{"id":20666,"date":"2025-03-17T11:51:14","date_gmt":"2025-03-17T09:51:14","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dase-analytics.com\/blog\/?p=20666\/"},"modified":"2025-03-17T11:51:14","modified_gmt":"2025-03-17T09:51:14","slug":"preco-viac-dat-neznamena-lepsie-rozhodnutia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.dase-analytics.com\/blog\/sk\/preco-viac-dat-neznamena-lepsie-rozhodnutia\/","title":{"rendered":"Pre\u010do viac d\u00e1t neznamen\u00e1 lep\u0161ie rozhodnutia"},"content":{"rendered":"

Pozn\u00e1te to star\u00e9 zn\u00e1me pravidlo, „\u010d\u00edm viac p\u00e1sikov, t\u00fdm viac Adidas“, \u017ee?<\/strong><\/p>\n

V\u0161etci vieme, \u017ee je to do neba volaj\u00faci nezmysel. Na druhej strane sa aj my v DASE \u010dasto stret\u00e1vame s t\u00fdm, \u017ee market\u00e9ri, alebo majitelia biznisov chc\u00fa proste mera\u0165 v\u0161etko. Ale je to skuto\u010dne n\u00e1\u0161 ultim\u00e1tny cie\u013e? Je naozaj tak d\u00f4le\u017eit\u00e9 mera\u0165 v\u0161etko?<\/strong><\/p>\n

Realita je dnes tak\u00e1, \u017ee dnes market\u00e9ri disponuj\u00fa objemom d\u00e1t o 230% vy\u0161\u0161\u00edm<\/strong> ako v covidovom roku 2020, no z\u00e1rove\u0148 sa c\u00edtia zahlten\u00ed, tak\u017ee nie s\u00fa schopn\u00ed z d\u00e1t z\u00edska\u0165 relevantn\u00e9 insighty. Probl\u00e9mom teda nie je nedostatok d\u00e1t, ale, naopak, ich enormn\u00e9 mno\u017estvo.<\/p>\n

\u010co je probl\u00e9m „data hoardingu“?<\/h2>\n

Market\u00e9ri (a, priznajme si to, ob\u010das aj webov\u00ed analytici) sa \u010dasto spr\u00e1vaj\u00fa ako zbera\u010di d\u00e1t. S\u0165ahuj\u00fa ka\u017ed\u00fa metriku, ka\u017ed\u00e9 kliknutie, ka\u017ed\u00e9 zobrazenie, ve\u010f \u010do, ak sa n\u00e1m niekedy bude hodi\u0165, v\u0161ak? V kone\u010dnom d\u00f4sledku potom analyzuj\u00fa tis\u00edce riadkov d\u00e1t. A v\u00fdsledok? Viac \u010dasu tak str\u00e1via spracovan\u00edm d\u00e1t ako ich skuto\u010dnou anal\u00fdzou a interpret\u00e1ciou. O poplatkoch za spracov\u00e1vanie d\u00e1t nehovoriac…<\/p>\n

👉 56 % market\u00e9rov tvrd\u00ed, \u017ee nemaj\u00fa dostatok \u010dasu na anal\u00fdzu d\u00e1t.<\/strong>
👉 38 % m\u00e1 probl\u00e9m s integr\u00e1ciou d\u00e1t a reportingom, \u010do im br\u00e1ni optimalizova\u0165 kampane.<\/strong>
👉 32 % si marketingov\u00e9 reporty pozrie maxim\u00e1lne raz mesa\u010dne, alebo e\u0161te menej \u010dasto.<\/strong><\/div>\n

D\u00e1ta sam\u00e9 o sebe neposkytuj\u00fa odpovede \u2013 ak sa nes\u00fastred\u00edme na spr\u00e1vne metriky, \u013eahko sa strat\u00edme v mno\u017estve inform\u00e1ci\u00ed a urob\u00edme nespr\u00e1vne rozhodnutia.<\/p>\n

Ako sa zbavi\u0165 d\u00e1tov\u00e9ho balastu a s\u00fastredi\u0165 sa na „to“ podstatn\u00e9?<\/h2>\n

Ak chceme vyu\u017ei\u0165 d\u00e1ta efekt\u00edvne, potrebujeme jasn\u00fa strat\u00e9giu<\/strong>. My v DASE tomu hovor\u00edme analytick\u00e1 strat\u00e9gia – strategick\u00fd dokument, ktor\u00fd by mal by\u0165 v\u00fdstupom va\u0161ej prvej invest\u00edcie do analytiky. Tu s\u00fa 4 z\u00e1sady, ktor\u00e9 by v\u00e1m mohli pom\u00f4c\u0165 k budovan\u00ed data-driven kult\u00fary vo va\u0161ej firme:<\/p>\n

1. Identifikujte, ktor\u00e9 d\u00e1ta skuto\u010dne potrebujete<\/h3>\n

Nemus\u00edte mera\u0165 v\u0161etko. Stanovte si hlavn\u00e9 KPIs<\/a>, ktor\u00e9 odr\u00e1\u017eaj\u00fa v\u00fdkonnos\u0165 v\u00e1\u0161ho marketingu. V DASE na to vyu\u017e\u00edvame workshop k analytickej strat\u00e9gii<\/a>. Za 4 hodiny si spolo\u010dne vysklad\u00e1me KPIs, ktor\u00e9 potrebujete mera\u0165, aby ste dosiahli stanoven\u00e9 ciele. Ak si tak\u00fdto workshop chcete zorganizova\u0165 interne, pripravili sme pre v\u00e1s n\u00e1vod ako na to:<\/p>\n\n\t

\n\t
\n\t\t\n\t\t
<\/div>\n\t\t<\/a>\n\t\t
\n\t\t
\n\t\t\t\n \t\t N\u00e1vod: Ako si m\u00f4\u017eete vytvori\u0165 analytick\u00fa strat\u00e9giu \u00faplne sami<\/span>\t\n\t\t\t<\/a>\n\t\t\t
\n\t\t\t N\u00e1vody<\/a> | \n\t\t\t J\u00falia Mich\u00e1lekov\u00e1<\/a> |\n\t\t\t \n\t\t\t \t
\n\t\t \t

M\u00e1te za\u010d\u00ednaj\u00facu, alebo mal\u00fa firmu, no chcete sa hne\u010f od za\u010diatku venova\u0165 analytike a robi\u0165 data-driven rozhodnutia? Alebo...<\/p>\n\t\t <\/article>\n\t\t<\/div>\n\t <\/div>\n\t<\/section>\n\t\n

2. Zjednodu\u0161te reporting<\/h3>\n

Namiesto desiatok tabuliek a grafov si vytvorte preh\u013eadn\u00fd dashboard, kde r\u00fdchlo vid\u00edte k\u013e\u00fa\u010dov\u00e9 ukazovatele. Na\u0161i analytici to posunuli e\u0161te \u010falej a v KPI dashboardoch na\u0161i klienti vidia aj predpoklad nap\u013a\u0148ania cie\u013eov. Samozrejme, aby sa dashboard dobre pou\u017e\u00edval, mus\u00ed lahodi\u0165 oku<\/a>. To je v\u0161ak pri na\u0161ich dashboardoch samozrejmos\u0165ou.<\/p>\n\n\t

\n\t
\n\t\t\n\t\t
<\/div>\n\t\t<\/a>\n\t\t
\n\t\t
\n\t\t\t\n \t\t Case-study: Nastavenie KPI dashboardu pre Luigi’s Box<\/span>\t\n\t\t\t<\/a>\n\t\t\t
\n\t\t\t Case study<\/a> | \n\t\t\t Nat\u00e1lia Andrejov\u00e1<\/a> |\n\t\t\t \n\t\t\t \t