Sammenfatning:
- B2B-virksomheder har nu adgang til flere data end nogensinde før. Men hvad sker der med disse data, lader du dem nedbrydes over tid, eller bruger du dem til at skabe forretningsvækst?
- For virksomheder, der udnytter data til at drive beslutningstagning, opnår de en konkurrencefordel, reducerer forretningsomkostningerne og øger overskuddet. Men hvordan?
- Vi forklarer, hvad datadrevet beslutningstagning er, hvad du kan bruge det til, og hvordan det kan have en positiv indvirkning på din virksomhed. Desuden deler vi en proces i fem trin, som du kan bruge til at skabe smartere forretningsbeslutninger.
Verden bliver oversvømmet af data.
Det indhold, du læser, de videoer, du ser, de opdateringer, du poster, og de produkter, du køber.
I 2020 vil de nye oplysninger, der genereres pr. sekund for hvert menneske, nå op på 1,7 megabyte. I betragtning af at der er over 7,7 milliarder mennesker på planeten, svarer mængden af ny information til mere end 25.000 timelange videoer. Pr. sekund!
Alle vores digitale adfærd bliver registreret. Men for mange virksomheder ligger disse data i dashboards og databaser og bliver aldrig brugt. Den gode nyhed er, at i stedet for at lade dine data forfalde, kan du bruge dem til din virksomheds vækststrategi for at træffe bedre beslutninger.
I denne artikel vil vi dele, hvad datadrevet beslutningstagning er, hvordan din virksomhed kan drage fordel af at bruge data til at drive beslutningstagning og inkludere en fem-trins proces, som du kan bruge skabe smartere forretningsbeslutninger.
Hvad er datadrevet beslutningstagning?
I stedet for at gå efter en strategi, som du tror er bedst, er datadrevet beslutningstagning en strategi, der bruger data til at informere forretningsbeslutninger.
Ofte omtalt som DDDM eller informationsbaseret beslutningstagning, samler du historiske oplysninger for at analysere tendenser og træffe beslutninger for fremtiden baseret på det, der har fungeret tidligere – i stedet for at træffe beslutninger baseret på mavefornemmelser, meninger eller erfaringer.
Firksomheder, der omfavner DDDM, placerer data i centrum for alle beslutninger, de træffer.
Hvordan kan du drage fordel af datadrevet beslutningstagning?
I erhvervslivet er der altid et element af risiko, men datadrevne beslutninger gør dig mindre sårbar over for risikable beslutninger, der går galt.
Forestil dig for eksempel, at du planlægger en go-to-market-strategi for en SaaS-virksomhed. I stedet for at starte fra bunden og håbe på, at en ny strategi virker, skal du se på dine tidligere lanceringer af produktfunktioner. Hvad virkede? Gentag det. Implementer ikke noget, der ikke virkede.
Simpelt sagt: Gør mere af det, der virkede, og mindre af det, der måske eller måske ikke virker – alt sammen baseret på de data, du har indsamlet for at træffe smartere forretningsbeslutninger.
Forskning bakker også op om denne model.
Forretninger, der anvender big data, oplevede en profitforøgelse på 8-10 % og en reduktion på 10 % i de samlede omkostninger.
Hvis du stadig ikke er overbevist, så tænk på dette:
Mens 91 % af virksomhederne siger, at datadrevet beslutningstagning er vigtig for væksten i deres virksomhed, er det kun 57 % af virksomhederne, der siger, at de baserer deres forretningsbeslutninger på deres data.
Datadrevet beslutningstagning er en fantastisk måde at opnå en konkurrencefordel, øge overskuddet og reducere omkostningerne!
Hvilke forretningsbeslutninger kan jeg bruge data til?
Nu ved du, hvordan du kan drage fordel af datadrevet beslutningstagning, er det næste skridt at identificere, hvordan din organisation kan bruge data til at træffe beslutninger om, hvordan din virksomhed kan vokse.
Du kan f.eks. bruge data til at finde ud af:
- Finans: Hvad er den mest omkostningseffektive måde at ansætte nye medarbejdere på, eller den billigste måde at markedsføre et nyt produkt på?
- Vækst: Hvilke aktiviteter kan du gøre for at forebygge afgang? Hvordan kan du forbedre kundeloyaliteten? Vil de nye funktioner, du planlægger, sandsynligvis påvirke din virksomheds mål?
- Markedsføring og salg: Hvilken reklamekanal giver den bedste ROI? Hvilke salgsaktiviteter genererer de fleste leads?
- Kundeservice: Hvad er den mest omkostningseffektive måde at håndtere supportbilletter på? Hvilke kanaler forbedrer svartiderne?
Sådan bruger du data til at træffe forretningsbeslutninger
Hvor du analyserer din virksomheds dashboard, er det bedst at starte med en handlingsplan, der beskriver, hvordan du finder de data, du har brug for, og endnu vigtigere, hvordan du fortolker dataene, så du kan træffe de rigtige forretningsbeslutninger.
Her er en proces i fem trin, som du kan bruge til at komme i gang med datadrevne beslutninger.
Se på dine mål og prioritér
Alle beslutninger, du træffer, skal starte med din virksomheds mål i centrum.
Så start med at spørge dig selv:
Først skal du begynde med de vigtigste, når du træffer beslutninger.
Fors eksempelvis: Lad os sige, at du ønsker, at flere mennesker skal abonnere på dit premium SaaS-værktøj i Europa. I dette tilfælde er det din vigtigste prioritet at generere flere tilmeldinger. Men i løbet af researchfasen finder du måske ud af, at 75 % af premium-abonnementerne kommer fra Norge, men mindre end 10 % kommer fra Storbritannien eller Tyskland.
Det er derfor målet at “øge antallet af premium-abonnementer i Storbritannien og Tyskland”. Når det er besluttet, skal du bruge data til at understøtte det.
Find og præsenter relevante data
Når du har identificeret det problem, du vil løse, og den beslutning, du vil træffe, er det tid til at finde og præsentere relevante data.
Det er vigtigt at understrege, at ordet “relevant” er nøglen her.
Du ønsker ikke at bruge timer på at analysere data, der ikke vil have nogen indflydelse på din endelige beslutning. Så hold dataene relevante, og indsaml kun de data, der vedrører dit mål.
Du kan finde relevante data i kilder som:
- Website analytics
- CRM-software
- Business intelligence-platforme
- Social listening tools
- Feedback fra kunder
Det sidste punkt er særligt vigtigt, da 60 % af virksomhederne siger, at brugen af kundefeedback som en del af deres beslutningsproces har bidraget til deres mest vellykkede projekter.
For at vende tilbage til vores eksempel med premium-abonnementer kan du spørge brugerne, hvorfor de blev kunder, og hvad der fik dem til at vælge dit produkt frem for konkurrentens produkter. Disse indsigter ville derefter hjælpe dig med at udforme et mere overbevisende budskab til dine britiske og tyske abonnenter.
Selv hvis dit mål ikke har noget med kundehvervning at gøre, f.eks. “hvad kan vi gøre for at forebygge kundeafgang?”, vil du stadig kunne finde relevante data. I dette tilfælde kan du måske se på din onboarding-sekvens for at se, hvilken fase der fører til det største fald i konverteringsraten.
Træk konklusioner ud fra disse data
Tag et kig på de historiske data, du har indsamlet, og prøv at identificere mønstre eller tendenser.
Hvis vi bruger eksemplet “reducer churn” fra ovenfor, kan du overveje at omskrive din onboarding-e-mailsekvens for at se, om denne forbedring vil påvirke din churn-rate dramatisk.
For datadrevne beslutningstagende organisationer betyder dette, at de skal se på deres historiske data for at se, om der er nogen indikation på, at en omskrivning vil give gode resultater.
Igennem denne proces vil du måske opdage, at:
- Den tidligere omskrivning af din onboarding-sekvens har ført til en positiv forbedring.
- Indstillinger på sociale medier, der deles med en lettere, mere humoristisk tone, har modtaget mere engagement (hvilket dine e-mailskabeloner ikke bruger i øjeblikket).
- De fleste personer, der besøger dit supportcenter, er eksisterende kunder, men din onboarding-sekvens leder ikke nye brugere derhen.
I dette tilfælde kan du konkludere, at det er et sikkert valg at omskrive din onboarding-sekvens, fordi dataene viser, at det kan blive en succes. Og det ville være en smart beslutning!
Sammenlign nu dette med et eksempel på en beslutningstagning uden data.
Du vil gerne reducere churn, så du beslutter dig for at omskrive onboarding-sekvensen. I stedet for at se på historiske data består din omskrivning mest af en opdatering af teksten – men du ender med at beholde den samme tone og henvise nye brugere til de samme websider.
Der går et par uger, og der er ingen forskel i churnraten. Så du beslutter dig for, at det ikke er e-mail-sekvensen, der er problemet, men noget andet. Så du tager et gæt og går videre.
Se forskellen her?
Forestil dig nu at tage en datadrevet tilgang for hver forretningsenhed i din organisation, og det er let at se, hvorfor virksomheder, der bruger datadrevet beslutningstagning, har meget større succes.
Planlæg din strategi
Du har fundet det mål, du ønsker at forbedre, og analyseret dataene for at træffe en beslutning om, hvorvidt du skal gå videre med en ny strategi.
Næst skal du udarbejde en handlingsplan for at omsætte din beslutning til praksis.
Nøglen i denne fase er at opstille klart definerede mål for, hvad der skal gøres og hvornår, af hvem, hvorfor du gør det, og hvilket resultat du forventer – i stedet for at opstille vage mål, der “skal gøres inden årets udgang”.
For eksempel kan du bruge data til at konkludere, at et belønningsprogram vil hjælpe på kundeloyaliteten. I dette tilfælde ville dit klart definerede mål se nogenlunde sådan ud:
“Erik og Miriam vil oprette et pointbaseret belønningsprogram for at øge kundebindingsgraden inden for de næste 2 måneder. Dette vil forbedre kundeloyaliteten og øge fastholdelsen med 15 %.”
Enkel, men er overraskende effektiv.
Måler succes og gentager
Din beslutning er truffet, og resultaterne er kommet – godt gået!
Men det betyder ikke, at din beslutningsproces er overstået.
Se på de data, du oprindeligt indsamlede og baserede din oprindelige beslutning på. Når fristen for dit mål så er udløbet, skal du sammenligne de historiske data med de nye data, du har indsamlet, og spørge dig selv:
Har din datadrevne beslutning haft en positiv vækstvirkning på din virksomhed?
Hvis din beslutning var en succes, så tillykke!
Men hvis den ikke var det, er det helt i orden. Selvfølgelig har din beslutning måske ikke haft en umiddelbar effekt, men nu ved du i det mindste, hvad der ikke virker. Og nogle gange er det lige så vigtigt som at vide, hvad der virker.
Og som Thomas Edison engang sagde om opfindelsen af glødepæren: “Jeg har ikke fejlet, jeg har bare fundet 10.000 måder, der ikke virkede”.
Glem ikke at overholde EU’s lovgivning om beskyttelse af personlige oplysninger
The Economist kalder data “verdens mest værdifulde ressource” – mere end olie.
Og det er med god grund. Jo flere data en organisation har om dig, jo bedre kender de dine købsvaner, og jo bedre ved de, hvordan du vil reagere på forskellige budskaber.
Det er en masse magt.
Og for at citere Onkel Ben fra Spiderman-tegneserierne: “Med stor magt følger stort ansvar”.
Højprofilerede databrud har resulteret i, at forbrugerne er bekymrede over, hvordan deres data bruges – så meget, at 89 % af forbrugerne mener, at virksomhederne bør være mere tydelige med hensyn til, hvordan deres produkter bruger data.
Det bringer os til den generelle forordning om databeskyttelse (GDPR).
GDPR er ikke valgfri. Hvis du har kunder, der er baseret i EU, påvirker GDPR din virksomhed – og du skal klart forklare, hvordan og hvorfor du indsamler, opbevarer og bruger deres personlige data.
Slutning
Der er ingen tvivl om, at data er et værdifuldt værktøj for enhver SaaS-virksomhed.
Faktisk set reducerer virksomheder, der bruger data som kernen i deres beslutningstagning, omkostningerne og øger overskuddet.
Hvis du kan bruge data til at bevise, at dine beslutninger sandsynligvis vil have en positiv indvirkning på virksomhedens vækst, så er det værd at bruge tid på at analysere data i dit CRM, kundeservicerapporter, salgsdashboards og Excel-ark.
Næste gang du skal træffe en beslutning, skal du basere den på de data, du har. Det kan være den teknik, du har brug for til at skabe vækst, overtage dine konkurrenter og erhverve langsigtede, loyale kunder.
For at være en datadrevet virksomhed har du brug for et sted, hvor du kan indsamle, gemme og administrere dine data på en sikker måde. Det kan du gøre med CRM-software. Få mere at vide om “verdens mest brugervenlige CRM-system” ved at tilmelde dig en gratis demo nedenfor.
CRM
Tilbage til artikler