迈克尔佩雷斯贡献者
Michael Perez是 M13 的增长和数据总监。
直接面向消费者的公司会生成大量原始交易数据，这些数据需要细化为创始人和运营商可以在仪表板上解释的指标和维度。
如果您是电子商务初创公司的创始人，那么您很有可能正在使用 Shopify、BigCommerce 或 Woocommerce 之类的平台，以及 RetentionX、Sensai 指标或 Profitwell 等数十种分析扩展程序之一。现成的报告。
在高层次上，这些工具非常适合帮助您了解您的业务中正在发生的事情。但是根据我们的经验，我们了解到，您不可避免地会发现自己提出了一些现成的扩展程序根本无法回答的问题。
我们通常是即插即用商业智能工具的忠实拥护者，但它们不会随着您的业务扩展。在你长大后不要依赖它们。
以下是您或您的数据团队在使用现成仪表板时可能遇到的几个常见问题：
- 图表通常基于几个标准尺寸，并且不能提供足够的灵活性来从不同角度检查某个部分以完全理解它们。
- 仪表板有无法修复的计算错误。此类仪表板报告客户在结账时使用促销代码的订单的折扣前零售金额的情况并不少见。在最坏的情况下，这可能导致创始人大大高估他们的客户生命周期价值 (LTV) 并在营销活动上超支。
即使创始人充分意识到自己数据的缺陷，他们也很难自信地采取果断行动。
我们通常是即插即用商业智能工具的忠实拥护者，但它们不会随着您的业务扩展。在你长大后不要依赖它们。
发展你的创业公司的数据战略
与十年前相比，构建数据堆栈的成本要低得多。因此，许多企业正在构建一个并在其旅程的早期利用这些见解的复合价值。
但这不是一项微不足道的任务。对于早期创始人来说，任何大项目的机会成本都是巨大的。许多处于早期阶段的公司发现自己处于一种不舒服的境地——他们因缺乏高保真数据而感到瘫痪。他们需要更好的商业智能 (BI) 来实现数据驱动，但他们没有资源来管理和执行项目。
这给创始人留下了几个选择：
- 聘请经验丰富的数据领导者
- 聘请初级数据专家并配备经验丰富的顾问
- 直接聘请和管理经验丰富的顾问
所有这些选项都有优点和缺点，其中任何一个都可以执行得好或不好。许多公司推迟建立数据仓库是因为正确处理数据仓库的成本——或者担心把它搞砸。两者都是有效的担忧！