Jak dostat analytiku do produktu? | Mňamka #331
Přemýšleli jste někdy o tom, že váš produkt generuje velké množství dat, která by možná byla použitelná pro koncové uživatele? Tak to jste přemýšleli správně a nejste sami :)
Dostat datovou analytiku do produktu se v dnešní době snaží víc a víc firem, které si uvědomují, že práce s daty je klíčovou konkurenční výhodou. Možná pokud by Váš účetní systém obsahoval tu nejlepší analytiku, měli byste náskok.
Pokud nevíte co si pod tím představit mrkněte na GoodData for Freshdesk, což je přesně datové rozšíření aplikace Freshdesk.

Rozhodli jste se, že data chcete zpřístupnit vaším uživatelům a servírovat jim je přímo uvnitř produktu, co bude další krok? Vsadím se, že první co Vás napadne bude “jaký nástroj mám použít aby to bylo hezký”, po nějakém delším uvažování se určitě dostane na klasické dilema “buy vs. build”. Tedy postavit si něco inhouse nebo sáhnout po nějakém řešení, které si budu moct upravit.
Hodně daleko je ve stavění datových produktů GoodData.UI což je framework, který řeší maximum věcí za vás, je rozšiřitelný a můžete si tak vybrat, zda budete vkládat do produktu celé dashboardy a nebo si budete nad stejným “SDKčkem” vyvíjet svoje komponenty. Obojí je možné.
Pokud se rozhodnete stavět si řešení sami, určitě narazíte na některé javascript knihovny, které řeší grafy a vizualizace. Budou ale pravděpodobně hodně “low level” nicméně může to dávat smysl, pokud máte zkušený front-end tým (což asi máte, obzvlášť pokud děláte produkt).
Avšak … tak jako jakýkoliv jiný datový projekt, i tady to bude mnohem komplexnější a bude to víc o tom jak se budou data používat a jak jsou připravena. Potřebujete vyčistit, obohatit, promyslet zda budou uživatelé jen konzumovat a nebo si budou moct připravovat svoje vlastní pohledy na data. Najděte si datovou pipeline, která bude flexibilní, umožní Vám integraci do vašich devops postupů, a bude pokud možno součástí Vaší core infrastruktury. Oproti klasické analytice musíte navíc promyslet, jak budete onboardovat nové zákazníky, jak budete rušit ty co si analytiku vypnou (pokud je to relevantní).
Jak to tedy shrnout?
Use case, use case … promyslete, co chcete uživatelům ukazovat, promyslete use case. Začněte s málem a rozpracujte to, vyvarujte se překombinování. Vlastně platí úplně stejný postup jako pro jakýkoliv jiný produkt. Míň je víc.
Nepřemýšlejte jen o tom jaký nástroj využijete a jak budou vypadat grafy na výstupu. Promyslete celou datovou platformu. Chtějte ji co nejvíc integrovat.
Testujte, automatizujte, sbírejte data o Vašem datovém produktu ;)
A pokud máte on premise software, nezoufejte. I tam se dají datové integrace řešit.
Pilíře úspěšného datového projektu | Mňamka #544
V Bizztreatu máme za sebou desítky datových projektů napříč různými odvětvími např. jako e-commerce, retail, výroba, média nebo obchod. Z praxe víme, že mnoho datových projektů selhává – nedoručí očekávaný přínos, uvíznou na půli cesty nebo se zacyklí v nekonečném „ještě to ladíme“. Bez ohledu na typ projektu či sektor platí, že úspěch vždy stojí na pevných základech – pilířích, které rozhodují o tom, jestli výstup skutečně přinese byznysovou hodnotu. Právě proto je klíčové zaměřit se na to, co dělá datový projekt opravdu úspěšným. Tak pojďme na to.
Ikony v reportu: Zaujměte na první pohled a zjednodušte navigaci | Mňamka #543
Vizuální zkratky, které promění datovou džungli v přehlednou mapu. Zjistěte, jak s pomocí ikon zjednodušit navigaci, zvýraznit klíčové informace a proměnit suchá data v poutavý příběh. Naučte se vybírat vhodné ikony, pracovat s nimi efektivně a odhalte, proč je jejich správné použití klíčové pro srozumitelnost a úspěch vašich reportů.
Jak předvídat chování zákazníků: Churn, životní hodnota a další klíčové ukazatele | Mňamka #542
Porozumění chování zákazníků a jeho predikce jsou dnes klíčové pro firmy, které chtějí budovat loajalitu, zlepšit cílení kampaní a efektivně řídit své marketingové investice. Jak předpovědět, kdy zákazník odejde, jakou má pro firmu hodnotu nebo kdy s největší pravděpodobností znovu nakoupí? V článku se podíváme na klíčové koncepty, jako je predikce odchodu zákazníků (churn), výpočet jejich životní hodnoty (Lifetime Value), odhad pravděpodobnosti další interakce či modelování sklonu k nákupu. Získané poznatky mohou pomoci vytvářet efektivnější marketingové strategie a lepší zákaznickou zkušenost.