Como evoluir a estratégia de dados da sua startup DTC e identificar métricas críticas – TechCrunch

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As empresas diretas ao consumidor geram uma riqueza de dados transacionais brutos que precisam ser refinados em métricas e dimensões que fundadores e operadores podem interpretar em um painel.

Se você é o fundador de uma startup de e-commerce, há uma boa probability de estar usando uma plataforma como Shopify, BigCommerce ou Woocommerce, e uma das dezenas de extensões analíticas como RetentionX, Sensaimetrics ou Profitwell que fornecem relatórios de prateleira.

Em alto nível, essas ferramentas são excelentes para ajudá-lo a entender o que está acontecendo em seu negócio. Mas, em nossa experiência, aprendemos que você inevitavelmente se encontrará fazendo perguntas que suas extensões prontas simplesmente não podem responder.

Aqui estão alguns problemas comuns que você ou sua equipe de dados podem encontrar com painéis prontos para uso:

• Os gráficos geralmente são baseados em algumas dimensões padrão e não oferecem flexibilidade suficiente para examinar um determinado segmento de diferentes ângulos para entendê-los completamente.
• Os painéis têm erros de cálculo impossíveis de corrigir. Não é incomum que esses painéis relatem o valor de varejo pré-descontado para pedidos em que um cliente usou um código promocional na finalização da compra. Nos piores casos, isso pode levar os fundadores a superestimar drasticamente o valor da vida útil do cliente (LTV) e gastar demais em campanhas de advertising.

Mesmo quando os fundadores estão totalmente cientes das deficiências de seus dados, eles podem achar difícil tomar medidas decisivas com confiança.

Geralmente somos grandes fãs de ferramentas de inteligência de negócios plug-and-play, mas elas não se adaptam ao seu negócio. Não confie neles depois de superá-los.

Evoluindo a estratégia de dados da sua startup

Construir uma pilha de dados custa muito menos do que custava uma década atrás. Como resultado, muitas empresas estão construindo um e aproveitando o valor composto desses insights no início de sua jornada.

Mas não é uma tarefa trivial. Para fundadores em estágio inicial, o custo de oportunidade de qualquer grande projeto é imenso. Muitas empresas em estágio inicial se encontram em uma situação desconfortável – elas se sentem paralisadas pela falta de dados de alta fidelidade. Eles precisam de uma melhor inteligência de negócios (BI) para se tornarem orientados por dados, mas não têm os recursos para gerenciar e executar o projeto.

Isso deixa os fundadores com algumas opções:

• Contrate um líder de dados experiente
• Contrate um profissional de dados júnior e complemente-o com consultores experientes
• Contrate e gerencie consultores experientes diretamente

Todas essas opções têm méritos e desvantagens, e qualquer uma delas pode ser executada bem ou mal. Muitas empresas atrasam a construção de um knowledge warehouse por causa do custo de acertar – ou do medo de estragar tudo. Ambas são preocupações válidas!

Comece identificando suas métricas críticas