Podejmowanie decyzji w oparciu o dane: dane jako przewaga konkurencyjna

Działając w bogatym w dane i konkurencyjnym środowisku, firmy stoją przed podwójnym wyzwaniem, jakim jest zarządzanie przytłaczającą ilością danych, a jednocześnie poszukiwanie sposobów wykorzystania tych danych jako dźwigni wzrostu i sukcesu.

W tym artykule omówiono podejmowanie decyzji w oparciu o dane jako kluczową strategię, która pozwala markom przekształcić dane z przytłaczającego obciążenia w cenny zasób. Podkreśla znaczenie systematycznego gromadzenia, analizowania i stosowania danych w celu podejmowania strategicznych decyzji, poruszania się po skomplikowanych obszarach rynku i zapewniania przewagi konkurencyjnej.

Na czym polega podejmowanie decyzji w oparciu o dane?

Istota podejmowania decyzji w oparciu o dane polega na tym, że eliminuje ona domysły, umożliwiając decydentom marketingowym i innym użytkownikom biznesowym opieranie się przy podejmowaniu decyzji na weryfikowalnych trendach i wskaźnikach danych.

Korzyści z podejścia do podejmowania decyzji opartego na danych

W swej istocie podejście to usprawnia podejmowanie strategicznych decyzji poprzez oparcie działań na analizie danych, co prowadzi do kilku kluczowych korzyści:

1. Większa dokładność: decyzje oparte na danych zmniejszają poleganie na intuicji, minimalizując ryzyko stronniczości i błędu. Opierając strategie na faktach, firmy mogą skuteczniej ukierunkować swoje wysiłki.
2. Większa wydajność: automatyzacja gromadzenia i analizy danych przyspiesza proces podejmowania decyzji, umożliwiając firmom szybkie reagowanie na zmiany rynkowe i wykorzystywanie pojawiających się możliwości.
3. Zwiększone przychody: Identyfikując trendy i zachowania klientów na podstawie danych, firmy mogą dostosowywać swoje oferty i strategie marketingowe tak, aby dokładniej odpowiadały popytowi, co często skutkuje zwiększoną sprzedażą i zadowoleniem klientów.
4. Redukcja kosztów: spostrzeżenia oparte na danych pomagają zidentyfikować obszary marnotrawstwa i nieefektywności, umożliwiając firmom usprawnienie operacji i obniżenie kosztów bez uszczerbku dla jakości i doświadczenia klienta.
5. Przewaga konkurencyjna: Dostęp do aktualnych i dokładnych analiz danych może wyróżnić firmę na tle konkurencji, umożliwiając przewidywanie zmian na rynku, odpowiednie dostosowywanie strategii i skuteczniejsze zaspokajanie potrzeb klientów.

Kluczowe kroki w procesie podejmowania decyzji w oparciu o dane

Chociaż podejście do podejmowania decyzji w oparciu o dane może wydawać się proste – wystarczy opierać się na wskaźnikach, aby podejmować decyzje – rzeczywistość jest dość złożona.

Od początkowego gromadzenia surowych danych po ostateczne przekształcenie ich w przydatne spostrzeżenia – proces ten obejmuje wiele skomplikowanych etapów. Każda faza jest krytyczna i wymaga starannego wykonania, aby mieć pewność, że dane dokładnie informują o strategicznych wyborach.

W tej sekcji opisano te kroki.

1. Zidentyfikuj cele

Pierwszym krytycznym krokiem w procesie decyzyjnym opartym na danych jest zdefiniowanie jasnych, wymiernych celów, które organizacja stara się osiągnąć.

Na przykład zespół marketingowy może wyznaczyć sobie za cel zwiększenie ruchu w witrynie o 20% w ciągu następnego kwartału. Ten konkretny cel ma następnie bezpośredni wpływ na wybór odpowiednich danych do analizy, takich jak historyczne wzorce ruchu w witrynie, źródła obecnych odwiedzających witrynę oraz skuteczność poprzednich inicjatyw zwiększających ruch.

Ponadto zdefiniowany cel kieruje wyborem metod i narzędzi analitycznych. W naszym przykładzie zespół może zastosować narzędzia do analityki internetowej, aby segmentować ruch według źródła i analizować zachowanie użytkowników w witrynie.

2. Gromadzenie danych

Po ustaleniu celów uwaga skupia się na gromadzeniu odpowiednich danych. Wiąże się to z identyfikacją wewnętrznych i zewnętrznych źródeł danych, które mogą dostarczyć spostrzeżeń związanych z celami.

W przypadku zespołu marketingowego, którego celem jest zwiększenie ruchu w witrynie (jeśli pójdziemy za naszym przykładem), może to obejmować gromadzenie danych w Google Analytics 4, Google Search Console, Semrush, Bing Webmaster, platformach mediów społecznościowych i innych.

Integralność procesu gromadzenia danych ma kluczowe znaczenie. Zapewnienie jakości, wiarygodności i aktualności danych nie podlega negocjacjom, ponieważ te atrybuty znacząco wpływają na wynik analizy. Weryfikacja źródeł danych jest koniecznością, aby zagwarantować, że wykorzystywane informacje są dokładne i wiarygodne.

3. Przetwarzanie danych

Po zebraniu dane muszą zostać przetworzone, aby zapewnić, że nadają się do analizy. Obejmuje to czyszczenie danych w celu usunięcia błędów, niespójności i duplikatów, a także organizowanie ich w ustrukturyzowanym formacie. Efektywne przetwarzanie danych redukuje szum w zbiorze danych, dzięki czemu analiza jest bardziej ukierunkowana i wydajna.

Improvado usprawnia przetwarzanie danych poprzez czyszczenie, normalizację i mapowanie danych bez konieczności ręcznej interwencji lub niestandardowych skryptów. Platforma udostępnia dwie możliwości:

• Gotowe potoki danych z wielu przypadków użycia marketingowego, od ekstrakcji danych po wizualizację dla różnych przypadków użycia. Na przykład, jeśli wybierzesz przepis na analizę płatnych reklam, platforma wyodrębni potrzebne dane z platform reklamowych, automatycznie odwzoruje unikalne struktury wydatków platformy i zaprezentuje pulpit nawigacyjny z danymi na temat codziennej skuteczności kampanii aż do reklamy, poziomu reklamy, kreacji lub poziom umieszczenia.
• Samoobsługowy silnik transformacji danych z interfejsem użytkownika przypominającym arkusz kalkulacyjny i obsługujący ponad 300 funkcji w celu automatyzacji długich harmonogramów analiz i ułatwienia odkrywania danych.

4. Analiza danych

Gdy mamy już przetworzone dane, kolejnym krokiem jest ich analiza w celu wyciągnięcia znaczących wniosków. W praktyce analizę danych można zastosować na różne sposoby, od analityki predykcyjnej i atrybucji przychodów po złożoną segmentację klientów i eksplorację danych w oparciu o sztuczną inteligencję.

Złożoność analizy może być różna, ale cel pozostaje ten sam: wyciągnięcie praktycznych spostrzeżeń, które są zgodne z wcześniej zdefiniowanymi celami.

5. Interpretacja

Interpretacja wyników analizy danych ma miejsce wtedy, gdy dane przekształcają się w siłę decyzyjną. Ten krok wymaga przełożenia złożonych wniosków z danych na zrozumiałe wnioski, które mają wyraźne implikacje dla strategii biznesowej. Ważne jest, aby wziąć pod uwagę kontekst biznesowy, aby mieć pewność, że interpretacje są istotne i wykonalne.

6. Podejmowanie decyzji

Uzbrojeni w zinterpretowane dane decydenci mogą teraz dokonywać świadomych wyborów. Obejmuje to ocenę konsekwencji różnych opcji i wybór strategii, które najlepiej spełniają cele organizacji. Decyzje powinny być poparte danymi, ale także uwzględniać czynniki jakościowe, takie jak wartości firmy i warunki rynkowe.

Wróćmy do naszego przykładu ruchu w witrynie. Jeśli dane wykażą, że określone typy treści generują większy ruch, decyzja może obejmować przeznaczenie większej ilości zasobów na rozwój treści w tych obszarach. Jeśli analiza wskazuje na duże inwestycje w płatną reklamę, ale firma stawia na rozwój organiczny, strategię można dostosować tak, aby zrównoważyć oba aspekty. Podobnie, jeśli warunki rynkowe wskazują na wzrost zainteresowania określonymi tematami lub produktami, można skierować wysiłki na wykorzystanie tych trendów.

7. Wdrożenie

Po podjęciu decyzji następuje realizacja wybranej strategii lub działania. Ten etap wymaga szczegółowego planowania i koordynacji, aby zapewnić skuteczne wykonanie decyzji.

8. Ocena

Ostatnim krokiem jest ocena wyników decyzji w porównaniu z pierwotnymi celami. Obejmuje to pomiar wskaźników wydajności, analizę wpływu decyzji i zbieranie informacji zwrotnych.

Praktyczne przykłady podejmowania decyzji w oparciu o dane w działaniu

Aby zobaczyć, jak podejmowanie decyzji w oparciu o dane może naprawdę zmienić reguły gry, przyjrzyjmy się pięciu przykładom z życia wziętym, w których takie podejście robi dużą różnicę.

1. Optymalizacja kampanii marketingowych

Wyraźną ilustracją podejmowania decyzji w oparciu o dane jest optymalizacja kampanii reklamowych. Analizując dane dotyczące skuteczności reklam na różnych platformach, w różnych terminach i segmentach odbiorców, marketerzy mogą określić, które kombinacje dają najlepsze wyniki pod względem zaangażowania, współczynników klikalności (CTR) i zwrotu z inwestycji.

2. Personalizacja doświadczeń klientów

Dzięki strategicznemu wykorzystaniu danych o klientach — począwszy od informacji demograficznych i historii zakupów po zachowania online i wzorce zaangażowania — firmy mogą dostosowywać interakcje i oferty do indywidualnych potrzeb i preferencji klientów.

Na przykład analizując dane dotyczące historii zakupów, firma może zidentyfikować wzorce preferencji klientów w zakresie określonych produktów lub usług. Taka wiedza pozwala na dostosowanie komunikatów i ofert marketingowych do tych preferencji, znacząco zwiększając trafność i skuteczność komunikacji.

Co więcej, dane dotyczące korzystania ze stron internetowych i aplikacji dostarczają wielu informacji na temat zachowań klientów, w tym najczęściej odwiedzanych stron, czasu spędzanego na określonych treściach i interakcji z różnymi elementami. Wykorzystując te dane, firmy mogą zoptymalizować doświadczenia użytkowników na swoich platformach cyfrowych, prezentując spersonalizowane rekomendacje produktów, treści i oferty, które odpowiadają zainteresowaniom i zachowaniom poszczególnych użytkowników.

3. Predykcyjne prognozowanie sprzedaży

Analizując wzorce w przeszłych danych sprzedażowych, warunkach rynkowych, zachowaniach klientów, a nawet szerszych wskaźnikach ekonomicznych, firmy mogą wykorzystywać modele predykcyjne do prognozowania przyszłej sprzedaży z większą dokładnością.

Baza danych do predykcyjnego prognozowania sprzedaży jest wszechstronna i zróżnicowana. Zespoły sprzedaży mogą zacząć od wewnętrznych danych dotyczących wyników sprzedaży, badając trendy sezonowe, cykle popularności produktów i wpływ poprzednich kampanii marketingowych na wielkość sprzedaży. Te wewnętrzne dane są następnie wzbogacane o zewnętrzne źródła danych, takie jak trendy branżowe, działania konkurencji i prognozy gospodarcze, aby zapewnić szerszy kontekst dla prognoz sprzedaży.

Zaawansowane narzędzia analityczne i algorytmy uczenia maszynowego odgrywają kluczową rolę w przetwarzaniu tych danych. Technologie te mogą identyfikować złożone wzorce i relacje w danych, które mogą nie być od razu widoczne w przypadku tradycyjnych metod analizy.

4. Poprawa segmentacji klientów

Poprawa segmentacji klientów to kolejny skuteczny przykład podejmowania decyzji w oparciu o dane w praktyce. Analizując szczegółowe dane klientów, firmy mogą podzielić swój rynek na odrębne segmenty w oparciu o różne kryteria, takie jak dane demograficzne, zachowania zakupowe, preferencje i poziom zaangażowania. Ta wyrafinowana segmentacja pozwala na bardziej ukierunkowane i skuteczne strategie marketingowe, rozwój produktów i podejście do obsługi klienta.

5. Zwiększanie współczynników konwersji witryny

Skrupulatnie analizując dane osób odwiedzających witrynę, firmy mogą identyfikować przeszkody na drodze użytkownika, wskazywać obszary wymagające poprawy i wdrażać zmiany, które prowadzą do wyższych współczynników konwersji. Proces ten obejmuje dogłębną analizę wskaźników, takich jak odsłony strony, współczynniki odrzuceń, ścieżki nawigacji i ścieżki konwersji.

Na przykład firma zajmująca się handlem elektronicznym może przeanalizować dane ze swojej witryny i stwierdzić, że znaczna liczba użytkowników porzuca koszyki na stronie płatności. Dalsze dochodzenie może wykazać, że proces realizacji transakcji jest zbyt skomplikowany lub że nie ma wystarczającej liczby dostępnych opcji płatności. Uzbrojona w tę wiedzę, firma postanawia uprościć proces realizacji transakcji i dodać więcej metod płatności. Dane powdrożeniowe pokazują spadek współczynnika porzuceń koszyka i wzrost zrealizowanych zakupów, co bezpośrednio łączy decyzję opartą na danych z pozytywnym wynikiem.

Pokonywanie wyzwań w DDDM

Podejmowanie decyzji w oparciu o dane to potężne podejście, ale nie jest pozbawione przeszkód. Poniżej przedstawiamy wspólne wyzwania i strategiczne rozwiązania DDDM.

1. Jakość i integralność danych

Istotnym wyzwaniem w podejmowaniu decyzji w oparciu o dane jest zapewnienie jakości i integralności danych. Wadliwe dane mogą prowadzić do niedokładnych analiz, błędnych strategii i ostatecznie do nieoptymalnych wyników biznesowych. Problemy takie jak niekompletne zbiory danych, niespójności między źródłami danych i nieaktualne informacje to częste wyzwania, które zagrażają wiarygodności danych.

Rozwiązania:

• Regularne audyty danych: Przeprowadzanie częstych audytów pomaga zidentyfikować i skorygować nieścisłości, zapewniając aktualność i dokładność danych. To proaktywne podejście pomaga w utrzymaniu wysokiej jakości danych niezbędnych do skutecznego podejmowania decyzji. Innym rozwiązaniem jest integracja rozwiązania kontroli jakości danych biznesowych w celu ciągłego monitorowania i sprawdzania danych oraz powiadamiania o wszelkich anomaliach i niespójnościach.
• Wdrożenie standardowych procesów gromadzenia danych: Ustanowienie jednolitych procedur gromadzenia danych w różnych kanałach i punktach styku minimalizuje niespójności i błędy, zwiększając integralność danych.
• Wykorzystanie narzędzi do integracji danych: Rozwiązania takie jak Improvado odgrywają kluczową rolę w pokonywaniu wyzwań związanych z jakością danych. Improvado automatyzuje proces agregacji danych z wielu źródeł, standaryzowania zbiorów danych oraz dbania o aktualność i spójność danych. Usprawnia to wysiłki związane z przygotowaniem danych i znacznie zmniejsza prawdopodobieństwo błędu ludzkiego, zachowując w ten sposób integralność danych.

2. Silosy danych

Kiedy dane są izolowane w różnych działach lub systemach w organizacji, utrudnia to uzyskanie całościowego obrazu operacji biznesowych i interakcji z klientami. Takie podziały prowadzą do chaotycznych analiz, nieefektywności i straconych szans na synergię między funkcjami biznesowymi.

Rozwiązania:

• Przyjęcie zintegrowanych platform zarządzania danymi: Wdrożenie ujednoliconej platformy konsolidującej dane z różnych silosów umożliwia kompleksową analizę. Takie podejście zapewnia, że ​​wszystkie decyzje podejmowane są w oparciu o kompletny zestaw danych, co zapewnia dokładniejszy i całościowy wgląd w wyniki biznesowe.
• Promowanie współpracy między działami: zachęcanie do współpracy między działami pomaga przełamać silosy. Dzielenie się danymi i spostrzeżeniami między zespołami sprzyja ujednoliconej strategii, która wykorzystuje różnorodne źródła danych w celu zapewnienia bardziej wszechstronnego procesu decyzyjnego. Na przykład udowodniono, że dostosowanie sprzedaży i marketingu pomaga organizacjom B2B i B2C zamykać o 38% więcej transakcji i generować do 208% więcej przychodów z działań marketingowych.
• Korzystanie z narzędzi do integracji danych: Narzędzia takie jak Improvado odgrywają zasadniczą rolę w demontażu silosów danych. Improvado skutecznie agreguje dane z różnych źródeł w scentralizowany system, automatyzując proces integracji. To nie tylko upraszcza dostęp do danych i ich analizę w całej organizacji, ale także gwarantuje, że decyzje będą podejmowane na podstawie wszechstronnego zrozumienia wszystkich istotnych informacji.
• Ustanawianie zasad zarządzania danymi: Jasne strategie zarządzania danymi zapewniają, że dane w całej organizacji są ustandaryzowane, dostępne i bezpieczne. Sprzyja to środowisku, w którym dane są udostępniane i efektywnie wykorzystywane, zapobiegając fragmentacji powodowanej przez silosy.

3. Paraliż analityczny

Paraliż analityczny jest znaczącym wyzwaniem w procesie decyzyjnym opartym na danych. Dzieje się tak, gdy sama ilość i złożoność dostępnych danych przytłacza decydentów, prowadząc do opóźnień w działaniach lub niezdecydowania.

Rozwiązania:

• Ustalanie priorytetów odpowiednich danych: Skoncentruj się na danych, które bezpośrednio wpływają na proces decyzyjny. Nie wszystkie dane są równie ważne; ustalanie priorytetów danych w oparciu o ich znaczenie dla konkretnych celów może znacznie zmniejszyć obciążenie związane z analizą.
• Wyznaczanie jasnych celów: posiadanie dobrze zdefiniowanych celów pomaga zawęzić zakres analizy, zapewniając skoncentrowanie wysiłków na gromadzeniu i interpretowaniu danych, które są najbardziej istotne dla osiągnięcia tych celów.
• Wykorzystanie uproszczonych narzędzi analitycznych: wykorzystanie narzędzi usprawniających proces analityczny może pomóc w uproszczeniu złożoności. Platformy takie jak Improvado AI Agent oferują prosty sposób na oparcie wszystkich decyzji na danych — po prostu zapytaj AI. Agent AI jest podłączony do Twojego zestawu danych marketingowych i może wysyłać zapytania do danych na podstawie Twoich pytań zapisanych prostym językiem.
• Wspieranie kultury decyzyjności: Kultywowanie kultury firmy, która ceni zdecydowanie i zachęca do podejmowania skalkulowanego ryzyka, może złagodzić skutki paraliżu analitycznego.
• Wdrażanie stopniowego podejmowania decyzji: przyjęcie podejścia, w którym decyzje są podejmowane etapami, może pomóc w opanowaniu przeciążenia. Obejmuje to podejmowanie wstępnych decyzji w oparciu o dostępne dane, a następnie udoskonalanie tych decyzji w miarę udostępniania większej ilości danych lub oceny wyników.

4. Pomiar ROI inicjatyw związanych z danymi

Istotnym wyzwaniem w podejmowaniu decyzji w oparciu o dane jest ilościowe określenie zwrotu z inwestycji (ROI) w przypadku inicjatyw związanych z danymi. Trudność ta wynika z często pośredniego wpływu projektów związanych z danymi na przychody oraz ze złożoności przypisywania wyników finansowych spostrzeżeniom i działaniom opartym na danych.

Rozwiązania:

• Ustal jasne KPI: Przed rozpoczęciem inicjatywy dotyczącej danych zdefiniuj konkretne, mierzalne kluczowe wskaźniki wydajności, które są zgodne z oczekiwanymi wynikami projektu. Pozwala to na bardziej bezpośrednią ocenę jego wpływu.
• Zastosuj podejście etapowe: podziel inicjatywę związaną z danymi na mniejsze, łatwe w zarządzaniu fazy z określonymi celami i wskaźnikami. To nie tylko ułatwia zarządzanie projektem, ale także pozwala na śródokresową ocenę efektywności i zwrotu z inwestycji.
• Przeprowadzaj regularne przeglądy: Zaplanuj okresowe przeglądy inicjatyw dotyczących danych, aby ocenić ich skuteczność w stosunku do ustalonych wskaźników KPI. Ta ciągła ocena pomaga w dostosowaniu strategii w oparciu o to, co działa, a co nie, optymalizując w ten sposób zwrot z inwestycji.

Solidna podstawa danych do podejmowania decyzji w oparciu o dane

Improvado oferuje rozwiązania usprawniające integrację, przetwarzanie i analizę danych, umożliwiając przedsiębiorstwom skupienie się na podejmowaniu strategicznych decyzji, a nie na zarządzaniu danymi. Jak ustaliliśmy, korzyści wynikające z przyjęcia podejścia opartego na danych są oczywiste: większa dokładność w podejmowaniu decyzji, poprawiona wydajność operacyjna i przewaga konkurencyjna na rynku.

Zarezerwuj rozmowę demonstracyjną, aby odblokować nowe możliwości rozwoju i innowacji poprzez podejmowanie decyzji w oparciu o dane.

Często Zadawane Pytania