אָוווערקאַמינג כערדאַלז אין סוף-צו-סוף אַי פּרויעקט פּלאַן

לויט אַ פריש לערנען פון 451 פאָרשונג, טייל פון S&P גלאבאלע מאַרקעט ינטעלליגענסע, "מער ווי 90% פון אָרגאַנאַזיישאַנז וואָס האָבן אנגענומען אַי אנגעהויבן אַנטוויקלונג אויף זייער ערשטער אַי פּרויעקט אין די לעצטע פינף יאָר." כאָטש נייסאַנט, אַי-ינייבאַלד סאַלושאַנז זענען אויף די העכערונג אַרום אונדז. אָבער, פילע פון ​​​​די ינישאַטיווז נאָך טאָן ניט טרעפן עקספּעקטיישאַנז - אויב זיי אפילו מאַכן עס צו דיפּלוימאַנט.

צו זיין געראָטן, פירער זאָל אויסקלייַבן און פירן אַי פּראַדזשעקס מיט אַ פאַרטראַכט סטראַטעגיע געטריבן דורך קלאָר עקספּעקטיישאַנז, אַליינמאַנט צו געשעפט גאָולז און יטעריישאַן. לאָמיר קוקן אויף די פּראָסט כערדאַלז וואָס אָרגאַנאַזיישאַנז האָבן דיזיינינג געראָטן סוף-צו-סוף אַי פּראַדזשעקס און ווי צו באַקומען זיי.

אָנפירונג עקספּעקטיישאַנז פֿאַר אַי-ינייבאַלד סאַלושאַנז

א פּלאַץ פון הייַנט ס פיילינג אַי פּראַדזשעקס הייַנט זענען רעמאַניסאַנט פון פאַרנעמונג ווייכווארג פּראַדזשעקס אין די ניינטיז, ווו אַנטוויקלונג פּראַדזשעקס זענען געגאנגען אַוועק די ריילז ווי טימז האָבן הויך האפענונגען אַז נייַע טעקנאַלאַדזשיז וואָלט פאַרריכטן זייער פראבלעמען. ביידע דעמאָלט און איצט, אַ הויפּט גרוב איז ינפלייטיד עקספּעקטיישאַנז פון וואָס דיין לייזונג קענען אַקשלי סאָלווע.

ס'איז געפערליך אנצונעמען, אז מיטן זאמלען גענוג דאטא, וועט אלעס פּלוצעם זיין דורכזיכטיג; אַז איר קענען פאָרויסזאָגן קונה ביכייוויערז אָדער מאַכן שליימעסדיק רעקאַמאַנדיישאַנז צו אַנטיסאַפּייט זייער באדערפענישן. צום באַדויערן, די וועלט איז פיל ווייניקער פּרידיקטאַבאַל ווי מענטשן ווילן עס צו זיין. בשעת נוציק פּאַטערנז טאָן אַרויסקומען, ניט אַלע געשעענישן זענען קאַוסאַל אָדער אפילו קאָראַלייטאַד - פילע טינגז פּאַסירן וואָס נאָר דזשענערייט ראַש.

אין דער זעלביקער צייט, פילע אָרגאַנאַזיישאַנז זען זייער פּירז ימפּלאַמענינג אַי סאַלושאַנז און פילן די דרוק צו האַלטן זיך. ינוועסטינג אין אַי נאָר צו "האַלטן זיך מיט די דזשאָנעסעס" קענען צוריקקריגן אויב איר טאָן ניט פֿאַרשטיין וואָס דרייווז די הצלחה פון דיין פּירז און צי דאָס וועט אַרבעטן פֿאַר דיין אייגענע אָרגאַניזאַציע אָדער נישט. אָפט, קאָמפּאַניעס מיט אַ פוס אַרויף אין זייער אַי פּראַדזשעקס האָבן דאַטן סטראַטעגיעס און געשעפט פּראַסעסאַז אין פּלאַץ וואָס געבן זיי צו זאַמלען און נוצן די רעכט טייפּס פון דאַטן פֿאַר אַי.

לעסאָף, אָנפירונג עקספּעקטיישאַנז פֿאַר אַי פּראַדזשעקס סטאַרץ מיט די פיייקייט צו אַרטיקיאַלייט וואָס פון דיין פראבלעמען קענען טאַקע זיין סאַלווד מיט אַי.

טשאָאָסינג די רעכט מינים פון אַי פּראַדזשעקס פֿאַר דיין פּראָבלעמס

איז דיין אַי סטראַטעגיע אַליינד מיט דיין געשעפט גאָולז? די סעלעקציע פון ​​​​פּראָיעקט איז מיסטאָמע די גרעסטע אַרויסרופן וואָס אָרגאַנאַזיישאַנז האָבן מיט זייער אַי ינישאַטיווז. עס איז וויכטיק צו טאַקע פֿאַרשטיין די קשיא איר פּרובירן צו ענטפֿערן, ווי (און אויב) ענטפֿערן די קשיא וועט צושטעלן ימפּרוווד געשעפט אַוטקאַמז, און צי די רעסורסן איר האָבן קענען ענטפֿערן עס הצלחה און יפישאַנטלי.

זאל ס זאָגן איר ווילן צו נוצן אַ פּרידיקטיוו מאָדעל צו באַשליסן ווען און וואָס מין פון אַראָפּרעכענען צו פאָרשלאָגן אַ קונה. ברענגען אין די דאַטן וויסנשאַפֿט מאַנשאַפֿט! אָבער דאָס איז פאקטיש זייער טשאַלאַנדזשינג צו צוגאַנג ווי אַ פּרידיקטיוו מאָדעל פּראָבלעם. ערשטער פון אַלע, עס איז שווער צו וויסן צי דיין קונה וואָלט קויפן דעם פּראָדוקט אָן די אַראָפּרעכענען. און צונויפקום די נויטיק דאַטן מיט גענוג סטאַטיסטיש שטרענגקייַט צו פּראָדוצירן אַ נוציק מאָדעל וואָלט מסתּמא אַרייַנציען עטלעכע פּראַסעסאַז וואָס פילן ומנאַטירלעך פֿאַר די געשעפט - ווי ראַנדאַמייזינג וואָס קאַסטאַמערז באַקומען דיסקאַונץ אָדער וואָס פארקויפונג רעפּס קענען געבן דיסקאַונץ. דאָס מוסיף אַ פּלאַץ פון קאַמפּלעקסיטי צו די סיטואַציע.

א בעסער וועג צו צוגאַנג דעם פּראָבלעם מיט אַי קען זיין צו ויספאָרשן סימיאַליישאַן מאָדעלס פון קונה נאַטור וואָס איר דערוואַרטן אונטער פאַרשידענע דיסקאָונטינג רעזשים. אלא ווי טאָרטשערינג די סיסטעם צו דערגרייכן אַ גענוי פאָרויסזאָגן, סימיאַליישאַן און סצענאַר פּלאַנירונג קענען העלפֿן מענטשן ופדעקן וואָס וועריאַבאַלז זענען שפּירעוודיק צו איינער דעם אנדערן ווען זיי מאַכן געשעפט דיסיזשאַנז. פרעגן זיך: וואָס קונה ענטפער וואָלט מיר דאַרפֿן פֿאַר דעם אַראָפּרעכענען צו מאַכן זינען? דעם טיפּ פון געניטונג אין ויספאָרשן פּאָטענציעל אַוטקאַמז איז פיל מער עפעקטיוו און זיכער פיל גרינגער ווי צו בויען אַ קאָמפּלעקס דאַטן וויסנשאַפֿט עקספּערימענט.

באַשטעטיקן דיין טימז פֿאַר הצלחה

פֿאַרשטיין וואָס דיין דאַטן איז געזאמלט און קערייטיד פֿאַר, ווי עס איז געווען געוויינט אין דער פאַרגאַנגענהייט און ווי עס וועט זיין געוויינט אין דער צוקונפֿט איז קריטיש פֿאַר טאן קיין טיפּ פון אַי טעטיקייט אויף די דאַטן. עס איז וויכטיק צו באַן אַ מאָדעל אויף דאַטן וואָס איז גאַנץ און וואָס רעפּראַזענץ וואָס איז בנימצא אין דער עמעס וועלט אין דעם מאָמענט איר מאַכן די ינטערווענטיאָן. פֿאַר בייַשפּיל, אויב איר האָבן קייפל סטאַגעס אין דיין אָפּמאַך רערנ - ליניע און איר ווילן צו פאָרויסזאָגן די ליקעליהאָאָד פון אַ אָפּמאַך קלאָוזינג בעשאַס בינע פינף, איר קענט נישט לויפן די מאָדעל אויף דילז אין סטאַגעס דריי אָדער פיר און דערוואַרטן נוציק רעזולטאַטן.

דאַטן סייאַנטיס אָפט האָבן אַ ריס אין פארשטאנד די נואַנסיז פון וואָס דאַטן רעפּראַזענץ און ווי עס איז דזשענערייטאַד. וואָס מענטשלעך און טעקנאַלאַדזשיקאַל פּראַסעסאַז שפּילן אַ טייל אין קריייטינג די דאַטן, און וואָס פּונקט מיינען די דאַטן אין דעם קאָנטעקסט פון דיין געשעפט? דאָס איז ווו אַנאַליס און געשעפט יוזערז וואָס זענען נאָענט צו די דאַטן - און די פראבלעמען וואָס איר פּרובירן צו סאָלווע מיט עס - זענען ינקרעדאַבלי ווערטפול. מיר ווי צו טראַכטן פון אַי ווי אַ מאַנשאַפֿט ספּאָרט ווייַל הצלחה ריקווייערז געשעפט קאָנטעקסט אין אַדישאַן צו אַ באַסעלינע פון ​​דאַטן און מאָדעל ליטעראַסי.

צום סוף, עס זענען מענטש-סענטריק אַספּעקץ פון פּרויעקט הצלחה אַז אָרגאַנאַזיישאַנז קענען פאַרזען אויב זיי זענען אויך פאָוקיסט אויף די דאַטן אָדער טעכנאָלאָגיע. אָפט, אַי קענען מאַכן אַ פּראָגנאָז, אָבער עס איז צו עמעצער צו באַשליסן ווי צו ווענדן דאָס אין אַ רעקאַמענדיד קאַמף. איז דער פאָרשלאָג נוציק צו צושטעלן אַ קלאָר קאַמף, און איינער וואָס מענטשן וועלן זיין גרייט צו נאָכפאָלגן? צי איר שאַפֿן אַ סוויווע ווו די פֿירלייגן וועט זיין יפעקטיוולי באקומען?

פּרידיקטינג עפּעס איז בלויז מאל נוציק. זענט איר גרייט צו סטרויערן פּרייסאַז, וואַליומז פון פּראָדוקט אָדער סטאַפפינג, אָדער אפילו טוישן דיין פּראָדוקט שורה? וואָס מדרגה פון ענדערונג פאַרוואַלטונג איז דארף אַזוי אַז מענטשן וועלן אַרומנעמען די נייַע לייזונג און יוואַלוו זייער געגרינדעט ביכייוויערז און פּראַסעסאַז? צוטרוי קומט פון אַ מוסטער פון קאָנסיסטענט נאַטור און אַ ווילינגנאַס צו פאָרזעצן צו דערציען די געשעפט; אויב איר וועט ראַדיקאַללי פּראַל אויף ווי מענטשן טאָן זייער דזשאָבס, זיי דאַרפֿן צו זיין מיט אים.

סטאַרטינג קליין און יטערייטינג

זאל ס נאָענט אויף עטלעכע גיידאַנס באזירט אויף וואָס מיר ווע געזען בשעת ארבעטן מיט קאַסטאַמערז.

אָפט, דער בעסטער ערשטער אַי פּרויעקט איז דער איינער וואָס וועט זיין די יזיאַסט צו אַפּעריישאַנאַלייז און באַקומען אין פּראָדוקציע מיט דער קלענסטער קאָמפּלעקס ענדערונג פאַרוואַלטונג. פּרוּווט צו בויען עפּעס וואָס דיליווערז ווערט ווי געשווינד ווי מעגלעך, אפילו אויב דאָס איז אַ זייער קליין ינקראַמענטאַל פֿאַרבעסערונג. און האַלטן דיין קאַסטאַמערז, געשעפט ניצערס און סטייקכאָולדערז ווי נאָענט צו דער אַנטוויקלונג פּראָצעס ווי מעגלעך. ציל צו שאַפֿן אַ סוויווע פון ​​​​גוטע באַמערקונגען - סיי אין דעם זינען פון קאַלעקטינג מער דאַטן צו יטעראַטיוולי פֿאַרבעסערן די מאָדעל, און אַרייַנשרייַב פון סטייקכאָולדערז צו פֿאַרבעסערן די פּרויעקט און זייַן אַוטקאַמז.

מיט אַי, עס וועט שטענדיק זיין ברעג קאַסעס ווו די לייזונג איז אַ פאַרפירן. אָבער עס איז בעסער צו געפֿינען סאַלושאַנז וואָס אַרבעט פֿאַר די מערהייַט פון דיין קאַסטאַמערז אָדער עמפּלוייז, אַנשטאָט פון דעוועלאָפּינג אַ טאַקע בלענדיק דערווייַז פון באַגריף וואָס אַרבעט בלויז פֿאַר עטלעכע בעספּאָוק קאַסעס. אין די סוף פון די טאָג, אַי זאָל רעדוצירן רייַבונג און מאַכן עס גרינגער פֿאַר מענטשן צו טאָן זייער דזשאָבס און מאַכן ינפאָרמד דיסיזשאַנז.

צו לערנען מער וועגן Tableau AI אַנאַליטיקס, באַזוכן tableau.com/ai.