एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म इंस्टॉल है। डैशबोर्ड बने हैं। रिपोर्ट भेजी जाती हैं। लेकिन आपकी टीम को परवाह नहीं। वे डेटा को नज़रअंदाज़ करते हैं। वे फ़ैसले गट फ़ीलिंग से लेते हैं। आपके पास डेटा है लेकिन कल्चर नहीं। एनालिटिक्स कल्चर का मतलब है कि हर कोई डेटा इस्तेमाल करता है। हर कोई मेट्रिक्स देखता है। हर कोई डेटा के आधार पर फ़ैसले लेता है। कल्चर बनाना मुश्किल है लेकिन ज़रूरी। यह लेख बताता है कि एनालिटिक्स कल्चर कैसे बनाएं और अपनी एनालिटिक्स टीम का ढांचा कैसे रखें।
एनालिटिक्स कल्चर क्यों मायने रखता है
डेटा-आधारित फ़ैसले गट फ़ीलिंग से बेहतर होते हैं
गट फ़ीलिंग में पक्षपात होता है। गट फ़ीलिंग आखिरी ग्राहक से हुई बातचीत पर टिकी होती है। आखिरी शिकायत। आखिरी ईमेल। गट फ़ीलिंग प्रतिनिधि नहीं होती। डेटा प्रतिनिधि होता है। डेटा सच्चे पैटर्न दिखाता है। डेटा गट फ़ीलिंग से बेहतर है।
डेटा को नज़रअंदाज़ करने की कीमत
आप डेटा नज़रअंदाज़ करते हैं। आप गलत फ़ैसला लेते हैं। रेवेन्यू गिरता है। आप समस्या ठीक करने में पैसा खर्च करते हैं। पैसे की कीमत। समय की कीमत। मनोबल की कीमत। डेटा यह रोकता है। डेटा समस्या को संकट बनने से पहले दिखा देता है।
लीडरशिप का समर्थन पाना
डेटा की कीमत जल्दी दिखाना
लीडरशिप को नतीजों की परवाह होती है, प्रक्रिया की नहीं। उन्हें नतीजे दिखाइए। एनालिटिक्स पर आधारित फ़ैसले से रेवेन्यू 5 प्रतिशत बढ़ा। लीडरशिप ध्यान देती है। लीडरशिप साथ आती है।
संसाधन और प्रतिबद्धता मांगना
समय मांगिए। बजट मांगिए। लोग मांगिए। अगर लीडरशिप को कीमत दिखे तो वह देती है। पहले कीमत दिखाइए। फिर मांगिए।
टीमों का समर्थन पाना
मार्केटिंग टीमों को ट्रैफ़िक की परवाह होती है
मार्केटिंग को रेवेन्यू की परवाह नहीं होती। मार्केटिंग को ट्रैफ़िक की परवाह होती है। उन्हें ट्रैफ़िक डैशबोर्ड दिखाइए। ट्रैफ़िक की ग्रोथ दिखाइए। मार्केटिंग को परवाह होगी।
ऑपरेशन टीमों को कन्वर्ज़न की परवाह होती है
ऑपरेशन को ट्रैफ़िक की परवाह नहीं होती। ऑपरेशन को कन्वर्ज़न की परवाह होती है। उन्हें कन्वर्ज़न डैशबोर्ड दिखाइए। कन्वर्ज़न में सुधार दिखाइए। ऑपरेशन को परवाह होगी।
साझा मेट्रिक्स और लक्ष्य बनाना
हर कोई KPI का मालिक हो
KPI सिर्फ़ आपके KPI नहीं होने चाहिए। वे टीम के KPI होने चाहिए। रेवेन्यू टारगेट सबका टारगेट है। कन्वर्ज़न टारगेट सबका टारगेट है। मालिकाना जवाबदेही लाता है।
टीम के इंसेंटिव को मेट्रिक्स से जोड़ना
बोनस KPI के आधार पर दीजिए। रेवेन्यू टारगेट पूरा करें, बोनस पाएं। कन्वर्ज़न टारगेट पूरा करें, बोनस पाएं। इंसेंटिव व्यवहार को मेट्रिक्स से जोड़ते हैं। जुड़ाव कल्चर बनाता है।
डेटा-आधारित काम के तरीके बनाना
नियमित समीक्षा मीटिंग
हफ़्ते की मीटिंग। मेट्रिक्स की समीक्षा। मुद्दों पर चर्चा। सुधार की योजना। नियमित समीक्षा डेटा को आम बना देती है। डेटा रोज़ की बात बन जाता है, खास नहीं।
डेटा से फ़ैसले लेना
सारे फ़ैसलों के लिए डेटा चाहिए। किसी को रखना चाहते हैं। डेटा दिखाइए। प्रोडक्ट लॉन्च करना चाहते हैं। डेटा दिखाइए। पहले डेटा। फ़ैसले उसके बाद।
अपनी एनालिटिक्स टीम का ढांचा बनाना
एनालिस्ट, डेटा इंजीनियर और डैशबोर्ड बिल्डर में फ़र्क
एनालिस्ट डेटा की व्याख्या करता है। सवालों के जवाब देता है। डेटा इंजीनियर इंफ़्रास्ट्रक्चर बनाता है। डैशबोर्ड बिल्डर डैशबोर्ड बनाता है। एनालिस्ट सबसे ज़रूरी है। पहले एनालिस्ट रखिए।
कब और किसे पहले रखें
एनालिस्ट तब रखिए जब आप अपने सवालों के जवाब जल्दी न दे पाएं। जब रिपोर्ट बनने में बहुत समय लगे। जब आपको इनसाइट चाहिए। एनालिस्ट पहले आता है। इंजीनियर और बिल्डर बाद में।
लगातार सीखना और सुधार
टीम को ट्रेनिंग देना
टीम को एनालिटिक्स की बुनियादी बातें सिखाइए। हर कोई एक्सपर्ट नहीं होता। हर कोई बुनियादी बातें समझता है। एनालिटिक्स कल्चर बन जाता है।
ट्रेंड से अपडेट रहना
एनालिटिक्स बदलता रहता है। नए टूल। नई तकनीकें। नए नियम। अपडेट रहिए। ब्लॉग पढ़िए। कोर्स कीजिए। कॉन्फ़्रेंस में जाइए। सीखते रहिए।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
टीमों को एनालिटिक्स की परवाह करने के लिए कैसे मनाएं?
उन्हें असर दिखाइए। एनालिटिक्स से कन्वर्ज़न 5 प्रतिशत सुधरा। यह कितना रेवेन्यू है। उन्हें रेवेन्यू दिखाइए। उन्हें परवाह होगी। असर टीमों को मनाता है। WEMASY के वेबसाइट बिल्डर से आप यह सब सीधे अपनी वेबसाइट पर सेट कर सकते हैं।
क्या एनालिटिक्स रिपोर्ट ज़रूरी होनी चाहिए या वैकल्पिक?
ज़रूरी। हफ़्ते की समीक्षा मीटिंग ज़रूरी है। हर कोई आता है। हर कोई मेट्रिक्स देखता है। ज़रूरी चीज़ कल्चर बनाती है। वैकल्पिक चीज़ नज़रअंदाज़ हो जाती है।
अपना पहला एनालिस्ट कब रखना चाहिए?
जब आपके पास हर महीने सौ घंटे का एनालिटिक्स काम हो। जब आप खुद नहीं कर सकते। जब आपको इनसाइट जल्दी चाहिए। तब एनालिस्ट रखिए।
एनालिटिक्स टीमों के लिए कौन सी स्किल सबसे ज़्यादा मायने रखती हैं?
जिज्ञासा। क्या वे अच्छे सवाल पूछ सकते हैं। क्या वे पैटर्न खोज सकते हैं। क्या वे नतीजे समझा सकते हैं। तकनीकी स्किल दूसरे नंबर पर हैं। जिज्ञासा पहले नंबर पर।
आप कैसे नापें कि एनालिटिक्स कल्चर काम कर रहा है?
टीमें फ़ैसलों में डेटा इस्तेमाल करती हैं। मीटिंग डेटा से शुरू होती हैं। रेवेन्यू सुधरता है। कन्वर्ज़न सुधरता है। रिटेंशन सुधरता है। नतीजे दिखाते हैं कि कल्चर काम कर रहा है।
अगर लीडर आपके दिखाए डेटा को नज़रअंदाज़ करें तो?
वजह पूछिए। हो सकता है डेटा गलत हो। हो सकता है कहानी साफ़ न हो। हो सकता है लीडरशिप को अभी आप पर भरोसा न हो। समस्या ठीक कीजिए। असर दिखाइए। भरोसा कमाइए।