Miten hyödyntää dataa kasvupäätöksissä?
Data on kasvuhakkeroinnin perusta – ilman mittaamista ei ole optimointia.
Datavetoisuuden tasot
Taso 1: Reagoiva
- Katsotaan mitä tapahtui
- Raportoidaan menneisyyttä
- Ei systemaattista analyysiä
Taso 2: Analyyttinen
- Ymmärretään miksi tapahtui
- Segmentoidaan dataa
- Tunnistetaan trendejä
Taso 3: Ennakoiva
- Ennustetaan mitä tapahtuu
- Tunnistetaan riskiasiakkaat
- Optimoidaan proaktiivisesti
Taso 4: Preskriptiivinen
- Suositellaan toimenpiteitä
- Automatisoidaan päätöksiä
- Jatkuva optimointi
Datan hyödyntäminen käytännössä
1. Hypoteesin muodostus
"Data näyttää, että [HAVAINTO], joten uskomme että [TOIMENPIDE] vaikuttaa [MITTARIIN]"
2. Testaus
- A/B-testit
- Kohorttivertailut
- Ennen-jälkeen analyysit
3. Oppiminen
- Dokumentoi tulokset
- Jaa tiimille
- Iteroi seuraavaan testiin
Varoitukset
⚠️ Correlation ≠ Causation Yhteys ei tarkoita syy-seuraussuhdetta
⚠️ Vanity metrics Sivulataukset, seuraajat ≠ liiketoiminta-arvo
⚠️ Analysis paralysis Jossain vaiheessa pitää toimia, ei vain analysoida