Het kan soms enige tijd duren om de rol van data in het bedrijfsleven te begrijpen, vooral voor degenen die niet op de hoogte zijn van de macht ervan voor besluitvormers en bedrijfsleiders. Enterprise is verder geëvolueerd dan het simpele kartonnen visitekaartje en ongevraagde telefoontjes: data loopt voorop bij het aansturen van operationeel succes. Als gevolg hiervan is analyse in de XNUMXe eeuw mainstream geworden en zijn kwalificaties als a certificaat voor afgestudeerde bedrijfsanalyse stellen ondernemers nu in staat data te gebruiken om weloverwogen zakelijke beslissingen te nemen.
Wat betekent deze verschuiving naar datagedreven besluitvorming voor het bedrijfsleven? Voor velen variëren de datastromen die een bedrijf binnenstromen – van verkoop tot marketing en alles daartussenin; data zorgen voor een ware renaissance in de bedrijfsvoering; managers kunnen, met de juiste data, beslissingen nemen die tot succes kunnen leiden. Als er echter korte metten wordt gemaakt, kan een slechte toepassing van analytics een bedrijf vernietigen – vraag het maar aan Blockbuster.
Datagestuurde besluitvorming – een concurrentievoordeel
Gegevens zijn overal. Van de GPS-gegevens die uw telefoon opslaat tot de transacties op uw klantenkaarten: er wordt geschat dat er wereldwijd meer dan 300 miljoen terabytes aan data werd vandaag gegenereerd. Het begrijpen van een klein deel van de gegevens die door uw bedrijf worden verwerkt, kan enorm belangrijk zijn. Neem bijvoorbeeld de omzet die een schoenenwinkel kan behalen tijdens het schoolseizoen. Als u begrijpt welke merken goed verkochten en welke ondermaats presteerden, kunnen verkoopmanagers informatie krijgen over de merken die het klantenbestand het liefst zou kopen.
Woolworths, qua winkelgrootte de grootste supermarktketen van Australië, is hiervan een voorbeeld. In het besef dat elke winkel anders is, stimuleert Woolworths het personeel om dat te doen winkel voor de gegevens ze nodig hebben, waardoor het personeel de flexibiliteit heeft om naar eigen goeddunken datasets in te duiken en te onderzoeken. Dit niveau van flexibiliteit biedt verkoopteams de mogelijkheid om data te gebruiken om een concurrentievoordeel voor hun bedrijf te behalen – met een marktaandeel van meer dan 35% in de Australische supermarktsector is het cruciaal dat datateams kunnen slagen.
Het strategische belang van kwaliteitsgegevens
Om succes op het gebied van analytics te bewerkstelligen, moeten data van hoge kwaliteit zijn. Slechte datakwaliteit kan dat wel zijn een bedrijf beïnvloeden aanzienlijk – waardoor het vermogen van datagebruikers om weloverwogen beslissingen te nemen wordt belemmerd. Het kan de besluitvorming op basis van data ook uiterst moeilijk maken, vooral als de waarheidsgetrouwheid van een dataset in twijfel wordt getrokken.
Om een sterke analysebasis op te bouwen, moeten er sterke datastandaarden worden ontwikkeld en op ondernemingsniveau worden gehandhaafd. Dit kan worden gedaan door drie kernstandaarden toe te passen: gebruik maken van goed gedefinieerde methoden voor gegevensverzameling, ervoor zorgen dat er een effectieve strategie voor gegevensbeheer bestaat, en ten slotte door goed gedefinieerd beleid voor gegevensbeheer te hanteren, om ervoor te zorgen dat besluitvormers gebruik maken van relevante, actuele gegevens. Daarnaast moeten gegevens die niet langer relevant zijn, zodanig worden opgeslagen of vernietigd dat ze in de toekomst geen significant risico vormen voor een bedrijf.
Kwaliteitsgegevens gaan hand in hand met kwaliteitsanalyses. Analyses van slechte kwaliteit kunnen op hun beurt enorme financiële pijn voor het bedrijfsleven veroorzaken Een ramp van $500 miljoen op de Amerikaanse vastgoedmarkt Zillow.
Analytics kan succes een boost geven
Data analytics kan een uitdagend vakgebied zijn onder de knie krijgen. Als een bedrijf dit echter onder de knie kan krijgen, heeft het gebruik van hoogwaardige analyses het potentieel om de winst te verhogen in een tempo dat de concurrentie overtreft.
Analytics kan echter veel operationele voordelen hebben die verder gaan dan alleen het bedrijfsresultaat. Nationale postaanbieder Australia Post is hiervan een voorbeeld met a strategie voor gegevensanalyse waarin wordt gekeken naar de capaciteit van gegevens om potentiële veiligheids- en afhandelingsproblemen te identificeren, terwijl er met operationele teams wordt samengewerkt om veranderingen door te voeren die het aantal verwondingen binnen het personeelsbestand van Australia Post verminderen.
Voor business-to-business-activiteiten kan het delen van kritische inzichten een krachtige manier zijn om aan te tonen hoe een product of dienst het bedrijf helpt. Loyaliteitsaanbieder Flybuys bijvoorbeeld een platform voor het delen van gegevens gecreëerd waardoor beloningspartners konden profiteren van de rijkdom aan gegevens die Flybuys ontvangt. Dankzij dit niveau van vrijwel realtime besluitvorming kon Flybuys zich onderscheiden van concurrerende loyaliteitsdiensten zoals het Frequent Flyer-programma van Qantas en konden beloningsaanbieders hoogwaardige gegevens gebruiken om hun besluitvorming te sturen.
Kwalitatieve data-analyse is niet alleen voordelig voor uw team – het is ook voordelig voor klanten, die kunnen worden getarget met relevante kwaliteitscampagnes. Het is vooral handig voor voorraadhouders en verkoopteams, die inzichten kunnen gebruiken om weloverwogen beslissingen te nemen en dataleiders te zijn in zeer competitieve industrieën.
De toekomst is data
De tijd dat we pen en papier gebruikten om de verkopen van klanten bij te houden liggen bijna ver achter ons. De digitale kassabon is nu de norm – en daarmee hebben veel veranderingen invloed gehad op het gebied van informatie. Data hebben vrijwel elk facet getransformeerd van de manier waarop zakelijke belanghebbenden de details gebruiken om weloverwogen beslissingen te nemen, van de veiligheidsfocus van Australia Post tot de verkoopkennis van Flybuys.
De rol van analytics bij de volwassenheid van bedrijfsdata is groot. Het is duidelijk dat terwijl we naar dit nieuwe domein van datagestuurde besluitvorming racen, het vermogen van hoogwaardige data-analisten niet zal worden onderschat. Zal uw bedrijf goed gepositioneerd zijn om de data-uitdagingen en complexiteiten die ons te wachten staan het hoofd te bieden? De tijd zal het leren.
