正しい質問をしていますか？

すべて。これは、最も一般的な関係者の質問に対する回答の 1 つです。_どのデータを追跡しますか？_アクションにつながるデータポイント ​を特定して収集する方が、考えられるすべての要素を記録するよりも役に立つ場合があります。これらのデータポイントを効率的に特定するには、基本的な計画と関係者との創造的な議論が必要です。

重要なデータを収集

データポイントから分析や最適化に対する​ 明確 ​または​ 妥当な ​意見が得られる場合は、Adobe Analytics でキャプチャする価値があります。そうでない場合は、現在のところ範囲外と見なす必要があります。可能なすべてのデータポイントを収集し、それらの収集プロセスを維持するには、増分的な作業が必要となります。役に立つデータポイントの周りに何百もの無関係な要素が存在していると、消費者はデータを採用しにくくなります。

Analytics 管理者は、多くの場合に重要なデータを識別できますが、常に識別できるわけではありません。一般的な web ページのやり取りのように、標準やベストプラクティスが共通している場合は、重要なデータを識別しやすくなります。しかし、新しいデジタルイノベーション、カスタマイズされた分析、特定のビジネス目標が関わってくるため、共同作業を行う利害関係者との面談以外の方法では、自信を持って重要なデータをと特定することはできません。

見知らぬ土地からきた探偵になる

他の人のニーズや、彼らが何を必要だと​ 理解 ​しているか、効率的にコミュニケーションを取るための技術があります。特に地元の文化に慣れていない人は、自分が探偵であるかのようにコミュニケーションを取ることで、双方の目標や希望、ニーズをより明確に特定するのに役立ちます。何も推定せず、すべてについて明確に説明してもらいます。

企業、事業部門、チームには、独自の文化と専門用語があります。特に、流行語や頭字語が使用されている場合は、フォローアップの質問をして、関係者が互いに正しく理解できるようにしてください。

サンプルを使用して期待値を示す

話し合いの前に、いくつかの原則を確立します。Analytics 管理者は、適切な意見を集め、関係者に最適なソリューションを開発して提供する必要があります。

1. アンケートの提供

発見に関するミーティングの前に、関係者が見直しておけるよう、質問のリストを送信します。事前に回答を提供したり、話し合いのトピックに慣れておくことができます。今後の期待事項を明確にするために、アンケートと共にサンプルの回答を提供できます。

質問は、技術的または分析的なプロセス、会社の構造、またはデータ収集トピックの複雑さによって異なります。組織全体に関する質問を使用して大まかなレベルから始め、組織の目標を支援する関係者の役割など、より詳細なレベルについて話し合うと役に立つ場合が多いです。その後、詳細なデータポイントが、組織の全体的な目標を効果的に支援できるようにできます。また、データを創造的に考え、目標を支える新しいアイデアを提案する力も得られます。

関係者への聞き取り調査に関するいくつかの質問が含まれている このテンプレートを参照。 これらのテンプレートを再利用または編集して、話し合いに使用する、関連の質問を準備します。

2. サンプルレポートを要求する

関係者は、データの目標地点に関する実際の例やモックアップの例と、その使用方法やレポート方法を提供する必要があります。これらのレポートでは、あなたの関係者の目標、アプローチ、文化と、現在または理想的な状態を垣間見ることができます。

3. 発見では確約はしない

発見の際に行われたリクエストや話し合ったデータに関するアイデアは、関係者に対するコミットメントではありません。データ収集を実行する際には何層にもわたる複雑さが関わってくるため、面談が終わるまで完全に評価することはできません。クリエイティブなブレーンストーミングでは、目標との関連性が低いことから最終的に優先順位が下げられたアイデアを話し合うこともできます。これらの理由やその他の理由から、発見フェーズはアイデア収集の機会に過ぎず、そこで得られたアイデアをレポートで使用できるとは限りません。

Analytics 管理者による発見とその後の検証やフォローアップが終わったら、再度ミーティングを行い、作業レベル、タイムライン、コミットメントについて話し合う必要があります。この方法は、発見における自由で創造的な議論に役立ち、全体的により堅牢なソリューションに貢献します。

ニーズに合わせて要件を記録する

発見に関する面談では、有益なアイデアを忘れないように文書化し、話し合った内容について関係者や管理者の賛同を得られる可能性を高める必要があります。ただし、詳細レベル、構造、及び記憶媒体はすべて柔軟です。実装されるかどうかに関係なく、記録が存在し、要件に関す詳細をある程度含める必要があります。こうすることで、後でチームメイトがデータポイントの目的を理解したり、ギャップを確認するのに役立ちます。

何も記録しないよりも、ある程度の要件に関するコンテキストを記録しておく方が良いでしょう。Adobe Analytics 内の組み込みの名前フィールドと説明フィールドを使用すれば記録内容を最小限に抑え、実装済みのデータポイントの記録のみで済ませることができます。一方、これが非常に複雑になり、依頼者、日付、詳細な作業レベルなどをリストするようになることがありますが、そのような場合は通常、この原則に対する方向性が誤っています。記録や確認が面倒になると、プロセスを無視して破棄し、後で同僚がデータポイントについて尋ねると、共通して「私にはわかりません。私が参加する前に実装されたもので、信用していません。」いう返事が返ってくることになります。こうなると、データの信頼性や採用が浸透しません。

アドビでは、この手順に役立つツールとテンプレートを用意しています。これらを使用し、ニーズに合わせて調整します。

適切な質問をしてください。

Analytics 管理者は、多くの場合、有用なデータと有用でないデータについて優れた感覚を持っています。ここで推奨したように関係者の話し合いを設けると、同僚の目標と、それに関連する成功の測定や証明に必要なデータとの間のギャップを埋めるのに役立ちます。管理者は熟練した探偵となり、要求された重要なデータポイントを確認し、隠れた機会や要件を明らかにして、それらを広範な組織に対する強力なアセットにします。