תרגום שאלה עסקית לשאלת נתונים ואפיון מדידה – תהליך מובנה לקבלת תובנות

כאשר עסק מבקש לקבל תובנות מתוך נתונים, השלב הראשון הוא תרגום השאלה העסקית לשאלה שניתן למדוד באמצעות נתונים. זוהי הדרך להבטיח שניתוח הנתונים יהיה מדויק, ממוקד, ויביא לתוצאות שניתן לפעול על פיהן. מאמר זה מתאר את התהליך, משלב תרגום השאלה העסקית לשאלת נתונים, דרך איפיון המדידה, ועד לבחירת שיטות לאיסוף נתונים – כולל שימוש בסקרים, רכישת מאגרי מידע ואיסוף נתונים.

שלב 1: תרגום השאלה העסקית לשאלת נתונים

השלב הראשון הוא תרגום השאלה העסקית לשאלה שניתן לענות עליה באמצעות נתונים. כלומר, עלינו להפוך את השאלה לשאלה מדידה וממוקדת שניתן לחקור על בסיס נתונים.

דוגמה – מיקוד שאלת נתונים

נניח שהשאלה העסקית היא "כיצד לשפר את שביעות רצון הלקוחות?". שאלה זו כללית מדי וקשה למדידה ישירה, ולכן יש להגדירה מחדש. ניתן לשאול, למשל: "מהם הגורמים המשפיעים על שביעות רצון הלקוחות בשירות?" או "באיזו תדירות פונים לקוחות בתלונות, ואילו נושאים עולים בתלונות?"

שאלות אלו מדידות, ממוקדות ומובילות את תהליך הניתוח בכיוון ברור. תוכלו ללמוד עוד על תרגום שאלות עסקיות במדעי הנתונים במאמר של הרווארד ביזנס ריוויו.

שלב 2: איפיון המדידה והגדרת מדדים

כדי לקבל תובנות, יש להגדיר את המדדים שנשתמש בהם למדידת השאלה. המדדים הם הכלים שבאמצעותם ניתן למדוד את הנתונים ולהבין את התשובה לשאלה.

קביעת מדדים מתאימים

בעת הגדרת מדדים יש לקחת בחשבון את ההיבטים השונים של התהליך. למשל, אם המטרה היא למדוד את רמת שביעות רצון הלקוחות, המדדים יכולים לכלול:

  • מדד זמן התגובה – כמה זמן לוקח לצוות שירות הלקוחות להגיב.
  • מדד NPS (Net Promoter Score) – שביעות הרצון הכללית ומידת ההמלצה על החברה.
  • מדד מספר התלונות – שיעור התלונות לפי מוצרים ושירותים.

מדדים אלו יספקו מידע ברור ומדיד על המצב, ויאפשרו להפיק תובנות ולנקוט פעולות שיפור על סמך הממצאים.

שלב 3: זיהוי אילו נתונים קיימים ואילו נדרשים לאיסוף

כדי להגיע לתשובה מלאה לשאלת הנתונים, נדרש להבין אילו נתונים קיימים כבר במערכות הארגון ואילו נתונים נדרשים לאיסוף מחדש. תהליך זה חשוב, שכן איסוף נתונים חדשים דורש משאבים ולכן כדאי לבדוק תחילה את הקיים.

זיהוי נתונים קיימים במערכות החברה

לרוב הארגונים יש נתונים קיימים במערכות מידע כמו CRM, דוחות עסקיים, ואנליטיקות. לדוגמה, מידע על זמני תגובה של שירות הלקוחות עשוי להיות זמין במערכת ה-CRM של הארגון. ניתן לעיין במדריך של Salesforce על CRM כדי להבין את סוגי הנתונים הזמינים.

דאטה אנליסט

שלב 4: שיטות לאיסוף נתונים

במקרה שבו נדרש לאסוף נתונים נוספים, יש לבחור שיטות מתאימות בהתאם לאופי הנתונים. להלן כמה שיטות נפוצות לאיסוף נתונים חדשים:

סקרים ושאלונים

סקרים הם כלי יעיל לאיסוף נתונים רלוונטיים מהלקוחות או מהעובדים. באמצעות סקרים, ניתן לשאול שאלות מדויקות בהתאם לנושא המחקר, כמו שביעות רצון או נכונות להמליץ. יש לעצב את הסקר כך שיהיה ממוקד ולא ארוך מדי כדי להבטיח שיתוף פעולה. SurveyMonkey מציעים כלים ליצירת סקרים המותאמים לאיסוף נתוני שביעות רצון ואפקטיביות.

רכישת מאגרי מידע חיצוניים

לעיתים, הנתונים החסרים עשויים להיות זמינים במאגרים חיצוניים. לדוגמה, אם הארגון מעוניין להבין את מצב השוק או את שביעות רצון הלקוחות ביחס למתחרים, ניתן לרכוש נתונים ממקורות כמו דוחות מחקר שוק. פלטפורמות כמו Statista מספקות מידע על מגמות בתעשייה, דוחות שוק ונתונים על התנהגות צרכנים.

תצפיות או בדיקות שטח

שיטה נוספת לאיסוף נתונים היא באמצעות תצפיות ישירות או בדיקות שטח. במקרים בהם יש צורך להבין איך לקוחות מגיבים למוצר מסוים או לאינטראקציה עם צוות, תצפיות יכולות להעניק תמונה רחבה. למשל, חברות מסחריות עשויות לבצע תצפיות במרכזי שירות כדי להבין איך תהליך השירות מתבצע ואיך ניתן לשפרו.

ניתוח נתונים מתוך רשתות חברתיות

אם המטרה היא להבין את תפיסת הלקוחות על המותג או השירות, אפשר להשתמש בכלי ניתוח מדיה חברתית. באמצעות ניטור תגובות ומשובים ברשתות כמו פייסבוק, אינסטגרם וטוויטר, ניתן לאסוף נתונים ישירים מהצרכנים ולזהות מגמות ושביעות רצון. פלטפורמות כמו Hootsuite מציעות כלים לניטור וניתוח מדיה חברתית.

סיכום – תהליך מובנה לשאלת נתונים ויצירת תובנות

תרגום שאלה עסקית לשאלת נתונים ואפיון מדדים מתאים מהווה בסיס חשוב לקבלת תובנות מדויקות. זיהוי הנתונים הקיימים, איסוף נתונים חסרים ובחירת שיטות איסוף מתאימות מאפשרים לארגון לקבל תמונה מלאה ומדויקת של המצב ולנקוט פעולות לשיפור. תהליך זה נלמד לעומק בקורס דאטה אנליסט ב- SBD, שמציע כלים וידע ליישום מוצלח של תהליכי ניתוח. לפרטים נוספים על תהליך זה והדרכים השונות לניתוח עסקי מבוסס נתונים, בקרו באתר סמארט בריין דאטה.
אולי פספסת משהו
תמונה של אורי ליכטמן - מומחה לדאטה והכשרות להיי-טק
אורי ליכטמן - מומחה לדאטה והכשרות להיי-טק

לאורי ליכטמן מעל 10 שנות ניסיון ומומחיות בתחום הדאטה, ה-BI, ה-Data Science וה-AI, ובהן פיתח ולימד יותר מ-100 אנליסטים.

מהנדס תעשייה וניהול, מומחה באנליזה, הקמת מערכות BI, Machine Learning והטמעת פתרונות AI בארגונים גדולים כגון בנקים, חברות תקשורת, חברות קמעונאות וסטארטאפים מובילים.

כיום אורי חי את עולם ה-Big Data, ה-Analytics וה-AI, ונחשב לאחד ממובילי תחום ה-BI, האנליטיקה והכשרות הדאטה בארץ.

״תחום הדאטה וה-AI משתנה כל הזמן. המשימה שלי היא לספק לכם את הכישורים המעשיים לשלוט באמת במה שצריך כדי להתחיל לעבוד בתחום, בדגש על משרות היי-טק.״

מלאו את הפרטים וניצור איתכם קשר