Microsoft Clarity'yi, Switas gibi şirketlerin karşılaştığı zorlukları anlayan gerçek ürün geliştiriciler tarafından, pratik ve gerçek dünya kullanım senaryoları göz önünde bulundurularak geliştirilmiş bir ürün olarak öne çıkardık. Öfkeli tıklamaları ve JavaScript hata izleme gibi özellikler, kullanıcı hayal kırıklıklarını ve teknik sorunları belirlemede, kullanıcı deneyimini ve dönüşüm oranlarını doğrudan etkileyen hedefli iyileştirmeler sağlamada paha biçilmez olduğunu kanıtladı.
Veri kalitesi
Veri kalitesi, verinin kullanıldığı amaçlara uygun olup olmadığını tanımlar ve üzerine inşa edilen her şeyin değerini belirleyen kısıtlamadır. Gelişmiş analizler, makine öğrenimi modelleri ve yönetici panoları, girdilerinin kalitesini miras alır ve kuruluşlar genellikle analitik katmana büyük yatırımlar yaparken, altta yatan verileri incelemeden bırakırlar.
Geleneksel boyutlar kullanışlı bir kontrol listesi sunar. Doğruluk, değerlerin gerçeği doğru bir şekilde tanımlayıp tanımlamadığıyla ilgilidir. Tamlık, beklenen değerlerin mevcut olup olmadığıyla ilgilidir. Tutarlılık, aynı gerçeğin sistemler arasında aynı şekilde temsil edilip edilmediğiyle ilgilidir. Güncellik, verilerin desteklediği karar için yeterince güncel olup olmadığıyla ilgilidir. Geçerlilik, tanımlanmış biçimlere ve kurallara uygunlukla ilgilidir. Benzersizlik, varlıkların tekrarlanmak yerine yalnızca bir kez temsil edilip edilmediğiyle ilgilidir.
Çoğu kalite sorunu, işleme aşamasından ziyade veri yakalama aşamasında ortaya çıkar. Kontrollü değerlere ihtiyaç duyulan serbest metin alanları, mantıksız girişlere izin veren formlar, sistematik olarak atlanan isteğe bağlı alanlar ve aynı müşterinin tekrar tekrar oluşturulmasına izin veren süreçler, sonraki aşamalarda yapılacak hiçbir temizleme işleminin tamamen düzeltemeyeceği kusurlara yol açar. Veri toplama işlemini düzeltmek, sürekli düzeltmeden daha etkili ve önemli ölçüde daha ucuzdur, ancak başkalarına ait sistemlerde değişiklik yapılmasını gerektirir.
Müşteri verilerindeki en kalıcı ve en önemli sorun, yinelenen kayıtlardır. Güvenilir kimlik çözümlemesi olmadan, aynı kişi birkaç kez görünür; bu da müşteri sayımlarını bozar, satın alma geçmişini böler, yaşam boyu değer hesaplamasını baltalar ve bir kişiye farklı mesajlarla birkaç kez ulaşılmasının görünür başarısızlığına yol açar. Yinelenen kayıtların kaldırılması, tek seferlik bir temizlik yerine, kasıtlı eşleştirme kuralları ve sürekli uygulama gerektirir.
Ölçüm, kaliteyi bir izlenimden yönetilebilir bir özelliğe dönüştüren şeydir. Verilerin profillenmesi, eksiksizlik, geçerlilik ve tekrarlama oranlarının nicelleştirilmesi, bu ölçümlerin zaman içinde izlenmesi ve soruşturmayı tetikleyen eşiklerin belirlenmesi, bozulmanın kararları etkilemeden önce görünür olmasını sağlar. Kaliteyi ölçmeyen kuruluşlar, sorunları ona bağlı olan bir şeyin başarısızlığı yoluyla keşfederler.
Sahiplik, organizasyonel açıdan hiçbir şeyin gelişmediği bir koşuldur. Kalite sorunları genellikle bir sistemde ortaya çıkar, başka bir sistemde fark edilir ve üçüncü bir sistemi etkiler; ve atanmış bir sorumluluk olmadığında, her fonksiyon bunu haklı olarak başkasının sorunu olarak görür. Her önemli veri kümesi için, yalnızca kullanılabilirliğinden değil, kalitesinden de sorumlu bir sahip atamak, belirlenen sorunları çözülmüş sorunlara dönüştüren şeydir.
Eski veriler, kuruluşların sıklıkla ertelediği bir kararı ortaya koymaktadır. Daha önceki süreçlerde, edinilen sistemlerden veya doğrulama yapılmadan önce toplanan tarihsel kayıtlar genellikle yetersizdir ve bunların düzeltilmesi, sahip oldukları analitik değerden daha pahalıya mal olabilir. Hangi tarihsel dönemlerin güvenilir olduğuna açıkça karar vermek, sınırı belgelemek ve geri kalanını analizden hariç tutmak, güvenilir ve güvenilmez geçmişi sessizce karıştırmaktan daha dürüst bir yaklaşımdır.
Amaca uygunluk, çabanın orantılı kalmasını sağlayan niteliktir. Yönsel bir eğilimi belirlemek için yeterli olan veriler, finansal raporlama veya bireyler hakkında otomatik kararlar veren bir model için tamamen yetersiz olabilir. Tek tip mükemmelliği hedeflemek yerine, kullanım başına gerekli standardı tanımlamak, hatanın sonuçlarının en büyük olduğu yerlerde düzeltmeyi yönlendirir ve hassasiyetinin önemi olmayan veriler üzerinde pahalı çalışmalardan kaçınmayı sağlar.
Sorunların genellikle analitik işlevden ziyade operasyonel sistemlerde ve süreçlerde yattığı göz önüne alındığında, iyileştirme, hedefleri veri kalitesini içermeyen ekiplerin iş birliğini gerektirir. Uygulamada ölçüm ve profilleme şu şekilde oluşturulur: Veri analiziYakalama tarafındaki düzeltmeler, aşağıdaki yollarla sağlanan değişiklikleri gerektirir. ürün geliştirmeVe kusurların kaynağı formların ve süreçlerin nasıl tasarlandığıysa, çözüm genellikle şurada yatmaktadır: kullanıcı deneyimi denetimi Öncelikle verileri toplayan arayüzler üzerinde çalışın.
Switas'ın Görüldüğü Gibi
