"איך למדוד בצורה אפקטיבית תהליכים קריטיים כמו Onboarding המרה או ריטנשן?"
לשדרוג המדידה כבר עכשיו לחץ/י כאן! בתחילת שנת 1936, החל ד"ר מפורסם לאסוף דאטה של טמפרטורת הגוף האנושי. כמעט 20 שנים לאחר מכן, ולאחר איסוף
רוב היזמים פחות מכירים לעומק את תחום הדאטה – מאחר וזו התמחות מאוד ייחודית ומולטי-דיסציפלינרית. זה ממש לא רק פיתוח או רק ביזנס.
כתוצאה מכך, ישנה נטייה להזניח את התחום.
לרוב, התוצאה היא דאטה חסר ולא אמין בשלבים קריטיים – שבהם משקיעים דורשים לראות מספרים לגבי ביצועי הסטארטאפ, או שדברים לא עובדים במוצר/ שיווק/ מכירות – ולא מבינים למה.
מטרת השלב היא ליישר קו לגבי הדאטה הקיים, ולהבין האם הוא מספיק על מנת להניע תובנות ושיפור בביצועים העסקיים – היום ובעתיד.
בשונה ממה שהרבה יזמים חושבים, התובנות העמוקות לא מגיעות רק מגרפים או מדשבורדים – יפים ככל שיהיו.
הן גם לא מגיעות מאלגוריתם קסם פלאי, שיסיר מאיתנו בבת אחת את האחריות לחשוב (אולי בעוד כך וכך שנים…)
האמת היא, שהתובנות העמוקות מגיעות כתוצאה מתהליך עבודה שיטתי ומתודולוגיית עבודה אנליטית ומוכחת.
בשלב הזה של ייעוץ אנליטי נערוך ניתוח מעמיק של התהליכים העסקיים והתנהגות המשתמשים/לקוחות;
ולאחר מכן נפעיל שיטות כמותיות ולוגיות על הנתונים – במטרה לזהות תובנות עמוקות, Aha Moments ו-Impact עסקי של המוצר שלנו על המשתמשים/לקוחות.
כאשר באים למשקיעים – במיוחד לקראת Round A – כבר לא מספיק לתת רק נאום חוצב להבות עם Vision בעולם שכולו טוב.
בשלב הזה המשקיעים כבר מצפים לראות תוצאות עסקיות – מספרים.
ישנם מדדים ספציפיים המעניינים אותם, בשביל שיוכלו להעריך באמת את הפוטנציאל העסקי של החברה, דוגמת Retention, LTV, GP ועוד.
ולמען האמת – המדדים הללו אמורים לעניין גם את ההנהלה בשביל להניע את כל החברה לשיפור ביצועים מבוסס דאטה (Data-Driven Growth).
ייעוץ אנליטי בתחום זה כולל אפיון מדויק של המדדים המורכבים הללו, חישוב שלהם על הדאטה הקיים, וזיהוי היכן נדרש לשפר ואיך – באמצעות הדאטה.
לשדרוג המדידה כבר עכשיו לחץ/י כאן! בתחילת שנת 1936, החל ד"ר מפורסם לאסוף דאטה של טמפרטורת הגוף האנושי. כמעט 20 שנים לאחר מכן, ולאחר איסוף
לפתרון בעיות דאטה מורכבות או דחופות לחץ/י כאן! הרבה CTOs / VP R&Ds ואפילו מנהלי דאטה ו-BI מגיעים למצב של לתלוש שיערות מרוב תסכול לאור
ניתוח קוהורט (Cohort-Analysis) הוא הכלי הנפוץ ביותר כיום למדידת נטישה או שימור של משתמשים במוצר (Retention). הניתוח מאפשר להבין איזה אחוז של המשתמשים נשארים במוצר
This website uses cookies to improve your experience while you navigate through the website. Out of these, the cookies that are categorized as necessary are stored on your browser as they are essential for the working of basic functionalities of the website. We also use third-party cookies that help us analyze and understand how you use this website. These cookies will be stored in your browser only with your consent. You also have the option to opt-out of these cookies. But opting out of some of these cookies may affect your browsing experience.
Cookie | Duration | Description |
---|---|---|
cookielawinfo-checkbox-analytics | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Analytics". |
cookielawinfo-checkbox-functional | 11 months | The cookie is set by GDPR cookie consent to record the user consent for the cookies in the category "Functional". |
cookielawinfo-checkbox-necessary | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookies is used to store the user consent for the cookies in the category "Necessary". |
cookielawinfo-checkbox-others | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Other. |
cookielawinfo-checkbox-performance | 11 months | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookie is used to store the user consent for the cookies in the category "Performance". |
viewed_cookie_policy | 11 months | The cookie is set by the GDPR Cookie Consent plugin and is used to store whether or not user has consented to the use of cookies. It does not store any personal data. |