올바른 질문을 하고 있습니까?

전부입니다. 어떤 데이터를 추적하고 싶으십니까?라는 질문에 관련자가 가장 많이 답하는 것 중 하나가 이것입니다. 가능한 모든 요소를 기록하는 것보다 실행 가능한 데이터 포인트 ​를 식별하고 수집하는 것이 더 가치 있을 수 있습니다. 이러한 데이터 포인트를 효율적으로 식별하려면 기본 플랜과 관련자와의 창의적인 토론이 필요합니다.

관련 데이터 수집

데이터 포인트가 일부 분석 또는 최적화에 명확하거나 그럴듯한 입력을 제공하는 경우 Adobe Analytics에서 캡처할 가치가 있습니다. 그렇지 않다면 지금은 범위를 벗어난 것으로 간주해야 합니다. 가능한 모든 데이터 포인트를 수집하고 이러한 수집 프로세스를 유지하려면 점진적인 노력이 필요합니다. 유용한 데이터 포인트를 관련 없는 수백 가지 요소로 둘러싸면 데이터 소비자를 위한 채택을 방해할 것입니다!

Analytics 관리자는 종종 중요한 데이터를 식별할 수 있지만 항상 그런 것은 아닙니다. 일반적인 웹 페이지 상호 작용과 마찬가지로 표준 및 모범 사례가 일반적인 경우 중요한 데이터를 더 쉽게 식별할 수 있습니다. 그러나 새로운 디지털 혁신, 맞춤형 분석 또는 특정 비즈니스 목표가 수반되기 때문에 중요한 데이터는 협력적인 관련자 인터뷰를 통하지 않고는 자신 있게 식별할 수 없습니다.

외국인 탐정되기

다른 사람들의 필요 또는 그들이 필요로 하는 것으로 인식 ​하는 것과 관련하여 다른 사람들과 효율적인 의사 소통을 하는 기술이 있습니다. 탐정, 특히 현지 문화에 익숙하지 않은 탐정처럼 의사 소통을 하면 양측이 목표, 욕구, 필요를 보다 명확하게 식별하는 데 도움이 될 것입니다. 아무 것도 가정하지 말고 모든 것에 대한 설명을 요청하십시오!

기업, 사업부, 팀은 독특한 문화와 관련 언어를 가지고 있습니다. 특히 유행어와 두문자어가 관련된 경우, 귀사와 관련자가 서로를 제대로 이해하는지 확인하기 위해 후속 질문을 하십시오.

샘플로 기대치를 조정

논의하기 전에 몇 가지 원칙을 세우십시오. Analytics 관리자는 올바른 정보를 입수하여 이상적인 솔루션을 개발하고 관련자에게 제공해야 합니다.

1. 설문지 제공

관련자가 탐색 미팅 전에 검토할 질문 목록을 보내십시오. 그들은 답변을 미리 제공하거나 토론 주제에 익숙해질 수 있습니다. 이에 대한 기대치가 더욱 명확해질 경우 설문지와 함께 샘플 답변을 제공할 수 있습니다.

질문은 기술 또는 분석 능력, 회사 구조 또는 데이터 수집 주제의 복잡성에 따라 달라집니다. 전체 조직에 대한 질문으로 높은 수준에서 시작한 다음, 이러한 조직 목표를 지원하기 위한 관련자의 역할에 대해 논의하고 세부 수준을 높이는 것이 도움이 되는 경우가 많습니다. 그런 다음 논의된 세분화된 데이터 포인트가 조직의 전체 목표를 효과적으로 지원할 수 있습니다. 또한 이를 통해 창의적으로 생각하고 목표를 지원하는 데이터에 대한 새로운 아이디어를 제안할 수 있습니다.

관련자 인터뷰를 위한 몇 가지 샘플 질문이 포함된 이 템플릿을 살펴보십시오. 재사용하거나 수정하여 토론에 적합한 질문을 준비하십시오.

2. 샘플 보고서 요청

관련자는 관심 있는 데이터 포인트의 실제 또는 모의 사례와 데이터 포인트의 사용 또는 보고 방법을 제공해야 합니다. 이러한 보고서는 관련자의 목표, 접근 방식 및 문화와 현재 또는 이상적인 상태에 대한 또 다른 정보를 제공합니다.

3. 검색에서 약속 없음

검색 과정에서 논의된 요청 및 데이터 아이디어는 관련자에 대한 약속이 아닙니다. 데이터 수집 실행에는 복잡한 계층이 있으며, 인터뷰가 끝날 때까지 완전히 평가할 수 없습니다. 창의적인 브레인스토밍에서 목표와의 연관성이 낮기 때문에 궁극적으로 우선순위가 떨어지는 아이디어에 대해 토론할 수 있습니다. 이런 저런 이유로 검색 단계는 아이디어 수집 기회일 뿐이며, 캡처된 아이디어가 보고서에서 제공될 것이라고 약속되지 않습니다.

Analytics 관리자의 검색 및 후속 검토 또는 후속 조치 후에 노력 수준, 타임라인 및 약속에 대해 논의하기 위한 회의를 다시 소집해야 합니다. 이 방법은 검색에서 자유롭고 창의적인 토론을 지원하여 전반적으로 더 강력한 솔루션에 기여합니다.

필요에 따라 요구 사항을 기록

발견 인터뷰는 문서를 생성하여 유용한 아이디어를 잊지 않도록 하고 관련자와 관리자가 논의한 내용에 합의할 가능성을 높여야 합니다. 그러나 세부 수준, 구조 및 저장 매체는 모두 유연합니다. 기록은 존재해야 하며, 요구 사항의 이행 여부와 관계없이 요구사항의 세부사항이 어느 정도 포함되어야 합니다. 그것은 나중에 팀원들이 데이터 포인트의 목적을 이해하거나 격차를 검토하는 데 도움이 될 것입니다.

요구 사항 컨텍스트를 기록하지 않는 것보다 기록하는 것이 좋습니다. Adobe Analytics의 기본 제공 이름 및 설명 필드를 사용하여 구현된 데이터 포인트를 기록하는 것만큼만 최소화할 수 있습니다. 반면에 이는 요청자, 날짜, 세밀한 노력 수준 등을 나열하는 것만큼 복잡할 수 있지만, 이는 일반적으로 이 원칙에 대한 잘못된 방향입니다. 기록하거나 검토하는 것이 번거로워지면 프로세스는 무시되고 포기되므로 나중에 데이터 포인트에 대해 묻는 동료들은 공통된 말을 반복할 것입니다. 나도 모르겠어요…그것은 내가 참가하기 전에 구현되었어요…우리는 그것을 신뢰하지 않습니다. 이는 데이터에 신뢰와 채택을 심어주지 않습니다.

Adobe는 이 단계에 도움이 되는 몇 가지 도구와 템플릿을 제공합니다. 이런 도구와 템플릿을 사용하여 필요에 맞게 조정하십시오.

올바른 질문을 하십시오!

Analytics 관리자는 종종 어떤 데이터가 유용하고 어떤 데이터가 유용하지 않은지 잘 알고 있습니다. 여기서 권장하는 대로 관련자 토론의 프레임을 만들면 동료의 목표와 관련 성공을 측정하고 입증하는 데 필요한 데이터 간의 차이를 메우는 데 도움이 될 것입니다. 숙련된 탐정이기도 한 관리자는 중요한 요청된 데이터 포인트를 확인하고 숨겨진 기회 또는 요구 사항을 파악하여 보다 광범위한 조직에 강력한 자산이 됩니다.