Принятие решений на основе данных: данные как конкурентное преимущество

Опубликовано: 2024-03-26

Работая в насыщенной данными и конкурентной среде, предприятия сталкиваются с двойной проблемой: управлять огромным объемом данных и одновременно искать способы использовать эти данные в качестве рычага для роста и успеха.

В этой статье рассматривается принятие решений на основе данных как важнейшая стратегия, которая позволяет брендам превратить данные из непосильного бремени в ценный актив. В нем подчеркивается важность систематического сбора, анализа и применения данных для обоснования стратегических решений, преодоления сложностей рынка и обеспечения конкурентного преимущества.

Что такое принятие решений на основе данных?

Принятие решений на основе данных представляет собой методический подход, при котором бизнес-решениями управляет анализ данных, а не интуиция или прошлый опыт. В нем подчеркивается решающая роль данных в формулировании стратегии, оперативной корректировке и тактических действиях.

Суть принятия решений на основе данных заключается в его способности исключить догадки, позволяя лицам, принимающим маркетинговые решения, и другим бизнес-пользователям полагаться на поддающиеся проверке тенденции данных и показатели для принятия решений.

Преимущества подхода к принятию решений на основе данных

По своей сути этот подход улучшает процесс принятия стратегических решений, основывая действия на анализе данных, что приводит к нескольким ключевым преимуществам:

Повышенная точность: решения, основанные на данных, уменьшают зависимость от интуиции, сводя к минимуму риск предвзятости и ошибок. Основываясь на фактических данных, компании могут более эффективно направлять свои усилия.
Повышенная эффективность. Автоматизация сбора и анализа данных ускоряет процесс принятия решений, позволяя предприятиям быстро реагировать на изменения рынка и извлекать выгоду из появляющихся возможностей.
Увеличение доходов. Выявляя тенденции и поведение клиентов с помощью данных, компании могут адаптировать свои предложения и маркетинговые стратегии для более точного удовлетворения спроса, что часто приводит к увеличению продаж и удовлетворенности клиентов.
Снижение затрат. Аналитика, основанная на данных, помогает выявить области потерь и неэффективности, позволяя компаниям оптимизировать операции и сократить расходы без ущерба для качества или качества обслуживания клиентов.
Конкурентное преимущество: доступ к своевременным и точным данным может выделить компанию среди конкурентов, позволяя ей предвидеть изменения на рынке, соответствующим образом адаптировать стратегии и более эффективно удовлетворять потребности клиентов.

Ключевые этапы процесса принятия решений на основе данных

Хотя подход к принятию решений на основе данных может показаться простым — просто полагайтесь на показатели для принятия решений — реальность довольно сложна.

Этот процесс, от первоначального сбора необработанных данных до окончательного преобразования в практические идеи, включает в себя несколько сложных шагов. Каждый этап имеет решающее значение и требует тщательного выполнения, чтобы гарантировать, что данные точно отражают стратегический выбор.

В этом разделе эти шаги разобраны.

1. Определите цели

Первым важным шагом в процессе принятия решений на основе данных является определение четких, поддающихся количественной оценке целей, которых организация стремится достичь.

Например, маркетинговая команда может поставить цель увеличить посещаемость веб-сайта на 20% в течение следующего квартала. Эта конкретная цель затем напрямую влияет на выбор соответствующих данных для анализа, таких как исторические модели трафика веб-сайта, источники текущих веб-посетителей и эффективность предыдущих инициатив по увеличению трафика.

Более того, определенная цель определяет выбор аналитических методов и инструментов. В нашем примере команда может использовать инструменты веб-аналитики для сегментации трафика по источникам и анализа поведения пользователей на сайте.

Такой подход гарантирует, что все усилия по сбору и анализу данных целенаправленно связаны с достижением поставленной цели, тем самым оптимизируя ресурсы и концентрируя усилия там, где они могут оказать наибольший эффект.

2. Сбор данных

Как только цели поставлены, фокус смещается на сбор соответствующих данных. Это включает в себя определение внутренних и внешних источников данных, которые могут дать представление о целях.

Для маркетинговой команды, стремящейся увеличить посещаемость веб-сайта (если мы возьмем наш пример), это может включать сбор данных в Google Analytics 4, Google Search Console, Semrush, Bing Webmaster, платформах социальных сетей и других.

Целостность процесса сбора данных имеет решающее значение. Обеспечение качества, надежности и своевременности данных не подлежит обсуждению, поскольку эти атрибуты существенно влияют на результат анализа. Проверка источников данных является обязательной, чтобы гарантировать, что используемая информация является точной и надежной.

Improvado предоставляет более 500 готовых соединителей данных. — *Улучшенные возможности извлечения данных*

Совет для профессионалов: инструменты аналитики, такие как Improvado, существенно помогают автоматизировать процесс сбора данных.Платформа предлагает более 500 готовых соединителей данных для различных инструментов продаж и маркетинга и поддерживает прием данных из оффлайн и собственных источников. Такая автоматизация экономит драгоценное время и сводит к минимуму риск человеческой ошибки, гарантируя, что собранные данные будут максимально надежными и актуальными.

3. Обработка данных

После сбора данные необходимо обработать, чтобы обеспечить их пригодность для анализа. Это включает в себя очистку данных для удаления ошибок, несоответствий и дубликатов, а также их организацию в структурированном формате. Эффективная обработка данных снижает шум в наборе данных, делая анализ более целенаправленным и эффективным.

Improvado предоставляет готовые шаблоны для автоматического сбора и объединения данных для различных вариантов использования. — *Improvado предоставляет* *готовые конвейеры данных* для сценариев использования в маркетинге, позволяющие автоматизировать обработку данных без какой-либо обработки данных и использования SQL.

Improvado оптимизирует обработку данных за счет очистки, нормализации и сопоставления данных без необходимости ручного вмешательства или использования пользовательских сценариев. Платформа предоставляет два варианта:

Предварительно созданные конвейеры данных для различных сценариев использования в маркетинге, от извлечения данных до визуализации для различных вариантов использования. Например, если вы выберете рецепт аналитики платной рекламы, платформа извлечет необходимые данные из рекламных платформ, автоматически сопоставит уникальные структуры расходов платформы и предоставит информационную панель с данными о ежедневной эффективности кампании вплоть до рекламного набора, уровня рекламы, креатива. или уровень размещения.
Механизм преобразования данных с самообслуживанием , который имеет пользовательский интерфейс, похожий на электронные таблицы, и поддерживает более 300 функций и возможностей для автоматизации длительных сроков анализа и облегчения обнаружения данных.

4. Анализ данных

Имея на руках обработанные данные, следующим шагом будет их анализ для получения значимой информации. На практике анализ данных может применяться по-разному: от прогнозного анализа и распределения доходов до сложной сегментации клиентов и исследования данных с помощью искусственного интеллекта.

Improvado AI Agent революционизирует взаимодействие с данными и обнаружение информации. — Improvado AI Agent — это личный маркетинговый аналитик, который может ответить на большинство вопросов, которые вы обычно задаете своей команде по обработке данных.

Сложность анализа может варьироваться, но цель остается той же: получить действенную информацию, соответствующую заранее определенным целям.

5. Интерпретация

Интерпретация результатов анализа данных — это то место, где данные превращаются в силу принятия решений. Этот шаг требует перевода сложных данных в понятные идеи, которые будут иметь четкие последствия для бизнес-стратегии. Крайне важно учитывать бизнес-контекст, чтобы гарантировать, что интерпретации актуальны и действенны.

6. Принятие решений

Вооружившись интерпретированными данными, лица, принимающие решения, теперь могут делать осознанный выбор. Это включает в себя оценку последствий различных вариантов и выбор стратегий, которые лучше всего соответствуют целям организации. Решения должны подкрепляться данными, но также учитывать качественные факторы, такие как ценности компании и рыночные условия.

Давайте вернемся к примеру с трафиком нашего сайта. Если данные покажут, что определенные типы контента привлекают больше трафика, решение может включать выделение большего количества ресурсов на разработку контента в этих областях. Если анализ предполагает значительные инвестиции в платную рекламу, но компания отдает приоритет органическому росту, стратегию можно скорректировать, чтобы сбалансировать оба аспекта. Аналогичным образом, если рыночные условия указывают на всплеск интереса к определенным темам или продуктам, усилия могут быть направлены на получение выгоды от этих тенденций.

7. Реализация

После принятия решения выбранная стратегия или действие реализуется. Этот этап требует детального планирования и координации для обеспечения эффективного выполнения решения.

8. Оценка

Последним шагом является оценка результатов решения по сравнению с первоначальными целями. Это включает в себя измерение показателей эффективности, анализ влияния решения и сбор обратной связи.

Оценка обеспечивает критически важную обратную связь, которая может способствовать принятию будущих решений, замыкая цикл процесса принятия решений на основе данных.

Практические примеры принятия решений на основе данных в действии

Чтобы увидеть, как принятие решений на основе данных действительно может изменить игру, давайте рассмотрим пять реальных примеров, где этот подход имеет большое значение.

1. Оптимизация маркетинговых кампаний

Отслеживайте эффективность своей рекламы с учетом географического положения, типа устройства и демографических данных с помощью Improvado. — *Панель аналитики рекламы Improvado*

Яркой иллюстрацией принятия решений на основе данных является оптимизация рекламных кампаний. Изучая данные об эффективности рекламы на разных платформах, в разное время и сегментах аудитории, маркетологи могут определить, какие комбинации дают наилучшие результаты с точки зрения вовлеченности, рейтинга кликов (CTR) и рентабельности инвестиций.

2. Персонализация обслуживания клиентов

Благодаря стратегическому использованию данных о клиентах — от демографической информации и истории покупок до моделей онлайн-поведения и взаимодействия — компании могут адаптировать взаимодействие и предложения для удовлетворения индивидуальных потребностей и предпочтений клиентов.

Например, анализируя данные истории покупок, компания может выявить закономерности в предпочтениях клиентов в отношении определенных продуктов или услуг. Это понимание позволяет настраивать маркетинговые сообщения и предложения в соответствии с этими предпочтениями, что значительно повышает актуальность и эффективность коммуникаций.

Более того, данные об использовании веб-сайтов и приложений предоставляют обширную информацию о поведении клиентов, включая наиболее посещаемые страницы, время, потраченное на определенный контент, и взаимодействие с различными элементами. Используя эти данные, компании могут оптимизировать работу пользователей на своих цифровых платформах, предоставляя персонализированные рекомендации по продуктам, контент и предложения, которые соответствуют интересам и поведению отдельных пользователей.

3. Прогнозное прогнозирование продаж.

Анализируя закономерности в данных о прошлых продажах, рыночных условиях, поведении клиентов и даже более широких экономических показателях, компании могут использовать прогностические модели для прогнозирования будущих продаж с более высокой степенью точности.

База данных для прогнозного прогнозирования продаж является всеобъемлющей и разнообразной. Команды продаж могут начать с внутренних данных об эффективности продаж, изучения сезонных тенденций, циклов популярности продуктов и влияния предыдущих маркетинговых кампаний на объемы продаж. Эти внутренние данные затем дополняются внешними источниками данных, такими как отраслевые тенденции, деятельность конкурентов и экономические прогнозы, чтобы обеспечить более широкий контекст для прогнозов продаж.

Передовые инструменты аналитики и алгоритмы машинного обучения играют решающую роль в обработке этих данных. Эти технологии могут выявлять сложные закономерности и взаимосвязи в данных, которые могут быть не сразу очевидны с помощью традиционных методов анализа.

4. Улучшение сегментации клиентов

Улучшение сегментации клиентов — еще один яркий пример принятия решений на основе данных в действии. Анализируя подробные данные о клиентах, компании могут разделить свой рынок на отдельные сегменты на основе различных критериев, таких как демографические данные, покупательское поведение, предпочтения и уровень вовлеченности. Такая усовершенствованная сегментация позволяет разрабатывать более целенаправленные и эффективные маркетинговые стратегии, разработку продуктов и подходы к обслуживанию клиентов.

5. Повышение коэффициента конверсии веб-сайта.

Тщательно анализируя данные о посетителях веб-сайта, компании могут выявлять препятствия на пути пользователя, определять области для улучшения и внедрять изменения, которые приводят к более высоким показателям конверсии. Этот процесс включает в себя глубокое изучение таких показателей, как просмотры страниц, показатели отказов, пути навигации и воронки конверсии.

Например, компания электронной коммерции может проанализировать данные своего веб-сайта и обнаружить, что значительное количество пользователей покидают свои корзины покупок на странице оплаты. Дальнейшее расследование может выявить, что процесс оформления заказа слишком сложен или что доступных вариантов оплаты недостаточно. Вооружившись этим пониманием, компания решает упростить процесс оформления заказа и добавить больше способов оплаты. Данные после внедрения показывают снижение количества брошенных корзин и увеличение количества совершенных покупок, что напрямую связывает решение, основанное на данных, с положительным результатом.

Преодоление проблем в DDDM

Принятие решений на основе данных — мощный подход, но он не лишен препятствий. Ниже мы описываем общие проблемы и стратегические решения DDDM.

1. Качество и целостность данных

Серьезной проблемой при принятии решений на основе данных является обеспечение качества и целостности данных. Ошибочные данные могут привести к неточному анализу, ошибочным стратегиям и, в конечном итоге, к неоптимальным результатам бизнеса. Такие проблемы, как неполные наборы данных, несогласованность источников данных и устаревшая информация, являются распространенными проблемами, которые ставят под угрозу надежность данных.

Решения:

Регулярные проверки данных. Проведение частых проверок помогает выявлять и исправлять неточности, обеспечивая актуальность и точность данных. Такой упреждающий подход помогает поддерживать высокое качество данных, необходимых для эффективного принятия решений. Другим решением является интеграция решения по обеспечению качества бизнес-данных для постоянного мониторинга и проверки данных, а также уведомления о любых аномалиях и несоответствиях.
Внедрение стандартизированных процессов сбора данных. Установление единых процедур сбора данных по различным каналам и точкам взаимодействия сводит к минимуму несоответствия и ошибки, повышая целостность данных.
Использование инструментов интеграции данных. Такие решения, как Improvado, играют решающую роль в решении проблем с качеством данных. Improvado автоматизирует процесс агрегирования данных из нескольких источников, стандартизирует наборы данных и обеспечивает актуальность и согласованность данных. Это оптимизирует усилия по подготовке данных и значительно снижает вероятность человеческой ошибки, сохраняя тем самым целостность данных.

2. Разрозненность данных

Когда данные изолированы внутри разных отделов или систем внутри организации, это затрудняет возможность получить целостное представление о бизнес-операциях и взаимодействии с клиентами. Такое разделение приводит к разрозненному анализу, неэффективности и упущенным возможностям для синергии между бизнес-функциями.

Решения:

Внедрение интегрированных платформ управления данными. Внедрение единой платформы, которая консолидирует данные из различных источников, позволяет проводить комплексный анализ. Такой подход гарантирует, что все решения принимаются на основе полного набора данных, что обеспечивает более точное и целостное представление об эффективности бизнеса.
Содействие межведомственному сотрудничеству. Поощрение сотрудничества между отделами помогает разрушить разрозненность. Обмен данными и идеями между командами способствует формированию единой стратегии, которая использует различные источники данных для более комплексного процесса принятия решений. Например, согласованность продаж и маркетинга доказала, что помогает организациям B2B и B2C закрывать на 38 % больше сделок и получать до 208 % больше дохода от своих маркетинговых усилий.
Использование инструментов интеграции данных. Такие инструменты, как Improvado, помогают демонтировать хранилища данных. Improvado эффективно объединяет данные из разрозненных источников в централизованную систему, автоматизируя процесс интеграции. Это не только упрощает доступ к данным и их анализ в организации, но также гарантирует, что решения принимаются на основе всестороннего понимания всей соответствующей информации.
Установление политик управления данными. Четкие стратегии управления данными гарантируют, что данные в организации стандартизированы, доступны и безопасны. Это способствует созданию среды, в которой данные совместно используются и эффективно используются, противодействуя фрагментации, вызванной разрозненностью.

3. Аналитический паралич

Паралич анализа является серьезной проблемой при принятии решений на основе данных. Это происходит, когда объем и сложность имеющихся данных подавляют лиц, принимающих решения, что приводит к задержке действий или нерешительности.

Решения:

Приоритизация соответствующих данных: сосредоточьтесь на данных, которые напрямую влияют на принятие решений. Не все данные одинаково важны; расстановка приоритетов данных на основе их соответствия конкретным целям может значительно снизить нагрузку на анализ.
Постановка четких целей. Четко определенные цели помогают сузить объем анализа, гарантируя, что усилия будут сосредоточены на сборе и интерпретации данных, которые наиболее подходят для достижения этих целей.
Использование упрощенных аналитических инструментов. Использование инструментов, упрощающих аналитический процесс, может помочь преодолеть сложность. Такие платформы, как Improvado AI Agent, предлагают простой способ основывать все ваши решения на данных — просто спросите ИИ. AI-агент подключен к вашему набору маркетинговых данных и может запрашивать данные на основе ваших вопросов, написанных простым языком.
Формирование культуры решительности. Формирование корпоративной культуры, которая ценит решительность и поощряет принятие просчитанных рисков, может смягчить последствия аналитического паралича.
Внедрение поэтапного принятия решений. Принятие подхода, при котором решения принимаются поэтапно, может помочь справиться с перегруженностью. Это предполагает принятие предварительных решений на основе имеющихся данных, а затем их уточнение по мере поступления новых данных или оценки результатов.

4. Измерение окупаемости инициатив в области данных

Серьезной проблемой при принятии решений на основе данных является количественная оценка окупаемости инвестиций (ROI) инициатив, связанных с данными. Эта трудность связана с тем, что проекты обработки данных часто оказывают косвенное влияние на доходы, а также со сложностью объяснения финансовых результатов на основе информации и действий, основанных на данных.

Решения:

Установите четкие ключевые показатели эффективности: прежде чем запускать инициативу по сбору данных, определите конкретные измеримые ключевые показатели эффективности, которые соответствуют ожидаемым результатам проекта. Это позволяет более непосредственно оценить его влияние.
Внедрите поэтапный подход: разбейте инициативу по обработке данных на более мелкие, управляемые этапы с конкретными целями и показателями. Это не только делает проект более управляемым, но и позволяет провести промежуточную оценку эффективности и рентабельности инвестиций.
Проводите регулярные проверки. Запланируйте периодические проверки инициатив в области данных, чтобы оценить их эффективность по сравнению с установленными ключевыми показателями эффективности. Такая непрерывная оценка помогает вносить коррективы в стратегии на основе того, что работает, а что нет, тем самым оптимизируя рентабельность инвестиций.

Надежная база данных для принятия решений на основе данных

Improvado предлагает решения для оптимизации интеграции, обработки и анализа данных, позволяя предприятиям сосредоточиться на принятии стратегических решений, а не на управлении данными. Как мы выяснили, преимущества применения подхода, основанного на данных, очевидны: повышенная точность принятия решений, повышение операционной эффективности и конкурентное преимущество на рынке.

Закажите демонстрационный звонок, чтобы открыть новые возможности для роста и инноваций посредством принятия решений на основе данных.

Часто задаваемые вопросы

Что такое принятие решений на основе данных (DDDM)?

Принятие решений на основе данных (DDDM) — это практика принятия решений на основе анализа данных, а не только на интуиции или наблюдении. Он включает в себя сбор соответствующих данных, их анализ на предмет понимания и использование этих данных для принятия стратегических бизнес-решений. Этот подход позволяет организациям принимать более объективные, точные и эффективные решения за счет использования количественного анализа данных. DDDM применяется в различных бизнес-функциях, от маркетинговых стратегий до операционных улучшений, гарантируя, что решения подкреплены фактическими данными и соответствуют бизнес-целям.

Почему принятие решений на основе данных важно для бизнеса?

Принятие решений на основе данных повышает точность и эффективность стратегического выбора. Полагаясь на анализ данных, организации могут выявлять тенденции, закономерности и идеи, которые помогут принимать более разумные решения, снижать риск ошибок и устранять предвзятости. Такой подход позволяет предприятиям лучше понимать своих клиентов, оптимизировать операции и предвидеть изменения на рынке, что приводит к повышению конкурентоспособности и росту. Кроме того, стратегии, основанные на данных, поддерживают более эффективное распределение ресурсов и могут значительно повысить рентабельность инвестиций, направляя усилия туда, где они с наибольшей вероятностью принесут положительные результаты.

Как предприятия могут внедрить DDDM?

Чтобы принять решения на основе данных, предприятиям необходимо поставить четкие цели, собрать соответствующие данные и инвестировать в правильные технологии для анализа данных. Крайне важно развивать аналитические навыки команды, а также способствовать развитию культуры, в которой данные отдаются приоритету над интуицией при принятии решений. Внедрение изменений на основе анализа данных должно осуществляться постепенно, позволяя вносить корректировки на основе отзывов и новой информации. Постоянный мониторинг и совершенствование процесса гарантируют, что решения будут соответствовать бизнес-целям и динамике рынка.

Каковы общие проблемы при принятии решений на основе данных?

Общие проблемы включают в себя управление качеством данных, преодоление разрозненности данных, устранение разрыва в навыках, поддержание технологий, обеспечение конфиденциальности и безопасности данных, а также предотвращение паралича анализа. Решения включают в себя создание надежного управления данными, содействие интеграции данных, инвестиции в обучение, постоянное обновление технологий, разработку стратегий конфиденциальности данных и сосредоточение внимания на ключевых показателях эффективности (KPI).

Как DDDM влияет на маркетинг и продажи?

Управление данными позволяет проводить более целевые и эффективные маркетинговые кампании за счет лучшей сегментации и персонализации клиентов. В сфере продаж он облегчает прогнозирование и разработку стратегий динамического ценообразования, расширяя возможности удовлетворения потребностей рынка и максимизации доходов.