数据驱动决策:使用数据燃料增长

随着数据的指数增长,组织一直在寻找利用它来推动业务决策的最佳方法。无论大小,扇区还是类型,每个公司都试图为竞争优势进行数据策略。是IT销售,服务,人力资源或任何其他部门,公司正在扩大数据驱动的努力,提高销售,提供个性化客户体验,培育关系,提高产品。

什么是数据驱动的决策?

业务完全依赖直觉和肠道感受的日子已经一去不复返了。虽然“肠道感觉”在某些情况下绝对可以证明是有用的,但在某些情况下,当企业处于危险时,盲目地信赖内心的声音会导致灾难性的结果。这是数据驱动的决策(DDDM)进入图片的地方。

数据驱动的决策或“DDDM”是通过对可用数据的深度分析进行明智的决策和业务策略的过程。基本上它涉及数据收集清洁,采矿历史数据,数据分析,以便将来做出更好的决定。然而,随着数据科学和强大的商业智能工具的发展,这一过程已经简单。

数据驱动决策的好处

1。知情策略

建立数据驱动的决策方法的最明确的益处之一是它带来实施和测试业务策略的信心。当策略基于数据和事实时,它还显着提高了决策速度。

2。连续的提高

基于数据的决策者不断旨在改进。努力衡量绩效和业务成果的组织始终希望连续地完善其运营,流程和新产品。例如 - 在医疗保健和物流业中,使用大数据分析可以为简化资源流量和生产来带来光线,以确保在较短的时间框架中持续改进。

3。更大的透明度和问责制

使用DDDM的另一个主要好处是它导致为组织内的团队提高了透明度和问责制。这大大提高了团队合作和员工参与。在培养工作场所的数据驱动的文化时,可见公司的增长的责任被安排在每个团队成员上,他们朝着共同的目标,让每个人都成为一个利益相关者。这有助于培养人际关系,提高合作,更容易的沟通,以及团队凝聚力更紧张。

在数据驱动决策中开始的5个步骤

1。设定有意义的目标

成为更多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)和指标可以将组织设置成功。识别您想要回答的业务问题,以实现组织目标,不仅会使下一步更具结构化,而且还减少浪费资源。

例如 - 如果您正在期间通过IVR系统改善客户服务计划,则可以通过该渠道与入站票据的数量联系在一起。

2。收集数据

有必要的目标设置后,下一步是收集正确的数据。准备好收集来自多个来源的原始数据,一旦您了解数据源的广度,开始清洁和数据准备过程。有些来源您可以找到数据的金矿是:

  • 客户关系管理软件
  • 帮助台票据系统
  • 劳动力管理系统
  • 调查和客户反馈系统
  • 网站和社交媒体分析
  • Excel和CSV文件

对于我们上面的示例,客户交互的最佳数据将来自HELPDESK票务系统和调查。在每个数据集中发现常见变量是一个繁琐的任务,所以投资自助统一商业智能平台可以方便。

3。分析数据

一旦您需要数据,后续步骤就是看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提取有意义的见解和分析报告更具无缝的体验。像图表一样的视觉元素,图表,可以帮助团队更有效地看到和理解趋势和异常值。您可以在最近几个季度比较数据以查看呼叫等待时间的样子或有多少废弃的呼叫影响了CSAT分数。

4.得出结论和策略

可视化您的数据对于DDDM至关重要,因为它为您的研究结果带来了生命。使用堆叠的条形图进行比较分析或地图图表数据可视化,以查看您获得大多数门票的国家/地区的哪个领域可以帮助您找到可以帮助回答更长的等待时间的趋势。通过这些分析报告,您可以创建更强大和数据支持的行动计划,以将您的决定付诸实践。培养环境对于合作也至关重要,因此分享您的报告和仪表板是必要的。

5。衡量成功并进化

数据驱动的过程仅在绘制结论中结束。伟大的领导人从他们的倡议和努力中吸取教训。他们衡量成功和失败。通过连续数据分析和重复上述步骤,您可以使用数据来创建新的和更好的KPI或为现有的更高的基准设置。

底线

随着成功走向数字转型的目标,公司需要尽职调查,并使数据成为他们最好的朋友。如果由组织中的每个人都接受,实时数据将成为一个关键的企业资产。毕竟,在决策过程方面,没有什么比难事位更有说服力。在数据驱动的决策之旅中开始似乎令人生畏,但是对于一个伟大的团队和系统,可能是您需要燃料增长的技术。

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