TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← Коля Валиотти • Дата консалтинг
Коля Валиотти • Дата консалтинг avatar

TGINSIGHT POST

Post #195

@datakolya

Коля Валиотти • Дата консалтинг

Просмотры403Количество просмотров
Опубликован27 июн.27.06.2024, 07:31
Содержимое поста

Содержимое

Самая частая проблема C-level при построении аналитики Вообще ее не строить Часто вся аналитика у людей строится на Google Таблицах или Excel-файлах, которые они сами руками заполняют и обновляют, а потом пересылают друг другу по почте. Это нудный ручной труд, из-за которого теряется много информации, возникают ошибки и различные проблемы. 📌Из того, что наблюдал лично я в разных компаниях: при копировании у маркетологов часто неправильно вставлялись данные и ехали форматы. Например, вместо чисел Excel любит подсовывать дату, все ведь видели это 05.мая в столбце с информацией? А иногда при копировании данные вставляются в текстовом формате и из-за этого не работают формулы и сводные таблицы. И конечно многие забывают закреплять диапазон, когда работают с данными, и из-за этого у них рушатся таблицы и формулы. ▶️ Проблема усугубляется, когда ты занимаешься операционными задачами и погружен в свою управленческую рутину, тебе не до этих проблем с таблицами и формулами. Трудно вырваться из этого состояния. И я это знаю из своего опыта. Мы долгое время существовали без внутренней аналитики как финансовой, так и нагрузки на сотрудников. В этот момент ты живешь на ощущениях о прибыльности каждого отдельного проекта, хотя давно пора бы это посчитать, насколько каждый проект на самом деле эффективный. 📶 В маркетинге и операциях так же — если ты что-то не считаешь, ты просто этого не замечаешь. Но ты как руководитель об этом можешь и не задумываться. Ты приходишь на работу, начинаешь выполнять свои обязанности, чтобы оценить ситуацию, нужно вылезти из своей рутины и посмотреть со стороны. Только так получится понять две вещи: 1️⃣ Ты тратишь очень много времени на сведение одних и тех же таблиц 2️⃣ Несмотря на все усилия, ты все еще не можешь доверять своим данным. Просто потому что ты смотришь на цифры и элементарной проверкой на здравый смысл обнаруживаешь ошибки. А это значит, что данные не верные — их неправильно собрали, обработали или посчитали. Когда это происходит несколько раз, ты теряешь доверие и к данным, и к тем, кто их для тебя готовит. Про это, кстати, у меня есть отдельный пост. Если подводить итог, то что делать в такой ситуации, как я описал? Если кратко — максимально автоматизировать сбор и обработку данных, чтобы не заниматься ручным трудом. Более детально расскажу в следующих постах. 💡