Czytamy o tym wszędzie. Sam termin „big data” stał się ostatnio czymś w rodzaju buzzworda – i nie bez powodu.
Wykorzystując bogactwo cyfrowych informacji dostępnych na wyciągnięcie ręki i wykorzystując możliwości analityki biznesowej, można podejmować bardziej świadome decyzje, które doprowadzą do rozwoju handlowego, ewolucji i zwiększenia zysków.
Wdrażając odpowiednie narzędzia do raportowania i rozumiejąc, jak dokładnie analizować i mierzyć dane, będziesz w stanie podejmować decyzje oparte na danych, które będą napędzać Twój biznes. Oczywiście, to brzmi niesamowicie w teorii.
Ale w praktyce, nawet jeśli masz dostęp do największych danych na świecie, możliwe jest, aby podjąć decyzje, które lekceważą namacalny wgląd, idąc z jelit zamiast. W większości przypadków może się to okazać szkodliwe dla firmy.
Choć czasami dobrze jest podążać za instynktem, zdecydowana większość decyzji biznesowych powinna być poparta metrykami, faktami lub liczbami związanymi z Twoimi celami, zadaniami lub inicjatywami, które mogą zapewnić stabilną podstawę dla Twoich raportów zarządczych i operacji biznesowych.
Aby pomóc Ci w dążeniu do analitycznego oświecenia, zamierzamy zbadać proces podejmowania decyzji w oparciu o dane, przeanalizować znaczenie podejmowania decyzji w oparciu o dane i przeanalizować kilka rzeczywistych przykładów przekształcania wglądu w działania pobudzające biznes.
Co to jest proces podejmowania decyzji w oparciu o dane?
Podejmowanie decyzji na podstawie danych (DDDM) to proces, który obejmuje gromadzenie danych opartych na mierzalnych celach lub wskaźnikach KPI, analizowanie wzorców i faktów z tych spostrzeżeń oraz wykorzystywanie ich do opracowywania strategii i działań przynoszących korzyści firmie w wielu obszarach.
Fundamentalnie, podejmowanie decyzji w oparciu o dane oznacza pracę na rzecz kluczowych celów biznesowych poprzez wykorzystanie zweryfikowanych, przeanalizowanych danych, a nie tylko strzelanie w ciemno.
Jednakże, aby wydobyć prawdziwą wartość z danych, muszą one być dokładne, jak również istotne dla Twoich celów. Zbieranie, wyodrębnianie, formatowanie i analizowanie spostrzeżeń w celu usprawnienia procesu podejmowania decyzji w biznesie w oparciu o dane było niegdyś obszernym zadaniem, które w naturalny sposób opóźniało cały proces podejmowania decyzji w oparciu o dane.
Ale dzisiaj rozwój i demokratyzacja oprogramowania business intelligence upoważnia użytkowników bez głęboko zakorzenionej wiedzy technicznej do analizowania, a także wyodrębniania spostrzeżeń z ich danych. W rezultacie, mniej wsparcia informatycznego jest wymagane do tworzenia raportów, trendów, wizualizacji i spostrzeżeń, które ułatwiają proces podejmowania decyzji dotyczących danych.
Z tych osiągnięć narodziła się (lub przynajmniej rozwinęła w ogromny sposób) data science – dyscyplina, w której umiejętności hakerskie i statystyka spotykają się z niszową wiedzą specjalistyczną. Ten dość nowy zawód polega na przesiewaniu dużych ilości surowych danych w celu podejmowania inteligentnych decyzji biznesowych opartych na danych.
„Złoto”, które naukowcy zajmujący się danymi „wydobywają”, występuje w dwóch różnych typach: jakościowym i ilościowym, i oba są krytyczne dla podejmowania decyzji opartych na danych.
Analiza jakościowa skupia się na danych, które nie są zdefiniowane przez liczby lub wskaźniki, takie jak wywiady, filmy wideo i anegdoty. Analiza danych jakościowych opiera się raczej na obserwacji niż na pomiarach. W tym przypadku kluczowe jest kodowanie danych, aby zapewnić, że elementy są pogrupowane metodycznie, jak również inteligentnie.
Jakościowa analiza danych skupia się na liczbach i statystykach. Mediana, odchylenie standardowe i inne statystyki opisowe odgrywają tu kluczową rolę. Ten rodzaj analizy jest raczej mierzony niż obserwowany. Zarówno dane jakościowe, jak i ilościowe powinny być analizowane w celu podejmowania mądrzejszych decyzji biznesowych opartych na danych.
Teraz, gdy zbadaliśmy znaczenie podejmowania decyzji w biznesie, czas zastanowić się nad powodem, dla którego podejmowanie decyzji w oparciu o dane (DDDM) jest ważne.
„Informacja to ropa XXI wieku, a analityka to silnik spalinowy.” – Peter Sondergaard
Dlaczego Data Driven Decision Making jest ważne?
Ważność danych w podejmowaniu decyzji polega na spójności i ciągłym wzroście. Umożliwiają one firmom tworzenie nowych możliwości biznesowych, generowanie większych przychodów, przewidywanie przyszłych trendów, optymalizację bieżących działań operacyjnych oraz tworzenie użytecznych informacji. W ten sposób można rozwijać i ewoluować swoje imperium w czasie, dzięki czemu organizacja staje się bardziej elastyczna. Cyfrowy świat jest w ciągłym stanie przepływu, a do poruszania się z ciągle zmieniającym się krajobrazem wokół ciebie, musisz wykorzystać dane do bardziej świadomych i potężnych danych decyzji biznesowych.
Data napędzane decyzje biznesowe zrobić lub złamać firm. Jest to świadectwo znaczenia wizualizacji danych online w podejmowaniu decyzji.
MIT Sloan School of Management profesorowie Andrew McAfee i Erik Brynjolfsson wyjaśnili kiedyś w artykule Wall Street Journal, że przeprowadzili badanie w połączeniu z MIT Center for Digital Business. W tym badaniu odkryli, że wśród badanych firm te, które były przede wszystkim napędzane danymi, skorzystały z 4% wyższej produktywności, jak również 6% wyższych zysków.
Firmy, które podchodzą do podejmowania decyzji wspólnie, mają tendencję do traktowania informacji jako prawdziwego zasobu bardziej niż firmy z innymi, bardziej niejednoznacznymi podejściami.
10 Tips And Takeaways For An Enhanced Data Driven Decision Making Strategy
Na koniec, oto 10 praktycznych wskazówek i wniosków dla lepszego podejmowania decyzji napędzanych danymi w biznesie. Pod koniec będziesz w 110% przekonany o znaczeniu podejmowania tego rodzaju decyzji.
1) Strzeż się swoich uprzedzeń
Większość pracy umysłowej, którą wykonujemy, jest nieświadoma, co utrudnia weryfikację logiki, której używamy podczas podejmowania decyzji. Możemy być nawet winni tego, że widzimy dane, które chcielibyśmy, aby tam były, zamiast tego, co naprawdę jest przed nami. Jest to jeden ze sposobów, w jaki dobry zespół może pomóc. Sprawdzanie swoich decyzji przez kompetentną osobę, która nie podziela (lub nawet nie zna) twoich uprzedzeń, jest nieocenionym krokiem.
Praca z zespołem, który zna dane, z którymi pracujesz, otwiera drzwi do pomocnych i wnikliwych informacji zwrotnych. Demokratyzacja danych umożliwia wszystkim ludziom, niezależnie od ich umiejętności technicznych, dostęp do nich i pomoc w podejmowaniu świadomych decyzji. Często odbywa się to za pomocą innowacyjnego oprogramowania do pulpitu nawigacyjnego, wizualizującego niegdyś skomplikowane tabele i wykresy w taki sposób, że więcej osób może inicjować dobre decyzje biznesowe oparte na danych.
Z większą liczbą osób rozumiejących dane w grze, będziesz miał możliwość otrzymania bardziej wiarygodnych informacji zwrotnych. Dowód jest w liczbach. Badanie McKinsey z 2010 roku (które warto przeczytać nawet dzisiaj) dotyczące ponad 1000 głównych inwestycji biznesowych wykazało, że kiedy organizacje pracowały nad ograniczeniem efektu stronniczości w procesach podejmowania decyzji, osiągały zyski wyższe nawet o 7%. Jeśli chodzi o podejmowanie decyzji w oparciu o dane (DDDM), ograniczanie uprzedzeń i pozwalanie liczbom mówić za siebie robi różnicę.
Wskazówki dotyczące przezwyciężania tendencyjnego zachowania
- Szczególna świadomość – Każdy jest stronniczy, ale świadomość, że istniejące uprzedzenia mogą wpływać na podejmowanie decyzji, może pomóc ograniczyć ich wpływ.
- Współpraca – Twoi współpracownicy mogą pomóc utrzymać Cię w ryzach, ponieważ łatwiej jest dostrzec uprzedzenia u innych niż u siebie. Odbijaj decyzje od innych ludzi i bądź świadomy stronniczego zachowania w sali posiedzeń zarządu.
- Wykrywanie sprzecznych informacji – Zadawaj właściwe pytania sobie i innym, aby rozpoznać swoje uprzedzenia i usunąć je z procesu decyzyjnego.
Eliminując uprzedzenia, otwierasz się na odkrywanie większej liczby możliwości. Pozbycie się uprzedzeń i rzeczywiste przestudiowanie danych może zwrócić uwagę na spostrzeżenia, które naprawdę mogą zmienić wyniki finansowe firmy. Pamiętaj, że analityka biznesowa nie powinna polegać wyłącznie na unikaniu strat, ale także na zdobywaniu zysków.
2) Określ cele
Aby w pełni wykorzystać możliwości zespołów zajmujących się danymi, firmy powinny określić swoje cele przed rozpoczęciem analizy. Określ strategię, aby uniknąć podążania za modą zamiast za potrzebami firmy i zdefiniuj jasne kluczowe wskaźniki wydajności (KPI). Chociaż istnieją różne przykłady KPI, z których możesz wybierać, nie przesadzaj i skoncentruj się na tych najważniejszych w Twojej branży.
3) Gather data now
Gathering the right data is as crucial as asking the right questions. W przypadku mniejszych firm lub start-upów, zbieranie danych powinno rozpocząć się już pierwszego dnia. Jack Dorsey, współtwórca i założyciel Twittera, podzielił się tą nauką ze Stanfordem. „Przez pierwsze dwa lata istnienia Twittera lataliśmy po omacku… wszystko opieramy na intuicji, zamiast zachować równowagę między intuicją a danymi… dlatego pierwszą rzeczą, jaką napisałem dla Square, był dashboard administratora. Mamy bardzo silną dyscyplinę do rejestrowania wszystkiego i mierzenia wszystkiego”. To zostało powiedziane i zrobione, wdrożenie kultury pulpitu nawigacyjnego w firmie jest kluczowym elementem do właściwego zarządzania falami danych, które będziesz zbierać.
4) Znajdź nierozwiązane pytania
Gdy Twoja strategia i cele zostaną ustalone, będziesz musiał znaleźć pytania wymagające odpowiedzi, aby osiągnąć te cele. Zadawanie właściwych pytań dotyczących analizy danych pomaga zespołom skupić się na właściwych danych, oszczędzając czas i pieniądze. W przykładach przedstawionych wcześniej w tym artykule, zarówno Walmart jak i Google miały bardzo konkretne pytania, co znacznie poprawiło wyniki. W ten sposób możesz skupić się na danych, których naprawdę potrzebujesz, a od tępego zbierania wszystkiego „na wszelki wypadek” możesz przejść do „zbierania tego, aby odpowiedzieć na tamto”.
5) Znajdź dane potrzebne do rozwiązania tych pytań
Wśród zebranych danych spróbuj skupić się na idealnych danych, które pomogą Ci odpowiedzieć na nierozwiązane pytania zdefiniowane na poprzednim etapie. Po ich zidentyfikowaniu, sprawdź, czy masz już te dane zebrane wewnętrznie, czy też musisz ustalić sposób ich zbierania lub pozyskiwania z zewnątrz.
6) Analizuj i zrozum
To może wydawać się oczywiste, ale musimy o tym wspomnieć: po ustaleniu ram wszystkich pytań, na które należy odpowiedzieć i zebraniu danych, musisz je następnie przeczytać, aby wydobyć znaczące spostrzeżenia i raporty analityczne, które doprowadzą Cię do podjęcia decyzji biznesowych opartych na danych. W rzeczywistości, opinie użytkowników są użytecznym narzędziem do przeprowadzania bardziej dogłębnych analiz doświadczeń klientów i wydobywania użytecznych wniosków. Aby to zrobić z powodzeniem, ważne jest, aby mieć kontekst. Na przykład, jeśli chcesz poprawić konwersje w lejku zakupowym, zrozumienie, dlaczego odwiedzający porzucają stronę, będzie krytycznym spostrzeżeniem. Analizując odpowiedzi w otwartych komentarzach formularza opinii (w ramach tego lejka), będziesz w stanie zobaczyć, dlaczego nie odnoszą sukcesu w kasie i odpowiednio zoptymalizować swoją witrynę.
7) Nie bój się rewizji i ponownej oceny
Nasze mózgi wyciągają wnioski i niechętnie rozważają alternatywy; jesteśmy szczególnie źli w rewizji naszych pierwszych ocen. Przyjaciel, który jest projektantem graficznym, powiedział mi kiedyś, że często zdarza mu się utknąć pod koniec projektu. Był przywiązany do kierunku, który wybrał i nie chciał go porzucić. Był zaangażowany, ale z niewłaściwych powodów. Kiedy to się zdarzało, musiał zaczynać wszystko od nowa, aby zobaczyć błąd, który sprawił, że utknął. Niezmiennie, produkt końcowy był o lata świetlne lepiej przerobiony, niż gdyby poskładał rozwiązanie z pierwszego szkicu.
Weryfikacja danych i zapewnienie, że śledzisz właściwe metryki może pomóc Ci wyjść poza schematy decyzyjne. Poleganie na członkach zespołu, którzy mają własną perspektywę i chcą się nią dzielić, może pomóc w dostrzeżeniu uprzedzeń. Nie bój się jednak cofnąć i przemyśleć swoich decyzji. Przez chwilę może się to wydawać porażką, ale aby odnieść sukces, jest to krok konieczny. Zrozumienie, gdzie mogliśmy popełnić błąd i zajęcie się nim od razu, przyniesie więcej pozytywnych rezultatów, niż gdybyśmy mieli czekać i zobaczyć, co się stanie. Koszt czekania, aby zobaczyć, co się stanie, jest dobrze udokumentowany…
8) Przedstaw dane w znaczący sposób
Grzebanie i zbieranie spostrzeżeń jest miłe, ale zarządzanie, aby opowiedzieć swoje odkrycia i przekazać wiadomość jest lepsze. Musisz upewnić się, że Twoje doświadczenie nie pozostanie niewykorzystane i zakurzone, i że zostanie wykorzystane do podejmowania decyzji w przyszłości. Z pomocą wielkiego oprogramowania do wizualizacji danych, nie trzeba być IT crack, aby zbudować i dostosować potężny pulpit online, który będzie opowiadać historię danych i pomóc Ci, Twój zespół i zarządzanie do podejmowania właściwych decyzji biznesowych opartych na danych. Na przykład, trzeba mieć swoje finanse pod kontrolą za wszelką cenę:
Otwórz Financial Overview Dashboard w Fullscreen
Zarys przedstawiony na desce rozdzielczej finansowej zapewni at-a-glance przegląd wyników finansowych firmy. Dzięki najwyższym wskaźnikom KPI, takim jak wskaźnik kosztów operacyjnych, marża zysku netto, rachunek zysków i strat oraz zysk przed potrąceniem odsetek i podatków, tablica ta umożliwia szybkie podejmowanie decyzji przy jednoczesnym skupieniu się na danych w czasie rzeczywistym.
Dla dalszej inspiracji przyjrzyj się tym niesamowitym przykładom wizualizacji danych od niektórych z najbardziej przyszłościowych marek i firm na świecie.
9) Wyznacz wymierne cele dla procesu decyzyjnego
Po tym, jak masz swoje pytanie, swoje dane, swoje spostrzeżenia, przychodzi trudna część: podejmowanie decyzji. Musisz zastosować uzyskane wyniki do podejmowania decyzji biznesowych, ale także upewnić się, że Twoje decyzje są zgodne z misją i wizją firmy, nawet jeśli dane są sprzeczne. Wyznacz mierzalne cele, aby mieć pewność, że jesteś na właściwej drodze… i zamień dane w działanie!
10) Kontynuuj ewolucję swoich decyzji biznesowych opartych na danych
To często pomijane, ale niesłychanie ważne: nigdy nie powinieneś przestać badać, analizować i kwestionować swoich decyzji opartych na danych. W naszej hiperpołączonej erze cyfrowej mamy większy dostęp do danych niż kiedykolwiek wcześniej. Aby wydobyć prawdziwą wartość z tego bogactwa spostrzeżeń, należy nieustannie odświeżać i ewoluować swoje cele biznesowe w oparciu o zmieniający się wokół nas krajobraz.
Błędy w podejmowaniu decyzji na podstawie danych, których należy unikać za wszelką cenę
W tym momencie znaczenie danych w podejmowaniu decyzji jest oczywiste. Ale podczas gdy zrozumienie dynamiki decyzji biznesowych opartych na danych i zbadanie rzeczywistych przykładów podejmowania decyzji opartych na danych poprowadzi Cię we właściwym kierunku, zrozumienie, czego unikać, pomoże Ci ugruntować Twój sukces.
Ile razy w swoim życiu przygotowywałeś się do spotkania, miałeś gotowe fakty i liczby, a na końcu decyzja szła w zupełnie przeciwnym kierunku?
Prawdopodobnie czułeś się tak, jakby decyzja została podjęta, zanim jeszcze spotkanie się zaczęło. Jeśli brzmi to znajomo, nie jesteś sam. Nie mówimy tu tylko o startupie pełnym nowicjuszy, którzy uważają, że kierowanie się przeczuciem jest ważniejsze niż wskaźniki KPI; mówimy o ogromnych firmach. Rob Enderle, były pracownik IBM i Research Fellow dla Forrester napisał świetny artykuł, który dokumentuje niedociągnięcia kadry kierowniczej w IBM i Microsoft.
Pomimo, że artykuł jest pełen przykładów, być może najbardziej jaskrawym jest częściowa sprzedaż przez IBM działu ROLM firmie Siemens. Enderle i jego zespół przygotowali wewnętrzny raport, który dowodził, że sprzedaż Siemensowi byłaby katastrofalną porażką. Okazało się, że decyzja została podjęta, zanim badania zostały opublikowane. W rzeczywistości, kierownictwo zapomniało, że badania w ogóle zostały zlecone. Ich przeczucie kosztowało firmę ponad miliard dolarów.
Publikacja firmy BI-Survey pokazuje, że 58% badanych firm twierdzi, że przynajmniej połowę swoich decyzji biznesowych podejmuje na podstawie przeczucia lub doświadczenia, zamiast w oparciu o dane i informacje. Zdano sobie sprawę, że firmy wykorzystują średnio tylko 50% dostępnych informacji przy podejmowaniu decyzji.
Jako dostawcy rozwiązań business intelligence rozumiemy znaczenie podejmowania decyzji w oparciu o dane. Dlatego właśnie stworzyliśmy internetowe narzędzie do analizy danych, które umożliwia klientom maksymalne wykorzystanie danych, ich wizualizację w znaczący sposób i łatwe udostępnianie wygenerowanych w ten sposób spostrzeżeń w formie atrakcyjnych pulpitów nawigacyjnych w czasie rzeczywistym w celu szybszego podejmowania lepszych decyzji biznesowych. Jednak nasze spostrzeżenia są całkowicie bezużyteczne, jeśli na koniec dnia raporty te są ignorowane przez osoby podejmujące decyzje.
Ten problem skłonił nas do głębokiego zastanowienia się: dlaczego liderzy biznesowi nie korzystają z procesu podejmowania decyzji w oparciu o dane? I czego powinieneś być świadomy, aby upewnić się, że Twoje decyzje opierają się na liczbach, a nie na uczuciach?
Teraz, gdy już nakreśliliśmy podstawy podejmowania właściwych decyzji w oparciu o dane, zamierzamy zagłębić się w kwestie, których należy unikać, analizując najczęstsze błędy popełniane w przeszłości przez analityków danych i liderów biznesowych. Poprzez obserwację i przyswajanie tych kluczowych punktów z pomocą oprogramowania do analizy danych, będziesz w stanie zapewnić, że Twoje dane napędzane podejmowania decyzji w biznesie jest spójny, wyniki napędzane i koncentruje się na swoich celach przez cały czas.
1) Jakość danych
Po pierwsze i najważniejsze, głównym powodem, na który zwykle się powołujemy, jest jakość danych. Jakość danych to stan zestawu zmiennych jakościowych lub ilościowych, które powinny być „odpowiednie do zamierzonych zastosowań w operacjach, podejmowaniu decyzji i planowaniu”, zgodnie z artykułem napisanym przez autora Thomasa C. Redmanna. Dobre zarządzanie jakością danych (od pozyskiwania do utrzymania, od dysponowania do procesów dystrybucji w organizacji) jest również kluczowe dla przyszłego wykorzystania takich danych. Zbieranie i gromadzenie są dobre tylko wtedy, gdy są dobrze zarządzane i wykorzystywane później, w przeciwnym razie potencjał aktywów pozostaje nietknięty i bezużyteczny.
2) Nadmierne poleganie na przeszłych doświadczeniach
Nadmierne poleganie na przeszłych doświadczeniach może zabić każdą firmę. Jeśli zawsze patrzysz za siebie, istnieje realna szansa, że przegapisz to, co jest przed tobą. Tak często liderzy biznesu są zatrudniani ze względu na ich wcześniejsze doświadczenia, ale środowiska i rynki się zmieniają i te same sztuczki mogą nie zadziałać następnym razem. Jednym z najczęściej przytaczanych przykładów jest Dick Fuld, który uratował Lehmana po kryzysie LTCM. Dziesięć lat później wyciągnął ten sam zestaw sztuczek i, jak donosi Wall Street Journal, „doświadczenie, na którym się opierał, nie było takie samo jak w przypadku masowego krachu spowodowanego przez rynek mieszkaniowy.” Ostatni kryzys był o wiele bardziej złożony. Środowiska i rynki nieustannie się zmieniają i aby być skutecznym menedżerem, należy połączyć doświadczenia z przeszłości z aktualnymi danymi.
3) Kierowanie się instynktem i gotowanie danych
Podczas gdy niektórzy menedżerowie naturalnie kierują się instynktem, istnieje znaczna część tych, którzy najpierw ufają swojemu instynktowi, a następnie przekonują swoich badaczy lub zewnętrzną firmę konsultingową do stworzenia raportów potwierdzających decyzję, którą już podjęli. Według wspomnianego wyżej artykułu Enderle’a, taka sytuacja była powszechna w firmie Microsoft. Naukowcy mieli za zadanie dostarczać raporty, które uwiarygadniały decyzje kadry kierowniczej.
4) Błędy poznawcze
Błędy poznawcze to tendencje do podejmowania decyzji w oparciu o ograniczone informacje lub wnioski z przeszłych doświadczeń, które mogą nie mieć znaczenia dla bieżącej sytuacji. Uprzedzenia poznawcze występują każdego dnia, w jakiś sposób, w każdej podejmowanej przez nas decyzji. Mogą one wpływać na liderów biznesowych, którzy ignorują rzetelne dane i kierują się swoimi założeniami. Oto kilka przykładów często spotykanych uprzedzeń poznawczych:
- Potwierdzenie – liderzy biznesowi mają tendencję do faworyzowania informacji, które potwierdzają przekonania, które już mają, słuszne lub niesłuszne.
- Obojętność poznawcza – niezdolność do przystosowania się do nowych warunków środowiskowych i trzymania się starych przekonań pomimo danych świadczących o tym, że jest inaczej.
- Myślenie grupowe – Pragnienie bycia częścią grupy poprzez popieranie większości, bez względu na dowody lub motywy wspierające.
- Optymizm – Podejmowanie decyzji w oparciu o przekonanie, że przyszłość będzie znacznie lepsza niż przeszłość.
Menedżerowie muszą uznać, że jesteśmy stronniczy w każdej sytuacji. Nie ma czegoś takiego jak obiektywizm. Dobra wiadomość jest taka, że istnieją sposoby na przezwyciężenie tendencyjnego zachowania.
W rezultacie firmy te identyfikują możliwości biznesowe i dokładniej przewidują przyszłe trendy, generując większe przychody i sprzyjając większemu wzrostowi dzięki podejmowaniu decyzji na podstawie danych.
3 Data Driven Decision Decision Making Examples Of Success
Teraz, gdy już lepiej zrozumieliśmy, co to znaczy podejmować decyzje w oparciu o dane, a także jakie znaczenie ma podejmowanie decyzji w oparciu o dane, zagłębimy się w 3 inspirujące przykłady podejmowania decyzji w oparciu o dane.
1) Google
Jeden z najbardziej godnych uwagi przykładów podejmowania decyzji opartych na danych pochodzi od kolosa wyszukiwania Google, zgodnie z artykułem napisanym na smartdatacollective.com. Startupy słyną z likwidowania hierarchii, a Google było ciekawe, czy posiadanie menedżerów faktycznie ma znaczenie.
Aby odpowiedzieć na to pytanie, naukowcy zajmujący się danymi w Google przyjrzeli się ocenom wydajności i ankietom pracowniczym od podwładnych menedżerów (dane jakościowe). Analitycy nanieśli te informacje na wykres i stwierdzili, że menedżerowie byli ogólnie postrzegani jako dobrzy. Poszli o krok dalej i podzielili dane na górny i dolny kwartyl, a następnie przeprowadzili regresję. Testy te wykazały duże różnice między najlepszymi i najgorszymi menedżerami pod względem produktywności zespołu, szczęścia pracowników i rotacji pracowników. Dobrzy menedżerowie dają Google więcej pieniędzy i tworzą szczęśliwszych pracowników, ale co czyni dobrego menedżera w Google?
Analitycy ponownie przejrzeli dane z punktacji „Great Manager Award”, w której pracownicy mogli nominować menedżerów, którzy wykonali wyjątkową pracę. Pracownicy musieli podać przykłady wyjaśniające, co dokładnie sprawiło, że dany menedżer był tak wspaniały. Przeprowadzono również wywiady z menedżerami z górnego i dolnego kwartyla, aby uzupełnić zbiór danych. Analiza Google’a wykazała 8 najlepszych zachowań, które sprawiają, że menedżer w Google jest świetny, oraz 3, które takiego nie są. Firma wprowadziła zmiany w swoich szkoleniach z zakresu zarządzania, uwzględniając nowe ustalenia, kontynuując przyznawanie nagrody Great Manager Award i wdrażając przeprowadzane dwa razy w roku badanie opinii pracowników.
2) Walmart
Walmart zastosował podobny proces, kiedy chodziło o awaryjne towary w ramach przygotowań do huraganu Frances w 2004 roku, jak donosi The NY Times. Kierownictwo chciało wiedzieć, jakiego rodzaju towary powinni magazynować przed burzą. Ich analitycy wykorzystali zapisy poprzednich zakupów z innych sklepów Walmartu w podobnych warunkach, sortując terabajt historii klientów, aby zdecydować, które towary wysłać na Florydę (dane ilościowe). Okazuje się, że w czasie klęsk żywiołowych Amerykanie sięgają po truskawkowe Pop-Tarts i piwo. Linda M. Dillon, ówczesny dyrektor ds. informatyki Walmartu, wyjaśniła:
„Przewidując to, co się wydarzy, zamiast czekać na to, co się wydarzy… ciężarówki wypełnione ciastkami tostowymi i sześciopakami piwa wkrótce zaczęły pędzić drogą międzystanową nr 95 w kierunku sklepów Walmart znajdujących się na drodze Frances.”
Analitycy Walmartu nie tylko zadbali o to, aby mieszkańcy Florydy mogli cieszyć się piwem i ciastkami Pop-Tarts podczas burzy, ale także stworzyli zyski dzięki przewidywaniu popytu, ponieważ większość produktów szybko się sprzedawała.
3) Southwest Airlines
Podejmowanie decyzji w oparciu o dane ma niewiarygodną wartość we wszystkich branżach, ale jednym z sektorów, który powszechnie wie, że korzysta z takich spostrzeżeń, jest branża lotnicza.
Kierownictwo Southwest Airlines wykorzystało ukierunkowane dane o klientach, aby uzyskać głębsze zrozumienie, jakie nowe usługi będą najbardziej popularne wśród klientów, a także najbardziej dochodowe.
Robiąc to, linia lotnicza odkryła, że obserwując i analizując zachowania i działania swoich konsumentów w Internecie, może zapewnić różnym segmentom klientów najlepsze stawki w zależności od ich potrzeb, a także wzorcowy poziom obsługi klienta (CX).
Jako bezpośredni wynik tego nacisku na decyzje oparte na danych, Southwest Airlines widział swoją bazę klientów, jak również lojalność marki, stale rośnie rok po roku.
The Role Of Dashboards For Data Driven Decisions
Gdy trzeba podjąć decyzję biznesową opartą na danych, tablice rozdzielcze mogą odgrywać kluczową rolę. Posiadając wszystkie historyczne i bieżące dane na jednym ekranie, z możliwością interakcji i zagłębiania się w pojedyncze KPI lub generowania przeglądu działu lub firmy, pulpity menadżerskie umożliwią holistyczny zarys ważnych informacji. Aby zobaczyć to w praktyce, przyjrzymy się teraz kilku wybranym przykładom.
1) Zarządzanie ogólne
Kierownictwo wyższego szczebla musi być na bieżąco z danymi. Aby móc skutecznie śledzić informacje oparte na ich strategiach i celach, każdy menedżer koncentruje się na rzeczywistych przychodach wygenerowanych w określonym czasie, w porównaniu z przychodami docelowymi, z jasną wizualizacją, jak to się rozwinęło (lub nie), jak pokazano w tym przykładzie:
Open Management KPI Dashboard in Fullscreen
Pokazuje również przychody w oparciu o poziom klienta, a także statystyki związane z kosztem pozyskania klienta i całkowitą liczbą pozyskanych nowych klientów. Dzięki temu każdy menedżer może z powodzeniem opierać swoje decyzje na zwizualizowanych danych, czyniąc ten proces znacznie szybszym i efektywniejszym. Świadczy to o tym, dlaczego podejmowanie decyzji w oparciu o dane jest ważne w dzisiejszym świecie biznesu.
2) Handel detaliczny online
W handlu detalicznym online gromadzenie danych jest dość proste i obfite. Różne sposoby robienia zakupów, dostęp do recenzji i opinii online sprawiły, że konsumenci są bardziej świadomi niż kiedykolwiek. Dlatego też posiadanie przejrzystego przeglądu danych jest niezwykle ważne zarówno dla właścicieli małych firm, jak i dużych przedsiębiorstw. W poniższym przykładzie możemy zobaczyć, jak wyglądałoby to na przykładzie wybranych KPI dla handlu detalicznego:
Open Sales & Order Dashboard in Fullscreen
Całkowita ilość zamówień, średnia zamówień na klientów, najlepsi sprzedawcy, powody zwrotów oraz statystyki i dane liczbowe mogą dać ci przegląd zachowań konsumentów, dlaczego twoje towary są zwracane, oraz która pora roku jest twoim punktem odniesienia z największą ilością zamówień. W ten sposób możesz oprzeć swoje przyszłe decyzje wyłącznie na danych analityki detalicznej, a nie na przeczuciu, które może zrujnować Twoją strategię biznesową.
„Torturuj dane, a przyznają się do wszystkiego.” – Ronald Coase
Nie da się zaprzeczyć – zaprzęgając dane we właściwy sposób i mierząc swój sukces, stoisz przed szansą napędzenia swojej firmy na nowe i ekscytujące wyżyny.
Teraz, gdy masz już dostęp do wszystkich kluczowych składników, aby podejmować najlepsze decyzje dotyczące danych dla swojej firmy, nadszedł czas, aby wprowadzić swoje plany w czyn. Pamiętaj – aby osiągnąć maksymalny sukces, musisz za wszelką cenę unikać niewłaściwego podejścia do decyzji biznesowych opartych na danych. Niedopełnienie tego obowiązku doprowadzi do podejmowania decyzji na podstawie przeczuć, uprzedzeń lub wspierania złej kultury danych w organizacji.
W datapine jesteśmy w 100% zaangażowani w pomoc w podejmowaniu najlepszych decyzji biznesowych opartych na danych. Nasze rozwiązania łączą w sobie najlepsze oprogramowanie do raportowania biznesowego z najnowocześniejszą perspektywą oceny Twoich decyzji, abyś zaczął widzieć rezultaty.
Aby rozpocząć własną drogę do skutecznych decyzji opartych na danych, wizualizacji wszystkich danych w jednym miejscu i generowania spostrzeżeń za pomocą zaledwie kilku kliknięć, możesz wypróbować nasze oprogramowanie do pulpitów nawigacyjnych przez 14 dni całkowicie za darmo!