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データ主導型の意思決定 - 直感や観察だけでなく、実際のデータに基づいて意思決定を行うプロセスは - ベストインクラスのデジタル導入戦略の基盤です。
この動画では、Digital Adoptionのプロフェッショナルがプログラムのデータプラクティスを作成する方法について説明します。
データによって進捗と成功を知るためには、最初にそれを定義することが重要です。 スマートな目標から開始することで、チームが行っていることを確実に測定し、データで知らせることができます。
例:
戦略目標は、会社またはチームにとって明確で理解可能な目標です。 これらは、通常、収益、マージン、組織リスクに整合された大きな期限付き目標です。 ただし、Digital Adoption(または技術に依存する)目標に到達するには、発見とカスケードがしばしば必要です。
以下の質問から開始することで、これを完了できます:

前述のように、すべての目標は、SMART目標である必要があります。 その重要な部分は、目標が測定可能であることを保証することです。 デジタル導入目標については、これらのメトリックは、戦略目標に影響力または相関関係を持つユーザー行動である必要があります。
以下の基本的な運用メトリックから開始することを検討してください:
例:



ベースラインデータを取得することで、改善機会を特定し、より良いアフターステートを定義することができます。 潜在的な問題を特定し、現在のベースラインデータを改善する方法を特定するための仮説を定義するのは簡単です。
例:
WalkMeプロジェクトの成功を知る目標、メトリック、データポイントを確立しました。- プロジェクトが成果やメトリックをどのように変更しているかを確認し、覚えておいてください。- そうでなくても問題ありません! 仮説段階を頻繁かつ迅速に再開します。 ソリューションを反復し、メトリックの変更を追跡します。