Traduire Adobe Analytics langage technique de manière non technique
Parler différents langages
Avec plus d’yeux sur le monde numérique que jamais auparavant, il est de plus en plus nécessaire de comprendre, d’analyser et d’agir les données riches disponibles dans vos Adobe Analytics configuration. Cette attention accrue peut faire apparaître un ensemble de parties prenantes totalement novices en matière de props et d’eVars. En tant que Adobe Analytics expert, vous êtes essentiel pour aider vos parties prenantes à comprendre les détails techniques et tirer le meilleur parti de vos Adobe Analytics investissement.
Voici quatre conseils que j’ai trouvés utiles pour faire comprendre à mes parties prenantes le langage technique de Adobe Analytics.
Conseil n°1 : prenez un bon départ avec vos parties prenantes
Un programme d’intégration complet pour votre nouvelle Adobe Analytics les utilisateurs sont essentiels pour stimuler l’adoption dès le départ. Souvent, votre programme d’intégration sera leur première exposition au monde merveilleux des props et des eVars. Votre programme d’intégration doit être accessible, pertinent et mémorisable pour que vos utilisateurs continuent à revenir à l’outil.
Par exemple, voici ma manière préférée d’expliquer les eVars et les méthodes d’attribution aux nouveaux analystes : imaginez que vous vous promenez le soir dans votre quartier et oh non, vous marchez sur un chewing-gum. Pendant le reste de votre promenade, ce chewing-gum reste collé sur la semelle de votre chaussure (comme une eVar !). Vous faites quelques pas et un autre chewing-gum se colle à votre chaussure. À la fin de votre promenade, vous décidez de jeter vos chaussures. Qu’est-ce qui vous a amené à prendre cette décision ? Était-ce à cause du premier chewing-gum sur lequel vous avez marché, à cause du deuxième, ou est-ce que les deux chewing-gums étaient en tort ?
Le partage du dictionnaire de données des eVars et des props est toujours une étape pertinente vers la démocratisation des données de votre organisation, mais ne vous attendez pas à ce qu’un utilisateur ordinaire mémorise toutes les variables personnalisées et leur utilisation prévue par index/nombre. Au lieu de cela, dans Adobe Workspace, assurez-vous que les noms des composants sont descriptifs avec des balises et des descriptions significatives. Cela permet à vos utilisateurs de trouver rapidement la mesure appropriée parmi vos centaines d’eVars et un nombre infini de mesures/segments.
Conseil n°2 : cherchez un langage commun
Quelle que soit l'industrie dans laquelle vous travaillez, trouvez le langage commun qui connecte le monde de Adobe Analytics à quelque chose de familier à vos parties prenantes.
Chez The Home Depot, un(e) vendeur/vendeuse ou un(e) responsable de boutique peut ne pas savoir ce qu’est un accès, une visite ou un visiteur unique. Nous pourrions lui expliquer ce que sont les appels au serveur d’analyse, les sessions de navigation, les délais d’expiration et les cookies… ou nous pourrions lui parler de notre magasin physique et de nos clients (c’est-à-dire utiliser ce langage commun). Un visiteur unique devient un client qui passe par nos portes d’entrée. Les visites de site web deviennent le nombre de fois où un client est entré dans un magasin Home Depot. Et les accès deviennent des actions des clients comme marcher dans les allées ou parler à un employé du magasin.
À peu près tout dans le Adobe Analytics L’interface utilisateur est personnalisable. Si votre entreprise appelle les paniers des sacs, vous pouvez renommer l’événement Panier en événement Sac.
Conseil n°3 : formez un groupe de rock stars
Gardez un oeil attentif sur vos rock stars d’analyse — ceux qui peuvent rapidement appréhender le Adobe Analytics des nuances techniques et peuvent les appliquer facilement tout au long de leurs analyses. Que ce soit de manière officielle ou non, vous pouvez vous appuyer sur votre groupe de rock stars pour tester les modifications apportées à votre programme d’intégration ou pour être les utilisateurs bêta d’un nouveau rapport. Elles peuvent également signaler les lacunes dans les connaissances en analyse au sein de leurs propres équipes.
Chez The Home Depot, nous avons accueilli un défi au cours duquel nous avons posé à nos utilisateurs des questions complexes qui pouvaient être résolues à l’aide de l’outil. Adobe Analytics Le défi a mis en évidence certaines stars du rock analytique et nous a aidés à comprendre comment nos parties prenantes comprenaient les aspects techniques. Adobe Analytics détails.
Utilisez les rapports (modèles) de l’entreprise et des visualisations textuelles dans Analysis Workspace pour créer des guides contextuels qui aideront vos rock stars à rester sur la bonne voie.
Conseil n°4 : conserver les canaux de communication ouverts
Donnez aux parties prenantes de nombreuses occasions d’obtenir de l’aide au fur et à mesure de leur création. Adobe Analytics tableaux de bord. Vous pouvez établir des heures d’ouverture pendant lesquelles les parties prenantes peuvent déposer leurs questions et être associées à un(e) expert(e). Vous pouvez également configurer un canal d’assistance où les parties prenantes peuvent poser des questions dans un environnement d’apprentissage sécurisé.
Chez The Home Depot, nos parties prenantes adorent nos heures d’ouverture et notre ligne d’assistance Slack. Depuis la création de ces canaux ouverts, nous avons constaté une précision accrue dans la création de rapports et dans notre Adobe Analytics l'adoption a explosé. Par le passé, nous sommes devenus les 5 % supérieurs de Adobe Analytics scores d’adoption, chez les détaillants du monde entier !
Aider vos utilisateurs à comprendre l’univers technique de Adobe Analytics Ce n'est pas un exploit facile. J’espère que ces conseils et exemples aideront vos parties prenantes à approfondir leurs connaissances, à créer ces tableaux à structure libre et à tomber amoureux du monde des props et des eVars.