Sammanfattning:
- B2B-företag har nu tillgång till mer data än någonsin tidigare. Men vad händer med dessa data, låter du dem försämras med tiden eller använder du dem för att driva affärstillväxt?
- För företag som utnyttjar data för att driva beslutsfattande får de en konkurrensfördel, minskar affärskostnaderna och ökar vinsten. Men hur?
- Vi förklarar vad datadrivet beslutsfattande är, vad du kan använda det till och hur det kan påverka ditt företag positivt. Dessutom delar vi med oss av en femstegsprocess som du kan använda för att skapa smartare affärsbeslut.
Världen översvämmas av data.
Innehållet du läser, filmerna du tittar på, uppdateringarna du lägger upp och produkterna du köper.
I år 2020 kommer den nya information som genereras per sekund för varje människa att nå 1,7 megabyte. Med tanke på att det finns över 7,7 miljarder människor på planeten motsvarar mängden ny information mer än 25 000 timslånga videor. Per sekund!
Alla våra digitala beteenden registreras. Men för många företag ligger dessa data i instrumentpaneler och databaser, för att aldrig användas. Den goda nyheten är att i stället för att låta dina data försämras kan du använda dem för ditt företags tillväxtstrategi för att fatta bättre beslut.
I den här artikeln kommer vi att dela med oss av vad datadrivet beslutsfattande är, hur ditt företag kan dra nytta av att använda data för att driva beslutsfattande och inkludera en femstegsprocess som du kan använda för att skapa smartare affärsbeslut.
Vad är datadrivet beslutsfattande?
Istället för att välja en strategi som du tror är bäst, är datadrivet beslutsfattande en strategi som använder data för att informera affärsbeslut.
Ofta kallad DDDM eller informationsbaserat beslutsfattande, grupperar du historisk information för att analysera trender och fatta beslut för framtiden baserat på vad som har fungerat tidigare – i stället för att fatta beslut baserat på magkänsla, åsikter eller erfarenhet.
Företag som omfamnar DDDM placerar data i kärnan av varje beslut de fattar.
Hur kan du dra nytta av datadrivet beslutsfattande?
I affärer finns det alltid ett riskelement, men datadrivna beslut gör dig mindre sårbar för att riskfyllda beslut går fel.
Föreställ dig till exempel att du planerar en marknadsintroduktionsstrategi för ett SaaS-företag. Istället för att börja från början och hoppas att en ny strategi fungerar, ta en titt på dina tidigare lanseringar av produktfunktioner. Vad fungerade? Kopiera det. Implementera inte något som inte fungerade.
Samt enkelt uttryckt, gör mer av det som fungerade och mindre av det som kanske eller kanske inte fungerar – allt baserat på de data du har samlat in för att fatta smartare affärsbeslut.
Forskning stödjer även denna modell.
Företag som använder sig av stora datamängder har upplevt en vinstökning på 8-10 % och en minskning av den totala kostnaden på 10 %.
Om du fortfarande inte är övertygad kan du tänka på följande:
Och även om 91 % av företagen säger att datadrivet beslutsfattande är viktigt för att deras verksamhet ska kunna växa, säger endast 57 % av företagen att de baserar sina affärsbeslut på sina data.
Datadrivet beslutsfattande är ett utmärkt sätt att få en konkurrensfördel, öka vinsten och minska kostnaderna!
Vilka affärsbeslut kan jag använda data för?
När du nu vet hur du kan dra nytta av datadrivet beslutsfattande är nästa steg att identifiera hur din organisation kan använda data för att fatta beslut om hur du ska utveckla din verksamhet.
Du kan till exempel använda data för att ta reda på:
- Ekonomi: Vad är det mest kostnadseffektiva sättet att anställa ny personal eller det billigaste sättet att marknadsföra en ny produkt?
- Tillväxt: Vilka aktiviteter kan du göra för att förhindra att kunderna blir bortsprungna? Hur kan du förbättra kundlojaliteten? Är det troligt att de nya funktioner du planerar kommer att påverka företagets mål?
- Marknadsföring och försäljning: Vilken reklamkanal ger bäst avkastning på investeringen? Vilka försäljningsaktiviteter genererar flest leads?
- Kundtjänst: Vilket är det mest kostnadseffektiva sättet att hantera supportärenden? Vilka kanaler förbättrar svarstiderna?
Hur man använder data för att fatta affärsbeslut
Innan du analyserar ditt företags instrumentpanel är det bäst att börja med en handlingsplan som beskriver hur du ska hitta de data du behöver och, ännu viktigare, hur du ska tolka data för att fatta rätt affärsbeslut.
Här är en process i fem steg som du kan använda för att komma igång med datadrivna beslut.
Se på dina mål och prioritera
Varje beslut du fattar måste börja med företagets mål i centrum.
Så börja med att fråga dig själv:
Begin med de viktigaste när du fattar beslut.
Säg till exempel att du vill att fler ska prenumerera på ditt premium SaaS-verktyg i Europa. I det här fallet är generering av fler registreringar din främsta prioritet. Men under forskningsfasen kanske du upptäcker att 75 % av premiumprenumerationerna kommer från Norge, men mindre än 10 % kommer från Storbritannien eller Tyskland.
Därmed är målet att ”öka premiumprenumerationerna i Storbritannien och Tyskland”. När du väl har bestämt dig behöver du data för att stödja det.
Hitta och presentera relevanta data
När du har identifierat det problem du vill lösa och det beslut du ska fatta är det dags att hitta och presentera relevanta data.
Det är viktigt att betona att ordet ”relevant” är nyckeln här.
Du vill inte spendera timmar med att analysera data som inte kommer att ha någon påverkan på ditt slutliga beslut. Så håll uppgifterna relevanta och samla bara in de uppgifter som har med ditt mål att göra.
Du kan hitta relevanta data i källor som:
Det sistnämnda är särskilt viktigt, eftersom 60 % av företagen säger att användandet av kundfeedback som en del av beslutsprocessen har bidragit till deras mest framgångsrika projekt.
Om vi återgår till vårt exempel med premiumabonnemang kan du fråga användarna varför de blev kunder och vad det var som fick dem att välja din produkt framför konkurrentens produkter. Dessa insikter skulle sedan hjälpa dig att utforma ett mer övertygande budskap till dina brittiska och tyska prenumeranter.
Även om ditt mål inte är relaterat till kundanskaffning, till exempel ”vad kan vi göra för att förhindra att kunderna slutar?”, kan du fortfarande hitta relevanta uppgifter. I det här fallet kanske du vill titta på din onboarding-sekvens för att se vilket steg som leder till den största nedgången i konverteringsfrekvensen.
Drag slutsatser från dessa data
Ta en titt på de historiska data som du har samlat in och försök att identifiera mönster eller trender.
Om vi använder exemplet ”minska churn” från ovan, kan du överväga att skriva om din onboarding-e-postsekvens, för att se om denna förbättring kommer att påverka churnfrekvensen dramatiskt.
För datadrivna organisationer som fattar beslut innebär detta att man tittar på sina historiska data för att se om det finns någon indikation på att en omskrivning skulle fungera bra.
Under den här processen kan du upptäcka att:
- Omskrivning av din onboardingsekvens tidigare har lett till en positiv förbättring.
- Inlägg i sociala medier som delas med ett lättare, mer humoristiskt tonfall fick mer engagemang (vilket dina e-postmallar för närvarande inte använder).
- De flesta som besöker ditt supportcenter är befintliga kunder, men din onboardingsekvens leder inte nya användare dit.
I det här fallet kan du dra slutsatsen att det är ett säkert kort att skriva om din onboardingsekvens, eftersom data tyder på att det kan bli framgångsrikt. Och det skulle vara ett smart beslut!
Jämför nu detta med ett exempel på beslutsfattande som inte är datadrivet.
Du vill minska antalet nyanlända, så du bestämmer dig för att skriva om onboarding-sekvensen. Istället för att titta på historiska data består omskrivningen mest av att uppdatera texten – men det slutar med att du behåller samma ton och hänvisar nya användare till samma webbsidor.
Ett par veckor går och det finns ingen skillnad i churn rate. Så du bestämmer dig för att det inte är e-postsekvensen som är problemet, utan något annat. Så du tar en gissning och går vidare.
Ser du skillnaden här?
Föreställ dig nu att du tar ett datadrivet tillvägagångssätt för varje affärsenhet i din organisation och det är lätt att förstå varför företag som använder sig av datadrivet beslutsfattande är mycket mer framgångsrika.
Planera din strategi
Du har hittat det mål som du vill förbättra och analyserat data för att fatta ett beslut om huruvida du ska gå vidare med en ny strategi.
Nästan måste du skapa en handlingsplan för att omsätta ditt beslut i praktiken.
Nyckeln i detta skede är att göra klart definierade mål om vad som måste göras och när, av vem, varför du gör det och vilket resultat du förväntar dig – i stället för att skapa vaga mål som ”måste göras före årets slut”.
Du kan till exempel använda data för att dra slutsatsen att ett belöningsprogram kommer att hjälpa till att öka kundlojaliteten. I det här fallet skulle ditt tydligt definierade mål se ut ungefär så här:
”Erik och Miriam kommer att inrätta ett poängbaserat belöningsprogram för att öka kundlojaliteten inom de närmaste två månaderna. Detta kommer att förbättra kundlojaliteten och öka kundbindningen med 15 %.”
Enkel, men förvånansvärt effektiv.
Måla framgång och upprepa
Ditt beslut är fattat och resultaten är klara – bra jobbat!
Men det betyder inte att din beslutsprocess är över.
Se på de data som du ursprungligen samlade in och som du baserade ditt första beslut på. När tidsfristen för ditt mål väl har löpt ut jämför du sedan de historiska uppgifterna med de nya uppgifter som du har samlat in och frågar dig själv:
Har ditt datadrivna beslut haft en positiv tillväxteffekt på ditt företag?
Om ditt beslut var lyckat, gratulerar!
Men om det inte var det, så är det okej. Visst, ditt beslut kanske inte hade någon omedelbar effekt, men nu vet du åtminstone vad som inte fungerar. Och ibland är det lika viktigt som att veta vad som fungerar.
Och som Thomas Edison en gång sa när han uppfann glödlampan – ”Jag har inte misslyckats, jag har bara hittat 10 000 sätt som inte fungerade”.
Genomför inte att följa EU:s integritetslagstiftning
The Economist kallar data för ”världens mest värdefulla resurs” – mer än olja.
Och med goda skäl. Ju fler uppgifter en organisation har om dig, desto bättre känner de till dina köpvanor och hur du reagerar på olika budskap.
Det är mycket makt.
Och för att citera farbror Ben från Spiderman-serierna: ”Med stor makt följer stort ansvar”.
Högprofilerade dataintrång har lett till att konsumenterna är oroliga för hur deras uppgifter används – så mycket att 89 % av konsumenterna anser att företagen borde vara tydligare när det gäller hur deras produkter använder uppgifter.
Det för oss till den allmänna dataskyddsförordningen (GDPR).
GDPR är inte frivillig. Om du har kunder som är baserade i EU påverkar GDPR din verksamhet – och du måste tydligt förklara hur och varför du samlar in, lagrar och använder deras personuppgifter.
Slutsats
Det råder ingen tvekan om att data är ett värdefullt verktyg för alla SaaS-företag.
Företagen som använder data i kärnan av sitt beslutsfattande sänker faktiskt sina kostnader och ökar sin vinst.
Om du kan använda data för att bevisa att dina beslut sannolikt kommer att ha en positiv inverkan på affärstillväxten, så är det värt tiden att analysera data i din CRM, kundtjänstrapporter, försäljningsinstrumentpaneler och Excel-ark.
Nästkommande gång du behöver fatta ett beslut, basera det på de data du har. Det kan vara den teknik du behöver för att driva tillväxt, ta över dina konkurrenter och skaffa långsiktiga, lojala kunder.
För att bli ett datadrivet företag behöver du en plats för att samla in, lagra och hantera dina data, på ett säkert sätt. Det kan du göra med CRM-programvara. Lär dig mer om ”världens mest användarvänliga CRM-system” genom att registrera dig för en gratis demo nedan.
CRM
Tillbaka till artiklar