5 Steg guide på hur du kan: Bli bättre på datadrivet beslutsfattande

Skrivet av: Minh Hoang Le & Ross William Lancaster

Publicerad den: juli, 16th 2022

 

Introduktion

Företag har tillgång till mer data än någonsin tidigare, och vi är villiga att satsa på att ditt företag också gör det. Men vad händer med dessa data? Använder du den för att driva tillväxt, eller låter du den sitta oanvänd? Företag som utnyttjar data för att driva beslutsfattande kan få en konkurrensfördel, minska kostnaderna och öka vinsten. Men var börjar du ens bearbeta dina data? Vi kommer att berättar allt om det i den här artikeln – läs vidare!

Vad är datadrivet beslutsfattande?

Datadrivet beslutsfattande, är processen att använda data för att informera och validera ett beslut innan du fastställa dig till det.

58% av respondenterna i en DDDM-undersökning sa att deras företag baserar minst hälften av sina vanliga affärsbeslut på magkänsla eller erfarenhet snarare än att drivas av data och information. Detta innebär att dessa företag till stor del fattar inkonsekventa och spontana beslut. Vad du bör göra, istället för att gå med en strategi som du tycker är bäst, är att använda DDDM som en strategi som använder data för att informera affärsbeslut.

DDDM handlar om att gruppera historisk information för att analysera trender och fatta beslut för framtiden baserat på vad som har fungerat tidigare – snarare än att fatta beslut baserade på magkänsla, åsikter eller erfarenhet.

Företag borde alltid har DDDM i åtanke för varje beslut de fattar, och hur exakt du kan inkorperera dina data i beslutsprocessen beror på ett antal faktorer, till exempel dina affärsmål, typer och kvalitet på data du har tillgång till.

5-stegsguide - datadrivet beslutsfattande

 

Varför ska du bli mer datadriven?

Nu vet du hur du kan dra nytta av datadrivet beslutsfattande, nästa steg är att identifiera hur din organisation kan använda data för att fatta beslut om hur du kan växa ditt företag.

DDDM gör det möjligt för företag att skapa nya affärsmöjligheter, generera mer intäkter, förutsäga framtida trender, optimera nuvarande operativa insatser och producera hanterbar handlingar. På så sätt kan du växa och ditt företag utvecklas över tid, därpå som ett resultat gör det mer anpassningsbart. Den digitala världen förändras ständigt, och för att fortsätta med den måste du utnyttja data för att fatta mer välgrundade och effektiva datadrivna affärsbeslut.

Vilken typ av affärsbeslut kan det användas till? 

Du kan använda data för att ta reda på mer om:

  1. Ekonomi – Hur kommer en investering i specialiserad programvara att påverka ditt företag?
  2. HR – Vilket är det mest kostnadseffektiva sättet att anställa ny personal?
  3. Tillväxt – Vilka aktiviteter kan du göra för att förhindra churn? Hur förbättrar du kundlojaliteten? Är det troligt att de nya funktionerna du planerar kommer att påverka dina affärsmål?
  4. Marknadsföring – Vilken annonskanal får bäst ROI, eller vad är det billigaste sättet att marknadsföra en ny produkt?
  5. Försäljning – Vilka försäljningsaktiviteter genererar flest vinst
  6. Kundservice – Vad är det mest kostnadseffektiva sättet att hantera supportbiljetter? Vilka kanaler förbättrar svarstiderna?

5-stegsguide-Datadrivet beslutsfattande

 

Så här använder du data effektivt i 5 steg

1. Sätt dina mål

Börja med att fråga dig själv: "Vilka mål vill jag förbättra?" För att få ut det mesta av dina data bör företag definiera sina mål innan de börjar sin analys. Ställ in en strategi för att undvika att följa hypen istället följ ditt företags behov och definiera tydliga nyckeltal (KPI:er). Även om det finns olika KPI-exempel du kan välja mellan, välj inte för många. Koncentrera dig på de viktigaste inom din bransch.

2. Samla in uppgifterna

Att samla in relevanta uppgifter är lika viktigt som att ställa rätt frågor. För mindre företag eller nystartade företag bör datainsamlingen börja dag ett.

Det är viktigt att betona ordet "relevant" är nyckeln här. Du vill inte spendera timmar på att analysera data som inte påverkar ditt slutliga beslut. Så håll uppgifterna relevanta och samla bara in de uppgifter som relaterar till ditt mål.

Du kan hitta relevanta data i källor som:

  • Webbplatsanalys
  • CRM-programvara
  • Plattformar för business intelligence
  • Socialt verktyg
  • Feedback från kunder

3. Rengör data

Förvånansvärt nog ägnas 80 procent av en dataanalytikers tid åt att rensa och organisera data, och endast 20 procent spenderas på att faktiskt utföra analyser. Denna så kallade "80/20-regel" illustrerar vikten av att ha ren, ordnad information innan du kan försöka tolka vad det kan betyda för din organisation.

"Datarengöring" är processen att förbereda rådata för analys genom att ta bort eller korrigera data som är felaktiga, ofullständiga eller irrelevanta. För att göra det, börja med att bygga tabeller för att organisera och katalogisera vad du har hittat. Skapa en ordlista – en tabell som katalogiserar var och en av dina variabler och översätter dem till vad de betyder för dig i samband med det här projektet. Denna information kan också omfatta datatyp och andra faktorer.

4. Analysera data

Dataanalys är i grund och hjärta ett försök att hitta ett mönster inom, eller korrelation mellan, olika datapunkter. Det är från dessa mönster och korrelationer som samband och slutsatser kan dras.

Datavisualisering är en stor del av dataanalysprocessen. Det är mycket svårare att få mening från en tabell med siffror. Genom att skapa en visuella objekt i form av diagram och grafer kan du snabbt identifiera trender och dra slutsatser om data. Tjänster som Google Analytics och Google Data Studio är mycket användbara när du visualiserar data.

5. Dra slutsatser

Nu är det dags att dra några slutsatser. Fråga dig själv: "Vilken ny information lärde du dig av insamlingen av dessa statistik?" Trots påtryckningar för att upptäcka något helt nytt så ett bra ställe att börja med att ställa frågor som du redan vet – eller tror att du vet – svaret på.

Slutsatserna från din analys kommer i slutändan att hjälpa din organisation att fatta mer välgrundade beslut och driva strategin framåt. Det är dock viktigt att komma ihåg att dessa resultat kan vara praktiskt taget värdelösa om de inte presenteras effektivt. Dataanalytiker måste därför bli skickliga på att berätta data för att kommunicera sina resultat med viktiga intressenter så effektivt som möjligt. Här kan vi använda de datavisualiseringstjänster som nämns ovan.

Du måste också skapa en handlingsplan för att implementera ditt beslut i praktiken. Nyckeln i detta steget är att avgöra tydligt definierade mål om vad som behöver göras när och av vem, varför du gör det, och vad är resultatet du förväntar dig - snarare än att skapa vaga mål som måste göras innan året är slut.

Fortfarande inte säker på var man ska börja?

Är du fortfarande inte säker på vart du ska börja? The Color Club är redo att hjälpa dig! Datadrivet beslutsfattande är en av våra kärnkompetenser och vi har många år av erfarenhet när det gäller att samla in och analysera data för att hjälpa till att driva bättre beslut.

Vi kan hjälpa dig att tolka data eller ge dig råd om hur du ska hantera det på egen hand.

 

Se mer:

  1. Google Shopping - din guide till en effektiv kanal
  2. Använda dynamiska sökannonser för att öka din avkastning på investeringen
  3. Förbättra din marknadsföringsstrategi och ROI genom att bygga bättre appar med Google Firebase
  4. Färgflödet - Hur du ökar effektiviteten i din marknadsföringsproduktion med ett dynamiskt system för varumärkeshantering
  5. Anslut Google Search Console och Google Analytics för bättre datadrivna beslut och insikter.

Tillbaka till hemsidan: https://thecolorclub.net/