לחברות המעוניינות בשירותי פרילנס או סדנאות של אנליסט, ניתן לפנות אליי [email protected]
כמעט כל דאטה אנליסט נתקל פעם בשאלה הזאת מצד המנהלים – מה הן הסיבות לירידה במדדי ה-KPI?
לשאלה מספר וריאציות: למה יש ירידה של 7% בהיקף המכירות? למה שיעור הלקוחות הנוטשים עלה? מדוע שיעור ההמרה של הקמפיינים שלי ירדו בצורה משמעותית?
בפוסט הבא אתאר את הדברים שדאטה אנליסט יכול לחקור כדי לאתר את מקור הירידות וכדי לענות על שאלות מסוג זה ולספר את הסיפור שמסתתר בתוך הנתונים.
הערה – לרוב השאלה תופנה לדאטה אנליסט כאשר יש שינוי לרעה בנתונים, אך אותה בחינה יכולה להתבצע גם במקרה בו היה שינוי לטובה בנתונים.
בחינת סגמנטים
מטריקות (או KPIs) הם נתונים מסוכמים (אגרגטיביים) וככאלה לא ניתן ללמוד מהם מה מתרחש בעומק הנתונים ולכן הדבר הראשון שכדאי לדאטה אנליסט לעשות הוא לשבור ולפלח את הנתונים לסגמנטים (קבוצות) כדי לבחון באיזה סגמנט התרחשה הירידה. להלן רשימה אפשרית של סגמנטים שכדאי לשים לב אליהם:
- מאפייני משתמשים – אם המשתמשים מאופיינים בצורה מסוימת, ניתן להשתמש במאפיינים אלה. למשל, האם הירידה התרחשה בלקוחות פרימיום? האם הירידה מתרחשת רק בלקוחות חדשים
- סגמנטים גאוגרפים – האם הירידה מתרחשת במשתמשים שמקורם במדינה או עיר מסוימת?
- ערוצי מרקטינג – האם הירידה התרחשה במשתמשים שמקורם בגוגל או קמפיינים בפייסבוק? או שאולי יש קמפיין שהביא משתמשים פחות טובים שגרמו לירידה באחוז ההמרה?
(הערה על שימוש בנתונים של מרקטינג – אם הנכם מוגדרים כפרודקט דאטה אנליסט, אין סיבה להגביל את עצמכם לבחון רק את השימושיות של המשתמשים במוצר. אם אתם רוצים לספר את הסיפור של המשתמשים שלכם כדאי להסתכל עליהם באופן הוליסטי ולא להגביל את עצמכם לתחום מסוים).
ירידות בעקבות AB testing
במתודולוגיה של AB testing מנהלי המוצר בודקים גרסה חדשה של המוצר על כמות קטנה של משתמשים. תוצאות הבדיקה מלמדות האם בגרסה החדשה יש שיפור במטריקות אותם הם מודדים.
הבעיה במבחנים האלה שיתכן והשינוי ישפיע דווקא לרעה על המטריקות שהמנהלים בוחנים ובמקרה זה קבוצת המשתמשים שנבדקו תשפיע על כלל התוצאות ונראה ירידה במטריקות.
בעיה נוספת של AB tests היא שהם יכולים לשפר מטריקות מסוימות אך בו בעת הם עלולים לפגוע במטריקות אחרות שלא נבדקו והן המטריקות שיגרמו לירידות.
שינויים בממשק המשתמש (UI)
לפעמים שינוי בממשק המשתמש עלול לבלבל את המשתמשים ולמנוע מהם לבצע את הפעלות שנמדדות במטריקות. למשל, משתמשים שלא מוצאים את כפתור הרכישה שעלה למעלה.
בגלל הסיבות האלה מומלץ לבצע AB testing לפני שינויי ממשק. יחד עם זאת, גם כאשר מבוצע AB test שעבר בהצלחה, עדיין יתכן מצב בו לאחר השינוי המשתמשים לא יתנהגו בצורה המצופה מהם. בני אדם הם יצורים בלתי צפויים ולמרות כל הניסיונות שלנו קשה לחזות מה הם יעשו.
תקלה טכנית
לפעמים הירידות אינן נובעות מהתנהגות משתמשים אלה מתקלות טכנולוגיות.
* שרת נופל – כולנו זוכרים את היום ההוא שבו פייסבוק, וואטסאפ ואינסטגרם נפלו בעקבות תקלה טכנית. תקלות טכניות קורות ומשפיעות על פעילות המשתמשים שעלולות לגרום לירידות במטריקות.
* נתונים שגויים ב- DWH – ישנם מצבים (מאד מרגיזים) בהם המוצר עובד נהדר אבל הנתונים ב- DWH נרשמים בצורה שגויה. זה יכול לקרות כי אחד מתהליכי ה-ETL לא עבד טוב או שהייתה תקלה במערכת של ה- DWH. במערכות יציבות המקרים האלה נדירים, אך אם לא נמצא סיבה אחרת לירידות במטריקות תמיד כדאי לחשוד בכשלים טכניים כמקור לשינויים.
עונתיות
ישנם מצבים בהם הסיבה לירידות היא בשימוש שונה של המשתמשים במוצר בתקופות מסוימות. למשל, בקיץ מזמינים יותר חופשות, לעומת החורף. תופעה זו מכונה עונתיות, ועל מנת להבין האם היא הגורם לירידה ב- KPI צריך להכיר את העולם העסקי בו פועלת החברה.
השפעות של תופעות חברתיות על השימוש במוצר
הפעילות של משתמשים במוצר אינה מנותקת מדברים שמתרחשים בעולם, ועל כן על דאטה אנליסט תמיד להיות מעורה בתהליכים חברתיים מקומיים וגלובליים שעלולים להשפיע על המשתמשים. לדוגמה, מלחמת רוסיה – אוקראינה יכולה להוביל לירידה בביקושים של מוצרים שמקורם בחברות רוסיות.
יכול גם לקרות מצב בו יש סנטימט שלילי כנגד פעילות החברה – למשל, חברות שעוסקת בהימורים עלולים לחוות ירידה במדינות מסוימות אם יהיה קמפיין כנגד ההימורים. לפעמים הסנטימנט יכול להיות כנגד חברה ספציפית – למשל חרם צרכנים על חברה מסוימת כי היא מעלה מחירים.
צריכים עזרה בניתוח הסיבות לירידה במדדי ה- KPI.
מוזמנים ליצור איתי קשר [email protected]
לקריאה נוספת
היתרונות בהעסקת דאטה אנליסט חיצוני (פרילנסר)
קידום מטרות אסטרטגיות על ידי דאטה אנליסט בעזרת דו"ח KPI
