Gartner Magic Quadrant research. FAQ по магическим квадратам

Сегодняшний пост о магических квадратах Gartner, но не о каком-то одном, а в целом о Gartner Magic Quadrant research. Подтолкнула к написанию поста очередная ситуация, когда клиенты или сотрудники при виде какого-то квадрата говорят, что они уже где-то подобное видели, только вендоры были в другом порядке.  

Квадраты действительно бывают разными, каждый из них помогает сориентироваться в определенном направлении (или технологическом рынке, например, базам данных или бизнес-аналитике). Один и тот же поставщик может присутствовать в различных отчетах (Квадратах), и соответственно - занимать в нем различные позиции.

Сегодняшняя статья  - ответы на часто задаваемые вопросы о исследовании Magic Quadrant.

 1. Чем могут быть полезны отчеты Gartner Magic Quadrant

Магический квадрат (Magic Quadrant) - технология позиционирования игроков на определенном технологическом рынке.

Magic Quadrant – аналитический отчет компании Gartner по исследованию технологических рынков (например, рынки BI или CRM).

В отчетах Magic Quadrant компании-разработчики сравниваются  по набору критериев, которые разрабатываются в Gartner для каждого рынка (про широту исследований компании можно прочитать здесь). 

Выступление на Customer Management Forum: Аналитика для Программ лояльности и маркетинга.

На прошлой неделе, а точнее 25-26 октября в Москве состоялся восьмой ежегодный форум "Управление отношениями с клиентами".

Программу форума можно посмотреть здесь

Во второй день  на форуме прошли две параллельные сессии: Customer service и «Программы лояльности».

Сессия  "Программы лояльности" была посвящена различным аспектам Программ лояльности, исследованиям и опыту в различных сферах. В своем выступлении в сессии "Программы лояльности" я рассказывала о методологии проведения аналитического проекта и нескольких кейсах.

Сегодня публикую несколько "картинок" из презентации своего выступления.

Целью доклада было рассказать:

• о том, как строится аналитический процесс (для того чтобы все запланированное  могло реализоваться)
• о некоторых примерах применения различных аналитических методов в программах лояльности и инициативах в розничных сетях России и Украины в 2010-11 годах

CRISP

Любой аналитический проект, а тем более тот, что содержит в себе элементы data mining следует проводить по стандартам. Наиболее распространенный стандарт для подобных проектов - это  методология Cross-industry standard process for data mining  (CRISP).

Искрографики (sparklines): особенности применения и способы создания

Нам часто нужно "разбавить" большие таблицы с данными компактной визуализацией, увидеть в них тренды и найти закономерности. Работая с табличными отчетами достичь быстрой интерпретации данных помогают искрографики. 
Сегодняшний пост о не совсем стандартном способе визуализации данных, которая носит "контекстный" характер. 

Искрографики - это небольшие, компактные, наглядные, информационно насыщенные графики, чаще всего располагающиеся рядом со строкой данных.

На карте ума (mind map) показаны характеристики и возможности создания sparklines

Альтернативные названия: инфокривые, миниграфики, спарклайны.
Искрографики применяют в отчетности, dashboards и инфографиках.


Пересказ небольшой части главы «Sparklines: Intense, Simple, Word-Sized Graphics» из книги Эварда Тафти (автора термина искрографик) можно прочитать здесь.



Как создавать:

1. Создавать искрографики позволяет стандартный функционал MS Office (Excel начиная с 2010 версии).

В Excel спарклайн — это небольшая диаграмма, являющаяся фоном ячейки.
Изменение данных влечет за собой изменение искрографика.