Vi läser om det överallt. Enbart termen ”big data” har blivit något av ett modeord på senare tid – och det på goda grunder.
Om du utnyttjar den rikedom av digitala insikter som finns tillgängliga vid dina fingertoppar och tar till dig kraften i affärsintelligens är det möjligt att fatta mer välgrundade beslut som kommer att leda till kommersiell tillväxt, utveckling och en ökad vinstlinje.
Om du implementerar de rätta rapporteringsverktygen och förstår hur du ska analysera samt mäta dina data på ett korrekt sätt kommer du att kunna fatta den typ av datadrivna beslut som kommer att driva din verksamhet framåt. Naturligtvis låter detta otroligt i teorin.
Men i praktiken är det, även om du har tillgång till världens bästa data, möjligt att fatta beslut som bortser från konkreta insikter och istället följer din magkänsla. I de flesta fall kan detta visa sig vara skadligt för verksamheten.
Och även om det ibland är okej att följa sin instinkt bör de allra flesta av dina affärsbaserade beslut backas upp av mätvärden, fakta eller siffror som är relaterade till dina syften, mål eller initiativ, som kan säkerställa en stabil ryggrad för dina ledningsrapporter och affärsverksamheter.
För att hjälpa dig i din strävan efter analytisk upplysning kommer vi att utforska datadrivet beslutsfattande, studera betydelsen av datadrivet beslutsfattande och undersöka några exempel från verkligheten på hur man omvandlar insikter till affärsfrämjande åtgärder.
Vad är datadrivet beslutsfattande?
Datadrivet beslutsfattande (DDDM) är en process som innebär att man samlar in data baserat på mätbara mål eller KPI:er, analyserar mönster och fakta från dessa insikter och använder dem för att utveckla strategier och aktiviteter som gynnar företaget på ett antal områden.
Fundamentalt sett innebär datadrivet beslutsfattande att man arbetar mot viktiga affärsmål genom att utnyttja verifierade, analyserade data i stället för att bara skjuta i mörkret.
För att få ut ett verkligt värde från dina data måste de dock vara korrekta och relevanta för dina mål. Att samla in, extrahera, formatera och analysera insikter för förbättrat datadrivet beslutsfattande i affärer var en gång en allomfattande uppgift, vilket naturligtvis fördröjde hela data beslutsprocessen.
Men idag ger utvecklingen och demokratiseringen av programvara för business intelligence användare utan djupt förankrad teknisk expertis möjlighet att analysera samt extrahera insikter från sina data. Som ett direkt resultat krävs mindre IT-stöd för att producera rapporter, trender, visualiseringar och insikter som underlättar beslutsfattandet om data.
Utifrån denna utveckling föddes datavetenskap (eller åtminstone utvecklades den på ett enormt sätt) – en disciplin där hackerkunskaper och statistik möter nischad expertis. Detta ganska nya yrke innebär att man sållar stora mängder rådata för att fatta intelligenta datadrivna affärsbeslut.
Det ”guld” som datavetare ”utvinner” finns i två distinkta typer: kvalitativa och kvantitativa, och båda är kritiska för att fatta ett datadrivet beslut.
Kvalitativ analys fokuserar på data som inte är definierade av siffror eller mätvärden, t.ex. intervjuer, videor och anekdoter. Kvalitativ dataanalys bygger på observation snarare än mätning. Här är det viktigt att koda data för att se till att objekt grupperas metodiskt och intelligent.
Kvantitativ dataanalys fokuserar på siffror och statistik. Medianen, standardavvikelsen och annan beskrivande statistik spelar en central roll här. Den här typen av analys mäts snarare än observeras. Både kvalitativa och kvantitativa data bör analyseras för att fatta smartare datadrivna affärsbeslut.
När vi nu har utforskat innebörden av beslutsfattande i affärer är det dags att fundera över varför datadrivet beslutsfattande (DDDM) är viktigt.
”Information är 2000-talets olja och analys är förbränningsmotorn”. – Peter Sondergaard
Varför datadrivet beslutsfattande är viktigt?
Datas betydelse för beslut ligger i konsekvens och kontinuerlig tillväxt. Det gör det möjligt för företag att skapa nya affärsmöjligheter, generera mer intäkter, förutsäga framtida trender, optimera nuvarande operativa insatser och producera användbara insikter. På så sätt står du redo att växa och utveckla ditt imperium med tiden, vilket gör din organisation mer anpassningsbar som ett resultat. Den digitala världen är i ständig förändring, och för att kunna följa med i det ständigt föränderliga landskapet runt omkring dig måste du utnyttja data för att fatta mer välgrundade och kraftfulla datadrivna affärsbeslut.
Datadrivna affärsbeslut gör eller bryter företag. Detta är ett bevis på vikten av datavisualisering online vid beslutsfattande.
MIT Sloan School of Management-professorerna Andrew McAfee och Erik Brynjolfsson förklarade en gång i en artikel i Wall Street Journal att de utförde en studie i samarbete med MIT Center for Digital Business. I denna studie upptäckte de att bland de undersökta företagen gynnades de som främst var datadrivna av 4 % högre produktivitet samt 6 % högre vinst.
Företag som närmar sig beslutsfattande i samarbete tenderar att behandla information som en riktig tillgång i högre grad än företag med andra, mer tvetydiga tillvägagångssätt.
10 Tips And Takeaways For An Enhanced Data Driven Decision Making Strategy
Slutligt finns här 10 praktiska tips och takeaways för bättre datadrivet beslutsfattande i företag. I slutet kommer du att vara 110 % såld på vikten av att fatta den här typen av beslut.
1) Vakta mot dina fördomar
En stor del av det mentala arbete vi gör är omedvetet, vilket gör det svårt att verifiera den logik vi använder oss av när vi fattar ett beslut. Vi kan till och med göra oss skyldiga till att se de uppgifter som vi önskar fanns där i stället för det som verkligen finns framför oss. Detta är ett av de sätt på vilka ett bra team kan hjälpa till. Att låta dina beslut gå igenom en kompetent part som inte delar (eller ens känner till) dina fördomar är ett ovärderligt steg.
Att arbeta med ett team som känner till de data du arbetar med öppnar dörren för hjälpsam och insiktsfull feedback. Demokratisering av data ger alla människor, oavsett deras tekniska färdigheter, möjlighet att få tillgång till dem och hjälpa till att fatta välgrundade beslut. Ofta görs detta genom innovativ programvara för instrumentpaneler, som visualiserar en gång komplicerade tabeller och grafer på ett sådant sätt att fler människor kan ta initiativ till bra datadrivna affärsbeslut.
Med fler människor som förstår de data som spelar in har du möjlighet att få mer trovärdig återkoppling. Beviset finns i siffrorna. En McKinsey-studie från 2010 (som är nyttig att läsa även i dag) av mer än 1 000 större affärsinvesteringar visade att när organisationer arbetade med att minska effekten av fördomar i sina beslutsprocesser uppnådde de en upp till 7 % högre avkastning. När det gäller datadrivet beslutsfattande (DDDM) gör det hela skillnaden att minska fördomar och låta siffrorna tala för sig själva.
Tips för att övervinna ett fördomsfullt beteende
- Simpel medvetenhet – Alla är fördomsfulla, men att vara medveten om att fördomar existerar kan påverka ditt beslutsfattande kan bidra till att begränsa deras påverkan.
- Samarbete – Dina kollegor kan hjälpa dig att hålla dig i schack, eftersom det är lättare att se fördomar hos andra än hos dig själv. Låt andra personer ta del av dina beslut och var medveten om fördomsfulla beteenden i styrelserummet.
- Söka efter motstridig information – Ställ de rätta frågorna till dig själv och andra för att känna igen dina fördomar och ta bort dem från din beslutsprocess.
Om du undanröjer fördomar öppnar du upp dig för att upptäcka fler möjligheter. Genom att göra dig av med förutfattade meningar och verkligen studera data kan du uppmärksamma insikter som verkligen kan förändra ditt resultat. Kom ihåg att business intelligence inte bara ska handla om att undvika förluster utan också om att vinna vinster.
2) Definiera mål
För att få ut så mycket som möjligt av dina datateam bör företagen definiera sina mål innan de påbörjar sin analys. Fastställ en strategi för att undvika att följa hypen i stället för verksamhetens behov och definiera tydliga nyckeltal (Key Performance Indicators, KPI). Även om det finns olika exempel på KPI:er som du kan välja mellan, överdriv inte och koncentrera dig på de viktigaste inom din bransch.
3) Samla in data nu
Att samla in rätt data är lika viktigt som att ställa rätt frågor. För mindre företag eller nystartade företag bör datainsamlingen börja på dag ett. Jack Dorsey, medskapare och grundare av Twitter, delade denna lärdom med Stanford. ”Under de första två åren av Twitters liv flög vi i blindo … vi baserar allt på intuition i stället för att ha en bra balans mellan intuition och data … så det första jag skrev för Square var en admin dashboard. Vi har en mycket stark disciplin att logga allt och mäta allt”. När detta är sagt och gjort är genomförandet av en företagskultur för instrumentpaneler i ditt företag en nyckelkomponent för att hantera de flodvågor av data som du kommer att samla in på rätt sätt.
4) Hitta de olösta frågorna
När din strategi och dina mål är fastställda måste du sedan hitta de frågor som behöver ett svar, så att du kan nå dessa mål. Genom att ställa rätt frågor om dataanalys hjälper teamet att fokusera på rätt data, vilket sparar tid och pengar. I exemplen tidigare i den här artikeln hade både Walmart och Google mycket specifika frågor, vilket förbättrade resultaten avsevärt. På så sätt kan du fokusera på de data du verkligen behöver, och från att trubbigt samla in allt ”för säkerhets skull” kan du gå över till att ”samla in det här för att besvara det där”.
5) Hitta de data som behövs för att lösa de här frågorna
Av de data som du har samlat in, försök att fokusera på dina ideala data, som kommer att hjälpa dig att besvara de olösta frågorna som definierades i det föregående steget. När den väl är identifierad, kontrollera om du redan har dessa data insamlade internt, eller om du behöver inrätta ett sätt att samla in dem eller skaffa dem externt.
6) Analysera och förstå
Det kan tyckas uppenbart, men vi måste nämna det: efter att ha fastställt ramen för alla frågor som ska besvaras och datainsamlingen måste du sedan läsa igenom dem för att extrahera meningsfulla insikter och analytiska rapporter som kommer att leda till att du kan fatta datadrivna affärsbeslut. Faktum är att användarfeedback är ett användbart verktyg för att utföra mer djupgående analyser av kundupplevelsen och utvinna användbara insikter. För att göra detta på ett framgångsrikt sätt är det viktigt att ha ett sammanhang. Om du till exempel vill förbättra konverteringarna i köptunneln är det viktigt att förstå varför besökarna avbryter sin resa. Genom att analysera svaren i de öppna kommentarerna i ditt feedbackformulär (inom denna tratt) kan du se varför de inte lyckas i kassan och optimera din webbplats därefter.
7) Var inte rädd för att återkomma och omvärdera
Våra hjärnor drar förhastade slutsatser och är ovilliga att överväga alternativ; vi är särskilt dåliga på att återkomma till våra första bedömningar. En vän som är grafisk formgivare berättade en gång för mig att han ofta fastnade mot slutet av ett projekt. Han var engagerad i den riktning han hade valt och ville inte skrota den. Han var engagerad av fel skäl. När detta hände var han alltid tvungen att börja om från början för att se det felsteg som hade fått honom att fastna. Slutprodukten var alltid ljusår bättre omarbetad än om han hade pusslat ihop en lösning från det första utkastet.
Att verifiera data och se till att du följer upp rätt mätvärden kan hjälpa dig att ta dig ut ur dina beslutsmönster. Att lita på att teammedlemmarna har ett perspektiv och delar med sig av det kan hjälpa dig att se fördomar. Men var inte rädd för att ta ett steg tillbaka och ompröva dina beslut. Det kan för ett ögonblick kännas som ett nederlag, men för att lyckas är det ett nödvändigt steg. Att förstå var vi kan ha gjort fel och ta itu med det på en gång ger mer positiva resultat än om vi väntar och ser vad som händer. Kostnaden för att vänta och se vad som händer är väldokumenterad…
8) Presentera data på ett meningsfullt sätt
Att gräva och samla insikter är trevligt, men att lyckas berätta om sina upptäckter och förmedla sitt budskap är bättre. Du måste se till att ditt skarpsinne inte förblir outnyttjat och dammigt, och att det kommer att användas för framtida beslutsfattande. Med hjälp av en bra programvara för datavisualisering behöver du inte vara en IT-krack för att bygga och anpassa en kraftfull instrumentpanel online som berättar din datahistoria och hjälper dig, ditt team och din ledning att fatta rätt datadrivna affärsbeslut. Till exempel måste du ha din ekonomi under kontroll till varje pris:
Öppna Financial Overview Dashboard i fullskärmsläge
En översikt som presenteras på en finansiell instrumentpanel säkerställer en överblick över ett företags ekonomiska resultat. Med de bästa KPI:erna, såsom driftskostnadskvot, nettovinstmarginal, resultaträkning och vinst före räntor och skatter, möjliggör denna instrumentpanel ett snabbt beslutsfattande samtidigt som man koncentrerar sig på data i realtid.
För ytterligare inspiration kan du titta på dessa otroliga exempel på datavisualisering från några av världens mest framåtblickande varumärken och företag.
9) Sätt upp mätbara mål för beslutsfattandet
När du har din fråga, dina data, dina insikter, så kommer den svåra delen: beslutsfattandet. Du måste tillämpa de resultat du fått på affärsbesluten, men också se till att dina beslut är i linje med företagets uppdrag och vision, även om uppgifterna är motsägelsefulla. Sätt upp mätbara mål för att vara säker på att du är på rätt spår… och omsätt data i handling!
10) Fortsätt att utveckla dina datadrivna affärsbeslut
Detta förbises ofta, men är ändå otroligt viktigt: du bör aldrig sluta undersöka, analysera och ifrågasätta dina datadrivna beslut. I vår hyperuppkopplade digitala tidsålder har vi mer tillgång till data än någonsin tidigare. För att få ut verkligt värde ur denna rikedom av insikter är det viktigt att ständigt uppdatera och utveckla dina affärsmål utifrån det landskap som rör sig runt omkring dig.
Datadrivna misstag i beslutsfattandet som du bör undvika till varje pris
Det är uppenbart hur viktigt det är med data i beslutsfattandet. Men medan förståelsen av dynamiken i datadrivna affärsbeslut och utforskandet av verkliga exempel på datadrivet beslutsfattande kommer att styra dig i rätt riktning, kommer förståelsen av vad du ska undvika att hjälpa dig att cementera din framgång.
Hur många gånger i ditt liv har du förberett dig inför ett möte, haft fakta och siffror redo att gå, och i slutändan går beslutet åt helt motsatt håll?
Det kändes antagligen som om beslutet var fattat innan mötet ens hade börjat. Om detta låter bekant är du inte ensam. Vi talar inte bara om en startup full av nybörjare som tror att det är viktigare att följa sin magkänsla än KPI:er; vi talar om stora företag. Rob Enderle, en före detta IBM-anställd och Research Fellow för Forrester, har skrivit en fantastisk artikel som dokumenterar bristerna hos cheferna på IBM och Microsoft.
Artikeln är full av exempel, men det kanske mest flagranta är IBM:s partiella försäljning av sin ROLM-division till Siemens. Enderle och hans team tog fram en intern rapport som visade att försäljningen till Siemens skulle bli ett katastrofalt misslyckande. Det visade sig att beslutet hade fattats innan forskningen kom ut. Faktum är att cheferna glömde att forskningen hade beställts överhuvudtaget. Deras magkänsla slutade med att företaget kostade över en miljard dollar.
En publikation från BI-Survey visar att 58 procent av de företag som de undersökte sa att de baserar minst hälften av sina vanliga affärsbeslut på magkänsla eller erfarenhet, i stället för att vara data- och informationsdrivna. I genomsnitt insåg de att företagen bara skulle använda 50 % av den information som fanns tillgänglig när det gällde beslutsfattande.
Som leverantörer av business intelligence förstår vi själva vikten av datadrivet beslutsfattande. Det är därför vi har skapat ett online-verktyg för dataanalys som gör det möjligt för kunderna att få ut det mesta av sina data, visualisera dem på ett meningsfullt sätt och enkelt dela dessa genererade insikter i fantastiska instrumentpaneler i realtid för att snabbare fatta bättre affärsbeslut. De insikter vi tillhandahåller är dock helt värdelösa om rapporterna i slutändan ignoreras av de faktiska beslutsfattarna.
Denna gåta fick oss att ta en djup titt: varför använder inte företagsledare datadrivet beslutsfattande? Och vad bör du vara medveten om för att se till att dina beslut baseras på siffror, inte känslor?
Nu när vi har beskrivit grunderna för att få dina datadrivna beslut rätt kommer vi att gräva djupare i saker att undvika genom att borra ner i de vanligaste tidigare misstagen av dataanalytiker och företagsledare. Genom att observera och absorbera dessa viktiga punkter med hjälp av dataanalytikerprogramvara kommer du att kunna se till att ditt datadrivna beslutsfattande i näringslivet är konsekvent, resultatinriktat och centrerat på dina mål hela tiden.
1) Datakvalitet
Först och främst är datakvaliteten det främsta skälet som brukar åberopas. Datakvalitet är villkoret för en uppsättning kvalitativa eller kvantitativa variabler, som ska vara ”lämpliga för avsedd användning i verksamhet, beslutsfattande och planering”, enligt en artikel skriven av författaren Thomas C. Redmann. En god hantering av datakvalitet (från insamling till underhåll, från disposition till distributionsprocesser inom en organisation) är också avgörande för den framtida användningen av sådana data. Insamling och insamling är bara bra om de förvaltas väl och utnyttjas i efterhand, annars förblir tillgångarnas potential orörd och värdelös.
2) Överdriven tillit till tidigare erfarenheter
Överdriven tillit till tidigare erfarenheter kan ta död på alla företag. Om du alltid tittar bakom dig finns det en verklig chans att du missar det som finns framför dig. Så ofta anställs företagsledare på grund av deras tidigare erfarenheter, men miljöer och marknader förändras och samma knep kanske inte fungerar nästa gång. Ett av de mest citerade exemplen på detta är Dick Fuld, som räddade Lehman efter LTCM-krisen. Tio år senare tog han fram samma trickkassar och, som Wall Street Journal rapporterar, ”den erfarenhet han förlitade sig på var inte densamma som vid denna massiva bostadsdrivna kollaps”. Den senaste krisen var mycket mer komplex. Miljöer och marknader förändras ständigt och för att vara en framgångsrik förvaltare måste man kombinera tidigare erfarenheter med aktuella uppgifter.
3) Gå på magkänslan och koka uppgifterna
Men medan en del förvaltare naturligt går på sin instinkt finns det en betydande andel som först litar på sin magkänsla och sedan övertalar sina forskare eller ett externt konsultföretag att ta fram rapporter som bekräftar det beslut som de redan har fattat. Enligt Enderle-artikeln som nämns ovan var detta vanligt förekommande på Microsoft. Forskare hade till uppgift att ta fram rapporter som gav trovärdighet åt chefernas beslut.
4) Kognitiva fördomar
Kognitiva fördomar är tendenser att fatta beslut som grundar sig på begränsad information, eller på lärdomar från tidigare erfarenheter som kanske inte är relevanta för den aktuella situationen. Kognitiva bias förekommer varje dag, på något sätt, i varje beslut vi fattar. Dessa fördomar kan påverka företagsledare att ignorera tillförlitliga uppgifter och i stället utgå från sina antaganden. Här är några exempel på kognitiva fördomar som ofta förekommer:
- Bekräftelsefördomar – Företagsledare tenderar att föredra information som bekräftar de övertygelser de redan har, rätt eller fel.
- Kognitiv tröghet – Oförmåga att anpassa sig till nya miljöförhållanden och hålla fast vid gamla övertygelser trots att uppgifter bevisar motsatsen.
- Gruppstänkande – Önskan att vara en del av gruppen genom att ställa sig på majoritetens sida, oavsett bevis eller motiv till stöd för detta.
- Optimism Bias – Att fatta beslut baserat på tron att framtiden kommer att bli mycket bättre än det förflutna.
Ledare måste erkänna att vi är partiska i varje situation. Det finns inget sådant som objektivitet. Den goda nyheten är att det finns sätt att övervinna fördomsfulla beteenden.
Som ett resultat av detta identifierar dessa företag affärsmöjligheter och förutspår framtida trender mer exakt, vilket genererar mer intäkter och främjar större tillväxt genom beslutsfattande med hjälp av data.
3 exempel på framgång med datadrivet beslutsfattande
Nu när vi har fått en tydligare förståelse för vad det innebär att fatta ett datadrivet beslut samt vikten av datadrivet beslutsfattande ska vi fördjupa oss i 3 inspirerande exempel på datadrivet beslutsfattande.
1) Google
Ett av de mest anmärkningsvärda exemplen på datadrivet beslutsfattande kommer från sökkolossen Google, enligt en artikel skriven på smartdatacollective.com. Nystartade företag är kända för att upplösa hierarkier, och Google var nyfiken på om det verkligen spelade någon roll att ha chefer.
För att besvara frågan tittade datavetare på Google på prestationsbedömningar och medarbetarundersökningar från chefernas underordnade (kvalitativa data). Analytikerna plottade informationen på ett diagram och konstaterade att chefer generellt sett uppfattades som bra. De gick ett steg längre och delade upp uppgifterna i den övre och nedre kvartilen och körde sedan regressioner. Dessa tester visade på stora skillnader mellan de bästa och sämsta cheferna när det gäller teamets produktivitet, de anställdas lycka och personalomsättning. Bra chefer ger Google mer pengar och skapar lyckligare anställda, men vad är en bra chef på Google?
Också analytikerna granskade data från poängen för ”Great Manager Award”, där de anställda kunde nominera chefer som gjorde ett exceptionellt arbete. De anställda var tvungna att ge exempel som förklarade exakt vad som gjorde chefen så bra. Chefer från den övre och nedre kvartilen intervjuades också för att komplettera datamaterialet. Googles analys visade att det finns åtta beteenden som gör en bra chef på Google och tre beteenden som inte gör det. De reviderade sin chefsutbildning och införlivade de nya resultaten, fortsatte med utmärkelsen Great Manager Award och införde en feedbackundersökning två gånger om året.
2) Walmart
Walmart använde sig av en liknande process när det gällde nödvaror i samband med förberedelserna inför orkanen Frances 2004, vilket NY Times rapporterade om. Cheferna ville veta vilka typer av varor de skulle lagra före stormen. Deras analytiker tog fram uppgifter om tidigare inköp från andra Walmart-butiker under liknande förhållanden och sorterade en terabyte av kundernas historik för att avgöra vilka varor som skulle skickas till Florida (kvantitativa uppgifter). Det visar sig att amerikanerna vid naturkatastrofer väljer jordgubbspop-Tarts och öl. Linda M. Dillon, Walmarts CIO på den tiden, förklarade:
”Genom att förutse vad som kommer att hända, i stället för att vänta på att det ska hända… lastbilar fyllda med brödbakelser och sexpack körde snart i hög fart längs Interstate 95 mot Walmarts i Frances väg.”
Walmarts analytiker höll inte bara floridianerna behagligt berusade på öl och Pop-Tarts under stormen, utan skapade också vinster genom att förutse efterfrågan eftersom de flesta av produkterna såldes snabbt.”
3) Southwest Airlines
Ett datadrivet beslut har ett otroligt värde i alla branscher, men en sektor som är allmänt känd för att dra nytta av sådana insikter är flygbolagsindustrin.
Southwest Airlines chefer använde sig av riktade kunddata för att få en djupare förståelse för vilka nya tjänster som skulle vara mest populära bland kunderna samt mest lönsamma.
Flygbolaget upptäckte på så sätt att man genom att observera och analysera sina konsumenters beteenden och aktiviteter på nätet kunde erbjuda olika kundsegment de bästa priserna för deras behov utöver en exemplarisk nivå av kundupplevelse (CX).
Som ett direkt resultat av denna betoning på datadrivna beslut har Southwest Airlines sett sin kundbas, liksom sin varumärkeslojalitet, växa stadigt år efter år.
The Role Of Dashboards For Data Driven Decisions
När du måste fatta ett datadrivet affärsbeslut kan dashboards spela en avgörande roll. Med alla historiska och aktuella data på en enda skärm, med möjlighet att interagera och gräva djupt i enskilda KPI:er eller generera en översikt över en avdelning eller ett företag, möjliggör instrumentpaneler en holistisk översikt av viktig information. För att se detta i praktiken ska vi nu ta en titt på några utvalda exempel.
1) Allmän ledning
Chefer på C-nivå måste hålla koll på sina data. För att effektivt kunna spåra information baserat på deras strategier och mål koncentrerar sig varje chef på de faktiska intäkterna som genererats under en viss tidsperiod, jämfört med målintäkterna, och med en tydlig visualisering av hur de har utvecklats (eller inte), som visas i det här exemplet:
Öppna Management KPI Dashboard i fullskärmsläge
Det visar också intäkterna baserade på kundnivå, och statistik relaterad till kundanskaffningskostnaden och det totala antalet nya kunder som förvärvats. Detta kan hjälpa varje chef att framgångsrikt basera sina beslut på visualiserad data, vilket gör processen mycket snabbare och effektiv. Ett bevis på varför datadrivet beslutsfattande är viktigt i dagens affärsvärld.
2) Onlinehandel
I onlinehandel är datainsamlingen ganska enkel och riklig. Olika sätt att handla, tillgång till recensioner och åsikter på nätet har gjort konsumenterna mer informerade än någonsin. Därför är det av yttersta vikt för småföretagare och stora företag att ha en tydlig överblick över data. I exemplet nedan kan vi se hur detta skulle se ut som ett exempel med utvalda KPI:
Open Sales & Order Dashboard in Fullscreen
Den totala mängden beställningar, den genomsnittliga beställningen per kund, toppsäljare och statistik och siffror om returorsaker kan ge dig en överblick över konsumenternas beteende, varför dina varor returneras och vilken tid på året som är ditt riktmärke med störst antal beställningar. På så sätt kan du basera dina framtida beslut enbart på data från detaljhandelsanalyser, och inte på en magkänsla som kan förstöra din affärsstrategi.
”Tortyr data, och den kommer att erkänna vad som helst.” – Ronald Coase
Det går inte att förneka – genom att utnyttja data på rätt sätt och mäta din framgång kan du driva ditt företag till nya och spännande höjder.
Nu när du har tillgång till alla de viktigaste ingredienserna för att fatta de bästa databesluten för ditt företag, är det dags att sätta dina planer i verket. Kom ihåg – för maximal framgång måste du till varje pris undvika att ta fel tillvägagångssätt för datadrivna affärsbeslut. Ett misslyckande att göra det kommer att leda till att du gör val med din magkänsla, fördomar eller främjar en dålig datakultur inom din organisation.
På datapine är vi 100 % engagerade i att hjälpa dig att fatta de bästa datadrivna besluten för ditt företag. Våra lösningar kombinerar den allra bästa programvaran för affärsrapportering med ett banbrytande perspektiv mot att utvärdera dina beslut för att börja se resultat.
För att starta din egen väg till framgångsrika datadrivna beslut, visualisera all din data på ett ställe och generera insikter med bara några få klick, kan du prova vår programvara för instrumentpaneler under en 14-dagars provperiod helt gratis!