صنع القرار القائم على البيانات: البيانات كميزة تنافسية

تعمل الشركات في بيئة غنية بالبيانات وتنافسية، وتواجه التحدي المزدوج المتمثل في إدارة كمية هائلة من البيانات مع البحث أيضًا عن طرق لاستخدام هذه البيانات كوسيلة لتحقيق النمو والنجاح.

يستكشف هذا المقال عملية صنع القرار المبنية على البيانات كاستراتيجية مهمة تسمح للعلامات التجارية بتحويل البيانات من عبء هائل إلى أصول قيمة. وهو يسلط الضوء على أهمية جمع البيانات وتحليلها وتطبيقها بشكل منهجي لإبلاغ القرارات الاستراتيجية والتنقل في تعقيدات السوق وتأمين ميزة تنافسية.

ما هو اتخاذ القرار المبني على البيانات؟

يكمن جوهر عملية صنع القرار المستندة إلى البيانات في قدرتها على القضاء على التخمين، وتمكين صناع القرار التسويقي وغيرهم من مستخدمي الأعمال من الاعتماد على اتجاهات ومقاييس البيانات التي يمكن التحقق منها لاتخاذ القرارات.

فوائد نهج اتخاذ القرار المبني على البيانات

في جوهره، يعزز هذا النهج عملية صنع القرار الاستراتيجي من خلال ترسيخ الإجراءات في تحليل البيانات، مما يؤدي إلى العديد من المزايا الرئيسية:

1. تحسين الدقة: تقلل القرارات المبنية على البيانات من الاعتماد على الحدس، مما يقلل من مخاطر التحيز والخطأ. ومن خلال استناد الاستراتيجيات إلى رؤى واقعية، تستطيع الشركات استهداف جهودها بشكل أكثر فعالية.
2. تعزيز الكفاءة: تعمل أتمتة جمع البيانات وتحليلها على تسريع عملية صنع القرار، مما يسمح للشركات بالاستجابة لتغيرات السوق بسرعة والاستفادة من الفرص الناشئة.
3. زيادة الإيرادات: من خلال تحديد الاتجاهات وسلوكيات العملاء من خلال البيانات، يمكن للشركات تصميم عروضها واستراتيجياتها التسويقية لتلبية الطلب بشكل أكثر دقة، مما يؤدي غالبًا إلى زيادة المبيعات ورضا العملاء.
4. خفض التكلفة: تساعد الرؤى المستندة إلى البيانات في تحديد مجالات الهدر وعدم الكفاءة، مما يسمح للشركات بتبسيط العمليات وخفض التكاليف دون المساس بالجودة أو تجربة العملاء.
5. الميزة التنافسية: يمكن للوصول إلى رؤى البيانات الدقيقة وفي الوقت المناسب أن يميز الشركة عن منافسيها، مما يمكنها من توقع تحولات السوق، وتكييف الاستراتيجيات وفقًا لذلك، وتلبية احتياجات العملاء بشكل أكثر فعالية.

الخطوات الأساسية في عملية صنع القرار المبنية على البيانات

في حين أن نهج اتخاذ القرار القائم على البيانات قد يبدو واضحا ومباشرا - يعتمد ببساطة على المقاييس لتوجيه القرارات - إلا أن الواقع معقد للغاية.

بدءًا من المجموعة الأولية للبيانات الأولية وحتى التحويل النهائي إلى رؤى قابلة للتنفيذ، تتضمن هذه العملية خطوات معقدة متعددة. تعد كل مرحلة أمرًا بالغ الأهمية، وتتطلب تنفيذًا دقيقًا لضمان أن البيانات تحدد الخيارات الإستراتيجية بدقة.

يشرح هذا القسم هذه الخطوات.

1. تحديد الأهداف

الخطوة الحاسمة الأولى في عملية صنع القرار المبنية على البيانات هي تحديد أهداف واضحة وقابلة للقياس تسعى المنظمة إلى تحقيقها.

على سبيل المثال، قد يحدد فريق التسويق هدفًا لزيادة حركة المرور على موقع الويب بنسبة 20% خلال الربع التالي. يؤثر هذا الهدف المحدد بشكل مباشر على اختيار البيانات ذات الصلة للتحليل، مثل أنماط حركة المرور التاريخية على موقع الويب، ومصادر زوار الويب الحاليين، وفعالية مبادرات تعزيز حركة المرور السابقة.

علاوة على ذلك، فإن الهدف المحدد يوجه اختيار الأساليب والأدوات التحليلية. في مثالنا، قد يستخدم الفريق أدوات تحليل الويب لتقسيم حركة المرور حسب المصدر وتحليل سلوك المستخدم على الموقع.

2. جمع البيانات

بمجرد تحديد الأهداف، يتحول التركيز إلى جمع البيانات ذات الصلة. يتضمن ذلك تحديد مصادر البيانات الداخلية والخارجية التي يمكن أن توفر رؤى متعلقة بالأهداف.

بالنسبة لفريق تسويق يهدف إلى زيادة عدد الزيارات إلى موقع الويب (إذا اتبعنا مثالنا)، فقد يتضمن ذلك جمع البيانات على Google Analytics 4 وGoogle Search Console وSemrush وBing Webmaster ومنصات الوسائط الاجتماعية وغيرها.

إن سلامة عملية جمع البيانات أمر بالغ الأهمية. إن ضمان جودة البيانات وموثوقيتها وتوقيتها أمر غير قابل للتفاوض، لأن هذه السمات تؤثر بشكل كبير على نتائج التحليل. يعد التحقق من مصادر البيانات أمرًا ضروريًا لضمان دقة المعلومات المستخدمة وموثوقيتها.

3. معالجة البيانات

بعد التجميع، يجب معالجة البيانات للتأكد من أنها في حالة قابلة للاستخدام للتحليل. يتضمن ذلك تنظيف البيانات لإزالة الأخطاء والتناقضات والتكرارات، بالإضافة إلى تنظيمها بتنسيق منظم. تعمل المعالجة الفعالة للبيانات على تقليل التشويش في مجموعة البيانات، مما يجعل التحليل أكثر تركيزًا وفعالية.

يعمل برنامج Improvado على تبسيط عملية معالجة البيانات عن طريق تنظيف البيانات وتطبيعها ورسم خرائط لها دون الحاجة إلى التدخل اليدوي أو البرامج النصية المخصصة. توفر المنصة خيارين:

• خطوط أنابيب البيانات المعدة مسبقًا من حالات استخدام تسويقية متعددة تمتد من استخراج البيانات إلى التصور لحالات الاستخدام المختلفة. على سبيل المثال، إذا قمت بتحديد وصفة لتحليلات الإعلانات المدفوعة، فسوف يستخرج النظام الأساسي البيانات المطلوبة من منصات الإعلانات، ويرسم تلقائيًا هياكل الإنفاق الفريدة للنظام الأساسي، ويقدم لوحة معلومات تحتوي على بيانات حول أداء الحملة اليومي وصولاً إلى مجموعة الإعلانات ومستوى الإعلان والإبداع ، أو مستوى التنسيب.
• محرك تحويل بيانات ذاتي الخدمة يحتوي على واجهة مستخدم تشبه جدول البيانات ويدعم أكثر من 300 ميزة ووظيفة لأتمتة الجداول الزمنية الطويلة للتحليلات وتسهيل اكتشاف البيانات.

4. تحليل البيانات

وبعد أن أصبحت البيانات المعالجة في متناول اليد، فإن الخطوة التالية هي تحليلها لاستخلاص رؤى ذات معنى. من الناحية العملية، يمكن تطبيق تحليل البيانات بطرق مختلفة، بدءًا من التحليلات التنبؤية وإسناد الإيرادات إلى تجزئة العملاء المعقدة واستكشاف البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

يمكن أن يختلف تعقيد التحليل، لكن الهدف يظل كما هو: استخلاص رؤى قابلة للتنفيذ تتوافق مع الأهداف المحددة مسبقًا.

5. التفسير

تفسير نتائج تحليل البيانات هو المكان الذي تتحول فيه البيانات إلى قوة اتخاذ القرار. تتطلب هذه الخطوة ترجمة نتائج البيانات المعقدة إلى رؤى مفهومة لها آثار واضحة على استراتيجية العمل. من الضروري مراعاة سياق العمل للتأكد من أن التفسيرات ذات صلة وقابلة للتنفيذ.

6. اتخاذ القرار

وباستخدام البيانات المفسرة، يستطيع صناع القرار الآن اتخاذ خيارات مستنيرة. يتضمن ذلك تقييم الآثار المترتبة على الخيارات المختلفة واختيار الاستراتيجيات التي تلبي الأهداف التنظيمية على أفضل وجه. يجب أن تكون القرارات مدعومة بالبيانات ولكن يجب أن تأخذ في الاعتبار أيضًا العوامل النوعية مثل قيم الشركة وظروف السوق.

دعنا نعود إلى مثال حركة المرور على موقعنا. إذا كشفت البيانات أن أنواعًا معينة من المحتوى تجذب المزيد من الزيارات، فقد يتضمن القرار تخصيص المزيد من الموارد لتطوير المحتوى في تلك المجالات. إذا أشار التحليل إلى استثمار كبير في الإعلانات المدفوعة، ولكن الشركة تعطي الأولوية للنمو العضوي، فقد يتم تعديل الاستراتيجية لتحقيق التوازن بين الجانبين. وبالمثل، إذا أشارت ظروف السوق إلى زيادة الاهتمام بموضوعات أو منتجات معينة، فقد يتم توجيه الجهود نحو الاستفادة من هذه الاتجاهات.

7. التنفيذ

بعد اتخاذ القرار، يتم تنفيذ الإستراتيجية أو الإجراء المختار. تتطلب هذه المرحلة التخطيط والتنسيق التفصيلي لضمان تنفيذ القرار بفعالية.

8. التقييم

الخطوة الأخيرة هي تقييم نتائج القرار مقابل الأهداف الأولية. يتضمن ذلك قياس مؤشرات الأداء، وتحليل تأثير القرار، وجمع التعليقات.

أمثلة عملية على اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات في العمل

لمعرفة كيف يمكن لعملية صنع القرار المبنية على البيانات أن تغير قواعد اللعبة، دعونا نتحقق من خمسة أمثلة من العالم الحقيقي حيث يُحدث هذا النهج فرقًا كبيرًا.

1. تحسين الحملات التسويقية

يأتي التوضيح الواضح لعملية اتخاذ القرار المستندة إلى البيانات من تحسين الحملات الإعلانية. من خلال التعمق في البيانات المتعلقة بأداء الإعلان عبر مختلف المنصات والأوقات وشرائح الجمهور، يمكن للمسوقين تحديد المجموعات التي تحقق أفضل النتائج من حيث المشاركة ونسب النقر إلى الظهور (CTR) والعائد على الاستثمارات.

2. تخصيص تجارب العملاء

من خلال الاستخدام الاستراتيجي لبيانات العملاء - بدءًا من المعلومات الديموغرافية وتاريخ الشراء إلى أنماط السلوك والمشاركة عبر الإنترنت - يمكن للشركات تصميم التفاعلات والعروض لتلبية احتياجات العملاء وتفضيلاتهم الفردية.

على سبيل المثال، من خلال تحليل بيانات سجل الشراء، يمكن للشركة تحديد الأنماط في تفضيلات العملاء لمنتجات أو خدمات معينة. تسمح هذه الرؤية بتخصيص الرسائل التسويقية والعروض لتتناسب مع هذه التفضيلات، مما يزيد بشكل كبير من أهمية الاتصالات وفعاليتها.

علاوة على ذلك، توفر بيانات استخدام موقع الويب والتطبيقات ثروة من المعلومات حول سلوك العملاء، بما في ذلك الصفحات الأكثر زيارة، والوقت الذي يقضيه في محتوى معين، والتفاعل مع العناصر المختلفة. ومن خلال الاستفادة من هذه البيانات، يمكن للشركات تحسين تجربة المستخدم على منصاتها الرقمية، وتقديم توصيات مخصصة حول المنتجات، والمحتوى، والعروض التي تتوافق مع اهتمامات وسلوكيات المستخدمين الفرديين.

3. التنبؤ التنبؤي بالمبيعات

ومن خلال تحليل الأنماط في بيانات المبيعات السابقة، وظروف السوق، وسلوك العملاء، وحتى المؤشرات الاقتصادية الأوسع، يمكن للشركات استخدام النماذج التنبؤية للتنبؤ بالمبيعات المستقبلية بدرجة أعلى من الدقة.

أساس البيانات للتنبؤ بالمبيعات التنبؤية شامل ومتنوع. قد تبدأ فرق المبيعات ببيانات أداء المبيعات الداخلية، وفحص الاتجاهات الموسمية، ودورات شعبية المنتج، وتأثير الحملات التسويقية السابقة على حجم المبيعات. يتم بعد ذلك إثراء هذه البيانات الداخلية بمصادر بيانات خارجية، مثل اتجاهات الصناعة وأنشطة المنافسين والتوقعات الاقتصادية، لتوفير سياق أوسع لتوقعات المبيعات.

تلعب أدوات التحليل المتقدمة وخوارزميات التعلم الآلي دورًا حاسمًا في معالجة هذه البيانات. يمكن لهذه التقنيات تحديد الأنماط والعلاقات المعقدة داخل البيانات التي قد لا تكون واضحة على الفور من خلال طرق التحليل التقليدية.

4. تحسين تجزئة العملاء

يعد تحسين تجزئة العملاء مثالًا قويًا آخر على اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات أثناء العمل. من خلال تحليل بيانات العملاء التفصيلية، يمكن للشركات تقسيم أسواقها إلى قطاعات متميزة بناءً على مجموعة متنوعة من المعايير مثل التركيبة السكانية وسلوك الشراء والتفضيلات ومستويات المشاركة. يسمح هذا التقسيم المحسّن باستراتيجيات تسويقية أكثر استهدافًا وفعالية، وتطوير المنتجات، وأساليب خدمة العملاء.

5. تعزيز معدلات التحويل لموقع الويب

من خلال التحليل الدقيق لبيانات زوار موقع الويب، يمكن للشركات تحديد العوائق في رحلة المستخدم، وتحديد مجالات التحسين، وتنفيذ التغييرات التي تؤدي إلى ارتفاع معدلات التحويل. تتضمن هذه العملية تعمقًا في المقاييس مثل مشاهدات الصفحة ومعدلات الارتداد ومسارات التنقل ومسارات التحويل.

على سبيل المثال، قد تقوم إحدى شركات التجارة الإلكترونية بتحليل بيانات موقع الويب الخاص بها وتجد أن عددًا كبيرًا من المستخدمين يتخلون عن عربات التسوق الخاصة بهم في صفحة الدفع. يمكن أن يكشف المزيد من التحقيق أن عملية الدفع معقدة للغاية أو أنه لا توجد خيارات دفع كافية متاحة. ومع هذه الرؤية، قررت الشركة تبسيط عملية الدفع وإضافة المزيد من طرق الدفع. تُظهر بيانات ما بعد التنفيذ انخفاضًا في معدلات التخلي عن عربة التسوق وزيادة في عمليات الشراء المكتملة، مما يربط بشكل مباشر القرار المبني على البيانات بنتيجة إيجابية.

التغلب على التحديات في DDDM

يعد اتخاذ القرار المبني على البيانات نهجًا قويًا، لكنه لا يخلو من العقبات. نعرض أدناه التحديات المشتركة والحلول الإستراتيجية لـ DDDM.

1. جودة البيانات وسلامتها

أحد التحديات الكبيرة في عملية صنع القرار المستندة إلى البيانات هو ضمان جودة البيانات وسلامتها. يمكن أن تؤدي البيانات الخاطئة إلى تحليلات غير دقيقة، واستراتيجيات مضللة، وفي نهاية المطاف، نتائج أعمال دون المستوى الأمثل. تعد مشكلات مثل مجموعات البيانات غير المكتملة، والتناقضات عبر مصادر البيانات، والمعلومات القديمة من التحديات الشائعة التي تؤثر على موثوقية البيانات.

حلول:

• عمليات تدقيق منتظمة للبيانات: يساعد إجراء عمليات تدقيق متكررة على تحديد وتصحيح الأخطاء، مما يضمن بقاء البيانات حديثة ودقيقة. ويساعد هذا النهج الاستباقي في الحفاظ على الجودة العالية للبيانات اللازمة لاتخاذ القرارات الفعالة. الحل الآخر هو دمج حل ضمان الجودة لبيانات الأعمال لمراقبة البيانات والتحقق من صحتها في جميع الأوقات والإبلاغ عن أي حالات شاذة وتناقضات.
• تنفيذ عمليات موحدة لجمع البيانات: يؤدي وضع إجراءات موحدة لجمع البيانات عبر مختلف القنوات ونقاط الاتصال إلى تقليل حالات عدم الاتساق والأخطاء، مما يعزز سلامة البيانات.
• الاستفادة من أدوات تكامل البيانات: تلعب حلول مثل Improvado دورًا حاسمًا في التغلب على تحديات جودة البيانات. يقوم Improvado بأتمتة عملية تجميع البيانات من مصادر متعددة، وتوحيد مجموعات البيانات، والتأكد من أن البيانات محدثة ومتسقة. يؤدي ذلك إلى تبسيط جهود إعداد البيانات ويقلل بشكل كبير من احتمالية الخطأ البشري، وبالتالي الحفاظ على سلامة البيانات.

2. صوامع البيانات

عندما يتم عزل البيانات داخل أقسام أو أنظمة مختلفة داخل المؤسسة، فإن ذلك يعيق القدرة على الحصول على رؤية شاملة للعمليات التجارية وتفاعلات العملاء. ويؤدي هذا التقسيم إلى تحليلات مفككة، وعدم الكفاءة، وضياع فرص التآزر بين وظائف العمل.

حلول:

• اعتماد منصات متكاملة لإدارة البيانات: يتيح تنفيذ منصة موحدة تعمل على دمج البيانات من الصوامع المختلفة إجراء تحليل شامل. يضمن هذا النهج أن جميع عمليات اتخاذ القرار تعتمد على مجموعة بيانات كاملة، مما يوفر رؤية أكثر دقة وشمولية لأداء الأعمال.
• تعزيز التعاون بين الأقسام: يساعد تشجيع التعاون بين الأقسام على كسر العزلة. تعمل مشاركة البيانات والرؤى عبر الفرق على تعزيز استراتيجية موحدة تستفيد من مصادر البيانات المتنوعة من أجل عملية صنع قرار أكثر تقريبًا. على سبيل المثال، أثبتت مواءمة المبيعات والتسويق أنها تساعد مؤسسات B2B وB2C على إبرام المزيد من الصفقات بنسبة 38% وتحقيق إيرادات إضافية بنسبة تصل إلى 208% من جهودها التسويقية.
• استخدام أدوات تكامل البيانات: تعتبر أدوات مثل Improvado مفيدة في تفكيك صوامع البيانات. يعمل برنامج Improvado على تجميع البيانات بكفاءة من مصادر متباينة في نظام مركزي، مما يؤدي إلى أتمتة عملية التكامل. وهذا لا يبسط الوصول إلى البيانات وتحليلها عبر المؤسسة فحسب، بل يضمن أيضًا اتخاذ القرارات بناءً على فهم شامل لجميع المعلومات ذات الصلة.
• وضع سياسات حوكمة البيانات: تضمن استراتيجيات حوكمة البيانات الواضحة أن تكون البيانات عبر المؤسسة موحدة ويمكن الوصول إليها وآمنة. وهذا يعزز بيئة يتم فيها مشاركة البيانات واستخدامها بشكل فعال، ومكافحة التجزئة الناجمة عن الصوامع.

3. شلل التحليل

يمثل شلل التحليل تحديًا ملحوظًا في عملية صنع القرار المستندة إلى البيانات. ويحدث ذلك عندما يؤدي الحجم الهائل للبيانات المتاحة وتعقيدها إلى إرباك صناع القرار، مما يؤدي إلى تأخير الإجراءات أو التردد في اتخاذ القرار.

حلول:

• تحديد أولويات البيانات ذات الصلة: التركيز على البيانات التي تؤثر بشكل مباشر على عملية صنع القرار. ليست كل البيانات على نفس القدر من الأهمية؛ إن تحديد أولويات البيانات على أساس صلتها بأهداف محددة يمكن أن يقلل بشكل كبير من عبء التحليل.
• تحديد أهداف واضحة: إن وجود أهداف محددة جيدًا يساعد على تضييق نطاق التحليل، مما يضمن تركيز الجهود على جمع وتفسير البيانات الأكثر صلة بتحقيق هذه الأهداف.
• الاستفادة من الأدوات التحليلية المبسطة: يمكن أن يساعد استخدام الأدوات التي تبسط العملية التحليلية في التغلب على التعقيد. توفر منصات مثل Improvado AI Agent طريقة بسيطة لإسناد جميع قراراتك إلى البيانات - ما عليك سوى سؤال الذكاء الاصطناعي. يرتبط AI Agent بمجموعة بيانات التسويق الخاصة بك ويمكنه الاستعلام عن البيانات بناءً على أسئلتك المكتوبة بلغة واضحة.
• تعزيز ثقافة الحسم: إن تنمية ثقافة الشركة التي تقدر الحسم وتشجع على اتخاذ المخاطر المحسوبة يمكن أن تخفف من آثار شلل التحليل.
• تنفيذ عملية صنع القرار المتزايدة: إن اعتماد نهج يتم فيه اتخاذ القرارات على مراحل يمكن أن يساعد في إدارة الإرهاق. يتضمن ذلك اتخاذ قرارات أولية بناءً على البيانات المتاحة، ثم تحسين تلك القرارات مع توفر المزيد من البيانات أو عند تقييم النتائج.

4. قياس عائد الاستثمار لمبادرات البيانات

يتمثل أحد التحديات الكبيرة في عملية صنع القرار المستندة إلى البيانات في تحديد عائد الاستثمار (ROI) لمبادرات البيانات. تنبع هذه الصعوبة من التأثير غير المباشر في كثير من الأحيان لمشاريع البيانات على الإيرادات وتعقيد إسناد النتائج المالية إلى الرؤى والإجراءات المستندة إلى البيانات.

حلول:

• إنشاء مؤشرات أداء رئيسية واضحة: قبل إطلاق مبادرة البيانات، حدد مؤشرات أداء رئيسية محددة وقابلة للقياس وتتوافق مع النتائج المتوقعة للمشروع. وهذا يسمح بإجراء تقييم مباشر أكثر لتأثيرها.
• تنفيذ نهج تدريجي: قم بتقسيم مبادرة البيانات إلى مراحل أصغر يمكن التحكم فيها بأهداف ومقاييس محددة. وهذا لا يجعل المشروع أكثر قابلية للإدارة فحسب، بل يسمح أيضًا بإجراء تقييمات مؤقتة للفعالية وعائد الاستثمار.
• إجراء مراجعات منتظمة: جدولة المراجعات الدورية لمبادرات البيانات لتقييم أدائها مقابل مؤشرات الأداء الرئيسية المحددة. يساعد هذا التقييم المستمر في إجراء تعديلات على الاستراتيجيات بناءً على ما هو ناجح أو غير ناجح، وبالتالي تحسين عائد الاستثمار.

أساس بيانات قوي لاتخاذ القرارات المبنية على البيانات

تقدم Improvado حلولاً لتبسيط تكامل البيانات ومعالجتها وتحليلها، مما يمكّن الشركات من التركيز على اتخاذ القرارات الإستراتيجية بدلاً من إدارة البيانات. وكما اكتشفنا، فإن فوائد اعتماد النهج المبني على البيانات واضحة: دقة معززة في اتخاذ القرار، وتحسين الكفاءة التشغيلية، وميزة تنافسية في السوق.

احجز مكالمة تجريبية لفتح فرص جديدة للنمو والابتكار من خلال اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات.

أسئلة مكررة