Datadrevet beslutningstaking: Hvordan det kan endre vekstkurvene dine

Introduksjon

Den tiden er forbi da forretningsbeslutninger ble tatt utelukkende på grunnlag av magefølelse og gjetning. Med den enorme veksten av data og ny teknologi som gjør det mulig for bedrifter å samle inn, behandle og analysere dem, bestemmer bedriftene seg for å innlemme så mye som mulig av dem i forretningsdriften, særlig i strategiutviklingen, for å opprettholde sitt konkurransefortrinn.

Det være seg salg, markedsføring eller til og med menneskelige ressurser - data er drivkraften i alle aspekter av virksomheten din i dag. Men bare å samle tonnevis av data vil ikke gi umiddelbare resultater - du må vite hvordan du kan utnytte dem effektivt.

Det er også avgjørende å finne ut på hvilke områder virksomheten din kan dra størst nytte av data. Bli med oss når vi utforsker datadrevet beslutningstaking i større detalj, sammen med de viktigste fordelene og måtene du kan skape vekst i virksomheten din ved å implementere slike løsninger.

Hva er datadrevet beslutningstaking (DDDM)?

(Kilde: onlinedegrees.unr.edu)

Datadrevet beslutningstaking (DDDM) er en prosess for å ta forretningsbeslutninger basert på datadrevet innsikt. Denne typen beslutningstaking har vist seg å være gunstig for alle selskaper, uavhengig av størrelse, forretningsmodell eller bransje, ettersom den gir mulighet for mer informerte og nøyaktige beslutninger som kan tas raskt og effektivt.

DDDM er spesielt nyttig innen markedsføring, salg, kundeservice og styring av forsyningskjeden, der det kan bidra til å identifisere trender, analysere kundeatferd, måle resultater og lage bedre prognoser. Det brukes også i mange andre forretningsområder, for eksempel finans, menneskelige ressurser og produktutvikling. I følge ekspertene fra Continuity2 - en leverandør av programvare for forretningskontinuitet - er det for eksempel viktig å begynne med å identifisere enkeltfeilpunkter for å sikre forretningskontinuitet og dermed beskytte dataene du samler inn.

For å lykkes med å implementere DDDM må virksomhetene ha tilgang til pålitelige og nøyaktige data. Dataene bør være lett tilgjengelige og forståelige for ulike interessenter, slik at de kan ta informerte beslutninger. Datavisualiseringsverktøy kan hjelpe dem med å gjøre dataene om til innsikt.

Ifølge McKinsey Global Management Consulting er det heldigvis stadig flere tegn på at verdien av data anerkjennes og at datakompetansen øker. "Bedrifter som allerede ser at 20 prosent av inntjeningen før renter og skatt (EBIT) kommer fra kunstig intelligens (AI), er for eksempel langt mer tilbøyelige til å ta i bruk datapraksis som underbygger disse egenskapene."

Fordeler med DDDM

Datadrevet beslutningstaking (DDDM) kan gi en rekke fordeler for virksomheter som er villige til å gjøre de nødvendige investeringene. Disse omfatter blant annet

Redusert risiko

For det første gjør det det mulig for bedrifter å ta mer informerte og nøyaktige beslutninger, og dermed redusere risikoen forbundet med å ta beslutninger uten pålitelige data.

Ved å overvåke nøkkeltall og resultatindikatorer kan virksomheter raskt identifisere potensielle problemer og iverksette korrigerende tiltak, noe som reduserer sjansen for kostbare feil eller bidrar til å unngå dem helt.

Kostnadsbesparelser

I tillegg kan det bidra til å redusere kostnadene ved å identifisere områder med ineffektivitet, slik at selskapene kan effektivisere driften og øke lønnsomheten.

Dette gjelder særlig på områder som lagerstyring og prisoptimalisering, der datadrevne beslutninger kan hjelpe bedrifter med å redusere kostnadene knyttet til over- eller underprising av produktene sine.

Raskere beslutningsprosess

Datadrevet beslutningstaking bidrar også til raskere beslutningsprosesser, og eliminerer behovet for å stole på intuisjon. Dette kan hjelpe bedrifter med å reagere raskt på endrede markedsforhold, slik at de kan holde seg konkurransedyktige.

Det er nyttig i situasjoner der tiden er avgjørende, for eksempel når du skal svare på en kundeklage eller håndtere en krise.

Kvalifiserte prognoser

Videre gjør datadrevet beslutningstaking det mulig for selskaper å lage mer nøyaktige prognoser om fremtidige resultater ved å forstå nåværende trender og analysere tidligere resultatdata.

Dette kan hjelpe bedrifter med å planlegge fremtidig vekst og forberede seg på eventuelle uventede hendelser på en informert måte.

Maksimerte markedsføringsutgifter

Med datadrevet innsikt kan bedrifter dessuten måle avkastningen på investeringene (ROI) i markedsføringskampanjene sine mer presist og gjøre endringer i markedsføringsstrategiene etter behov. Dette hjelper dem med å maksimere markedsføringsutgiftene og sikre at de brukes effektivt.

Fra et markedsføringssynspunkt gjør DDDM det også mulig for bedrifter å finne ut hvilke markedsføringskanaler som er mest effektive og tilpasse markedsføringsstrategiene sine deretter. Dette hjelper dem med å nå riktig målgruppe med riktig budskap - og til riktig tid, noe som gir økt avkastning på markedsføringsinnsatsen.

Økt kundetilfredshet

Endelig bidrar datastyrt beslutningstaking til å øke kundetilfredsheten, ettersom det gjør det mulig for selskaper å forstå kundenes behov bedre og utvikle produkter og tjenester som oppfyller disse behovene.

På denne måten kan bedrifter skape bedre opplevelser for kundene sine, noe som til syvende og sist fører til økt kundelojalitet og bedre merkevaregjenkjenning.

Hvordan bruke data for å skape vekst i virksomheten

(Kilde: www.imd.org)

Som du kan se, kan datadrevet beslutningstaking være et kraftig verktøy for å fremme forretningsvekst, uavhengig av bransje. Enten det dreier seg om e-handel eller utvikling av en gratis faksapp, driver DDDM forretningsvekst og forbedrer selskapets resultater på en rekke måter.

La oss ta en nærmere titt på hvordan bedrifter kan bruke DDDM til å drive forretningsvekst:

Vurder mål og prioriter

Det starter alltid med å identifisere virksomhetens mål og områder som må forbedres. Når du har bestemt disse, er det på tide å prioritere dem og fokusere på de mest kritiske problemene først. Dette vil hjelpe deg med å vite hvor du skal begynne når det gjelder datadrevet beslutningstaking.

På hvilke områder av virksomheten din sliter du mest med å gjøre fremskritt?

Hvis målet ditt for eksempel er å øke salget, bør du prioritere å samle inn og analysere data om kundeatferd, konkurrentaktiviteter og markedstrender. Deretter kan du bruke disse dataene til å utvikle strategier for å øke salget.

Samle inn relevante data

Når du har prioritert målene, er neste trinn å samle inn relevante data. Disse dataene bør samles inn fra ulike kilder, for eksempel kundeundersøkelser, markedsføringskampanjer, salgsrapporter, finansielle dokumenter med mer.

Det er avgjørende å sikre at dataene er nøyaktige og oppdaterte.

Analysere data og forstå kundens reise

Når du har dataene, er det på tide å analysere dem. Denne prosessen innebærer å identifisere mønstre, trender og sammenhenger mellom ulike variabler. Dette kan hjelpe deg med å få verdifull innsikt i hvordan kundene oppfører seg, hvordan konkurrentene gjør det, eller hvordan markedet utvikler seg.

For det første kan bedrifter få en bedre forståelse av kundenes atferd, preferanser og interesser ved å utnytte datadrevet innsikt. Det gjør det mulig for dem å lage målrettede kampanjer som har større sannsynlighet for å konvertere og generere mer inntekter.

Bedriftene bør også forsøke å forstå kundens reise fra første kontakt til kjøp. Ved å forstå de ulike fasene av reisen og identifisere muligheter for forbedring, kan bedriftene utvikle strategier som vil føre til bedre kundeopplevelser og økt salg.

Generelt bør analysen utføres regelmessig, ettersom dataene kan endre seg raskt, og du må følge med på endringene for å holde deg oppdatert.

Implementere automatiserte prosesser

Kilde: apac-insider.com

Automatisering av visse prosesser kan hjelpe bedrifter med å spare tid og krefter og samtidig sikre at beslutninger tas på en konsekvent og nøyaktig måte.

For eksempel vil automatisering av de ovennevnte datainnsamlingsprosessene og bruk av kunstig intelligens (AI) for å analysere de innsamlede dataene gjøre det mulig for virksomheter å effektivisere arbeidsflyten og bidra til å ta bedre beslutninger raskere.

Utnytte prediktiv analyse

Prediktiv analyse kan hjelpe bedrifter med å forstå kundeatferd og forutse fremtidige trender på en enda mer presis måte. Denne informasjonen kan deretter brukes til å utvikle markedsføringsstrategier som vil bidra til forretningsvekst.

Bedrifter kan for eksempel bruke prediktiv analyse for å identifisere nye målgrupper eller utvikle personaliserte tilbud som vil øke engasjementet og salget.

Handle på grunnlag av innsikt

Nå er det på tide å trekke konklusjoner og begynne å legge strategier. Dette kan innebære å lage planer for nye produkter og tjenester, justere markedsføringsstrategier eller til og med gjennomføre endringer i driftsprosessene.

Du bør også vurdere potensielle risikoer og muligheter som kan oppstå som følge av beslutningene dine.

Måle suksess og justere

Til slutt bør du huske at det er viktig å måle suksessen til beslutningene dine over tid. Dette kan gjøres ved å definere nøkkelindikatorer (KPI-er) spesifikt for din virksomhet.

Ved å analysere datapunkter og beregninger som kundetilfredshet, salgstall, inntekter og trafikk på nettstedet, kan bedrifter identifisere viktige beregninger som viser hvor godt virksomheten deres presterer.

Ved å måle suksess kan du spore fremgang og gjøre justeringer i strategiene og planene dine etter behov og underveis, og sikre at virksomheten din er på rett spor for å skape vekst og nå målene sine.

Poenget på bunnlinjen

Datadrevet beslutningstaking hjelper bedrifter med å forbedre driften og strategiene sine ved at de kan ta mer nøyaktige beslutninger basert på data. Ved hjelp av dataanalyse kan bedrifter bedre forstå kundene sine og utvikle strategier for å hjelpe dem med å nå målene sine raskere og mer effektivt.

Ved å utnytte datadrevet innsikt kan bedrifter avdekke områder med ineffektivitet og svakheter i prosessene sine. De kan også finne ut hvilke strategier som fungerer og hvilke som ikke gjør det, slik at de kan ta bedre beslutninger for fremtiden.

I tillegg kan datadrevet beslutningstaking hjelpe bedrifter med å identifisere nye muligheter eller markeder å utforske og ta mer informerte beslutninger når det gjelder å investere i nye teknologier eller produkter.

Alt i alt hjelper datadrevet beslutningstaking bedrifter med å endre vekstkurvene sine ved å gi dem den innsikten de trenger for å ta de riktige beslutningene til rett tid. Dette gjør at de kan fokusere på de områdene der de kan oppnå størst suksess og øke veksten raskere enn noen gang før.