چگونه با استفاده از تصمیم گیری داده محور می‌توانید به سود برسید؟

داده محور همیشه در تجارت موردی برای ریسک کردن وجود دارد، اما تصمیمات داده‌محور از میزان آسیب‌پذیر بودن شما در برابر تصمیمات پرخطر می‌کاهند.

به عنوان مثال، تصور کنید که در حال برنامه‌ریزی یک استراتژی بازاریابی برای شرکتی که در حوزه‌ی خدمات SaaS فعالیت دارد، هستید. به‌ جای این‌که از صفر شروع کنید و امیدوار باشید که استراتژی جدید کارساز باشد، به معرفی‌های قبلی خود نگاهی بیندازید. آیا نتیجه‌ی خوبی در بر داشته‌اند؟ اگر پاسخ مثبت است، آن را تکرار کنید. چیزی را که نتیجه‌ی خوبی در بر نداشته‌است، هرگز تکرار نکنید.

به زبان ساده، کارهای مؤثر را تکرار کنید و کارهای بی‌ثمر را تکرار نکنید. همه‌ی این‌ها بر اساس داده‌هایی هستند که برای گرفتن تصمیم هوش‌مندانه جمع‌آوری کرده‌اید.کسب‌وکارهایی که از داده‌های فراوانی استفاده می‌کنند، افزایش سود ۸ تا ۱۰‌ درصدی و کاهش ۱۰‌درصدی هزینه‌ها را تجربه کردند.

اگر هنوز متقاعد نشده‌اید، به این مثال توجه کنید:

٪۹۱ شرکت‌ها می‌گویند که تصمیم گیری داده محور تاثیر شگفتی در رشد کسب‌وکارشان دارد، اما فقط ۵۷٪ از شرکت‌ها بر اساس داده‌ها تصمیم‌گیری می‌کنند.تصمیم‌گیری مبتنی بر داده راهی عالی برای به دست آوردن مزیت رقابتی، افزایش سود و کاهش هزینه‌هاست.

۶ مرحله برای تصمیم گیری داده محور مؤثرتر

داده محور این مراحل می‌تواند به شما کمک کند ” چه کسی، چه چیزی، کجا، چه وقت و چرا” برای استفاده بیشتر از داده‌ها (هم برای شما، هم همکاران و هم کسب و کار) پیدا کنید. اما به خاطر داشته باشید که چرخه تجزیه و تحلیل بصری خطی نیست. یک سؤال اغلب به سؤال دیگری منجر می‌شود که ممکن است به این معنا باشد که شما باید به یکی از این مراحل برگردید یا از مرحله دیگری بگذرید، در نهایت منجر به بینش‌های ارزشمندی می‌شود.

مرحله ۱: شناسایی اهداف

این مرحله مستلزم درک اهداف سازمان از رده‌های بالای مدیریتی تا سطوح اجرایی سازمان است. این امر می‌تواند به افزایش تعداد فروش و ترافیک وب سایت یا به مبهمی افزایش آگاهی برند باشد. این امر بعداً به شما در انتخاب شاخص‌های کلیدی عملکردی (KPI) و معیارهایی که بر تصمیمات داده محور تأثیر می‌گذارد کمک می‌کند و اینها به شما کمک می‌کند تعیین کنید که کدام داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنید و چه سؤالاتی را بپرسید تا تجزیه و تحلیل شما از اهداف کلیدی کسب و کار پشتیبانی کند. به عنوان مثال، اگر یک کمپین بازاریابی بر افزایش ترافیک وب سایت متمرکز باشد، یک KPI می‌تواند مقدار تکمیل فرم تماس با ما باشد.

مرحله ۲: نظرسنجب از تیم‌ها برای شناسایی منابع کلیدی داده‌ها

داده محور برای اطمینان از موفقیت، دریافت اطلاعات از افراد سراسر سازمان به منظور درک اهداف کوتاه مدت و بلند مدت بسیار مهم است. این ورودی‌ها به سؤالاتی که مردم در تجزیه و تحلیل خود می‌پرسند و نحوه اولویت بندی منابع داده کمک می‌کند.

ورودی‌های ارزشمند از سراسر سازمان به شما کمک می‌کند تا تجزیه و تحلیل بهتری داشته باشید، وضعیت آینده خود (از جمله نقش‌ها، مسئولیت‌ها، معماری و فرایندها) را پیش بینی کرده و همچنین اندازه‌گیری موفق از پیشرفت پروژه داشته باشید.

مرحله ۳: جمع آوری و آماده سازی داده‌های مورد نیاز

اگر داده‌های کسب و کار شما در منابع داده غیر متصل و غیرقابل دسترسی قرار گرفته باشند، دسترسی به داده‌های باکیفیت و قابل اعتماد می‌تواند یک چالش بزرگ باشد. هنگامی که ایده‌ای درباره وسعت منابع داده در سازمان خود پیدا کردید می‌توانید آماده سازی داده‌ها را شروع کنید.

از منابع داده با تأثیر زیاد و پیچیدگی کم شروع کنید. منابع داده با بیشترین مخاطبان را در اولویت قرار دهید تا بتوانید تأثیر سریعتری داشته باشید. از این منابع برای داشبوردهای مهم و تاثیرگذار استفاده کنید.

آژانس بازاریابی Tinuiti بیش از 100 منبع داده را با یک پلتفرم تجزیه و تحلیل که از آماده سازی سریع‌تر داده‌ها پشتیبانی می‌کند، متمرکز کرد تا داشبوردهای سفارشی برای بیش از 500 مشتری ایجاد کند و داستان کامل تلاش‌های برندینگ را به آنها ارائه دهد.

مرحله ۴: مشاهده و کشف داده‌ها

بصری‌سازی داده‌های شما برای DDDM بسیار مهم است. نمایش بینش‌های اکتشافی شما به صورت بصری به معنی شانس بیشتر برای تأثیرگذاری بر تصمیمات رهبران ارشد و سایر کارکنان خواهید بود.

با بسیاری از نمودارهای بصری مانند نمودارها، گراف‌ها و نقشه‌ها، بصری‌سازی داده‌ها راهی برای مشاهده و درک ترندها، داده‌های پرت و الگوهای داده‌هاست. بسیاری از انواع نمودارها برای نمایش مؤثر اطلاعات وجود دارد: نمودار میله‌ای برای مقایسه، یک نقشه برای داده‌های فضایی، نمودار خطی برای داده‌های زمانی، نمودار پراکندگی برای مقایسه دو معیار و موارد دیگر.

مرحله ۵: توسعه بینش‌ها

داده محور تفکر انتقادی با داده‌ها به معنای یافتن بینش و انتقال آنها به روشی مفید و جذاب است. تجزیه و تحلیل بصری یک روش دیداری برای پرسش و پاسخ سؤالات از داده‌های شما است.

JPMorgan Chase از یک راهکار تجزیه و تحلیل مدرن برای تصمیم گیری‌هایی که برای سلامت بانک مهم است استفاده میکند. JPMC با مرور خط روابط کسب و کار (به طور مثال محصولات، فعالیت‌های بازاریابی و نقاط تماس خدمات) با داده‌های مشتری، دیدی جامع از سفر مشتری را به دست می‌آورد.

به‌عنوان‌مثال، تیم عملیات بازاریابی تجزیه و تحلیل‌هایی را انجام می‌دهد که بر تصمیمات طراحی وب سایت،محتواهای تبلیغاتی و محصولات مانند اپلیکیشن گوشی Chase تأثیر می‌گذارد.

مرحله ۶: بینش‌های خود را اجرایی کنید و به اشتراک بگذارید

داده محور هنگامی که بینشی را کشف کردید، باید اقدامی انجام دهید یا آن را برای همکاری با دیگران به اشتراک بگذارید. یک راه برای انجام این کار، به اشتراک گذاری داشبورد است. برجسته ساختن بینش‌های مهم با استفاده از متن و تجسم تعاملی می‌تواند بر تصمیمات مخاطبان شما تأثیر بگذارد و به آنها کمک کند اقدامات آگاهانه‌تری در کارهای روزانه خود انجام دهند.