Možná jste slyšeli pojem „data driven company”. Ve zkratce se jedná o společnost, která je řízena daty a přikládá jim patřičnou roli v rozhodovacích procesech. Neznamená to ale, že musíte být fanatici do čísel a rozhodovat se jen podle tabulek a grafů. Nejlepší cesta je být si vědom toho, co vám data říkají, ale zároveň k nim přidat zdravý rozum a zkušenosti.
Možná máte zkušenost s tím, že jste u vás ve společnosti chtěli lépe pracovat s daty. A možná se vám také stalo, že to úplně dobře nešlo. Kladete si otázku proč?
Čas od času máme konzultace s klienty, kteří by chtěli své podnikání založit na informacích z dat. Vyvíjíme pro ně různá řešení, která se potom snažíme začlenit do jejich každodenní práce. Většinou se jedná o situaci, kdy se nadšený šéf těší na změnu, ale na druhé straně stojí zaměstnanci, kteří často nerozumí tomu, v čem je tahle změna vlastně přínosná.
Efektivní práce s daty ve firmě nemusí být tak složitá, jak se na první pohled zdá. V tomto článku se podíváme na to, jak překonat počáteční obavy, jak najít v datech skutečnou hodnotu a jak změnit firemní kulturu tak, aby data sloužila vašemu podnikání, a ne naopak.
Shrnutí pro ty, co nemají čas číst celý článek
- Největší překážkou v práci s daty nejsou technologie, ale lidé a jejich obavy z nových nástrojů a změn zaběhnutých postupů.
- Datová řešení přinášejí měřitelné výsledky – klienti uvádějí úsporu desítek hodin měsíčně a zvýšenou efektivitu marketingu.
- Nejrychlejší cestu k úspěchu představuje kombinace nadšeného vedení a praktických ukázek přínosů pro běžné zaměstnance.
- Implementaci datových řešení je vhodné provádět postupně, s důrazem na rychlé výsledky, které přesvědčí i skeptiky.
- Podle našich případových studií, datově řízené rozhodování přináší nejzásadnější přínosy v marketingu, uživatelské zkušenosti a optimalizaci nákladů.
Proč se mnoho firem obává práce s daty?
Už jste si někdy položili otázku, proč se zavádění datových projektů ve firmách často potýká s odporem, přestože výhody jsou jasně vidět?
Nejedná se o žádnou záhadu – jde o přirozený lidský odpor ke změnám. Když se s tímto faktem setkáváme u klientů, vždy si připomeneme jedno staré moudro: „Lidé nemají problém se změnou, lidé mají problém s tím, když jsou měněni.”
Často slýcháme od zaměstnanců našich klientů otázky typu:
- „Proč mám používat dashboard, když vidím stejná data v různých účtech?” (např. ve Facebooku, CRM nebo Google Ads).
- „Ta data, která mi ukazujete, ale nesouhlasí s tím, co já vidím v platformách, tak proč bych jim měl/a věřit?”
- „Proč bych měl/a dělat věci najednou jinak, když tak, jak to dělám doposud, to funguje?”
Za těmito otázkami se skrývají hlubší obavy a nejistoty. V první řadě je to strach ze ztráty kontroly. Marketér, který léta pracoval s reklamními platformami přímo, může mít pocit, že s novým datovým řešením ztrácí bezprostřední kontakt s daty, kterým důvěřuje.
Dalším faktorem je nedůvěra v nové nástroje. Zaměstnanci často nevěří, že nové systémy budou stejně spolehlivé jako ty, na které jsou zvyklí. Když například vidí rozdíly v číslech mezi jejich původními zdroji a novým dashboardem, automaticky předpokládají, že chyba je v novém nástroji.
V neposlední řadě je tu i obava z vlastního selhání. Nikdo nechce vypadat nekompetentně, když se má naučit nový systém nebo nový způsob práce. Jak nám řekla Lucie Konečná z nanoSPACE: „Potřebovali jsme vytrhnout z pohledu běžné webové analytiky a místo klasického ‚‚kolik’’ řešit i to, proč se některé věci dějí.” Tento přechod k hlubší analýze může být pro mnoho lidí obtížný.
Odpověď na všechny tyto obavy je ve skutečnosti jednoduchá, ale vyžaduje trpělivost při zavádění. Lidé mají omezené možnosti, jak data vnímat a interpretovat, a navíc práce s roztříštěnými informacemi stojí spoustu času. Nejlépe se nad daty přemýšlí, pokud je vidíme všechna pohromadě. Dát je na „jednu hromadu” bez automatizace je časově náročné. A člověk u toho může udělat chybu. Navíc lidské uvažování a vzorce v excelu mají své limity.
Stojíme před paradoxní situací: pracovat bez dat je neefektivní, ale zavádět datová řešení vyžaduje změnu myšlení, což lidská mysl přirozeně odmítá. Než začnete posouvat číselné ukazatele, musíte nejprve změnit myšlení lidí.
Máte ze změn opravu velké obavy? Nebojte se, nejste sami. S českými firmami jsme řešili desítky podobných situací a víme, že vaše obavy jsou naprosto legitimní. Proto jsme svůj přístup vyladili tak, aby byl pro vás co nejpříjemnější. Nevnucujeme vám řešení. Nejprve si s vámi v klidu promluvíme, pochopíme vaše potřeby a společně najdeme cestu, která bude fungovat. Jsme tu proto, abychom vám datovou cestu usnadnili, ne zkomplikovali.
Oblasti, kde vám data pomohou v rozhodování
Datová analytika není jen moderní buzzword, ale zásadní nástroj, který může zlepšit téměř každou část vašeho podnikání. Naše zkušenosti s klienty ukazují, že existuje pět oblastí, kde data přinášejí nejrychlejší a nejviditelnější výsledky.
Zefektivnění marketingu a zvýšení jeho ROI
Marketing bez dat je jako střelba naslepo. S kvalitními daty můžete přesně zaměřit své úsilí tam, kde přináší největší hodnotu.
U e-shopu Ochutnej Ořech jsme zavedli systém biddování založený na marži místo na prostém obratu. Jak nám sdělil Petr Voves ml.: „Jsem rád, že mám v týmu takové odborníky, jako jsou Digitální architekti. Pro mě jako majitele jsou analytická témata často složitá a od Marka Čecha vždy dostanu odpovědi, které mi pomohou se správně manažersky rozhodnout.”
Díky tomuto přístupu může firma efektivněji pracovat s marketingovými rozpočty a zajistit, že každá investovaná koruna skutečně přináší zisk. Zejména při velkých slevových akcích nebo u produktů s různou marží je tento přístup neocenitelný.
Přečtěte si také: Jak funguje AI: Co je to umělá inteligence a co všechno umí?
Pochopení chování zákazníků a zlepšení uživatelské zkušenosti
Víte skutečně, jak se zákazníci pohybují po vašem webu? Rozumíte tomu, proč opouštějí košík nebo kde narážejí na překážky? Data vám mohou dát odpovědi, které byste jinak těžko získali.
Pro firmu nanoSPACE jsme zavedli Smartlook, což umožnilo sledovat skutečné interakce uživatelů s webem. „Zároveň jsme chtěli web vidět očima našich zákazníků a pochopit, co hledají a co potřebují,” říká Lucie Konečná. Výsledky byly okamžité – zlepšená průchodnost košíkem, snížení počtu dotazů na podporu a zvýšení prodeje klíčových produktů.
Optimalizace vnitrofiremních procesů a úspora času
Kolik času vaši zaměstnanci tráví ruční prací s daty, která by mohla být automatizována? Podle našich zkušeností je to často mnohem více, než si management připouští.
Ve společnosti Saint Gobain jsme sjednotili webovou analytiku napříč desítkami webů. Tomáš Čech, jejich Director of Online marketing, nám k tomu řekl: „Již nyní vidím, že jsme ušetřili měsíčně desítky hodin strávených nad reportingem nejednotně měřených webů, které jsme dělali pro výpočet marketingových KPI.”
Strategické plánování a předvídání trendů
V dnešní rychle se měnící ekonomice je schopnost předvídat trendy a přizpůsobit se jim klíčová pro přežití. Data vám mohou poskytnout včas signály o tom, kam se trh pohybuje.
Pro realitní platformu Flat Zone jsme vytvořili komplexní datovou vrstvu a analytické nástroje, které pomáhají pochopit, jak uživatelé hledají nové byty. Vít Soural z Flat Zone oceňuje: „Na spolupráci s Digitálními architekty si nejvíce vážíme toho, že vždy dokáží pochopit naší obchodní potřebu, kterou následně přetvoří do technického zadání.”
Budování firemní kultury
Poslední, ale možná nejdůležitější oblast, kde data mění pravidla hry, je samotná firemní kultura. Když se rozhodování opírá o data místo o pocity nebo politiku, stává se firma transparentnější a efektivnější.
U společnosti Zaslat.cz jsme pracovali na vytvoření cloudového datového skladu a vizualizaci dat pro management. Tím jsme podpořili datovou kulturu firmy, kdy manažeři získali přístup k čistým a připraveným datům, což jim umožnilo činit informovanější rozhodnutí.
Hlavní výhodou datového analytika je schopnost používat pokročilé statistické metody a najít v datech vzorce, které běžný uživatel nevidí. Tyto datové koncepty využívají statistiku a matematiku a nejsou ničím, čemu byste museli rozumět. Čemu je ale dobré porozumět je využití těchto konceptů v praxi.
V marketingu běžně sledujete základní ukazatele jako náklady a výnosy. Snadno odhalíte a opravíte zjevné problémy – například vypnete ztrátové kampaně.
Časem se ale dostanete do bodu, kdy základní optimalizace už nestačí. Všechny vaše kampaně fungují docela dobře, ale nevíte, jak je posunout na další úroveň.
V této fázi vám datový analytik může pomoci:
- Identifikovat specifické skupiny zákazníků a přizpůsobit jim marketingová sdělení,
- odhalit skryté souvislosti mezi daty,
- navrhnout pokročilé strategie pro další zlepšení výkonnosti.
Datový analytik vám segmentaci vytvoří za několik hodin a vy můžete marketing posouvat dál. Marketérovi by to trvalo desítky hodin a výsledek by nemusel být tak spolehlivý.
Jak zavést datové řešení, které funguje a zaměstnanci ho skutečně používají?
Zavedení datového řešení vyžaduje čas a trpělivost. Nejlepší výsledky se obvykle nedostaví hned, ale až po určité době. Na začátku vidíte cíl, během zavádění narazíte na různé překážky, a s postupem času získáváte lepší přehled a výsledky.
Jak tedy zajistit, aby vaše datové projekty byly úspěšné a zaměstnanci je skutečně používali?
1. Zhodnoťte svůj současný stav
Než se vydáte na cestu, potřebujete vědět, kde právě stojíte. Začněte upřímným zhodnocením současného stavu práce s daty ve firmě:
- Jaká data již sbíráte?
- Jak často a jak efektivně je využíváte?
- Jaké systémy a nástroje aktuálně používáte?
- Jaká je úroveň datové gramotnosti ve vašem týmu?
Toto zhodnocení vám pomůže identifikovat nejen mezery, ale i existující silné stránky, na kterých můžete stavět.
2. Začněte s jasnými a dosažitelnými cíli
Data pro data nemají smysl. Mnoho firem dělá chybu v tom, že se snaží zavést příliš mnoho změn najednou. Místo toho začněte jedním konkrétním problémem, který vaše firma řeší, a ukažte, jak ho data mohou pomoci vyřešit.
Může jít o zlepšení efektivity marketingových kampaní, snížení míry opuštění košíku, zrychlení dodávek nebo identifikaci nových obchodních příležitostí. Současně ale mějte na paměti dlouhodobou vizi.
Například, když jsme pracovali s nanoSPACE, začali jsme s jednoduchým cílem – pochopit, proč zákazníci opouštějí nákupní košík. Díky tomu jsme dokázali rychle ukázat hodnotu datové analýzy, což nám otevřelo dveře do dalších projektů.
Mohlo by vás také zajímat: Výpočet marže v reálném čase a value based bidding v Google Ads
3. Zapojte zaměstnance od samého začátku
Kvalitní datová analýza vyžaduje jak správné nástroje, tak lidi, kteří s nimi umí pracovat. Zvažte, zda vybudovat interní tým nebo spolupracovat s externími specialisty.
Změna, která je vnímána jako „nařízení shora”, se často setkává s odporem. Místo toho zapojte ty, kteří budou s daty pracovat, už do fáze plánování. Ptejte se jich, jaké problémy řeší, jaká data by jim pomohla a co je pro ně při každodenní práci nejdůležitější.
Tomáš Čech ze Saint Gobain říká, že datové architekty nevnímá jen jako dodavatele, ale jako partnery: „Na spolupráci s Digitálními architekty velmi oceňuji i jejich pracovní přístup, kdy vnímám, že na druhé straně nesedí jen placená agentura, ale partner, který se reálně snaží posunout náš projekt a celý byznys dál.”
4. Vzdělávejte a budujte datovou gramotnost
Nepředpokládejte, že všichni ve vaší organizaci rozumí datům stejně. Investujte do školení a vzdělávacích materiálů, které pomohou všem pochopit, jak data číst, jaké otázky klást a jak využívat dostupné nástroje.
V praxi se nám osvědčilo kombinovat formální školení s neformálními workshopy, kde mohou uživatelé přijít s konkrétními otázkami a my jim ukazujeme, jak najít odpovědi pomocí dat.
5. Buďte transparentní ohledně metodiky a zdrojů dat
Jedním z hlavních důvodů nedůvěry v datová řešení je nedostatek transparentnosti. Pokud lidé nerozumí tomu, odkud data pocházejí a jak jsou zpracovávána, mají tendenci jim nedůvěřovat.
Dokumentujte a komunikujte, jak vaše datové řešení funguje, jaké zdroje používá a jak se vypořádává s případnými neshodami mezi různými systémy. Ve společnosti Zaslat.cz jsme například strávili nějaký čas vysvětlováním, proč se data z Facebooku a Google Analytics liší a jak s těmito rozdíly pracovat.
6. Oslavujte úspěchy a učte se z neúspěchů
Když datové řešení přinese výsledky, dejte o tom vědět. Sdílejte příběhy úspěchu, konkrétní čísla a poděkujte těm, kteří k úspěchu přispěli. Zároveň buďte otevření ohledně věcí, které nefungují, a aktivně hledejte zpětnou vazbu, jak je zlepšit.
Případové studie: Jak čeští podnikatelé uspěli díky práci s daty
Možná si říkáte, že datová řešení jsou spíše pro velké korporace s rozsáhlými rozpočty. Opak je pravdou – naše zkušenosti ukazují, že právě menší a střední české firmy mohou těžit z chytrého využití dat nejvíce. Podívejme se na několik inspirativních příběhů.
Ochutnej Ořech: Od redesignu k datové revoluci
Rodinná společnost Ochutnej Ořech se specializuje na prodej ořechů, sušeného ovoce a zdravé výživy. Když se rozhodli pro kompletní redesign e-shopu, moudře do procesu zapojili i datovou perspektivu.
Zavedli jsme komplexní datovou vrstvu obsahující více než 30 událostí, sjednocené objekty pro produkty, uživatele i košík. Dále pak serverově instalovaný Google Tag Manager a mnoho dalších nástrojů.
Výsledky? Efektivnější marketing, přesnější cílení a nečekaný bonus – možnost bidovat na marži místo obratu. To umožnilo mnohem lepší kontrolu nad rozpočty kampaní a jejich efektivností. Petr Voves ml. k tomu dodává: „Jsem rád, že mám v týmu takové odborníky, jako jsou Digitální architekti.”
Celá případová studie zde.
nanoSPACE: Když přijde náhlý růst
Česká společnost nanoSPACE vyrábí protiroztočové povlaky a nanovlákenné výrobky. Během koronavirové epidemie začala s výrobou nanovlákenných roušek a respirátorů a téměř přes noc se stala středně velkým e-shopem se stovkami objednávek denně.
V této vyhrocené době potřebovali rychle pochopit chování uživatelů na svém webu. Zavedli jsme nástroj Smartlook a odhalili na dvě desítky chyb a problémů v uživatelském rozhraní, které zákazníkům ztěžovaly nákup.
„Díky implementaci Smartlooku a následné analýze jsme se v klíčové době byli schopni na ty nejpřínosnější úpravy rychle podívat. Po úpravách se zlepšila průchodnost košíkem i celým nákupním trychtýřem, snížil se počet dotazů na podporu díky přehlednějšímu webu a zvýšily se prodeje klíčových produktů,” shrnuje Lukáš Konečný.
Celá případová studie zde.
Saint Gobain: Sjednocení dat z desítek webů
Společnost Saint Gobain, globální lídr na trhu se stavebninami, potřebovala sjednotit webovou analytiku a měření napříč desítkami webů. To zahrnovalo kalkulačky stavebního materiálu, e-shopy i obsahové a vzdělávací weby jednotlivých značek a divizí.
Vytvořili jsme funkční řešení a metodiku umožňující držet na jednotlivých projektech jednotné měření. Tomáš Čech, jejich Director of Online marketing, potvrzuje měřitelné výsledky: „Již nyní vidím, že jsme ušetřili měsíčně desítky hodin strávených nad reportingem nejednotně měřených webů a desítky tisíc v rámci správy a optimalizace kampaní.”
Celá případová studie zde.
Co spojuje tyto příběhy? Ve všech případech nebyla data cílem sama o sobě, ale prostředkem k řešení konkrétních byznysových problémů. Firmy nezačaly s rozsáhlými datovými projekty – začaly s jasně definovanými potřebami a postupně rozšiřovaly svá datová řešení.Tak co říkáte? Zkusíte to? Dejte si s námi konzultaci a můžeme se podívat na to, co pro Vás můžeme udělat.
