Barátaink vagy ellenségeink az adatok? Jó-e az nekünk, ha a szolgáltatónk pontosan tudja, milyen gyakran és mit vásárolunk nála? Egyáltalán hasznos-e a szolgáltatónknak, ha ezeknek az adatoknak utánanéz? Mester Tomi adatelemző szakértő szerint sokkal jobb, ha a barátainknak tekintjük az adatokat, mert sokat hozzátehetnek a vállalkozásunk sikeréhez. Szerinte még egy egyéni vállalkozónak is van értelme adatelemzést alkalmaznia. Hogy miért és hogyan, arról beszélgettünk vele.
Adatokra épített nemzetközi karrier
Mester Tomi maga is vállalkozó: a Data36 nevű cégét azért alapította, hogy a szakterületévé vált adatelemzésben – más néven „data science”-ben – elmélyedhessen. Saját vállalkozását is az adatokra támaszkodva építette fel, így abszolút hitelesen tud beszélni arról, mire mehet egy vállalkozó az adatelemzéssel.
Tomi a pályafutását a Prezinél kezdte adatelemzőként. Az adatlabor.hu blog írásába már azért vágott bele, hogy személyes márkáját építhesse a hazai piacon. 2015 körül pedig már a nemzetközi terjeszkedésen gondolkodott, Berlinben kezdte kiépíteni kapcsolatait, majd kimondottan a külföldi piac megismerése miatt munkát vállalt Stockholmban. Ekkor indította el a data36.com oldalt, ahol már angol nyelvű tartalmakkal jelentkezett. Ma újra Budapesten él, tart élő tanfolyamokat is, de a legfőbb termékei az online kurzusai, amelyek angol nyelven is elérhetők és a világ minden részéről akadnak résztvevői. Vállalkozói tapasztalatairól rendszeresen mesél a Biznisz Boyz podcast epizódjaiban.
Mi is az a „Big Data”?
Ugye ismerős az a kifejezés, hogy „Big Data”? Hajlamosak vagyunk azt hinni, hogy pontosan ismerjük a jelentését. A szakember azonban rávilágít, hogy a médiában elterjedt kontextus nem azonos azzal, amit a szakmai nyelvben hasznának: „A médiában úgy hivatkoznak a kifejezésre, hogy a „Big Data” egy adatelemzési csodafegyver. Van sok adatunk és abból kinyerünk információt, ami megoldást adhat problémákra, megváltoztathat üzletmeneteket.
Nevezhetnénk adatelemzésnek, vagy statisztikának is, csak az kevésbé szexi.
Ezzel szemben szakmailag nézve a „Big Data” egy 2000-es évek közepétől egyre jobban teret nyerő technológia, amit akkor alkalmaznak, amikor annyi adatot (nagyságrendileg milliárd-sornyit) és olyan gyorsan kell feldolgozni, amit egy számítógép már nem tud elvégezni. A „Big Data” megoldások lényege az, hogy több számítógép hatékonyan kapcsolódik össze, hogy együttesen dolgozzák fel az adatokat.”
Kinek van szüksége adatelemzésre?
A kisvállalkozásoknak sem elérhetetlen ma már az adatelemzés, sőt, erősen ajánlott. Vannak cégek, ahol ez következik az üzletmenetből, és van olyan, ahol sokat lendíthet az üzleti tervezésen és közelebb vihet a célok eléréséhez, ha az adatokra támaszkodnak.
„Egy logisztikai cégnek egyértelmű, hogy ha adatelemzéssel tudják optimalizálni az útvonalaikat, akkor kevesebb lesz az üzemanyagköltség, nagyobb lesz a profit. Egy webáruház pedig például azt tudja megfigyelni, hogy mik azok a kapcsolt termékek, amiket a vásárlók a kosárba tesznek, ez alapján tudnak ajánlásokat közzétenni. De van már olyan lehetőség is, hogy egy szoftver előrejelzi, hogy várhatóan mikor fog elfogyni a vásárló által használt termék, és küld erről figyelmeztetőt” – sorolja Tomi a lehetőségeket.
Hozzáteszi, hogy gyakran éri az adatelemzést az a kritika, hogy egyfajta „Nagy Testvér figyel téged”-effektust vélnek felfedezni abban, ha egy cég igyekszik minél több mindent megtudni ügyfeleiről, felhasználóiról. Bizonyos helyzetekben ez igaz lehet.
De szerinte sokkal inkább úgy kellene erre tekinteni, mint egy pozitív lehetőségre, amit ha etikusan használnak, akkor egy igazi win-win szituációt eredményezhet: a vásárló, az ügyfél könnyebben és gyorsabban jut hozzá ahhoz, amire szüksége van, a vállalkozó pedig az elégedett ügyfelek mellett forgalomnövekedést is elkönyvelhet.
„Ha az ember elemzi az adatait és figyeli, mit csinálnak a felhasználói egy online felületen, akkor tud nekik jobb megoldásokat kínálni. Ha összevetünk egy sima virágboltot és egy online virágboltot, akkor a nagy különbség az, hogy a sima virágboltnál a személyes találkozásnál látjuk, megtapasztaljuk, hogy ugyan sokan nézegetik a sárga tulipánokat, de végül a vörös rózsát viszik. Egy online boltban adatelemzés nélkül csak annyi látszik, hogy a vörös rózsát vették. Az adatelemzés viszont elvihet odáig, hogy többet lássunk az eladások egyszerű tényénél online is – és hogy kezdjünk valamit az egyéb metaadatokkal. Valószínűleg ez alapján máshogy próbáljuk majd eladni a sárga tulipánt is” – mutat rá Tomi.
Az adatok arra is rámutathatnak, hogy nem az általános receptet kell követnünk
Ha ügyesen bánunk az adatokkal, abból valóban profitálhat a vállalkozás. Tomi nem csak a szakmája iránti elkötelezettségből állítja ezt, saját bőrén is megtapasztalta: „Miután elkészítettem az egyik fontos kurzusomat, még egy-másfél évig csiszolgattam a visszajelzések alapján. Ennek a kurzusnak van egy landing oldala, ahol meg lehet vásárolni. És itt bizony sokat segített a kutatás és az adatelemzés.
Bár tudtam, hogy jó a termék, az tűnt fel, hogy arányaiban nem sok látogató hozott vásárlást: nem volt elég konverzió. Ekkor csináltam egy kutatást arra, hogy miért ilyen alacsony a konverziós arány és hogyan lehetne ez jobb.
Különböző módszereket használtam. A sok-sok adatból az állt össze, hogy akármit is lehet a legtöbb helyen olvasni az emberek vásárlási szokásairól, nekem másként kell eljárnom: hosszú szövegben (akár 20-30 percnyi leírással és videóval) kell ismertetnem a kurzus lényegét, és elég a leírás végére kitennem a vásárlás gombot. Megcsináltam az új designt, és a felhasználók felének azt mutattam, a másik felének pedig a régit, és mértem, hogy melyik teljesít jobban. Az új design kétszer olyan jól teljesített, így egyértelmű volt, hogy váltani kell. A kétszeres konverzió természetesen megduplázott bevételt is jelentett. Ez az eredmény egy olyan mikrovállalkozásnál, mint az enyém bizony nagyon sokat jelent. És még egyszer: nem kellett új terméket fejlesztenem vagy a régit frissíteni. Egyszerűen csak jobban kellett válaszolnom a weblap látogatóim kimondatlan kérdéseire, segíteni nekik jobban megérteni, hogy mit fognak vásárolni.”
De hogyan lásson neki az adatelemzéshez az, aki még eddig sosem próbálta?
Egyszerű lépésekkel is el lehet kezdeni az adatok hasznosítását, nem biztos, hogy mindjárt adatelemzőt kell alkalmaznunk. Az viszont igen, hogy megéri az erőfeszítést az adatokkal való foglalkozás. Tomi minden olyan vállalkozásnak, amelynek van online vetülete, három eszköz és módszertan egymásra épülő bevetését javasolja:
1.Készítsünk interjúkat a felhasználókkal, ügyfelekkel – sőt potenciális ügyfelekkel is!
Beszélgetni kell velük, visszajelzést kérni. Fontos, hogy ezt rendszeresen megtegyük, akár negyedévente. Olyan információkhoz juthatunk, amikhez máskor talán sosem. Az interjú kvalitatív kutatási forma: mivel kevés emberrel beszélgetünk, nem lesz reprezentatív, de nagyon mélyre mehet. Nem csak az derülhet ki, hogy elégedett volt a vevő a szolgáltatással, hanem az is, hogy miért.
2.Alkalmazzunk hőtérképes elemző eszközöket a weboldalunkon!
Elsőre ezoterikusnak tűnhet, de egy egyszerű és hasznos mozzanatról van szó. Egy követőkódot kell elhelyezni a weboldalon, aminek segítségével lehet szűrni, hogy hova kattintanak a felhasználók. A Hotjar nevű programnak van egy ingyenes verziója is, ami limitáltabb lehetőségeket kínál, de egy kis cég számára még épp megfelelő lehet. Aki részletesebb eredményekre kíváncsi, annak később érdemes lehet ugyanennek a programnak a fizetős verziójával megismerkednie. Az eredmények rendkívül vizuálisak, egyértelműen látni, hol vannak a forró, és hol a hideg pontok az oldalon.
3.Használjunk ki a Google Analytics lehetőségeit!
Előnye, hogy ingyenes és könnyen elérhető. Hátránya, hogy sok adat van benne, amit sokan nem tudnak maguktól értelmezni. A jó hír az, hogy létezik egy Google által fejlesztett ingyenes Google Analytics kurzus, amelynek az elvégzése után jobban meg lehet találni az adattengerben a számunkra kincseket érőket.
Most lehet, hogy többen a homlokukra csaptak, felismervén, hogy de hát voltaképp ők eddig is foglalkoztak adatelemzéssel, mert nézegették a Google Analyitcs-et, vagy beszélgettek a vásárlóikkal, csak nem hívták épp adattudománynak a feladatot. Tomi tanácsai talán épp ahhoz segíthetnek hozzá, hogy egy rendszer alakuljon ki, és az egyes elemek folyamatos alkalmazásával hasznos következtetéseket vonhassunk le az üzletmenetünk alakításához.
Mikortól kell adatelemző szakértő a céghez?
„Talán egy jó ökölszabály, hogy egy online vállalkozásnál a munkaerő 1-3%-a szokott data science-szel foglalkozni – tehát egy 50 fős vállalkozásnál már rendszerint van egy data scientist, vagy legalábbis valaki olyan, akinek az adatelemzés a főfeladata. Igazából akkor kell komolyabb eszközökhöz és szakértőhöz nyúlni, amikor például adatbázist akarunk építeni, és komolyabb háttértudás szükséges hozzá.”
„Amikor saját adatbázisokra is támaszkodunk, akkor sokkal részletesebb információkhoz juthatunk. Egyedi elemzések, perszonlizációs projektek, stb. Vagy például nem csak azt lehet megnézni, hogy mi történt, hanem meg lehet jósolni, hogy mi fog történni. Vagy lehet adatalapú termékeket fejleszteni. Rengeteg új lehetőség megnyílik. Ezekhez persze már szükség van némi kódolói tudásra is”
– összegzi Tomi a legfőbb különbségeket.
Tomi 3 tippje vállalkozóknak:
- Amikor elindítja az ember a vállalkozását, akkor nagyon fontos megérteni, hogy mire van szüksége a piacnak. Mi az a jó termék, amit keresni fognak, amiből meg tudunk élni. Ehhez ugyanúgy kutatni kell, mint később a bevétel optimalizásához. Gyűjtsünk össze minél több információt a saját piacunk szereplőiről és elemezzük őket, utána könnyebb bevételt generálni.
- Egy könyvben (Company of One), olvastam nemrég hogy nem biztos, hogy egy vállalkozásnak az a legfontosabb célja, hogy a méretét növelje. Lehet kicsiben is jó dolgokat alkotni. A könyvben le is írták a tökéletes példát: ha egy 120 fős zenekar gyönyörűen játszik egy szimfóniát, az nem lesz szebb attól, hogy 600 főre növelik a taglétszámukat. Ezt ne tévesszük szem elől!
- Az adatelemzésben talán az a kulcs, hogy ne ragadjunk le az általános tanácsoknál, vizsgáljuk meg alaposabban a saját üzletünket más szemüveggel, végezzünk el egy minimális kutatást. Könnyen lehet, hogy rá kell jönnünk, egész más recept vonatkozik ránk, mint a hasonló vállalkozásokra.
Ganzler Orsolya
Mondd el véleményedet a cikkről
