Rozhodování založené na datech: Jak činit chytřejší rozhodnutí k podpoře růstu firmy

Post summary:

  • B2B společnosti mají nyní přístup k většímu množství dat než kdykoli předtím. Co se však s těmito daty děje, necháváte je časem degradovat, nebo je využíváte k podpoře růstu podnikání?“
  • Společnosti, které využívají data k rozhodování, získávají konkurenční výhodu, snižují náklady na podnikání a zvyšují zisk. Ale jak?“
  • Vysvětlíme vám, co je to rozhodování řízené daty, k čemu ho můžete využít a jak může pozitivně ovlivnit vaše podnikání. Navíc se s vámi podělíme o postup v pěti krocích, který můžete použít k vytváření chytřejších obchodních rozhodnutí.

Svět je zahlcen daty.

Obsah, který čtete, videa, která sledujete, aktualizace, které zveřejňujete, a produkty, které kupujete.

V roce 2020 dosáhne počet nových informací generovaných za sekundu pro každého člověka 1,7 megabajtu. Vzhledem k tomu, že na planetě žije více než 7,7 miliardy lidí, odpovídá toto množství nových informací více než 25 000 hodinových videí. Za sekundu!

Všechno naše digitální chování je zaznamenáváno. Pro mnoho společností však tato data leží v informačních panelech a databázích, aby je nikdy nevyužily. Dobrou zprávou je, že místo toho, abyste nechali svá data degradovat, můžete je využít pro strategii růstu vaší firmy a přijímat lepší rozhodnutí.

V tomto článku se s vámi podělíme o to, co je to rozhodování založené na datech, jak může vaše firma těžit z využití dat pro rozhodování, a uvedeme postup v pěti krocích, pomocí kterého můžete vytvořit chytřejší obchodní rozhodnutí.

Co je to rozhodování řízené daty?“

Namísto toho, abyste se řídili strategií, o které si myslíte, že je nejlepší, je rozhodování řízené daty strategií, která využívá data pro obchodní rozhodnutí.

Často se označuje jako DDDM nebo rozhodování založené na informacích, kdy seskupujete historické informace, analyzujete trendy a rozhodujete se pro budoucnost na základě toho, co fungovalo v minulosti – místo toho, abyste se rozhodovali na základě pocitů, názorů nebo zkušeností.

Firmy, které využívají DDDM, staví data do centra každého svého rozhodování.

Jak můžete využít rozhodování založené na datech?

V podnikání vždy existuje prvek rizika, ale díky rozhodování založenému na datech jste méně náchylní k chybným riskantním rozhodnutím.

Představte si například, že plánujete strategii uvádění na trh pro společnost SaaS. Místo toho, abyste začínali od nuly a doufali, že nová strategie bude fungovat, podívejte se na předchozí uvedení funkcí vašeho produktu. Co se osvědčilo? Zopakujte to. Nezavádějte nic, co nefungovalo.

Zjednodušeně řečeno, dělejte více toho, co fungovalo, a méně toho, co může, ale nemusí fungovat – to vše na základě dat, která jste shromáždili, abyste mohli činit chytřejší obchodní rozhodnutí.

Tento model potvrzují i výzkumy.

Podniky využívající big data zaznamenaly zvýšení zisku o 8-10 % a 10% snížení celkových nákladů.

Pokud stále nejste přesvědčeni, zvažte toto:

Ačkoli 91 % společností tvrdí, že rozhodování založené na datech je důležité pro růst jejich podnikání, pouze 57 % společností uvedlo, že svá obchodní rozhodnutí zakládají na svých datech.

Rozhodování založené na datech je skvělý způsob, jak získat konkurenční výhodu, zvýšit zisky a snížit náklady!“

K jakým obchodním rozhodnutím lze data využít?

Teď už víte, jak můžete z rozhodování založeného na datech těžit, dalším krokem je určit, jak může vaše organizace využít data k rozhodování o tom, jak rozvíjet své podnikání.

Data můžete využít například ke zjištění:

  • Finance:
  • Růst: Jaký je nejefektivnější způsob najímání nových zaměstnanců nebo nejlevnější způsob propagace nového produktu? Jaké aktivity můžete udělat, abyste zabránili odlivu zákazníků? Jak zvýšíte loajalitu zákazníků? Mohou nové funkce, které plánujete, ovlivnit cíle vaší firmy?
  • Marketing a prodej: Který reklamní kanál přináší nejlepší návratnost investic? Které prodejní aktivity generují nejvíce potenciálních zákazníků?
  • Zákaznický servis: Jaký je nákladově nejefektivnější způsob vyřizování tiketů podpory? Které kanály zlepšují dobu odezvy?“

Jak používat data k přijímání obchodních rozhodnutí

Před analýzou řídicího panelu vaší společnosti je nejlepší začít s akčním plánem, který podrobně popisuje, jak budete potřebná data zjišťovat a hlavně interpretovat, abyste mohli přijímat správná obchodní rozhodnutí.

Podívejte se na své cíle a stanovte si priority

Každé rozhodnutí, které učiníte, musí začínat s cíli vaší firmy.

Začněte tedy tím, že si položíte otázku:

Při rozhodování začněte od těch nejdůležitějších.

Řekněme například, že chcete, aby si váš prémiový nástroj SaaS v Evropě předplatilo více lidí. V tomto případě je generování většího počtu přihlášení vaší hlavní prioritou. Během fáze průzkumu však můžete zjistit, že 75 % prémiových odběrů pochází z Norska, ale méně než 10 % z Velké Británie nebo Německa.

Cílem je tedy „zvýšit počet prémiových odběrů ve Velké Británii a Německu“. Jakmile se rozhodnete, budete potřebovat data, která to podpoří.

Najděte a prezentujte relevantní data

Jakmile jste určili problém, který chcete vyřešit, a rozhodnutí, které hodláte učinit, je čas najít a prezentovat relevantní data.

Je důležité zdůraznit, že slovo „relevantní“ je zde klíčové.

Nechcete strávit hodiny analýzou dat, která nebudou mít žádný vliv na vaše konečné rozhodnutí. Proto dbejte na to, aby data byla relevantní, a shromažďujte pouze data, která se vztahují k vašemu cíli.

Relevantní data můžete najít ve zdrojích, jako jsou:

  • Analytika webových stránek
  • CRM software
  • Platformy Business Intelligence
  • Nástroje pro naslouchání na sociálních sítích
  • Zpětná vazba od zákazníků

Poslední bod je obzvláště důležitý, protože 60 % společností uvádí, že využívání zpětné vazby od zákazníků v rámci rozhodovacího procesu přispělo k jejich nejúspěšnějším projektům.

Pokud se vrátíme k našemu příkladu s prémiovým předplatným, můžete se uživatelů zeptat, proč se stali zákazníky a co je přimělo vybrat si váš produkt místo konkurenčních produktů. Tyto poznatky by vám pak pomohly vytvořit přesvědčivější sdělení pro vaše britské a německé předplatitele.

I když váš cíl nesouvisí se získáváním zákazníků, například „co můžeme udělat, abychom zabránili odchodu zákazníků?“, stále budete moci najít relevantní údaje. V takovém případě se možná budete chtít podívat na sekvenci onboardingu a zjistit, která fáze vede k největšímu poklesu konverzního poměru.

Vyvodit z těchto dat závěry

Podívejte se na historická data, která jste shromáždili, a pokuste se identifikovat vzory nebo trendy.

Pokud použijeme příklad „snížení odchodu“ z výše uvedeného příkladu, mohli byste zvážit přepsání sekvence onboardingových e-mailů, abyste zjistili, zda toto zlepšení výrazně ovlivní míru odchodu.

Pro organizace, které se řídí rozhodováním na základě dat, to znamená podívat se na svá historická data a zjistit, zda existují nějaké náznaky, že by přepsání fungovalo dobře.

Při tomto procesu můžete zjistit, že:

  • Přepsání onboardingové sekvence v minulosti vedlo k pozitivnímu zlepšení.
  • Příspěvky na sociálních sítích sdílené lehčím, humornějším tónem hlasu se setkaly s větším zapojením (což vaše e-mailové šablony v současnosti nepoužívají).
  • Většina lidí, kteří navštěvují vaše centrum podpory, jsou stávající zákazníci, ale vaše onboardingová sekvence tam nové uživatele nenasměruje.

V tomto případě byste mohli dojít k závěru, že přepsání vaší onboardingové sekvence je sázka na jistotu, protože data naznačují, že by mohla být úspěšná. A to by bylo chytré rozhodnutí!

Nyní to porovnejte s příkladem rozhodování, které není založeno na datech.

Rádi byste snížili odliv uživatelů, a proto se rozhodnete přepsat onboardingovou sekvenci. Místo toho, abyste se podívali na historická data, spočívá vaše přepsání převážně v aktualizaci kopie – nakonec však zachováte stejný tón a nové uživatele nasměrujete na stejné webové stránky.

Uplyne několik týdnů a v míře odchodu není žádný rozdíl. Rozhodnete se tedy, že problém není v e-mailové sekvenci, ale v něčem jiném. Takže to odhadnete a jdete dál.

Vidíte ten rozdíl?“

Teď si představte, že byste použili přístup založený na datech pro každou obchodní jednotku ve vaší organizaci, a snadno pochopíte, proč jsou společnosti, které používají rozhodování založené na datech, mnohem úspěšnější.

Naplánujte strategii

Nalezli jste cíl, který chcete zlepšit, a analyzovali jste data, abyste se mohli rozhodnout, zda budete pokračovat v nové strategii.

Následuje vytvoření akčního plánu, který vaše rozhodnutí uvede do praxe.

Klíčové v této fázi je vytvořit jasně definované cíle, co a kdy je třeba udělat, kdo to udělá, proč to děláte a jaký výsledek očekáváte – spíše než vytvářet vágní cíle, které „je třeba udělat do konce roku“.

Například můžete na základě dat dojít k závěru, že program odměn pomůže věrnosti zákazníků. V takovém případě by váš jasně definovaný cíl vypadal asi takto:

„Erik a Miriam během příštích 2 měsíců vytvoří program odměn založený na bodech, aby zvýšili míru udržení zákazníků. To zlepší loajalitu zákazníků a zvýší retenci o 15 %.“

Jednoduché, ale překvapivě účinné.

Měření úspěchu a opakování

Vaše rozhodnutí bylo učiněno a výsledky jsou tu – dobrá práce!“

To však neznamená, že váš rozhodovací proces je u konce.

Podívejte se na data, která jste původně shromáždili a na základě kterých jste se původně rozhodli. Poté, jakmile nastane termín pro splnění vašeho cíle, porovnejte historická data s nově shromážděnými údaji a zeptejte se sami sebe:

Mělo vaše rozhodnutí založené na datech pozitivní dopad na růst vašeho podnikání?

Pokud bylo vaše rozhodnutí úspěšné, gratulujeme!

Ale pokud nebylo, je to v pořádku. Jistě, vaše rozhodnutí nemuselo mít okamžitý dopad, ale alespoň teď víte, co nefunguje. A to je někdy stejně důležité jako vědět, co funguje.

A jak jednou řekl Thomas Edison o vynálezu žárovky – „Neuspěl jsem, jen jsem našel 10 000 způsobů, které nefungovaly“.

Nezapomeňte dodržovat zákony EU o ochraně osobních údajů

The Economist označuje data za „nejcennější zdroj na světě“ – cennější než ropa.

A má k tomu dobrý důvod. Čím více údajů o vás organizace má, tím lépe zná vaše nákupní zvyklosti a ví, jak budete reagovat na různá sdělení.

To je velká moc.

A abychom citovali strýčka Bena z komiksů o Spidermanovi: „S velkou mocí přichází i velká zodpovědnost“.

Výrazné úniky dat vedly k tomu, že se spotřebitelé zajímají o to, jak jsou jejich data využívána – a to natolik, že 89 % spotřebitelů se domnívá, že by společnosti měly jasněji informovat o tom, jak jejich produkty data využívají.

Což nás přivádí k obecnému nařízení o ochraně osobních údajů (GDPR).

GDPR není volitelné. Pokud máte zákazníky se sídlem v EU, pak se GDPR týká vašeho podnikání – a vy musíte jasně vysvětlit, jak a proč shromažďujete, uchováváte a používáte jejich osobní údaje.

Závěr

Není pochyb o tom, že data jsou cenným nástrojem pro každou firmu SaaS.

Ve skutečnosti společnosti, které používají data jako jádro svého rozhodování, snižují náklady a zvyšují zisk.

Pokud můžete pomocí dat dokázat, že vaše rozhodnutí budou mít pravděpodobně pozitivní dopad na růst firmy, pak se vyplatí věnovat čas analýze dat ve vašem CRM, zprávách o zákaznických službách, prodejních panelech a tabulkách Excelu.

Příště, až budete potřebovat učinit nějaké rozhodnutí, založte ho na datech, která máte k dispozici. Mohla by to být technika, kterou potřebujete k podpoře růstu, k převzetí konkurence a k získání dlouhodobých a loajálních zákazníků.

Chcete-li se stát firmou založenou na datech, potřebujete místo, kde budete bezpečně shromažďovat, ukládat a spravovat svá data. Toho můžete dosáhnout pomocí softwaru CRM. Více informací o „uživatelsky nejpřívětivějším systému CRM na světě“ získáte, když se níže přihlásíte k bezplatné ukázce.

CRM

Zpět na články

Napsat komentář

Vaše e-mailová adresa nebude zveřejněna.