Det krävs i allmänhet en hel del övertygande för att få företagsledare att skriva av sig på en dataanalys initiativ för användarupplevelse — speciellt när det handlar om att uppgradera från ett äldre system till ett som erbjuder den senaste vågen av avancerade funktioner.
Sedan är det ständigt viktigt att motivera den initiala investeringen genom att visa hur analyser driver prestanda med faktorer som minskad ineffektivitet och ökade intäkter.
Alldeles för många företag har implementerat analyssystem med höga förhoppningar, bara för att finna resultaten underväldigande. Varför? Eftersom anställda inte använde de verktyg som gjorts tillgängliga av ett antal skäl.
Det räcker inte att ha analyser tillgänglig; dina anställda måste vara villiga och kunna införliva dem i rutinmässiga affärsbeslut.
Först då kommer företag att uppleva avkastningen på investeringar de hoppas på.
Hur Analytics användarupplevelse påverkar resultaten
Trots många organisationers bästa ansträngningar har användningsfrekvensen för business intelligence (BI) och dataanalys förblivit envist låg – ofta upp till ca. 30 procent av alla anställda inom ett företag, enligt Gartner.
Undersökningsföretaget ger några förslag till företag som vill öka användningsfrekvensen bland sina anställda: Implementera moderna BI-plattformar, utnyttja mobilanalys och säkerställa inbäddningsmöjligheter.
Alla dessa förslag understryker behovet av att underlätta positiva, flexibla och ändamålsenliga analysupplevelser för användare. Annars är de helt enkelt mindre benägna att använda de verktyg som står till deras förfogande.
Föreställ dig att du försöker köpa ett par byxor online. Du besöker webbplatsen för ett varumärke som du vanligtvis gillar, men startsidan tar mer än fem sekunder att ladda. Navigeringskontrollerna är invecklade. Och, till råga på allt, ger sökfältet inte de resultat du behövde.
Om du är som de flesta andra, kommer du förmodligen bara att stänga av webbplatsen i frustration och prova ett annat företag. Sannolikheten för att du kommer tillbaka till webbplatsen i framtiden är också betydligt lägre, baserat på dina fattiga användarupplevelse (UX).
Många av samma principer gäller för analytics plattformar. Komplicerade, feliga eller förvirrande gränssnitt avskräcker användare från att arbeta med data, särskilt icke-tekniska användare med begränsad analyserfarenhet.
Ju lägre adoptionsfrekvenser sjunker, desto färre anställda införlivar datainsikter i beslutsfattande – och mer sällan. Detta börjar tära på den potentiella positiva effekten av datadrivet beslutsfattande på slutresultatet. Och är det inte det som är meningen?
Styr positiv UX genom dataanalys
Låt oss undersöka vad som utgör positiv analytisk UX-design som kan uppmuntra anställdas adoption.
Här är några pelare för positiv analytisk UX att överväga:
- Välj en plattform som kan betjäna avancerade användare (analytiker och vetenskapsmän) såväl som tillfälliga affärsanvändare i stor skala. En enhetlig plattform är också mycket att föredra framför ett lapptäcke av flera olika lösningar.
- Gör insikter lätta att dela i en organisation och utanför. Forskning visar att implementering av mobilanalys, tillgänglig på distans på smartphones, kan öka adoptionsfrekvensen. Se till att verktyg och insikter är inbäddade i delade arbetsflöden för bästa resultat. Självbetjäningsgränssnitt, interaktiva datavisualiseringsverktyg och kollaborativa instrumentpaneler är ett måste.
- Utnyttja sök- och AI-driven analys i tandem. Sökverktyg ger ett paradigm för alla att ställa frågor, generera visualiseringar och dra insikter. Samtidigt gör AI-driven analys det tunga lyftet av gruvdata för relevanta insikter snarare än att behöva förlita sig uteslutande på mänskliga analytikers manuella ansträngningar.
- Upprätta tillförlitlighet för data och en enda källa till sanning – annars kan användare vara försiktiga med att tro på sina upptäckter.
- Övervaka dataanvändning och säkerhet genom stark centraliserad styrning. Som Strategisk finanstidning påpekar, de viktigaste principerna för effektiv datastyring är ansvarighet, standardisering och kvalitet.
Att optimera den moderna dataanalys-UX är i första hand en fråga om att förstå vad användarna vill ha och behöver – och sedan leverera bekväma, flexibla, interaktiva och skalbara dataupplevelser.
