Анализ данных наблюдения. Почему он важен?

Анализ данных наблюдения — это интерпретация полученной информации в результате проведенного компанией исследования. Учетные-статистики разделяют анализ данных наблюдений на качественные наблюдения и количественные.

Качественные данные — это описательная информация. Например, почти все их используют, когда пытаются ответить на вопрос — кто мой клиент: женщины в возрасте от 18 до 24 с доходом до 50 000 рублей, имеющие высшее образование и работающие в индустрии красоты. В то время как количественные данные выражены в цифровом значении, например: интернет-магазин посещает 4000 человек в сутки, совершая покупки на 40 000 рублей.

Недооцененный метод

В большинстве случаев компании для анализа данных наблюдения используют количественные показатели, так как доступ к ним несравнимо проще, чем к качественным данным. Достаточно установить на сайт несколько счетчиков и каждый день компании доступно множество цифр. Однако подобные исследования нельзя назвать полноценными. Качественные показатели необходимы для полноценного анализа данных наблюдения.

Вот лишь некоторые качественные данные, которые бизнес-аналитик может собирать и анализировать для более эффективной работы:
— эмоциональные реакции клиентов на покупку, доставку, сервис;
— понимание посетителем алгоритма продажи товара;
— результативность выполнения заданий сотрудникам компании;
— понимание работниками целей компании, ее ценности и миссии.

Это лишь некоторые примеры для проведения внешнего анализа данных наблюдений или внутренних. Каждое их таких следований поможет владельцам бизнеса или руководству компании лучше понимать происходящее. А значит, ставить цели и решать задачи — чтобы посетителям было проще «понимать» ваш сайт, а сотрудник уверенно чувствовал себя в вашей компании и шел с вами «в ногу».

Комбинированный подход

Говоря о качественном и количественном анализе данных наблюдения стоит обязательно уточнить, что сильные стороны обоих методов раскрываются при их комбинировании.

Любые данные наблюдения можно и нужно смешивать и сравнивать между собой. Например, аналитик может провести опрос среди клиентов, предоставив им возможность самостоятельно подобрать вариант ответа, не «загоняя» респондентов в собственные сценарии мышления. Тогда после первичной обработки результатов голосования могут обнаружиться внезапные закономерности. Которые нужно будет сгруппировать, а значит конвертировать в количественные отчеты и данные.

Визуальная оценка

Принято считать, что визуализировать можно только количественные показатели. Однако, строить графики можно и из качественный информации. Для анализа данных наблюдения мы используем Tableau, программное обеспечение позволяющее трансформировать отчетность отделов в интерактивные и понятные графики и диаграммы.

Tableau будет полезно для наглядного изучения полученных результатов исследования. Покажет закономерности, поможет сформировать гипотезы для проведения новых исследований. Если вернуться к началу поста, в пример об описании клиента, то пройдя все новые и новые исследования, комбинируя между собой качественные и количественные данные, аналитик может получить невероятные точные данные о группах клиентов, это будет не просто размытый образ девушки-покупателя, а точное определение портрета клиента, причем скорее всего, таких групп будет несколько. А зная точно потребности покупателя, можно предложить ему тот продукт/услугу, от которой он не сможет отказаться.

• Если у вас есть вопросы по Tableau напишите нам или позвоните + 7 (499) 391-29-84 — и мы расскажем вам о продукте подробнее. Мы любим отвечать на вопросы и знаем все про Tableau.
• Еще можно изучить Tableau самостоятельно — скачайте бесплатную версию и получите обучающие материалы: