Ce contenu figurait à l’origine dans la newsletter du 11 janvier 2023 que vous trouverez ici : https://www.trustinsights.ai/blog/2023/01/inbox-insights-january-11-2023-data-before-decisions-recession-indicator/
J’adore les données. C’est une donnée. Mais plus que les données elles-mêmes, j’aime l’histoire et l’action. Je suis un résolveur de problèmes, un fixateur. Si je ne sais pas quoi faire, je creuse plus profondément.
Au cours du week-end, j’essayais de déterminer si je prenais soin de mes plantes d’intérieur correctement. J’ai des rêves de créer une jungle à l’intérieur de ma maison. J’ai une application qui me permet de prendre une photo de la plante et l’application diagnostiquera les problèmes. Malheureusement, le meilleur conseil qu’il donne est que j’arrose trop ou pas assez. C’est extrêmement inutile.
Cela m’a fait réfléchir à la façon dont nous faisons la même chose sans marketing. Si vous avez joué avec des outils comme ChatGPT, vous savez que vous devez lui demander quelque chose avant d’obtenir une sortie. Si vous déléguez à un membre de l’équipe, vous devez lui dire ce dont vous avez besoin avant qu’il ne puisse le faire.
La spécificité compte.
La semaine dernière sur le Livestream, nous avons couvert l’ingénierie rapide. Vous pouvez regarder cet épisode ici : https://www.trustinsights.ai/blog/2023/01/so-what-how-to-do-prompt-engineering/
En en parlant, nous avons pu faire le parallèle entre créer une invite pour une machine et déléguer une tâche à un humain. Vous devez être aussi précis que possible.
Pour être précis, vous devez savoir avec quoi vous travaillez. C’est là que les données entrent en jeu. Si vous n’êtes pas familier, c’est le modèle de maturité marketing.
La plupart d’entre nous, la plupart des entreprises, sommes bloqués à la première étape, le “Que s’est-il passé?” étape de la collecte des données. Même avec cela, beaucoup d’entre nous ne collectent pas suffisamment de données pour nous aider à être suffisamment précis. Nous voulons passer directement de la collecte de données à l’action. Nous voulons ignorer les choses “ennuyeuses” comme les exigences et l’analyse et faire quelque chose. Je comprends. Nous voulons commencer à jouer avec les outils d’IA et ignorer le reste de nos tactiques de marketing qui nécessitent notre attention.
Mais que se passe-t-il si l’action que vous prenez va aggraver les choses ? Et si c’était une décision coûteuse ? Et si les gens perdaient leur emploi parce que vous étiez impulsif ?
Maintenant, dans mon cas, j’essaie de m’assurer de garder mes plantes d’intérieur en vie. Des vies et des emplois ne sont pas en jeu si je ne peux pas garder mon philodendron en vie. Cependant, si je commence à prendre des décisions pour Trust Insights sans comprendre les données, je pourrais très bien nous coûter la santé de l’entreprise.
Alors que faisons-nous? Commencez par les histoires d’utilisateurs. Commencez par les exigences.
Pour rappel, une User Story est une déclaration simple qui vous aide à comprendre le problème que vous essayez de résoudre. Il vous aide à vous concentrer et vous indique une direction.
Comme un [persona]JE [want to]donc [that].
Dans mon cas, “En tant que propriétaire de plante, je veux arroser ma plante correctement, pour qu’elle grandisse”. Pour m’en assurer, j’ai des données à collecter. J’ai besoin d’obtenir un ensemble d’exigences pour la situation idéale pour l’environnement de l’usine. Quelle est la bonne quantité de lumière du soleil, d’eau, d’engrais ? J’ai besoin de la recette. J’ai aussi besoin de comprendre ce que je fais actuellement pour savoir quoi corriger.
Chris a parlé de recettes dans sa newsletter la semaine dernière. https://www.christopherspenn.com/2023/01/almost-timely-news-january-8-2023-best-practices-and-recipes/
Si nous rapprochons l’exemple de ce que vous faites avec votre marketing, vous devez comprendre vos données avant de pouvoir agir dessus. Vous devez comprendre le problème que vous essayez de résoudre afin d’expliquer la bonne recette. Maintenant que la nouvelle année est en cours, demandez-vous la dernière fois que vous avez audité vos processus de collecte de données.
Êtes-vous sûr de collecter les bonnes données pour répondre à la question qui vous est posée ?
Vous n’avez pas besoin d’attendre une nouvelle année pour auditer vos données. Pourquoi ne pas l’intégrer à votre feuille de route pour l’examiner régulièrement ? Comme pour arroser vos plantes selon un calendrier, vous devriez revoir vos données régulièrement. Vous mettre dans une routine réduira vos chances de vous tromper et/ou de rendre le problème impossible à résoudre. En effectuant des tâches selon un calendrier, vous pouvez trouver des problèmes et les résoudre avant qu’ils ne deviennent incontrôlables.
Pour ce que ça vaut, j’arrosais trop mes plantes mais j’ai pu rectifier la situation et elles ont déjà l’air en meilleure santé.
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