Post summary:
- B2B-yrityksillä on nyt käytössään enemmän tietoa kuin koskaan ennen. Mutta mitä tälle tiedolle tapahtuu, annatko sen rapistua ajan myötä vai käytätkö sitä liiketoiminnan kasvun vauhdittamiseen?
- Yritykset, jotka hyödyntävät dataa päätöksenteon ohjaamiseen, saavat kilpailuetua, vähentävät liiketoimintakustannuksia ja kasvattavat voittoa. Mutta miten?
- Kerromme, mitä dataan perustuva päätöksenteko on, mihin sitä voi käyttää ja miten se voi vaikuttaa myönteisesti liiketoimintaasi. Lisäksi jaamme viisivaiheisen prosessin, jonka avulla voit tehdä älykkäämpiä liiketoimintapäätöksiä.
Maailmaan tulvii dataa.
Lukemasi sisältö, katsomasi videot, julkaisemasi päivitykset ja ostamasi tuotteet.
Vuoteen 2020 mennessä jokaisen ihmisen sekunnissa tuottama uusi tieto nousee 1,7 megatavuun. Kun otetaan huomioon, että maapallolla on yli 7,7 miljardia ihmistä, uuden tiedon määrä vastaa yli 25 000 tunnin mittaista videota. Sekuntia kohden!
Kaikki digitaalinen käyttäytymisemme tallentuu. Mutta monissa yrityksissä nämä tiedot lojuvat mittaritauluissa ja tietokannoissa, eikä niitä koskaan käytetä. Hyvä uutinen on, että sen sijaan, että antaisit datan rapistua, voit käyttää sitä yrityksesi kasvustrategiassa parempien päätösten tekemiseen.
Tässä artikkelissa kerromme, mitä datalähtöinen päätöksenteko on, miten yrityksesi voi hyötyä datan käyttämisestä päätöksenteon ohjaamiseen, ja se sisältää viisivaiheisen prosessin, jonka avulla voit luoda älykkäämpiä liiketoimintapäätöksiä.
Mitä on datalähtöinen päätöksenteko?
Sen sijaan, että valitsisit parhaana pitämäsi strategian, datalähtöinen päätöksenteko on strategia, jossa liiketoimintapäätösten tekemiseen käytetään dataa.
Kutsutaan usein DDDM:ksi tai tietoon perustuvaksi päätöksenteoksi, kun ryhmitellään historiallisia tietoja, jotta voidaan analysoida trendejä ja tehdä päätöksiä tulevaisuutta varten sen perusteella, mikä on toiminut menneisyydessä – sen sijaan, että tehtäisiin päätöksiä vaistojen, mielipiteiden tai kokemuksen perusteella.
Yritykset, jotka omaksuvat DDDM:n, asettavat datan jokaisen tekemänsä päätöksen ytimeen.
Miten dataan perustuvaa päätöksentekoa voi hyödyntää?
Bisneksessä on aina riskin elementti, mutta datalähtöiset päätökset tekevät sinusta vähemmän alttiin sille, että riskialttiit päätökset menevät pieleen.
Kuvittele esimerkiksi, että suunnittelet SaaS-yrityksen go-to-market-strategiaa. Sen sijaan, että aloittaisit tyhjästä ja toivoisit uuden strategian toimivan, tarkastele aiempia tuoteominaisuuksien lanseerauksia. Mikä toimi? Toista se. Älä toteuta mitään, mikä ei toiminut.
Yksinkertaisesti sanottuna, tee enemmän sitä, mikä toimi, ja vähemmän sitä, mikä saattaa toimia tai olla toimimatta – kaikki kerättyjen tietojen perusteella, jotta voit tehdä älykkäämpiä liiketoimintapäätöksiä.
Tutkimuksetkin tukevat tätä mallia.
Big-dataa käyttävien yritysten voitot kasvoivat 8-10 prosenttia ja kokonaiskustannukset pienenivät 10 prosenttia.
Jos et ole vieläkään vakuuttunut, ota huomioon tämä:
Vaikka 91 % yrityksistä sanoo, että datalähtöinen päätöksenteko on tärkeää heidän liiketoimintansa kasvulle, vain 57 % yrityksistä sanoi perustavansa liiketoimintapäätöksensä dataan.
Datapohjainen päätöksenteko on loistava tapa saada kilpailuetua, kasvattaa voittoja ja vähentää kustannuksia!
Mihin liiketoimintapäätöksiin dataa voi käyttää?
Nyt kun tiedät, miten voit hyötyä datalähtöisestä päätöksenteosta, seuraava askel on selvittää, miten organisaatiosi voi käyttää dataa liiketoimintasi kasvattamista koskevien päätösten tekemiseen.
Voit käyttää dataa esimerkiksi seuraavien asioiden selvittämiseen:
- Talous: Mikä on kustannustehokkain tapa palkata uutta henkilöstöä tai halvin tapa markkinoida uutta tuotetta?
- Kasvu: Millaisilla toimilla voit ehkäistä vaihtuvuutta? Miten voit parantaa asiakasuskollisuutta? Vaikuttavatko suunnittelemasi uudet ominaisuudet todennäköisesti yrityksesi tavoitteisiin?
- Markkinointi ja myynti: Millä mainoskanavalla saadaan paras ROI? Mitkä myyntitoimet tuottavat eniten liidiä?
- Asiakaspalvelu: Mikä on kustannustehokkain tapa käsitellä tukilippuja? Mitkä kanavat parantavat vastausaikoja?
Miten dataa käytetään liiketoimintapäätösten tekemiseen
Ennen kuin analysoit yrityksesi kojelautaa, on parasta aloittaa toimintasuunnitelmalla, jossa kerrotaan yksityiskohtaisesti, miten löydät tarvitsemasi tiedot ja, mikä vielä tärkeämpää, tulkitset tietoja oikeiden liiketoimintapäätösten tekemiseksi.
Tässä on viisivaiheinen prosessi, jonka avulla voit aloittaa dataan perustuvien päätösten tekemisen.
Katso tavoitteitasi ja aseta ne tärkeysjärjestykseen
Kaikkien tekemiesi päätösten on lähdettävä liikkeelle liiketoimintasi tavoitteista.
Aloita siis kysymällä itseltäsi:
Aloita tärkeimmästä, kun teet päätöksiä.
Yritä esimerkiksi sanoa, että haluat, että useammat ihmiset tilaavat premium SaaS-työkalusi Euroopassa. Tässä tapauksessa rekisteröintien lisääminen on tärkein prioriteettisi. Tutkimusvaiheessa saatat kuitenkin huomata, että 75 % premium-tilauksista tulee Norjasta, mutta alle 10 % tulee Yhdistyneestä kuningaskunnasta tai Saksasta.
Siten tavoitteena on ”lisätä premium-tilauksia Yhdistyneessä kuningaskunnassa ja Saksassa”. Kun päätös on tehty, tarvitset dataa sen tueksi.
Relevanttien tietojen etsiminen ja esittäminen
Kun olet tunnistanut ongelman, jonka haluat ratkaista, ja päätöksen, jonka aiot tehdä, on aika etsiä ja esittää relevanttia dataa.
On tärkeää painottaa, että sana ”relevanttia” on tässä yhteydessä avainasemassa.
Et halua käyttää tuntikausia analysoidaksesi sellaista dataa, jolla ei ole minkäänlaista vaikutusta lopulliseen päätökseesi. Pidä siis tiedot merkityksellisinä ja kerää vain sellaista tietoa, joka liittyy tavoitteeseesi.
Relevantteja tietoja voit löytää esimerkiksi seuraavista lähteistä:
- Websivujen analytiikka
- CRM-ohjelmistot
- Business intelligence -alustat
- Sosiaalisen kuuntelun työkalut
- Asiakaspalaute
Viimeinen kohta on erityisen tärkeä, sillä 60 % yrityksistä sanoo, että asiakaspalautteen käyttäminen päätöksentekoprosessin osana on osaltaan vaikuttanut menestyksekkäimpien projektien toteutukseen.
Palatakseni premium-tilausesimerkkiin, voisit kysyä käyttäjiltä, miksi heistä tuli asiakkaita ja mikä sai heidät valitsemaan tuotteesi kilpailijan tuotteiden sijaan. Nämä oivallukset auttaisivat sinua laatimaan houkuttelevamman viestin brittiläisille ja saksalaisille tilaajillesi.
Vaikka tavoitteesi ei liittyisikään asiakashankintaan, kuten ”mitä voimme tehdä estääkseemme irtisanoutumisen?”, voit silti löytää relevanttia tietoa. Tässä tapauksessa saatat haluta tarkastella sisäänkirjautumissekvenssiäsi nähdäksesi, mikä vaihe johtaa suurimpaan pudotukseen konversioluvuissa.
Johtopäätösten tekeminen näistä tiedoista
Katsele keräämiäsi historiatietoja ja yritä tunnistaa kuvioita tai trendejä.
Jos käytämme edellä mainittua esimerkkiä ”vähentää vaihtuvuutta”, voisit harkita aloitussähköpostisekvenssin uudelleenkirjoittamista, jotta näet, vaikuttaisiko tämä parannus dramaattisesti vaihtuvuusasteeseen.
Dataan perustuville päätöksenteko-organisaatioille tämä tarkoittaa historiallisten tietojen tarkastelemista sen selvittämiseksi, onko viitteitä siitä, että uudelleenkirjoittaminen toimisi hyvin.
Tämän prosessin aikana saatat huomata, että:
- Sisäänottosekvenssin uudelleenkirjoittaminen on aiemmin johtanut positiiviseen parannukseen.
- Sosiaalisessa mediassa kevyemmällä, humoristisemmalla äänensävyllä jaetut viestit saivat enemmän sitoutumista (mitä sähköpostimallisi eivät tällä hetkellä käytä).
- Tukikeskuksessasi vierailevien ihmisten enemmistö on olemassa olevia asiakkaita, mutta sisäänkirjautumissekvenssisi ei ohjaa uusia käyttäjiä sinne.
Tässä tapauksessa voit päätellä, että sisäänkirjautumissekvenssin uudelleenkirjoittaminen on varma veto, koska tiedot viittaavat siihen, että se voisi onnistua. Ja se olisi fiksu päätös!
Vertaa nyt tätä esimerkkiin, jossa päätöksenteko ei perustu dataan.
Haluaisit vähentää vaihtuvuutta, joten päätät kirjoittaa sisäänkirjautumissekvenssin uudelleen. Sen sijaan, että katsoisit historiallista dataa, uudelleenkirjoittamisesi koostuu lähinnä tekstin päivittämisestä – mutta päädyt pitämään saman sävyn ja ohjaamaan uudet käyttäjät samoille verkkosivuille.
Muutama viikko kuluu, eikä poistumisasteessa ole eroa. Päätät siis, että ongelma ei ole sähköpostisekvenssissä vaan jossakin muussa. Otat siis arvauksen ja jatkat eteenpäin.
Näetkö tässä eron?
Kuvittele nyt, että otat dataan perustuvan lähestymistavan käyttöön organisaatiosi jokaisessa liiketoimintayksikössä, ja on helppo ymmärtää, miksi yritykset, jotka käyttävät dataan perustuvaa päätöksentekoa, ovat paljon menestyksekkäämpiä.
Suunnittele strategiasi
Olette löytäneet päämäärän, jota haluaisitte parantaa, ja olette analysoineet datan, jotta pystytte päättämään, edetättekö uudella strategialla.
Seuraavaksi sinun on luotava toimintasuunnitelma, jonka avulla voit toteuttaa päätöksesi käytännössä.
Tärkeintä tässä vaiheessa on laatia selkeästi määritellyt tavoitteet siitä, mitä on tehtävä ja milloin, kenen toimesta, miksi teet sen ja millaista lopputulosta odotat – pikemminkin kuin laatia epämääräisiä tavoitteita, jotka ”on tehtävä ennen vuoden loppua”.
Voisit esimerkiksi päätellä datan perusteella, että palkitsemisohjelma auttaa asiakasuskollisuudessa. Tässä tapauksessa selkeästi määritelty tavoitteesi näyttäisi jotakuinkin tältä:
”Erik ja Miriam perustavat pistepohjaisen palkitsemisohjelman asiakaspysyvyyden lisäämiseksi seuraavan kahden kuukauden aikana. Tämä parantaa asiakasuskollisuutta ja lisää asiakaspysyvyyttä 15 %.”
Yksinkertaista, mutta yllättävän tehokasta.
Mittaroi onnistumista ja toista
Päätöksesi on tehty ja tulokset ovat tulleet – hienosti tehty!
Mutta se ei tarkoita, että päätöksentekoprosessisi on ohi.
Katso alun perin keräämiäsi tietoja, joihin perustit alkuperäisen päätöksesi. Sitten, kun tavoitteesi määräaika koittaa, vertaa aiempia tietoja keräämiisi uusiin tietoihin ja kysy itseltäsi:
Oliko dataan perustuvalla päätökselläsi myönteinen vaikutus liiketoimintasi kasvuun?
Jos päätöksesi oli onnistunut, onnittelut!
Mutta jos se ei ollut, se ei haittaa. Toki päätökselläsi ei ehkä ollut välitöntä vaikutusta, mutta ainakin nyt tiedät, mikä ei toimi. Ja joskus se on yhtä tärkeää kuin tietää, mikä toimii.
Ja kuten Thomas Edison sanoi kerran hehkulampun keksimisestä: ”En ole epäonnistunut, olen vain löytänyt 10 000 tapaa, jotka eivät toimineet”.
Älkää unohtako noudattaa EU:n tietosuojalakeja
Economist kutsuu dataa ”maailman arvokkaimmaksi luonnonvaraksi” – arvokkaammaksi kuin öljyä.
Ja hyvästä syystä. Mitä enemmän tietoa organisaatiolla on sinusta, sitä paremmin se tuntee ostotottumuksesi ja tietää, miten reagoit erilaisiin viesteihin.
Se on paljon valtaa.
Ja lainatakseni Ben-setää Hämähäkkimies-sarjakuvista: ”Suuren vallan myötä tulee suuri vastuu”.
Korostuneet tietomurrot ovat johtaneet siihen, että kuluttajat ovat huolissaan siitä, miten heidän tietojaan käytetään – jopa niin paljon, että 89 prosenttia kuluttajista on sitä mieltä, että yritysten pitäisi kertoa selkeämmin, miten niiden tuotteet käyttävät tietoja.
Tästä pääsemmekin yleiseen tietosuoja-asetukseen (GDPR, General Data Protection Regulation).
GDPR ei ole vapaaehtoinen. Jos sinulla on asiakkaita, jotka sijaitsevat EU:ssa, GDPR vaikuttaa liiketoimintaasi – ja sinun on selitettävä selkeästi, miten ja miksi keräät, tallennat ja käytät heidän henkilötietojaan.
Johtopäätös
Ei ole epäilystäkään siitä, etteivätkö tiedot ole arvokas työkalu mille tahansa SaaS-yritykselle.
Yritykset, jotka käyttävät tietoja päätöksentekonsa ytimessä, vähentävät kustannuksia ja lisäävät voittoa.
Jos voit datan avulla todistaa, että päätöksilläsi on todennäköisesti positiivinen vaikutus liiketoiminnan kasvuun, kannattaa analysoida CRM:ssä, asiakaspalveluraporteissa, myynnin kojelaudoissa ja Excel-taulukoissa olevia tietoja.
Kun seuraavan kerran joudut tekemään päätöksen, tee se käytettävissäsi olevien tietojen perusteella. Se voi olla tekniikka, jota tarvitset kasvun vauhdittamiseen, kilpailijoiden ohittamiseen ja pitkäaikaisten, uskollisten asiakkaiden hankkimiseen.
Ollaksesi datalähtöinen yritys, tarvitset paikan, jossa voit kerätä, tallentaa ja hallita tietojasi turvallisesti. Voit tehdä tämän CRM-ohjelmiston avulla. Lue lisää ”maailman käyttäjäystävällisimmästä CRM-järjestelmästä” rekisteröitymällä alla olevaan ilmaiseen demoon.
CRM
Takaisin artikkeleihin