数据驱动决策:使用数据推动增长

随着数据的指数级增长,组织一直在寻找利用数据来推动业务决策的最佳方法。无论规模、行业或类型如何,每个公司都在努力制定数据战略以获得竞争优势。无论是销售、服务、人力资源还是任何其他部门,公司都在扩大数据驱动的努力,以促进销售、提供个性化的客户体验、培养关系并改进产品。

什么是数据驱动决策?

企业完全依靠直觉和直觉的日子一去不复返了。虽然“直觉”在某些情况下肯定是有用的,但当企业处于危险之中时,盲目相信内心的声音可能会导致灾难性的结果。这就是数据驱动决策(DDDM)出现的地方。

数据驱动决策(DDDM)是通过对现有数据的深入分析来做出明智的决策和业务战略的过程。从本质上讲,它包括数据收集、清理、挖掘历史数据、数据分析,以便在未来做出更好的决策。然而,随着数据科学和强大的商业智能工具的发展,这个过程已经变得更简单了。

数据驱动决策的好处

1.明智的策略

建立数据驱动的决策方法最明显的好处之一是它带来了执行和测试业务战略的信心。当策略是基于数据和事实时,它还可以极大地提高决策速度。

2.持续改进

基于数据的决策者一直致力于改进。努力衡量绩效和业务结果的组织总是在不断地寻求完善他们的操作、流程和新产品。例如,在医疗保健和物流行业,使用大数据分析可以为简化资源流动和生产带来新的机会,从而确保在更短的时间内持续改进。

3.提高透明度和问责制

使用DDDM的另一个关键好处是,它可以提高组织内团队的透明度和问责制。这大大提高了团队合作和员工敬业度。当在工作场所培养数据驱动的文化时,可见的公司增长的责任被放在每个朝着共同目标工作的团队成员身上,使每个人都成为利益相关者。这有助于培养关系,改善合作,更容易沟通,更紧密的团队凝聚力。

开始数据驱动决策的5个步骤

1.设定有意义的目标

变得更加数据驱动的第一步是有意识地决定更加分析和设定目标。建立现实的kpi(关键绩效指标)和度量标准可以为组织的成功奠定基础。确定您想要回答的业务问题,以实现您的组织目标,不仅可以使下一步更加结构化,还可以减少资源浪费。

例如,如果您希望在下个季度通过IVR系统改善客户服务计划,那么KPI可以与通过该渠道流入的入站门票数量挂钩。

2.收集数据

一旦你设定了必要的目标,下一步就是收集正确的数据。准备好从多个来源收集原始数据,一旦您了解了数据源的广度,就可以开始清理和数据准备过程。你可以找到一些数据金矿的来源:

  • 客户关系管理软件
  • 帮助台票务系统
  • 员工管理系统
  • 调查和客户反馈系统
  • 网站和社交媒体分析
  • Excel和CSV文件

对于我们上面的例子,客户交互的最佳数据将来自帮助台票务系统和调查。在每个数据集中寻找公共变量是一项乏味的任务,因此投资于自助统一商业智能平台可以派上用场。

3.分析数据

有了所需的数据后,接下来的步骤是查看历史数据,并尝试识别模式或趋势。使用强大的商业智能系统可以使有意义的见解和分析报告的提取更加无缝的体验。可视化元素,如图表,可以帮助团队更有效地看到和理解趋势和异常值。您可以比较过去几个季度的数据,以了解呼叫等待时间是什么样的,或者有多少被放弃的呼叫影响了CSAT分数。

4.得出结论并制定策略

可视化您的数据对于DDDM至关重要,因为它为您的发现带来生命。使用堆叠柱状图进行比较分析或地图图表数据可视化,查看您从该国哪些地区获得最多门票,可以帮助您找到有助于解决较长等待时间的趋势。通过这些分析报告,您可以创建一个更强大的、有数据支持的行动计划,将您的决定付诸实践。培养一个合作的环境也是至关重要的,因此共享您的报告和仪表板是必要的。

5.衡量成功并发展

数据驱动的过程不会仅仅结束于得出结论。伟大的领导者从他们的主动和努力中学习。他们衡量成功和失败。通过持续的数据分析和重复上述步骤,您可以使用数据创建新的更好的kpi或为现有kpi设置更高的基准。

底线

为了成功实现数字化转型,企业需要尽职调查,让数据成为他们最好的朋友。如果组织中的每个人都接受实时数据,那么实时数据将成为关键的企业资产。毕竟,在决策过程中,没有什么比确凿的事实更有说服力了。刚开始数据驱动的决策之旅似乎令人生畏,但有了一个伟大的团队和系统,这可能是你推动增长所需的技术。

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