في المقال الأول ، رأينا أن نماذج نضج البيانات تصور عادةً طريقًا لطيفًا وسلسًا يبدأ في المرحلة الوصفية ، ويمر عبر الهضبة التنبؤية ، ثم يصعد أخيرًا إلى القمة التوجيهية. ولكن لماذا هو على هذه الحال؟ دعونا نبدأ بفهم معنى هذا ، ومن ثم يمكننا مناقشة سبب اعتقاد الجميع أن هذا هو الصعود الطبيعي لتطور البيانات.
باختصار ، يتعلق التحليل الوصفي (descriptive ) بكيفية سير الأمور ، والتنبؤ (predictive ) بكيفية إعتقادنا بأن الأمور ستكون ، و التوجيهي (prescriptive ) بكيف يجب أن تكون الأمور حقا. خذ اقتباس Tyrion Lannister في حلقة Game of Thrones “The Dance of Dragons”: “من السهل الخلط بين ما هو موجود وما يجب أن يكون ، خاصةً عندما يكون الأمر لصالحك” . تيريون يدعي أن لدينا ميلًا إلى الخلط بين الوصفي و التوجيهي عندما تسير الأمور بشكل جيد ، فيما قد يكون شكلاً من أشكال التحيز التأكيدي.
على أي حال ، كما تظهر هذه المناقشة ، فإن المرحلة التوجيهية هي مكان يمكننا فيه ترتيب خيارات مختلفة بحيث تكون كلمات مثل “الأفضل” أو “الأسوأ” منطقية على الإطلاق. ويترتب على ذلك أن الطبقة التوجيهية لا يمكن أن تكون أدنى من الطبقة الوصفية ،
لكن ماذا عن التنبؤ؟ للبدء ، يعتبر ترتيبها المتوسط مشكلة على الأقل ، لأن الوصف يتعلق بالحالة الحالية و وصفة لجودة القرارات ، والتنبؤ هو مدخل لاتخاذ القرارات ، والتي قد تكون أو لا تكون مثالية أو حتى جيدة. الافتراض الضمني في جميع نماذج النضج هو أنه يمكن تحسين جودة القرارات عندما يكون لدينا تنبؤات أفضل حول عدم اليقين الأساسي في المشكلة ؛ تسمح لنا التنبؤات الجيدة بالتخطيط المسبق والتحرك بشكل استباقي ، بدلاً من الرد على الماضي مع وجود مساحة ضئيلة أو معدومة للمناورة. ومع ذلك ، يعد هذا في الأساس افتراضًا لأنه لا يوجد شيء متأصل في التنبؤ يجعله يحسن نتائج أعمالنا.
عندما يكون التحليل التنبئي قويًا: حالة اكتشاف السرطان
لنأخذ مثالاً حيث يمكن للتنبؤ الأفضل أن يحدث فرقًا كبيرًا: اكتشاف السرطان. يستخدم أطباء الأورام عادةً نوعًا من المساعدة البصرية مثل الأشعة السينية أو فحوصات التصوير المقطعي المحوسب الأكثر تقدمًا للكشف المبكر عن الأمراض المختلفة. في حالة سرطان الرئة ، فإن الأشعة السينية أو الأشعة المقطعية هي وصف للحالة الصحية الحالية للمريض. لسوء الحظ ، فإن الفحص البصري غير فعال ما لم يكن المرض قد وصل بالفعل إلى مرحلة متأخرة ، لذا فإن الوصف هنا ، في حد ذاته ، قد لا يوفر وقتًا كافيًا لرد فعل استباقي. أظهر الذكاء الاصطناعي براعة ملحوظة في التنبؤ بوجود سرطان الرئة من خلال فحص الأشعة المقطعية ، من خلال تحديد البقع التي ستصبح في النهاية خبيثة. لكن التنبؤ يمكن أن يوصلنا إلى هذا الحد فقط. يجب على الطبيب بعد ذلك أن يوصي بالمسار الصحيح للعلاج حتى يتعافى المريض تمامًا. يوفر الذكاء الاصطناعي العضلات التنبؤية ، لكن البشر يصفون العلاج.
التحليل الوصفي: حالة تسرب العميل
لنجري تحليلًا وصفيًا نموذجيًا إلى حد ما لحالة الاستخدام التي تتعامل معها معظم الشركات: تسرب العميل أو تأرجهة. سنرى أنه بدون توجيه من أهداف أعمالنا ، قد يأخذنا هذا النوع من التحليل إلى طريق مسدود.
ما هو تسرب العميل؟
إن تسرب العميل (customer churn) هو المعدل الذي يتوقف عنده العملاء عن استخدام منتج أو خدمة الشركة بعد فترة زمنية. على سبيل المثال ، إذا كان معدل التسرب الشهري لشركتك هو 5٪ ، فهذا يعني أن 5 من كل 100 عميل كانوا يشترون منك في بداية الفترة لم يعودوا يقومون بذلك عند انتهاء الشهر. كما قد تتخيل ، يختلف التعريف الدقيق من صناعة إلى أخرى ويعتمد بشكل أساسي على تكرار عمليات الشراء المتوقعة.
السبب الرئيسي الذي يجعلنا نهتم بالتغييرات هو أن تكاليف اكتساب العملاء لدينا تكون بشكل عام أكبر بكثير من تكاليف الاحتفاظ المقابلة ، لذا فإن وجود استراتيجية استباقية للتحكم في الانقلاب أصبح هدفًا في حد ذاته.
وصف التسرب
افترض أن رئيسك في العمل يريد السيطرة على الوضع. كخطوة أولى ، قد يطلب منك تشخيص حجم المشكلة. بعد الصراع مع البيانات ، توصلت إلى المخططين التاليين.
يُظهر المخطط الأيسر سلسلة زمنية لمعدلات التسرب اليومية. من الواضح أنك تذكر شيئين: بعد أن كانت بداية العام مستقرة نسبيًا ، فإن الاضطراب يتزايد الآن. ثانيًا ، هناك نمط موسمي واضح ، حيث تكون عطلات نهاية الأسبوع أقل من المتوسط. في اللوحة اليمنى ، تُظهر أن البلديات ذات الدخل المتوسط الأعلى لديها أيضًا معدلات عالية من التسرب، وهو بالطبع مدعاة للقلق لأن العملاء الأكثر قيمة لديك قد يتحولون إلى شركات أخرى.
هذا مثال رائع لما يمكن تحقيقه من خلال التحليل الوصفي ، وذلك بفضل قدرتنا الرائعة على التعرف على الأنماط في البيانات. هنا حددنا بسرعة تغييرًا في الاتجاه (تسارع الاضطراب) ، ووجود تأثيرات موسمية قوية ، وعلاقة إيجابية بين معدلات التغيير ومتوسط دخل الأسرة في مخطط التشتت.
لكن هذا يسلط الضوء أيضًا على بعض أوجه القصور فيه. أولاً ، كما سمعت على الأرجح ، لا يعني الارتباط السببية ، وهو موضوع سيتم مناقشته باستفاضة لاحقًا. فيما يتعلق بهذا ، يتطلب تحليل السبب الجذري الناجح قدرتنا على إنشاء نظريات حول السبب والنتيجة. بدون هذه النظريات لا يمكننا أن نهدف إلى توفير مسارات عمل بديلة لتحسين وضع شركتنا. يعد فحص البيانات دون تقديم بعض التفسيرات المعقولة وصفة مثالية لجعل التحليلات وفرق علوم البيانات تضيع وقتًا ثمينًا.
فخ العثور على أفكار قابلة للتنفيذ
إحدى العبارات الشائعة بين الاستشاريين وموردي حلول البيانات الضخمة هي أنه بمجرد حصولهم على بيانات كافية ، سيتمكن محللو البيانات وعلماء البيانات لديك من العثور على رؤى قابلة للتنفيذ.
هذا فخ شائع بين رجال الأعمال وممارسي البيانات المبتدئين: الفكرة أنه بالنظر إلى بعض البيانات ، إذا فحصناها لفترة كافية ، ستظهر هذه الأفكار القابلة للتنفيذ ، بشكل سحري تقريبًا.
يقوم الممارسون المتمرسون بهندسة عكسية للمشكلة: ابدأ بالسؤال ، وصِغ الفرضيات ، واستخدم تحليلك الوصفي للعثور على دليل ضد هذه الفرضيات أو لصالحها. لاحظ الفرق: في ظل هذا النهج ، نبحث بنشاط عن رؤى قابلة للتنفيذ من خلال تحديد مكان البحث عنها أولاً ، بدلاً من انتظار خروجها من الفوضى.
التنبؤ بالتسرب
كخطوة تالية ، قد يطلب منك رئيسك في العمل توقع حدوث تسرب في المستقبل. كيف يجب أن تمضي قدما؟ يعتمد الأمر حقًا على ما تريد تحقيقه من خلال هذا التحليل. إذا كنت تعمل في مجال التمويل ، على سبيل المثال ، وكنت مهتمًا بالتنبؤ ببيان الدخل للربع التالي ، فسيكون من دواعي سرورنا توقع معدلات التغيير الإجمالية في المستقبل. ومع ذلك ، إذا كنت تعمل في قسم التسويق ، فقد ترغب في توقع العملاء المعرضين لخطر مغادرة الشركة ، ربما لأنك قد تحاول استخدام حملات استبقاء مختلفة.
وصف مسار عمل للحد من التسرب
أخيرًا ، افترض أن رئيسك قد طلب منك التوصية بمسارات عمل بديلة لتقليل معدل تسرب العملاء. هذا هو المكان الذي تصبح فيه مجموعة الأدوات التوجيهية (prescriptive ) في متناول اليد تمامًا وحيث يمكن تقدير تأثير اتخاذ القرارات الجيدة. يمكنك بعد ذلك طرح تحليل التكلفة والعائد للاحتفاظ بالعملاء والتوصل إلى قاعدة تزيد من قيمة عمر العميل (CUSTOMER LIFETIME VALUE) أو (CLV).
قيمة عمر العميل (CLV)
كيف يجب أن نقدر عملائنا؟ تتمثل إحدى الطرق في تعيين القيمة الحالية المشتقة من كل عميل. تكمن المشكلة في هذه النظرة قصيرة المدى في أن الشركات تستثمر في عملائها طوال الوقت ، من الاستحواذ إلى الاحتفاظ والتسويق ، وما إلى ذلك ، لذا لتقييم تلك الاستثمارات نحتاج أيضًا إلى وجهة نظر طويلة المدى من جانب الإيرادات.
منذ عدة عقود ، بدأ الناس ينظرون إلى العملاء كأصول ، وفي ظل هذا النهج ، فإن المقياس الصحيح هو تدفق الأرباح المستمدة منها. تتمثل إحدى الصعوبات في نهج التدفق في أنه في أي وقت قد يقرر عملاؤنا تغيير الشركات ، لذلك نحتاج إلى دمج نافذة زمنية غير مؤكدة في التحليل.
يقيس CLV القيمة الحالية المخصومة لجميع الأرباح التي تم الحصول عليها من عميل واحد طوال المدة المتوقعة لبقائه مع الشركة.
على سبيل المثال ، بافتراض معدل خصم شهري قدره 1٪ ، فإن العميل الجديد الذي سيستمر في شراء سلعنا وخدماتنا للأشهر الـ 11 المقبلة ، تاركًا ربحًا شهريًا قدره 1 دولار ، سيكون له CLV = 10.4 دولار. من الناحية العملية ، لحساب CLV ، نحتاج إلى تقدير المدة المتوقعة لعلاقة العميل معنا ، بالإضافة إلى تقدير لكيفية تغير الأرباح بمرور الوقت.
ستتاح لنا الفرصة للخوض في مزيد من التفاصيل حول حالة الاستخدام هذه ، ولكن اسمحوا لي أن أحدد خاصيتين لأي تحليل توجيهي: على عكس التحليلين السابقين ، نوصي هنا بطبيعة بمسارات العمل التي يمكن أن تحسن موقفنا ، من خلال طريقة لتحفيز العميل المحتمل خروجه على البقاء لفترة أطول معنا. ثانيًا ، يتم استخدام التنبؤ كمدخل في عملية صنع القرار ، مما يساعدنا في حساب المدخرات والتكاليف المتوقعة. سيساعدنا الذكاء الاصطناعي على تقدير هذه الكميات بشكل أفضل ، وهو أمر ضروري لقاعدة القرار المقترحة لدينا. لكن قاعدة القرار هذه هي التي تخلق القيمة وليس التنبؤ بحد ذاته.
أسئلة الأعمال ومؤشرات الأداء الرئيسية
إحدى الأفكار التأسيسية هنا هي أن القيمة مشتقة من اتخاذ القرارات. على هذا النحو ، فإن التنبؤ في هيئة تعلم الآلة هو مجرد مدخل لخلق القيمة. عندما نتحدث عن أسئلة العمل ، سنضع دائمًا في الاعتبار قرارات العمل. بالتأكيد ، هناك أسئلة متعلقة بالعمل تكون إعلامية بحتة ولا تتضمن أي إجراءات. ولكن نظرًا لأن هدفنا هو خلق القيمة بشكل منهجي ، فسننظر فقط في الأسئلة القابلة للتنفيذ.
إذن ، لماذا يتعين علينا اتخاذ قرار. من خلال الإجابة على هذا السؤال سنتمكن من معرفة كيفية قياس مدى ملاءمة أو عدم ملاءمة الخيارات التي نتخذها. يتم تجاهل القرارات التي لا يمكن الحكم عليها في مواجهة أي دليل ذي صلة. على هذا النحو ، سيتعين علينا تعلم كيفية اختيار المقاييس الصحيحة لتتبع أدائنا. تفشل العديد من مشاريع علوم البيانات وقرارات العمل ليس بسبب المنطق المستخدم ولكن لأن المقاييس لم تكن مناسبة للمشكلة.
هناك مؤلفات كاملة حول كيفية اختيار مؤشرات الأداء الرئيسية الصحيحة (KPIs) .السمتان الرئيسيتان اللتان أبحث عنهما هما الملاءمة وقابلية القياس. يكون مؤشر الأداء الرئيسي وثيق الصلة عندما يسمح لنا بتقييم نتائج قراراتنا بوضوح فيما يتعلق بهدف العمل. لاحظ أن هذا لا يتعلق بمدى صلة سؤال العمل ، بل يتعلق بما إذا كنا قادرين على تقييم ما إذا كان القرار يعمل أم لا ، ومقدار ذلك. ويترتب على ذلك أن مؤشر الأداء الرئيسي الجيد يجب أن يكون قابلاً للقياس ، ويجب أن يكون ذلك مع تأخير بسيط أو بدون تأخير فيما يتعلق بالوقت الذي تم فيه اتخاذ القرار.
مؤشرات الأداء الرئيسية لقياس نجاح برنامج الولاء
دعونا نناقش بإيجاز أحد الأمثلة. لنفترض أن كبير مسؤولي التسويق لدينا يطلب منا تقييم إنشاء برنامج ولاء للشركة. نظرًا لأن السؤال يبدأ بإجراء (أي إنشاء برنامج الولاء أم لا) ، فإنه يسجل لنا على الفور كمشكلة تجارية. ما هي المقاييس التي يجب أن نتتبعها؟ للإجابة على هذا دعونا نبدأ تسلسل أسئلة لماذا ؟
تسلسل أسئلة لماذا ؟
يعرض المثال التالي أسلوبًا أطلق عليه اسمه تسلسل أسئلة لماذا ؟. يتم استخدامه لتحديد مقياس الأعمال الذي نريد تحسينه.
إنه يعمل من خلال البدء بما تعتقد أنت أو رئيسك أو زملاؤك أنك تريد تحقيقه والتساؤل عن أسباب التركيز على هذا الهدف. تحرك خطوة واحدة فوق وكرر. ينتهي عندما تكون راضيًا عن الإجابة. تذكر أنه لكي تكون راضيًا يجب أن يكون لديك مؤشر أداء رئيسي ملائم وقابل للقياس لتحديد نتائج الأعمال التي ستركز عليها.
إذن ، أسئلة لماذا هي كما يلي:
- أنشئ برنامج ولاء. لماذا ا؟
- لأنك تريد مكافأة العملاء المخلصين. لماذا ا؟
- لأنك تريد تحفيز العملاء على البقاء لفترة أطول مع الشركة. لماذا ا؟
- لأنك تريد زيادة إيراداتك على المدى الطويل. لماذا ا؟
وبالطبع ، يمكن أن تستمر القائمة. الشيء المهم هو أن الإجابة النهائية على هذه الأسئلة ستتيح لك عادةً تحديد مؤشر الأداء الرئيسي بوضوح ما هو مناسب للمشكلة المطروحة ، وأي مقاييس وسيطة قد تكون مفيدة ؛ إذا كانت قابلة للقياس أيضًا ، فقد وجدت المقياس المناسب لمشكلتك.
تأمل السؤال الثاني ، على سبيل المثال. لماذا قد يرغب أي شخص في مكافأة العملاء المخلصين؟ إنهم مخلصون بالفعل ، دون الحاجة إلى أي دافع خارجي ، لذلك قد تكون هذه الاستراتيجية موجودة و تأتي بنتائج عكسية. لكن بغض النظر عن المنطق الأساسي ، لماذا يعتبر الولاء ذا مغزى وكيف يمكنك قياس تأثير المكافأة؟ أنا أزعم أن الولاء في حد ذاته ليس له معنى: نحن نفضل العملاء المخلصين على العملاء غير المخلصين لأنهم يمثلون تدفقًا أكثر استقرارًا للإيرادات في المستقبل. إذا لم تكن مقتنعًا ، ففكر في هؤلاء العملاء المخلصين ولكن غير المربحين. هل ما زلت تصنف ولاءهم على أعلى مستوى من قبل؟ إذا لم يكن الولاء في حد ذاته هو ما تسعى وراءه ، فيجب عليك الاستمرار في متابعة تسلسل الأسئلة.
فقط من أجل المناقشة ، افترض أنك لا تزال ترغب في مكافأة العملاء المخلصين. كيف نقيس ما إذا كان البرنامج يعمل ، أو يوضع بشكل مختلف ، ما هو مؤشر الأداء الرئيسي الجيد لهذا؟ تتمثل إحدى الطرق الشائعة الاستخدام في سؤال عملائنا مباشرةً ، كما هو الحال مع صافي نقاط الترويج (Net Promoter Score) أو (NPS). لحساب NPS ، نسأل عملاءنا أولاً عن مدى احتمالية أن يوصوا بنا كشركة على مقياس من 0 إلى 10. ثم نصنفهم إلى المروجين (9 إلى 10) ، والمنتقدين (من 0 إلى 6) ، والسلبي (7) ، 8). يتم تجميع الإجابات الفردية أخيرًا في NPS عن طريق طرح النسبة المئوية للمنتقدين من النسبة المئوية للمروجين.
على الجانب المشرق ، هذا تقييم مباشر جدًا: نحن فقط نذهب ونسأل عملائنا عما إذا كانوا يقدرون المكافأة. لا يمكن أن يكون الأمر أكثر وضوحًا من ذلك. المشكلة هنا هي أن البشر يتصرفون بناءً على الدوافع ، لذلك لا يمكننا عمومًا معرفة ما إذا كانت الإجابة صادقة ، أو إذا كان هناك بعض الدوافع الأساسية وهم يحاولون التلاعب بنظامنا. هذا النوع من الاعتبارات الاستراتيجية مهم عندما نقوم بتقييم تأثير قراراتنا.
يتمثل أحد البدائل في السماح للعملاء بالكشف بشكل غير مباشر عن مستوى رضاهم من خلال أفعالهم ، على سبيل المثال من كمية أو تكرار معاملاتهم الأخيرة ، أو من خلال معدل تسرب أقل لأولئك الذين يتلقون المكافأة مقارنة بمجموعة تحكم جيدة التصميم. ستجري الشركات دائمًا استبيانات للعملاء ، ويجب التعامل معها على أنها مصدر غني للمعلومات. ولكن من الممارسات الجيدة أن تتحقق دائمًا مما إذا كانت أفعالهم تدعم ما يقولونه.
تشريح إتخاذ القرار: تفكيك العملية ببساطة
يوضح الشكل التالي الإطار العام الذي سنستخدمه لتحليل وفهم قرارات العمل.
بدءًا من اليمين ، من المفيد أن نكرر مرة أخرى أننا نبدأ دائمًا بالموقف التجاري. إذا كان هدفك غير واضح أو غامض ، فعلى الأرجح أنه لا ينبغي اتخاذ القرار على الإطلاق. تميل الشركات إلى التحيز للعمل ، لذلك يتم اتخاذ قرارات غير مثمرة في بعض الأحيان. قد لا يكون لذلك عواقب سلبية غير مقصودة على الجانب التجاري فقط ؛ يمكن أن يؤثر ذلك أيضًا على طاقة الموظفين ومعنوياتهم. علاوة على ذلك ، نحن نأخذ الآن كأمر مسلم به أنه يمكن قياس هدف أعمالنا من خلال مؤشرات الأداء الرئيسية ذات الصلة. هذا لا يعني أن المقاييس تنشأ بشكل طبيعي: كما هو موضح في مثال لاحق ، يجب أن نختار مقاييسنا بعناية.
بشكل عام ، لا يمكننا التلاعب بأهداف العمل هذه بأنفسنا (تذكر Enron؟) ، لذلك نحتاج إلى اتخاذ بعض الإجراءات أو سحب بعض الروافع لمحاولة توليد النتائج.
حتى إذا كان التعيين واضحًا (في معظم الأحيان ليس كذلك) ، فإنه لا يزال يتوسطه عدم اليقين ، لأنه في وقت اتخاذ القرار من المستحيل معرفة العواقب بالضبط. سنستخدم قوى الذكاء الاصطناعي لاحتضان حالة عدم اليقين الكامنة هذه ، مما يسمح لنا باتخاذ قرارات أفضل. لكن لا تخطئ: القيمة مشتقة من القرار ، والتنبؤ هو مدخل لاتخاذ قرارات أفضل.
الاختلاف بين الإجراءات و العواقب والنتائج
إذا لم تكن قد اكتشفت الدور الذي تلعبه العواقب في التفكيك، فإليك مثالاً. افترض أن هدفنا هو زيادة عائداتنا. للقيام بذلك ، قررنا سحب رافعة التسعير وتقديم بعض الخصومات لعملائنا. والنتيجة المترتبة على عملنا هي زيادة إنفاق عملائنا على علامتنا التجارية ، الأمر الذي يؤدي بدوره إلى زيادة الإيرادات.
الإجراء: اعرض خصمًا
النتيجة: يزيد العملاء من طلبهم على منتجنا
المحصلة: زيادة الإيرادات
باختصار ، في حياتنا اليومية وفي مجال الأعمال ، نسعى عمومًا إلى تحقيق أهداف مختارة جيدًا وقابلة للقياس. صنع القرار هو فعل الاختيار من بين الإجراءات المتنافسة لتحقيق هذه الأهداف. صنع القرار القائم على البيانات هو العمل على الأدلة لتقييم مسارات العمل البديلة. اتخاذ القرار الإلزامي هو علم اختيار الإجراء الذي ينتج عنه أفضل النتائج بالنسبة لنا ؛ لذلك يجب أن نكون قادرين على ترتيب خياراتنا بالنسبة إلى مؤشر أداء رئيسي قابل للقياس وذات صلة.
الخاتمة
التفكير التحليلي هو القدرة على تحديد وترجمة أسئلة الأعمال إلى حلول وصفية.
يتم إنشاء القيمة من خلال اتخاذ القرارات: نحن نخلق قيمة لشركاتنا من خلال اتخاذ قرارات أفضل. التوقع هو مجرد مدخل واحد ضروري في عملية صنع القرار لدينا.
تشريح القرار: نختار إجراءً قد يكون له عواقب أو عدة عواقب تؤثر على نتائج أعمالنا. نظرًا لأننا بشكل عام لا نعرف النتيجة التي ستحدث ، يتم إجراء هذا الاختيار في ظل ظروف عدم اليقين. العلاقة بين الإجراءات والعواقب تتوسطها السببية.
ابدأ بطبيعة العمل: نظرًا لأن هدفنا هو العثور على أفضل مسار للعمل ، فمن الأفضل أن نحسن السؤال الصحيح. لذا ابدأ بتعريف طبيعة العمل. تتمثل إحدى المزايا الجانبية في أننا عادة ما نوسع قائمة الرافعات المتاحة لنا.
إضافة تعليق