„Podaci su sjajni, ali sami po sebi nisu dovoljni.“
Bilo da su u pitanju „veliki“ ili „mali“ podaci, kao istraživači i analitičari, podatke ne uzimamo zdravo za gotovo. Znamo da nam podaci mogu biti korisni samo ako ih prevedemo na naš jezik i način razmišljanja.
Iako ne postoji jedno zlatno pravilo interpretacije podataka, podelićemo sa vama neke smernice i strategije za bolje razumevanje podataka, do kojih smo došli radeći na raznovrsnim projektima.
- Postavite prava pitanja
U istraživanjima, sve počinje postavljanjem pravih pitanja. Šta su to prava pitanja i kako ih formulisati? U ovom slučaju to znači da naša istraživačka pitanja (ili hipoteze) moraju biti jasna, nedvosmislena i specifična (konkretna), što nam garantuje da ćemo putem istraživanja moći da dobijemo validne odgovore na njih. Radi eksperimenta, pročitajte svoja pitanja kolegama i pitajte ih kako su ih oni razumeli. Ako postoje neslaganja u razumevanju među njima – vreme je za preformulaciju! Odgovori na istraživačka pitanja moraju ponuditi rešenja za naš poslovni problem ili izazov.
Primer loše prakse: Koliko je uspešna naša kampanja?
Primer dobre prakse: Koji procenat naše ciljne grupe je primetio našu kampanju? Na kom kanalu komunikacije je naša kampanja bila najviše vidljiva? Da li je naša poruka prenesena onako kako smo mi to želeli?
- Sve je u kontekstu
Podaci ne egzistiraju u vakumu – oni su uvek deo socijalnog ili tržišnog kontektsta, kao i konteksta koji čine drugi podaci iz tog istraživanja. Zauzmite distancu od tog Excel ili PowerPoint dokumenta i postavite podatke u realnu perspektivu. Koji fenomeni ili zakoni ponašanja/tržišta deluju čineći naše podatke takvim kakvi su? Na koji način nam kontekst (vreme, mesto, društvene okolnosti ili tržišno okruženje) može pomoći da ih bolje (ili ispravno) razumemo? Ne plašite se da odete korak dalje u razmišljanju, jer se tamo najčešće kriju dragoceni zaključci.
- Dragoceno iskustvo
Ljudski um je i dalje nužan deo jednačine kojom se dolazi do uvida. Oslonite se na svoje istraživačko iskustvo (ili iskustvo kolega) – da li ste nekada videli sličan obrazac rezultata ili sličan trend? Šta se desilo sa tim podacima, kako su upotrebljeni? Šta su bili zaključci, a šta se kasnije zaista desilo?
- Sam svoj kritičar
Kao istraživači, moramo biti spremni i otvoreni da u svakom trenutku preispitamo svoje zaključke. Ne zaboravite da svi zaključci moraju jasno da slede iz podataka. Slušajte šta vam podaci govore i budite svoj najstroži kritičar.
- Sagledajte sve izvore
Potrošači, digitalne metrike, prodaja, zaposleni…Sve su to izvori iz kojih pristižu vredni podaci. Integrišite raznovrsne izvore podataka u sveobuhvatnu analizu. Nepoklapanje među podacima iz različitih izvora je dobra prilika da se preispitaju poslovne i istraživačke prakse i bolje razume ponašanje potrošača.
- Zaronite duboko
Radije nego da posmatrate izolovane i pojedinačne podatke, odnosno ono što je vidljivo na površini, potražite obrasce, strukture i trendove koji se javljaju među vašim podacima. U zavisnosti od konkretnog problema, poslužite se filterima, klasterima, korelacijama ili faktorima da biste otkrili bazičnu strukturu podataka.
- Nije sve onako kao što izgleda
Ono što na prvi pogled može delovati kao nedostatak nalaza – jeste nalaz. Potrošači nemaju specifične preference u toj kategoriji proizvoda, ne postoje jasno definisani segmenti korisnika, stavovi su neutralni… Ovo su primeri nalaza koji ne zvuče naročito atraktivno, ali nam ipak govore priču koju moramo da saslušamo i upotrebimo na najbolji mogući način. Na primer, možemo se zapitati da li su potrošači prezasićeni ili im je pak ta kategorija proizvoda potpuno nepoznata. Da li je to naša prilika da se pozicioniramo?
S druge strane, nalaz koji je zanimljiv sam po sebi (ili jednostavno zadovoljava dobru staru istraživačku radoznalost), ne mora biti relevantan i primenljiv za samo poslovanje. Razumevanje ovih razlika odvaja eksperte od amatera.