Andmepõhine otsuste tegemine: kuidas see võib teie kasvukõverat muuta

Intro

Möödas on ajad, mil äriotsused tehti üksnes kõhutundele ja oletustele tuginedes. Tänu andmete tohutule kasvule ja uutele tehnoloogiatele, mis võimaldavad ettevõtetel neid koguda, töödelda ja analüüsida, otsustavad ettevõtted kaasata neid võimalikult palju oma äritegevusse, täpsemalt - strateegia väljatöötamisse, püüdes säilitada oma konkurentsieelist.

Olgu tegemist müügi-, turundus- või isegi personalitööga - andmed on tänapäeval teie ettevõtte iga aspekti liikumapanev jõud. Kuid pelgalt tonnide kaupa andmete koondamine ei anna koheseid tulemusi - te peate oskama neid tõhusalt kasutada.

Samuti on oluline määrata kindlaks valdkonnad, kus teie ettevõte saab andmetest kõige rohkem kasu. Liitu meiega, kui uurime üksikasjalikumalt andmepõhist otsustamist, selle peamisi eeliseid ja viise, kuidas selliste lahenduste rakendamise abil oma ettevõtte kasvu edendada.

Mis on andmepõhine otsustamine (DDDM)?

(Allikas: onlinedegrees.unr.edu)

Andmepõhine otsustamine (DDDM) on protsess, mille käigus tehakse äriotsuseid andmepõhiste teadmiste põhjal. Seda tüüpi otsuste tegemine on osutunud kasulikuks igale ettevõttele, olenemata selle suurusest, ärimudelist või tööstusharust, sest see võimaldab teha teadlikumaid ja täpsemaid otsuseid, mida saab teha kiiresti ja tõhusalt.

DDDM on eriti kasulik turunduses, müügis, klienditeeninduses ja tarneahela juhtimises, kus see aitab tuvastada trende, analüüsida klientide käitumist, mõõta tulemuslikkust ja teha paremaid prognoose. Seda kasutatakse ka paljudes teistes ärivaldkondades, näiteks finants-, personali- ja tootearenduses. Näiteks Continuity2 - äritegevuse järjepidevuse tarkvara pakkuja - ekspertide sõnul on äritegevuse järjepidevuse tagamiseks oluline alustada oma ühekordsete rikkepunktide tuvastamisega, kaitstes seega kogutud andmeid.

DDDMi edukaks rakendamiseks on ettevõtetel vaja juurdepääsu usaldusväärsetele ja täpsetele andmetele. Andmed peaksid olema kergesti kättesaadavad ja arusaadavad erinevatele sidusrühmadele, et nad saaksid teha teadlikke otsuseid. Andmete visualiseerimise vahendid aitavad neil muuta andmed arusaamadeks.

Õnneks on McKinsey Global Management Consulting'i andmetel üha rohkem märke andmete tunnustatud väärtusest ja kasvavast andmekirjaoskusest. "Ettevõtted, kus tehisintellekt (AI) annab juba 20 protsenti oma kasumist enne intresse ja makse (EBIT), tegelevad näiteks palju tõenäolisemalt nende omaduste aluseks olevate andmetavadega."

DDDM-i eelised

Andmepõhine otsuste tegemine (DDDM) võib tuua ettevõtetele, kes on valmis tegema vajalikke investeeringuid, mitmeid eeliseid. Nende hulka kuuluvad:

Vähendatud riskid

Esiteks võimaldab see ettevõtetel teha teadlikumaid ja täpsemaid otsuseid, vähendades seega riske, mis on seotud otsuste tegemisega ilma usaldusväärsete andmeteta.

Peamiste mõõdikute ja tulemusnäitajate jälgimisega saavad ettevõtted kiiresti tuvastada võimalikud probleemid ja võtta parandusmeetmeid, mis vähendab kulukate vigade võimalust või aitab neid üldse vältida.

Kulude kokkuhoid

Lisaks sellele võib see aidata vähendada kulusid, tuvastades ebatõhusad valdkonnad, mis võimaldab ettevõtetel oma tegevust ratsionaliseerida ja suurendada kasumlikkust.

See kehtib eriti sellistes valdkondades nagu varude haldamine ja hinnakujunduse optimeerimine, kus andmepõhised otsused võivad aidata ettevõtetel vähendada kulusid, mis on seotud toodete üle- või alahindadega.

Kiirem otsustusprotsess

Andmepõhine otsustamine aitab samuti kiirendada otsustusprotsesse, kaotades vajaduse toetuda intuitsioonile. See aitab ettevõtetel kiiresti reageerida muutuvatele turutingimustele, mis võimaldab neil säilitada konkurentsivõimet.

See tuleb kasuks olukordades, kus aeg on väga oluline, näiteks kliendi kaebusele vastamisel või kriisiolukorras.

Teadlik prognoosimine

Lisaks võimaldab andmepõhine otsuste tegemine ettevõtetel teha täpsemaid prognoose tulevaste tulemuste kohta, mõistes praegusi suundumusi ja analüüsides varasemate tulemuste andmeid.

See aitab ettevõtetel planeerida tulevast kasvu ja valmistuda ootamatuteks sündmusteks teadlikult.

Maksimeeritud turunduskulud

Lisaks sellele saavad ettevõtted andmepõhise ülevaate abil mõõta täpsemalt oma turunduskampaaniate investeeringutasuvust (ROI) ja vajadusel rakendada turundusstrateegiates rakendatavaid muudatusi. See aitab neil maksimeerida oma turunduskulutusi ja tagada, et neid kasutatakse tõhusalt.

Turunduse seisukohast võimaldab DDDM ka ettevõtetel kindlaks teha, millised turunduskanalid on kõige tõhusamad, ja kohandada oma turundusstrateegiaid vastavalt sellele. See aitab neil jõuda õige sihtrühmani õige sõnumiga - ja õigel ajal, mille tulemusel suureneb turundustegevuse tasuvus.

Klientide suurem rahulolu

Lõpuks aitab andmepõhine otsuste tegemine suurendada klientide rahulolu, sest see võimaldab ettevõtetel paremini mõista oma klientide vajadusi ning arendada tooteid ja teenuseid, mis neid vajadusi rahuldavad.

Nii saavad ettevõtted luua oma klientidele paremaid kogemusi, mis lõppkokkuvõttes suurendavad klientide lojaalsust ja parandavad kaubamärgi tuntust.

Kuidas kasutada andmeid ettevõtte kasvu edendamiseks

(Allikas: www.imd.org)

Nagu näete, võib andmepõhine otsuste tegemine olla võimas vahend ettevõtte kasvu soodustamiseks, olenemata tööstusharust. Olgu see seotud e-kaubanduse või tasuta faksirakenduse arendamisega, DDDM soodustab ärikasvu ja parandab ettevõtte tulemuslikkust mitmel viisil.

Vaatleme lähemalt, kuidas ettevõtted saavad DDDMi kasutada ettevõtte kasvu edendamiseks:

Kaaluge eesmärke ja seadke need tähtsuse järjekorda

See algab alati teie ärieesmärkide ja parandamist vajavate valdkondade kindlakstegemisest. Kui olete need kindlaks määranud, on aeg need tähtsuse järjekorda seada ja keskenduda kõige kriitilisematele probleemidele esimesena. See aitab teil teada, millest alustada, kui tegemist on andmepõhise otsustamisega.

Millised on need valdkonnad, millega te kõige rohkem vaeva näete, et saavutada edu?

Näiteks kui teie eesmärk on suurendada müüki, peaksite prioriteediks seadma klientide käitumist, konkurentide tegevust ja turusuundumusi käsitlevate andmete kogumise ja analüüsimise. Seejärel saate neid andmeid kasutada müügi suurendamise strateegiate väljatöötamiseks.

Koguda asjakohaseid andmeid

Kui olete seadnud eesmärgid tähtsuse järjekorda, on järgmine samm asjakohaste andmete kogumine. Need andmed tuleks koguda erinevatest allikatest, näiteks kliendiküsitlustest, turunduskampaaniatest, müügiaruannetest, finantsdokumentidest ja mujalt.

Väga oluline on tagada, et andmed oleksid täpsed ja ajakohased.

Analüüsige andmeid ja mõistke kliendi teekonda

Kui teil on andmed olemas, on aeg neid analüüsida. See protsess hõlmab mustrite, suundumuste ja erinevate muutujate vaheliste seoste tuvastamist. See võib aidata teil saada väärtuslikku teavet selle kohta, kuidas kliendid käituvad, kuidas konkurendid tegutsevad või kuidas turg areneb.

Esiteks, kasutades andmepõhiseid teadmisi, saavad ettevõtted paremini aru oma klientide käitumisest, eelistustest ja huvidest. See võimaldab neil luua sihipäraseid kampaaniaid, mis on suurema tõenäosusega konverteeruvad ja toovad rohkem tulu.

Samuti peaksid ettevõtted püüdma mõista kliendi teekonda alates esimesest kontaktist kuni ostuni. Mõistes teekonna eri etappe ja tuvastades parandamisvõimalusi, saavad ettevõtted töötada välja strateegiad, mis toovad kaasa parema kliendikogemuse ja suurema müügi.

Üldiselt tuleks analüüsi teha regulaarselt, sest andmed võivad kiiresti muutuda ja te peate muutustega sammu pidama, et nendega kursis olla.

Automatiseeritud protsesside rakendamine

Allikas: apac-insider.com

Teatud protsesside automatiseerimine aitab ettevõtetel säästa aega ja vaeva, tagades samal ajal, et otsused tehakse järjepidevalt ja täpselt.

Näiteks eespool nimetatud andmekogumisprotsesside automatiseerimine ja tehisintellekti (AI) kasutamine kogutud andmete analüüsimiseks võimaldab ettevõtetel oma tööprotsesse ühtlustada ja aidata kaasa paremate otsuste kiiremale tegemisele.

Kasutage prognoosivat analüütikat

Ennustav analüüs aitab ettevõtetel mõista klientide käitumist ja prognoosida tulevasi suundumusi veelgi täpsemalt. Seda teavet saab seejärel kasutada turundusstrateegiate väljatöötamiseks, mis aitavad kaasa ettevõtte kasvule.

Näiteks saavad ettevõtted kasutada prognoosivat analüüsi, et tuvastada uusi sihtrühmi või töötada välja personaliseeritud pakkumisi, mis suurendavad kaasatust ja müüki.

Tegutsege arusaamade alusel

Nüüd on aeg teha järeldusi ja alustada strateegia koostamist. See võib hõlmata uute toodete ja teenuste kavade koostamist, turundusstrateegiate kohandamist või isegi muudatuste tegemist tegevusprotsessides.

Samuti peaksite kaaluma võimalikke riske ja võimalusi, mis võivad teie otsustest tuleneda.

Mõõtke edu ja kohandage

Lõpetuseks peaksite meeles pidama, et oluline on mõõta oma otsuste edukust aja jooksul. Seda saab teha, määratledes spetsiaalselt teie ettevõtte jaoks tulemuslikkuse põhinäitajad (KPI).

Seejärel saavad ettevõtted andmepunkte ja näitajaid, nagu klientide rahulolu, müüginumbrid, tulud ja veebisaidi külastatavus, analüüsides kindlaks teha olulised näitajad, mis näitavad, kui hästi nende ettevõte toimib.

Edukuse mõõtmine võimaldab teil jälgida edusamme ning teha oma strateegiates ja plaanides vajaduse korral ja jooksvalt kohandusi, tagades, et teie ettevõte on õigel teel majanduskasvu edendamiseks ja eesmärkide saavutamiseks.

Lõpptulemus

Andmepõhine otsuste tegemine aitab ettevõtetel parandada oma tegevust ja strateegiaid, võimaldades neil teha täpsemaid otsuseid, mis põhinevad andmetel. Andmeanalüüsi abil saavad ettevõtted paremini mõista oma kliente ja töötada välja strateegiaid, mis aitavad neil kiiremini ja tõhusamalt oma eesmärke saavutada.

Kasutades andmepõhiseid teadmisi, saavad ettevõtted avastada oma protsesside ebaefektiivsed ja nõrgad kohad. Samuti saavad nad kindlaks teha, millised strateegiad toimivad ja millised mitte, mis võimaldab neil teha paremaid otsuseid tulevikuks.

Lisaks aitab andmepõhine otsustusprotsess ettevõtetel leida uusi võimalusi või turge, mida uurida, ning teha teadlikumaid otsuseid uutesse tehnoloogiatesse või toodetesse investeerimisel.

Üldiselt aitab andmepõhine otsustusprotsess ettevõtetel muuta oma kasvukõverat, andes neile teavet, mida nad vajavad õigete otsuste tegemiseks õigel ajal. See võimaldab neil keskenduda valdkondadele, kus nad saavad saavutada kõige suuremat edu ja edendada oma kasvu kiiremini kui kunagi varem.