A felhasználókkal készített interjúk elhagyása az egyik leggyakoribb ballépése azoknak a cégeknek, amelyek üzleti intelligencia (BI) alkalmazásaikat dobják éppen piacra. Gyakran hangzik el tőlük a következő mondat: „Jól tudjuk, hogy mit akarunk. Íme a mérőszámok, amelyeket a kijelzőn szeretnénk látni. Ezt alapul véve már megtervezhető a kijelző, nem?”
Ez azonban nem ilyen egyszerű, legalábbis akkor, ha sikeres termék a célunk. Idegen ember számára lehetetlen a tökéletes szendvicset elkészíteni (és ha nem szereti a mustárt?) Lehetetlen olyan beteget meggyógyítani, akivel sosem találkoztunk személyesen. Hasonlóképpen lehetetlen ilyen-olyan diagramokat megjeleníteni a kijelzőn, feltételezve, hogy azok majd válaszolnak a felhasználók üzleti kihívásaira.
A probléma gyökere, hogy egy sor mérőszám nem fogja elárulni, ki, hol, mikor, miért és milyen üzleti kihívással néz szembe. A körvonalak látszódnak, az ütemterv azonban messze van ettől. A felhasználókkal folytatott interjúk pontosan ezt az információt igyekeznek feltárni.
Íme az ötpontos lista, amely alátámasztja az interjúk jelentőségét.
1. Az üzleti célokat igazítsuk a stratégiához.
A felhasználói célokat, kihívásokat és elvárásokat illetően véleménykülönbségeket fedezhetünk fel különböző felhasználói csoportokat interjúztatva. Ha sikerül megérteni, mennyire jelentősek ezek a véleménykülönbségek, vagy mit tanulhatna egyik felhasználói csoport a másiktól, akkor lehet esély egy olyan közös üzleti nyelv kialakítására, amely hozzájárulhat a vállalati célok, a felhasználói célok és az alkalmazás céljainak összehangolásához.
2. Értsük meg, hogy eltérő felhasználói csoportok hogyan használnák az alkalmazást
Ha meg is kapjuk a választ a magasztos „miért” kérdésre, ami a céges, a felhasználói és az alkalmazás perspektíváit illeti, a „hogyan” kérdés továbbra is kihívás elé állít minket. A felhasználói beszélgetések során kiderül, hogy különböző emberek ugyanazt az adathalmazt teljesen eltérő módokon közelítik meg.
Vegyünk például egy menedzsert és egy üzleti elemzőt. A menedzser hihetetlenül elfoglalt, arra van szüksége, hogyha pár percre rápillant a kijelzőre, azonnal képes legyen következtetéseket levonni arról, hogy a cég helyes úton jár-e. Ha valami nem stimmel, a menedzser jó eséllyel hívja fel az elemzőt.
Az üzleti elemzőnek mélyebbre kell ásnia ahhoz, hogy válaszokat kapjon. Miért nem stimmelnek a számok? Mi történt, és mikor? Tart már egy ideje a dolog? A felmerülő kérdések listája végtelen – ami biztos, hogy a szakembernek olyan kijelzőre lesz szüksége, ami mélyebb elemzéseket tesz lehetővé.
Ha a menedzser számára mélyreható, tényeket feltáró alkalmazást terveznénk, akkor egy frusztrált és csökkent hatékonysággal dolgozó szakembert kapnánk. Ha az üzleti elemző elé tennénk le egy tömören fogalmazó, lényegre törő adathalmazt megjelenítő alkalmazást, az haszontalan lenne számára, és feladata ellátására alkalmatlan lenne.
Előfordulhat, hogy mindkét alkalmazás ugyanazokat a mérőszámokat használja, lényeges azonban, hogy ezeknek az adatoknak különböző felhasználókat és különböző felhasználói célokat kell szolgálniuk.
3. Találjuk meg a „miértjét” minden mérőszámnak
Az adott mérőszám „miértje” az egyik legfontosabb, amit felhasználói beszélgetésekből leszűrhetünk. Megismerhetjük a legfontosabb kérdéseket, amelyekre a felhasználók az adatok segítségével válaszokat keresnek. Milyen üzleti kihívásokat próbálnak megoldani? Milyen típusú adatokat szeretnének a kijelzőn látni? Tegyük fel, hogy a bruttó árrés (gross margin) azon mérőszámok egyike, amelyeknek ott a helye a kijelzőn. Miért is fontos ez az adat? A sales menedzserek azért pillantanak a bruttó árrés adataira, hogy lássák, hogy mennek az eladások, a pénzügyi vezető azonban azért figyeli ugyanezeket a számokat, hogy kiderítse, vajon az új stratégia következménye-e a változás.
4. A megfelelő kérdéseket a megfelelő vizualizációs eszközökkel válaszoljuk meg.
Egyetlen adatfajta megjelenítésének számtalan vizualizációs eszköze lehet. Például a „bevétel” lehet egyszerű KPI mutató, de lehet vonaldiagram is, amely a bevételnövekedést jeleníti meg az eltelt idő függvényében. Lehet oszlopdiagram, amely a bevételeket mutatja a kitűzött célbevétel viszonylatában, de lehet egy jelentősebb méretű adathalmaz része.
Hatékonyabb és célratörőbb vizualizációs megoldásokkal támogathatjuk az adatok megjelenítését, amennyiben megértjük, hogy miért is van szükség bizonyos adatokra, iletve a felhasználók milyen kihívásokat próbálnak megoldani az adatok segítségével. Ha a kérdés a következő: „Az idő elteltével nőttek a bevételeim?” Ez esetben vonaldiagramot érdemes bevetni.
Ha azonban a következőre vagyunk kíváncsiak: „A tavalyi évhez képest mennyivel nőtt a bevételem?” Ilyen esetben bőven elég egy számadat, amely az előző évhez viszonyított bevételváltozást mutatja meg dollárban vagy százalékban.
5. Az alkalmazás segítse elő a továbblépést, a további kérdések feltételét.
Végül szót kell ejteni arról, ami minden felhasználói párbeszédben a „hogyan tovább” formában hangzik el. A felmerülő kérdések (például: „Mit lépnél, ha csökkenne a bevételed?”) segíteni fognak minket abban, hogyan érdemes a diagramokat, egyéb adatokat logikai sorrendbe állítva megjeleníti úgy, hogy a lehető legjobban segítse a felhasználókat. Az adathalmaz így válik értékessé.
Végezetül...
A forradalmi változást csak a felhasználókkal folytatott párbeszédek hozhatják meg! Előfordulhat, hogy a felhasználók nem azokat az adatokat kérik, amelyekre szükségük lenne üzleti kihívásaik megoldásához. Az is lehet, hogy teljesen új problémakörrel néznek szembe, valami olyasmivel, ami még feltáratlan terület. A tanácsadói szektorban gyakran találkoztunk ilyen helyzettel. Az egyik vállalat talán ugyanazt az öt merőszámot igényli, mint egy másik, a teljesen eltérő üzleti környezet miatt azonban két teljesen különböző tervre lesz szükség. A követelmények begyűjtése még nem ad teljes képet, és nem garantál hatékony, jó minőségű üzleti megoldást.
