měřit, tak můžeme firmu přivést na buben.

Jak Maturity model funguje?

Maturity model se rozděluje, podobně jako většina podobných modelů, na 5 úrovní zralosti.

Celý model se rozděluje na webovou analytiku, datovou analytiku, reporting a interpretaci a aktivaci dat.

Webová analytika slouží hlavně ke sběru dat na webech, je to nutný základ, který má samozřejmě i své úrovně vyspělosti. Pokud ale chceme řídit svůj byznys pomocí dat, tak se musíme posunout dál do datové analytiky. V té data z různých nástrojů (nejen měřících, ale i reklamních, CRM, ERP apod.) integrujeme do jednoho datového skladu a tzv. stavíme data nad těmi firemními.

Poté přichází na řadu reporting a interpretace dat. Tedy vizualizace dat a reporty, třeba pro jednotlivá oddělení (sklad a expedici, marketing, obchodní oddělení, vedení firmy) nebo pro různé lidi ve firmě (CEO, CMO).

Podstatným prvkem je také aktivace dat. Respektive využívání dat pro různé predikce a automatizaci marketingu. Jednoduše řečeno se jedná o využívání dat v jiných systémech.

Po celou dobu je ale zásadní implementační část – pokud nemáme potřebná data z datové vrstvy atp., nelze se dále posouvat. Zde je velmi důležitá spolupráce s vývojáři a pochopení této investice napříč firmou.

Jak zjistím, na jaké úrovni vyspělosti se nacházím?

Je to celkem jednoduché, stačí odpovědět na cca 20 otázek. Vyplatí se, abyste si k dotazníku přizvali např. markeťáka nebo někoho, kdo u vás momentálně datům rozumí nejvíce nebo alespoň tuší, co a jakým způsobem měříte.

Na základě svých odpovědí pak získáte výslednou známku na stupnici od 0 do 5, kdy 0 je nejhorší a 5 je nejlepší.

V přehledném PDF jasně uvidíte, v jaké úrovni se nyní nacházíte. Lépe si pak uvědomíte, jestli je vaše analytika tam, kde jste předpokládali, nebo s překvapením zjistíte, že se pohybujete teprve na začátku.

Ve zmíněném druhém případě nemusíte hned panikařit, prostě jen o tom začnete přemýšlet. A třeba si dáte do kupy strategii měření, s níž by vám měl pomoci zkušený analytik.

Chcete mít svůj vlastní Maturity model? Vyplňte dotazník a získejte 1 hodinu konzultace zdarma!