Vælg en side

Estimeret læsetid: 20 min.

Uden brug af data kan din forretning være dødsdømt

Alle ved efterhånden, at data er blevet et af de absolut mest dyrebare “råstoffer” på fuld højde med guld og olie.

Men hvad er din absolut vigtigste “metric”?

Har du ikke én, så skal du finde den -og denne artikel vil hjælpe dig til det.

Måler du for eksempel hvor mange besøgende du har på dit website?

Det gør de fleste. Men er det også en “metric” du bruger til, at vurdere dit websites og forretnings succes?

Så er du i overhængende fare for, at det er blevet til en “forfængeligheds-metric” (vanity metric). Og det er rigtig skidt for din forretning.

Og jeg skal fortælle dig hvorfor…

Det er ikke en “metric”, som du kan bruge til at overleve eller vækste med. Den fortæller nemlig ikke noget om, om du får skabt en omsætning eller om dine besøgende gør det du vil have dem til. Eller rettere, hvad er det dine kunder vil? Det er ikke kun hvad du vil have dem til at gøre. Ud af dine målinger skal du finde ud af hvad det er folk vil.

Don’t sell what you can make.
Make what you can sell.

Hvilken scenarie af “metrics” vil du helst måle på? Vælg en af disse to. (KAN JEG INTEGRERE EN AFSTEMNING??)

1. Antallet af unikke besøgende pr. dag

Eller

2. Antallet af salg pr. dag

Du vælger 2’eren, ikke?

Tjekker du ofte dit antal af besøgende og giver det dig en følelse af tilfredsstillelse eller frustration? Så spilder du din energi. Sørg for at du måler og har fokus på de “metrics”, som virkelig betyder noget for din forretning. Og find så ud af hvordan du kan forbedre tallet.

Selvom det er rart, at se på at antallet af besøgende stiger uge for uge, så er det ikke ensbetydende med at du får succes. Selvfølgelig er det vigtigt, at du driver besøgende til en given side, men konverteringerne er dem som skaber din succes.

Medmindre du er meget sikker på, at dit antal af besøgende har en direkte sammenhæng med et salg. De fleste vil sige, at jo flere besøgende jo flere salg. Har du 3% som køber af de besøgende, så skal du bare have flere besøgende og så tjener du flere penge.

Men det vil stille større krav til, at drive besøgende til din side. De fleste ved, at jo mere trafik man vil have, jo flere ressourcer skal der afsættes. Måske du istedet skulle kigge på hvordan du får folk til at konvertere bedre. Er det svært for kunden, at købe produktet. Opfylder produktet det behov kunden har?

Hvad skal du måle på?

Der er virkelig mange, som er gode til, at producere og udvilke produkter og services. Men hvis ikke du måler på de rette ting, så får du bare ingen god og valid data. Det vil resultere i, at du heller ikke får lært noget til den videre udvikling.

Kender du til LEAN Startup, så er det hele grundpricippet. Build, Measure, Learn. Hurtige og mindre iterationer. Jo hurtigere du kommer gennem en cyklus, jo hurtigere får du data og jo mere data og viden får du til næste iteration. Det vigtigste i LEAN Startup er at lære.

For eksempel i en startup, så handler analytics og målinger om at finde vejen til et “markeds-fit” før dine penge løber ud.

Hvad er en god “metric” eller måling?

En god måling er:

  • Forståelig (HVORDAN)
  • Sammenlignelig (f.eks. Aktive brugere vs. Aktive bruger pr. mdr.)
  • En rate (% månedlige aktive brugere)
  • Adfærdsændring (Se efter tal, som ændrer DIN adfærd. Hvis ikke det er målinger, som ændre din adfærd, så er det en “dårlig metric”.)

Se her om du hviler på “vanity metrics”:

  • Pageviews
  • Visits – har én bruger besøgt siden 100 gange eller 100 brugere én gang?
  • Unique visitors – fortæller dig ikke noget om hvorfor de blev eller hvorfor de smuttede.
  • Følgere/”friends”/likes – tæl handlinger istedet. Hvor mange af dine følgere vil rent faktisk gå dine ærinder?
  • Time on site – tid brugt på din support-side er knap så godt. Har du en one-page website, så vil tallet være 0. Kan det være dine brugere for det de skal på den ene side, så vil tallet også være 0 – er det så skidt eller godt? Der skal mere viden og data til end tallet alene.
  • Emails indsamlet – hvis ikke du har en plan for dine indsamlede emails, hvad vil du så med dem? Har du emails fra en masse tilfældige brugere eller er de i din målgruppe og er potentielle købere?
  • Antal downloads – downloads alene fører ikke til nogen lifetime value. Er det app downloads, så mål på aktive brugere.

Selvfølgelig kan du godt måle ovenstående, men du skal ikke lade dig forblænde og du kan kun bruge dem, hvis du finder en dybere information bag tallene.

5 ting du skal vide om “metrics”

  1. Kvalitative eller Kvantitative
  2. Forklarende eller Rapporterende
  3. Forfængelige eller Handlingsrettede
  4. Ledende eller Haltende
  5. Korreleret eller Kausal

Kvalitative vs Kvantitative

Kvantitative: Tal og statistik. Kolde facts, men mindre indsigt. -Hvad sker der?

Kvalitative: Ustrukturerede og “afslørende”. -Hvorfor sker det?

Du finder ud af ting kvantitativt og du beviser det kvalitativt.

Forklarende vs Rapporterende

Rapporterende: De “daglige” og “nødvendige” tal.

Forklarende: De spændende og uventede indsigter.

Forfængelige vs Handlingsrettede

“Leading” vs “Lagging”

Lagging: Historisk data der viser hvordan du gør det. F.eks. viser din churn.

Leading: Er en metric, som måske kan hjælpe dig med, at forudsige fremtiden. Hvis f.eks. antallet af klager stiger, så er der en sandsynlig risiko for at din churn rate stiger. Dog fortælle den metric ikke hvorfor de klager, så det skal du dykke ned i. I starten af en Startup kan det være svært, at have leading metrics men kun lagging, men stræb efter at komme til dem hurtigt.

Korreleret vs Kausal

Korrelerede: To variabler der ændre sig simultant, måske fordi de er forbundet til noget andet. F.eks. salg af is og antallet af drukneulykker. De stiger og falder i de samme måneder, men de skyldes begge to sommeren. Så antallet af solgte is og antallet af drukneulykker er korrelerede.

F.eks. også stigende antal klager kan give stigende churn. Hjælper med at forudsige fremtiden.

Kausalitet: Kausalitet er interessant. En uafhængig faktor, der har direkte indflydelse på en afhængig faktor. F.eks. sommer og antallet af solgte is. Kausalitet kan hjælpe os med, at hacke fremtiden. Find den ene ting, som ændret noget andet. Så kan du ændre fremtiden.

Find korrelation → Test kausalitet → Optimér kausalitet faktor

Hvorfor skal du bruge kohorte?

Du skal bruge kohorte for, at bedre kunne se bag tallene.

I det øverste eksempel ser man en virksomhed, som umiddelbart ikke vækster. Men ser man dem i kohorte, så ser man at virksomheden faktisk har fin fremgang. Men laver man et gennemsnit, så trækkes væksten rent visuelt ned pga. de første brugere er blevet lidt dovne, evt. pga. de tidligere versioner af produktet.

lean analytics derfor skal du bruge kohorte

Illustration lånt fra LEAN Analytics af B. Yoskovitz og A. Croll

De 5 faser i LEAN Analytics

  1. Empathy
  2. Stickiness
  3. Virality
  4. Revenue
  5. Scale

lean analytics - de 5 faser

Illustration lånt fra LEAN Analytics – B. Yoskovitz og A. Croll

Empathy – Det er vigtigt, at du ikke går videre fra første fase før du har fundet det behov, som ikke er dækket tilstrækkeligt og som har et opnåeligt marked. Et behov du har fundet en løsning til og som brugerne vil betale for.

Stickiness(!) – En fase som alt for mange rykker forbi for tidligt – derfor et udråbstegn. Sørg for at have de rette funktioner, som vil holde på din brugere. Dæk de rette behov. Hvis ikke du kan få 100 mennesker til, at bruge dit produkt, så kan du nok heller ikke få en million til at bruge det.

Virality – Brug brugernes venner og venners venner til, at får flere til at bruge produktet. Brugerne og produktets features skal øge væksten og brugen af produktet.

Revenue – Brug en del af dine indtægter på at skaffe flere kunder. Hvis du har en bevist forretningsmodel, så handler det om at få flere brugere til, at kende til dit  produkt.

Scale – Nu er du ikke en startup mere, men nu har du en bæredygtig forretningsmodel. Og kan nu skalere den op.

Eric Ries’ Three Engines

Stickiness – Virality – Price

Approach: Keep people coming back – Make people invite friends – Spend revenue getting customers

Math that matters: Get customer faster than you loose them – How many they tell, how fast they tell them – Customers are worth more than they cost to get

Dave McClure’s Pirates Metrics – AARRR

Aquisition

Activation

Retention

Revenue

Refferal

6 eksempler på forretningsmodeller

I bogen LEAN Analytics taler Yoskovitz og Croll også om forretningsmodeller. Nærmere 6 eksempler på forretningsmodeller. Der findes flere modeller som f.eks. software med licens o.lign, men de har fokuseret på de 6 nedenstående.

  • E-commerce
  • SaaS (freemium?)
  • Mobile app (gaming)
  • Two sided marketplace
  • Media
  • User generated content

Saas customer lifecycle

the saas customer lifecycle

….

Er du i eCommerce? Ved du hvilken tilstand du er i?

hvilken ecommerce tilstand er du i

Langt de fleste tror de er i loyalitets-tilstand. Men det er faktisk ikke så ofte tilfældet. Langt de fleste er i en hvervelse tilstand.

Hvor mange af dine kunder køber mere end 1 gang indenfor 90 dage?

Er dette tilfældet, så skal du fokusere på en lav CAC (customer acquisition cost). Altså prisen for en kunde skal være så lav som muligt. Du skal også fokusere på høj checkout rate. Undgå at folk forlader siden uden at købe eller at de afbryder købet i dit checkout flow.

“One metric that matters”

Uanset hvilke branche eller fase du er i, så skal du have fokus på den måling, der virkelig betyder noget for din forretning. Og den måling som kan få dig til, at ændre din adfærd omkring dit produkt eller din forretning.

Er du i loyalitet-fasen, så er det f.eks. hastigheden hvorpå din brugere anbefaler dit produkt eller service til deres venner/bekendte, som er vigtig.

Selvfølgelig skal du ikke ignorere alle andre målinger, for hvis du har ændret noget og dit antal af besøgende på websitet falder drastisk, så vil det formentlig også have indvirkning på dit fokus.

Men dit fokus er ekstremt vigtigt for, at du ikke tager forkerte beslutninger – eller tager nogen beslutninger overhovedet..

Du leder med overlæg ved dit fokus og du leder med undtagelse ved andre målinger.

Stil spørgsmål til din data

Stil spørgsmål til din data og skab viden.

Når du stiller spørgsmål til din data, så skaber du dig en viden, som er værdifuld.

F.eks. du har fokus på churn rate – og den stiger – hvorfor stiger din churn rate? Det gør den måske i kølvandet på en software-opdatering. Hvad skyldes at den opdatering får dine brugere til at forlade dig?

Den fase din forretning er i vil have stor indflydelse på, hvilken måling du følger og hvilke spørgsmål du skal stille.

Hvad er din “one metric”?

lean analytics hvad er din one metric

Er du i Empathy fasen, så er det næsten altid kvalitativ data. Har du snakket med nok folk?

Læg mærke til, at det ikke nødvendigvis er de samme målinger du skal fokusere på. Det afhænger af hvilken type produkt eller service du har.

Hvordan kommer du videre til næste fase?

Hvis det er churn rate du måler på, så er du nødt til, at trække en streg i sandet.

Du skal trække en streg i sandet fordi du har brug for et mål du kan navigere efter. Du skal bruge dit mål til, at vide om du har succes.

Du ved f.eks., at du har forbedret din churn rate, men du ved ikke om du har forbedret den nok. Og derfor har du brug for, at trække en streg i sandet. Den streg kan selvfølgelig ændre sig, så det giver mening for din forretning.

Hvor skal du så trække den streg henne?

Det kræver, at du kommer ud og snakker med andre i branchen. Konkurrenter får du sikkert ikke meget ud af, men prøv at snakke med lignende forretninger. F.eks. andre om sælger software eller hvad dit produkt end måtte være.

Hverken jeg eller LEAN Analytics kan give dig svaret, men nogle benchmarks kan du godt få, når det kommer til vækst. 1% vækst i ugen er for lavet og 10% i ugen, så gør du det exceptionelt godt.

Men sørg for, at du ikke sigter efter 5%, hvis du risikere at miste forståelsen for dine kunder og det at bygge en løsning, der giver mening. Så du skal ikke over-optimere, hvis du ligger på 4% for, at ramme de 5%.

Og er der i virkeligheden nok potentielle kunder til, at kunne sikre en 5% stigning i ugen?

Så snart du er i revenue-fasen, så skulle du gerne kunne holde en 5% stigning i væksten på ugentlig basis.*

*Ovenstående tal er givet af Croll, Yoskowitz og Paul Graham. I dette tilfælde for en SaaS startup.

CAC må max være 1/3 af CLV

Det kræver måske en forklaring…

CAC = Customer Acquisition Cost (hvad koster det at skaffe en kunde)

CLV = Customer Lifetime Value (hvad tjener du i alt på en kunde, når alle udgifter er betalt)

Så er det på plads. Du ved helt sikkert godt, at du skal tjene mere på dine kunder, end du giver for dem.

Men du skal maksimalt give 1/3 af deres Lifetime Value og en god sund forretning ligger på 1/4.

Her er du kommet gennem faserne Aquisition, Stickiness og Virality og har måske fokus på at få sænket anskaffelsesprisen.

Hvad må din Churn rate højst være på?

Jeg har været lidt inde på Churn rate. Hvor mange brugere man mister.

Men hvor høj må din Churn rate være før det ikke betragtes som en sund og bæredygtig udvikling?

Der er selvølgelig forskel på virksomheder og produkter, men ifølge LEAN Analytics (Yoskovitz og Croll), så har de bedste SaaS virksomheder en Churn rate på mellem 1,5% og 3%. Du skal helst under 5% for at vide, at du har en bæredygtig model og et bæredygtigt produkt, som er klar til at blive skaleret.

Procenter skal ses som relative.

Har du 1 million brugere, så er 5% virkelig mange brugere du mister. Har du 100 brugere, så er 5% et helt andet tal at kigge på.

LEAN Analytics cyklus

LEAN Analytics’ cyklus er grundlæggende BUILDMEASURELEARN.

lean analytics cyklus - build measure learn

Denne cyklus kan godt se uoverskuelig ud ved første øjekast. Men den er faktisk ret simpel og forklare virkelig godt, hvordan man får succes med LEAN Analytics og ens forretning.

Du vælger en KPi – en “metric” du vil måle på. Den ene “metric”, som er afgørende for din forretnings succes.

Du trækker en streg i sandet. Vælger et nøje overvejet og et mål der giver mening i din branche.

Find den potentielle ændring eller forbedring du skal lave på din service eller dit produkt.

Det kan være du har en masse brugbar data og det kan være du ikke selv har data eller data fra en anden part. Er det sidste tilfældet, så må du komme med det allerbedste og kvalificerede gæt.

Her kommer du så op med en hypotese omkring din forbedring.

Du laver test og indsamler data. Data som du kan sætte i en kontekst og gøre til viden.

Med den nye viden har du 4 muligheder.

Succes, Pivot/Give op, Trække en ny streg eller Prøve igen.

Det er grundprincippet i Build, Measure, Learn.

De tester noget nyt. Du samler data og skaber en viden. Du har lært noget, som kan tage dig videre til den næste cyklus.

Denne cyklus skal du udføre hurtigst muligt, så din læringskurve stiger hurtigst muligt.

Tid til eksperiment

For at gentage og opsummere…

Identificer et forretnings-problem – vælg den ene vigtige “metric” – træk en streg i sandet – og kom igang!

De 5 vigtigste elementer i LEAN Analytics!

  1. Brug data til at finde en hypotese som du vil teste i et eksperiment
  2. Find det helt rette eksperiment
  3. (Analyzing for cognitive overhead)
  4. Growth hacking
  5. Vær drevet af data – hver dag

1.Brug data til at finde en hypotese

En hypotese som Airbnb havde var, at bedre billeder på udlejernes annoncer ville fører til flere konverteringer og udlejninger.

En af grundene til valget af denne hypotese var selvfølgelig, at det ville kunne aflæses direkte på deres bundlinie.

Som tidligere nævnt i artiklen, så husk at har du ikke kunne finde frem til en hypotese via data, så kom med dit allerbedst kvalificerede gæt.

Har du data, så se om du kan finde ud hvad de bedst konverterende lejligheder eller huse har til fælles. Hvis det var huse eller lejligheder du lejede ud. Det kan også være, at du bare havde tænkt, at de huse som konvertere godt alle har pæne billeder.

Så udfra data eller kvalificeret gæt kan du drage en hypotese.

Hvordan Airbnb fandt denne hypotese ved jeg ikke. Det kunne en god idé, som kom ud af det blå eller fra data. Bare så det er på det rene.

En vigtig ting omkring data er, at du samler det ind. For du ved aldrig hvilke data der bliver vigtig for dig eller hvornår du kan bruge den data du samler ind.

Data i sig selv ikke noget værd. Men det bliver guld værd, når du kan sætte det i en kontekst og skabe viden.

2.Find det rette eksperiment

Airbnb byggede en MVP [intern LINK] (minimum viable product). Det mindst mulige produkt du skal udvikle for, at kunne udføre eksperimentet. Med mindst muligt menes, at det skal kunne udføre eksperimentet og skabe data, som kan give svar på hypotesen. Hurtigst muligt og billigst muligt.

Deres MVP var ikke et fuldt funktionelt produkt, men det så sådan ud for brugerne. Der var folk, som sad “bag kulissen” og fik det til at virke som om det var et fuldt funktionelt produkt.

Kom hurtigst muligt gennem Build – Measure – Learn-cyklussen, så du få skabt data og få ny viden til næste cyklus.

Airbnbs resultat af eksperimentet blev:

De annoncer som havde fået de taget de professionelle og meget forbedrede billeder fik 2 til 3 flere udlejninger end dem som havde amatørbilleder.

De endte med at få adskillelige fotografer ansat. Hvorimod da de udførte deres eksperiment, da hyrede de professionelle fotografer i nærheden af de lokationer, som skulle have taget billeder – hvilket er den måde man kan udføre en MVP. Det skulle se ud som om de havde ansat fotografer. Ikke at det er en stor og vigtig detalje, men det fortæller dig, at når man laver en MVP, så gør man det nemmest, billigst og hurtigst. Det havde det ikke været, hvis de f.eks. havde ansat adskillige fotografer med det samme. Det kunne have kostet dem dyrt, hvis ikke eksperimentet var falde positivt ud.

Dette eksperiment blev et nøglepunkt for Airbnb og kurven stig herfra.

Den data de fik indsamlet fra eksperimentet brugte de til, at fortsætte med at eksperimentere.

F.eks så gjorde de denne service gratis, da det det gavnede deres forretning i meget høj grad og det kunne aflæses ud af deres data og viden som de havde skabt fra deres eksperimenter.

Efterfølgende eksperimenter var f.eks. at de satte et lille mærke på billedet eller annoncen, hvor der stod at billedet var taget af en professionel fotograf.

Undergravende (men genial) løsninger af Houston International lufthavn

Houston International eksperimenterede med en undergravende løsning. De så verden på en anden måde end man normalt ville og fik hacket situationen.

Kort fortalt, passagererne klagede over vente dig ved bagagebåndet og Houston International kom op med et eksperiment, som var nemt at teste og uden udgifter.

I stedet for at få passagerne hurtigst muligt til bagagebåndet, så parkerede de flyene længere væk.

Dette er en vaske ægte MVP. Den minimale indsats der skal til for, at teste denne idé. Hvilket eksperiment kunne de teste hurtigt og præcist.

Skulle de have lavet deres bagagebånd om og have ændret deres transport af bagage kunne det have kostet millioner. Og uden garanti for, at det havde afhjulpet situationen. Men at parkere flyene længere væk kostede ikke meget mere end hvad det normalt ville. Og vigtigst af alt, så fik det bragt klagerne ned til nærmest nul.

Når du skal lave eksperimenter og laver en MVP, så tænk på hvordan du kan lave eksperimentet uden at skulle bygge et færdigt produkt. Se om du kan bruge lignende løsninger, som for brugerne fungere som det færdige koncept, men i virkeligheden bare ser sådan ud udefra.

F.eks. ville localmind lave en app, hvor man kunne spørge tilfældige personer på bestemte lokationer om spørgsmål om det specifikke sted. Men istedet for at bygge app’en og teste den, så lavede de et eksperiment via twitter, hvor de stillede folk spørgsmål – om f.eks. vejret – om steder de havde tweetet fra. Det viste sig, at folk meget gerne besvarede spørgsmål fra fremmede omkring de steder hvor de opholdte sig.

Localmind fik verificeret deres idé og kunne gå videre med idéen og videre til næste eksperiment.

Hvordan du finder det rette eksperiment kan nogen gange kræve, at du tænker og ser tingene på en anden måde en “normalt”. Tænk i hvordan du hurtigst, billigst og nemmest får bygget og testet eksperimentet, som kan give dig den fornødne data og viden til, at kunne træffe betydningsfulde valg og komme videre til den næste eksperiment.

3.(Analyzing for cognitive overhead)

Hvad skal være her…..?

4.Growth hacking

Sergio Zyman fra Coca Cola sagde engang, at marketing er at sælge flere produkter til flere folk, oftere, for flere penge og mere effektivt – bum, bedre kan det ikke siges.

Du gror din forretning ved, at forbedre mindst én af de 5 punkter.

*Nedenstående er kopieret direkte fra LEAN Analytics-bogen [Aff. LINK], da det ikke kan siges meget bedre*

-If you’re dependent on physical, per-transaction costs (like direct sales, or shipping products to a buyer, or signing up merchants) then more efficiently will figure prominently on either the supply or demand side of your business model.

-If you’ve found a high viral coefficient, then more people makes sense, because you’ve got a strong force multiplier added to every dollar you pour into customer acquisition.

-If you’ve got a loyal, returning set of customers who buy from you every time, then more often makes sense, and you’re going to emphasize getting them to come back more frequently.

-If you’ve got a one-time, big-ticket transaction, then more money will help a lot, because you’ve only got one chance to extract revenue from the customer and need to leave as little money as possible on the table.

-If you’re a subscription model, and you’re fighting churn, then upselling customers to higher-capacity packages with broader features is your best way of growing existing revenues, so you’ll spend a lot of time on more stuff.

guerilla marketing data driven learning subversiveness equals growth hacking


Som mennesker har vi 4 store motivationsfaktorer

1.Made

Få magt eller respekt. En appel til anerkendelse.

2.Paid

Få penge eller alternativ betaling. En appel til grådighed eller kompensation.

3.Laid

Sex og tiltrækningskraft. En appel til lyster.

4.Afraid

Frygten for at gå glip af noget, miste noget eller risikere noget. En appel til sikkerhed.

Tillid = [troværdighed*] + [pålidelighed**] + [intimitet***] / [selvorientering****]

* Din ekspertise og omdømme; certificeringer
** Gør hvad du siger, sig hvad du gør
*** “Er du én af os”. Moral og personlighed
**** What’s in it for you


5.Vær drevet af data

Først så skal du huske på, at alle i din virksomhed er ansvarlig for data. Der er data at finde i alt hvad der sker i og omkring virksomheden.

Sørg for ikke at danne siloer, men del data og viden mellem de forskellige afdelinger og personer i virksomheden. Mange virksomheder har for vane, at danne siloer. Marketing ved bedst hvordan man markedsføre sin virksomhed, sælgerne ved bedst hvordan man sælger og servicefolkene ved bedst hvordan man servicere og installere.

Det lyder vel fair nok.

Eller hvad?

Faktisk så gemmer de forskellige afdelinger på data og viden som de andre afdelinger kunne bruge i deres arbejde.

F.eks. kender servicefolkene de personer som bruger virksomhedens produkter langt bedre en marktingsafdelingen. Så det kunne tænkes at servicefolkene ved noget om, hvordan kunderne bedre kan rammes og målrettes i markedsføringen.

Så del data og viden mellem de forskellige afdelinger!

Dit mål skal være, at træffe hurtigere, mere intellektuelt ærlige beslutninger og bemyndige din organisation til, at gøre det samme.

Det skal du gøre for, at lave data til kroner!

LEAN Canvas og Problem-Solution Canvas

To modeller du kan bruge er LEAN Canvas [intern LINK?? – PDF og ekstern LINK?] og Problem-Solution Canvas.

Problem-Solution Canvas kan hjælpe dig til, at holde fokus på der rette problem. Hvad er dit fokus (din hypotese), hvorfor er det den hypotese du vil bruge og hvorfor er det præcist at den hypotese kan løse dit problem?

Hvad er dine metrics og målinger, både de kvalitative og de kvantitative. Hvordan ved du, at de ting du gør rent faktisk tager dig nogen steder?

Du skal forstå hvorfor du gør som du gør. Og forstå hvordan dine målinger skal laves.

Stil det rette spørgsmål

Tidligere skulle en leder kunne overbevise andre på trods af mangel på data.

Nu skal en leder kunne stille det rette spørgsmål.

Hvilket spørgsmål skal stilles til et marked, et publikum eller til data.

Uden at kunne stille de rette spørgsmål, så er dataen ikke meget værd.

Data er i sig selv ikke meget værd. Det skal sættes i kontekst og bruges til at skabe viden.

“If I had an hour to solve a problem and my life depended on the solution, I would spend the first 55 minutes determining the proper question to ask, for once I know the proper question, I could solve the problem in less than five minutes”

– Albert Einstein

Artiklen er igang med at blive skrevet og bliver snart udgivet.