Además: 2 errores de datos comunes para evitar
Michael Pérez Colaborador
Las empresas directas al consumidor generan una gran cantidad de datos transaccionales sin procesar que deben refinarse en métricas y dimensiones que los fundadores y operadores puedan interpretar en un tablero.
Si es el fundador de una startup de comercio electrónico, es muy probable que esté utilizando una plataforma como Shopify, BigCommerce o WooCommerce, y una de las docenas de extensiones de análisis como RetentionX, Sensai metrics o ProfitWell que ofrecen informes de estantería.
A un alto nivel, estas herramientas son excelentes para ayudarlo a comprender lo que sucede en su negocio. Pero en nuestra experiencia, hemos aprendido que inevitablemente se encontrará haciendo preguntas que sus extensiones listas para usar simplemente no pueden responder.
En general, somos grandes admiradores de las herramientas de inteligencia comercial plug-and-play, pero no escalarán con su negocio. No confíe en ellos después de haberlos superado.
Aquí hay un par de problemas comunes que usted o su equipo de datos pueden encontrar con los tableros listos para usar:
Los gráficos generalmente se basan en unas pocas dimensiones estándar y no brindan la flexibilidad suficiente para examinar un determinado segmento desde diferentes ángulos para comprenderlos por completo. Los tableros tienen errores de cálculo que son imposibles de corregir. No es raro que dichos tableros informen el monto minorista con descuento previo para pedidos en los que un cliente usó un código de promoción al finalizar la compra. En el peor de los casos, esto puede llevar a los fundadores a sobrestimar drásticamente el valor de vida del cliente (LTV) y gastar demasiado en campañas de marketing.
Incluso cuando los fundadores son plenamente conscientes de las deficiencias de sus datos, puede resultarles difícil tomar medidas decisivas con confianza.
En general, somos grandes admiradores de las herramientas de inteligencia comercial plug-and-play, pero no escalarán con su negocio. No confíe en ellos después de haberlos superado.
Evolucionando la estrategia de datos de tu startup
Construir una pila de datos cuesta mucho menos que hace una década. Como resultado, muchas empresas están construyendo uno y aprovechando el valor compuesto de estos conocimientos al principio de su viaje.
Pero no es una tarea trivial. Para los fundadores en etapa inicial, el costo de oportunidad de cualquier gran proyecto es inmenso. Muchas empresas en etapa inicial se encuentran en una situación incómoda: se sienten paralizadas por la falta de datos de alta fidelidad. Necesitan una mejor inteligencia comercial (BI) para convertirse en datos, pero no tienen los recursos para administrar y ejecutar el proyecto.
Esto deja a los fundadores con algunas opciones:
Contrate a un líder de datos experimentado. Contrate a un profesional de datos junior y compleméntelo con consultores experimentados. Contrate y administre consultores experimentados directamente.
Todas estas opciones tienen ventajas y desventajas, y cualquiera de ellas puede ejecutarse bien o mal. Muchas empresas retrasan la construcción de un almacén de datos debido al costo de hacerlo bien o al temor de estropearlo. ¡Ambas son preocupaciones válidas!
Comience identificando sus métricas críticas
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