Wanneer u op het werk een grote beslissing moet nemen, kan het moeilijk zijn om te beslissen welke kant u op gaat. U kunt zich zekerder voelen in uw keuzes als u uw instinct volgt, maar zijn die keuzes geschikt voor uw teamleden? Wanneer u feiten gebruikt om beslissingen te nemen, kunt u ontspannen in de wetenschap dat uw keuzes gebaseerd zijn op gegevens en bedoeld zijn om het zakelijke effect te maximaliseren.
Of het nu gaat om beter presteren dan concurrenten of het verbeteren van de winstgevendheid, datagestuurde besluitvorming is een essentieel onderdeel van de moderne bedrijfsstrategie. De voordelen van datagestuurde besluitvorming worden hier besproken, samen met advies over hoe u deze op het werk kunt gebruiken met voorbeelden.
Wat is datagedreven besluitvorming?
Gegevensgestuurde besluitvorming is het proces van het verzamelen en transformeren van gegevens op basis van die van uw bedrijf kernprestatie-indicatoren (KPI's) in bruikbare inzichten.
Tijdens dit proces kunt u gebruiken bedrijfsinformatie (BI) rapportageoplossingen om snel en efficiënt enorme hoeveelheden gegevens vast te leggen. Deze tools maken datavisualisatie eenvoudig, waardoor data-analyse toegankelijk wordt voor mensen die geen geavanceerde technische kennis hebben.
Wat betekent het om datagedreven te zijn?
In een notendop, het idee van gegevensgestuurd zijn verwijst naar het gebruik van feiten, of gegevens, om patronen, gevolgtrekkingen en inzichten te identificeren om u te helpen bij uw besluitvorming.
Datagedreven zijn houdt in wezen in dat je probeert oordelen te vellen zonder vooringenomenheid of emotie. Hierdoor kunt u controleren of de doelstellingen en strategie van uw bedrijf gebaseerd zijn op gegevens en trends, in plaats van op wat u wel of niet leuk vindt.
Waarom is het belangrijk om gegevens te gebruiken bij het nemen van beslissingen?
Datagestuurde besluitvorming is belangrijk omdat het u in staat stelt uw conclusies te baseren op feiten in plaats van op vooroordelen. Objectieve beslissingen nemen is de beste methode om eerlijk en evenwichtig te blijven als u een leidinggevende positie bekleedt.
Gegevens die uw bedrijfsdoelen meten en in realtime worden ingevuld, vormen de sleutel tot het nemen van de best onderbouwde beslissingen. Met rapportagesoftware kun je de gegevens verzamelen die nodig zijn om patronen te ontdekken en prognoses te maken.
Enkele gegevensgestuurde beoordelingen die u kunt maken, zijn onder meer:
- Manieren om omzet en winst te verhogen
- Hoe u goede managementgewoonten bijbrengt
- Hoe de bedrijfsvoering te verbeteren
- Manieren om teamprestaties te optimaliseren
Hoewel niet elke beslissing door gegevens zal worden ondersteund, zullen veel van de belangrijkste dat wel zijn.
Stappen om goede datagestuurde beslissingen te nemen
Deze stappen kunnen u helpen bij het bepalen van het 'wie, wat, waar, wanneer en waarom' van gegevens voor uzelf, uw collega's en de organisatie. Houd er echter rekening mee dat de visuele analysecyclus niet lineair is. De ene vraag leidt vaak tot de andere, waardoor u mogelijk naar een van deze stappen moet terugkeren of naar een andere moet springen, wat uiteindelijk tot nuttige ontdekkingen leidt.
Stap 1: Bepaal uw zakelijke doelstellingen:
Deze fase vereist kennis van de uitvoerende en downstreamdoelen van uw organisatie. Dit kan zo smal zijn als het verhogen van de verkoop en het websiteverkeer of zo breed als het vergroten van de naamsbekendheid. Dit zal u later in het proces helpen bij het selecteren van key performance indicators (KPI's) en statistieken die van invloed zijn op gegevensgestuurde beslissingen. Deze zullen u helpen bij het bepalen welke gegevens u moet bestuderen en welke vragen u moet stellen, zodat uw analyse de belangrijkste bedrijfsdoelstellingen ondersteunt.
Als een marketinginspanning bijvoorbeeld gericht is op het vergroten van het websiteverkeer, kan een KPI worden gekoppeld aan het aantal ontvangen contactinzendingen, zodat sales leads kan opvolgen.
Stap 2: Vraag bedrijfsteams om kritieke gegevensbronnen:
Het is van cruciaal belang om input te krijgen van werknemers in de hele organisatie om korte- en langetermijndoelen te begrijpen. Deze invoer is van invloed op de vragen die mensen stellen in hun analyses en op de manier waarop u prioriteit geeft aan geverifieerde gegevensbronnen.
Zinvolle input vanuit de hele organisatie zal helpen bij de richting van uw analyse-implementatie en toekomstige status, inclusief de rollen, verantwoordelijkheden, architectuur en processen, evenals de successtatistieken om de voortgang te analyseren.
Stap #3: Verzamel en bereid de benodigde gegevens voor:
Het verkrijgen van betrouwbare gegevens van hoge kwaliteit kan moeilijk zijn als de gegevens van uw bedrijf verspreid zijn over meerdere bronnen. Zodra u de reikwijdte van de gegevensbronnen van uw organisatie hebt bepaald, kunt u beginnen met de gegevensvoorbereiding.
Begin met het voorbereiden van krachtige, weinig complexe gegevensbronnen. Selecteer databronnen met de meeste mensen om direct impact te hebben. Begin met deze bronnen om een krachtig dashboard te maken.
Stap 4: Gegevens bekijken en onderzoeken:
Datavisualisatie is van cruciaal belang bij datagestuurde besluitvorming. Door uw gedachten visueel weer te geven, heeft u een betere kans om de beslissingen van senior leiderschap en ander personeel te beïnvloeden.
Datavisualisatie, met zijn verschillende visuele functies zoals grafieken, grafieken en kaarten, is een gemakkelijke manier om trends, uitschieters en patronen in data te observeren en te analyseren. Er zijn talloze populaire visualisatietypen voor het succesvol weergeven van informatie, waaronder een staafdiagram ter vergelijking, een kaart voor ruimtelijke gegevens, een lijndiagram voor temporele gegevens, een spreidingsdiagram om twee metrieken te vergelijken en meer.
Stap #5: Verkrijg inzichten:
Inzichten vinden en deze op een bruikbare, boeiende manier uitdrukken, dat is wat kritisch denken met data inhoudt. Visuele analyse is een eenvoudige manier om vragen over uw gegevens te stellen en te beantwoorden. Bepaal de kansen en gevaren die van invloed zijn op succes of het oplossen van problemen.
Om beoordelingen te maken die belangrijk zijn voor de gezondheid van de bank, heeft JPMorgan Chase een moderne analytische oplossing gebruikt. JPMC verkrijgt een uitgebreid beeld van het klanttraject door brancherelaties (dwz producten, marketing en servicecontactpunten) te analyseren met klantgegevens. Het Marketing Operations-team voert bijvoorbeeld beoordelingen uit die van invloed zijn op ontwerpbeslissingen voor de website, advertentiemateriaal en producten zoals de Chase mobiele applicatie.
Stap #6: handel ernaar en deel uw inzichten:
Als je eenmaal een inzicht hebt ontdekt, moet je ernaar handelen of het met anderen delen voor samenwerking. Het delen van dashboards is een methode om dit te bereiken. Het gebruik van informatieve tekst en interactieve afbeeldingen om kritieke inzichten te benadrukken, kan de beslissingen van uw publiek beïnvloeden en hen helpen beter geïnformeerde acties te ondernemen in hun dagelijkse werk.
Lees ook: AI BUSINESS: betekenis, ideeën, toptools en model
Voorbeelden van gegevensgestuurde besluitvorming
Bij het nemen van belangrijke zakelijke beslissingen maken de grootste en meest succesvolle bedrijven van vandaag gebruik van gegevens in hun voordeel. Bekijk deze voorbeelden van succesverhalen van deze bekende bedrijven om beter te begrijpen hoe uw organisatie data-analyse kan gebruiken in haar besluitvormingsproces.
#1. Leiderschapsontwikkeling bij Google
Google legt sterk de nadruk op 'people analytics'. Google verzamelde gegevens uit meer dan 10,000 prestatiebeoordelingen en koppelde deze aan retentiepercentages van werknemers als onderdeel van een van de bekende people analytics-programma's, Project Oxygen. Ze gebruikten de gegevens om gemeenschappelijke gewoonten van goed presterende managers te ontdekken en ontwikkelden trainingsprogramma's om hen te helpen deze vaardigheden te verwerven. Hun acties verhoogden de mediane voorkeursscores van managers van 83 procent naar 88 procent.
#2. Starbucks onroerend goed keuzes
Na de sluiting van honderden Starbucks-winkels in 2008 beloofde toenmalig CEO Howard Schultz dat het bedrijf een meer analytische benadering zou volgen om toekomstige winkellocaties te bepalen.
Starbucks werkt nu samen met een locatieanalysebedrijf om potentiële winkellocaties te identificeren op basis van gegevens zoals demografische gegevens en verkeerstrends. Alvorens beslissingen te nemen, verzamelt de organisatie ook feedback van haar regionale teams. Voordat Starbucks een nieuwe investering doet, analyseert Starbucks deze gegevens om de kans op succes voor een bepaald gebied in te schatten.
#3. Toenemende Amazon-verkopen
Amazon gebruikt gegevens om te bepalen welke producten klanten moeten aanbevelen op basis van eerdere aankopen en zoekgedrag. In plaats van simpelweg een product aan te bevelen, wordt de aanbevelingsengine van Amazon aangedreven door data-analyse en machine learning. Volgens McKinsey was 35 procent van de consumentenaankopen van Amazon in 2017 te herleiden tot het aanbevelingsalgoritme van het bedrijf.
Voordelen van datagestuurde besluitvorming
#1. U maakt meer zelfverzekerde keuzes
Als u eenmaal begint met het verzamelen en evalueren van gegevens, zult u het waarschijnlijk gemakkelijker vinden om zelfverzekerde beslissingen te nemen over bijna elke zakelijke moeilijkheid, of u nu van plan bent een product te lanceren of stop te zetten, uw marketingboodschap te wijzigen, een nieuwe markt te betreden of iets anders. geheel.
Data heeft tal van functies. Enerzijds dient het om te benchmarken wat er op dit moment beschikbaar is, zodat u de impact van beslissingen die u neemt op uw organisatie beter kunt begrijpen.
Daarnaast is data logisch en tastbaar op een manier die onderbuikgevoel en intuïtie niet zijn. Door de subjectieve aspecten uit uw zakelijke beslissingen te verwijderen, kunt u uw eigen vertrouwen en dat van uw bedrijf een boost geven. Deze zekerheid stelt uw organisatie in staat zich volledig te committeren aan een specifieke visie of plan zonder bang te hoeven zijn de verkeerde beslissing te nemen.
Het feit dat een beslissing op gegevens is gebaseerd, garandeert niet dat deze altijd correct is. Hoewel de gegevens een specifiek patroon kunnen vertonen of een specifiek resultaat kunnen voorspellen, zou elke beslissing op basis van de gegevens onjuist zijn als de procedure voor het verzamelen van gegevens of de interpretatie onjuist is. Daarom moet de impact van elke bedrijfsbeslissing regelmatig worden geanalyseerd en beoordeeld.
#2. U zult proactiever zijn
Wanneer u voor het eerst een datagestuurd besluitvormingsproces implementeert, zal dit hoogstwaarschijnlijk reactionair zijn. De data vertellen een verhaal en daar moet jij en je bedrijf op inspelen.
Hoewel dit op zichzelf nuttig is, is het niet de enige rol die gegevens en analyse in uw bedrijf kunnen spelen. Met voldoende oefening en de juiste soorten en hoeveelheden gegevens, kunt u het gebruiken om proactiever te zijn, zoals het identificeren van zakelijke kansen vóór uw concurrenten of het detecteren van bedreigingen voordat ze te serieus worden.
#3. Kostenbesparingen zijn mogelijk
Er zijn tal van redenen waarom een bedrijf zou kunnen besluiten om te investeren in een big data-initiatief en ernaar streeft om meer datagestuurd te worden in zijn processen. Volgens een recent onderzoek onder Fortune 1,000 executives, uitgevoerd door NewVantage Partners voor de Harvard Business Review, verschillen de slagingspercentages van verschillende projecten.
Volgens het onderzoek is een van de meest effectieve initiatieven het gebruik van data om kosten te verlagen. Meer dan 49 procent van de organisaties die projecten startten om kosten te besparen, zag een rendement op hun investering. Andere initiatieven hebben minder consistente resultaten opgeleverd.
"Big data worden al gebruikt om de operationele efficiëntie te verbeteren", zei Randy Bean, CEO en managing partner van adviesbureau NewVantage Partners, toen de onderzoeksresultaten bekend werden gemaakt. "En het vermogen om weloverwogen beslissingen te nemen op basis van de meest actuele informatie wordt snel de norm."
Hoe u meer gegevensgestuurd kunt worden
Als u meer datagedreven wilt worden in uw bedrijfsaanpak, zijn er verschillende maatregelen die u kunt nemen om daar te komen. Hier zijn enkele voorbeelden van hoe u uw dagelijkse taken zou kunnen benaderen met een analytische mentaliteit.
#1. Zoek naar patronen op onverwachte plaatsen.
In de kern is data-analyse een poging om een patroon te ontdekken binnen of tussen meerdere datasets. Uit deze patronen en relaties kunnen inzichten en conclusies worden getrokken.
Een bewuste beslissing nemen om meer analytisch te zijn - zowel in uw persoonlijke als professionele leven - is de eerste stap om meer datagedreven te worden. Hoewel dit eenvoudig lijkt, vereist het oefening.
Zoek naar patronen in de gegevens om je heen, of je nu op kantoor financiële rekeningen nakijkt, in de rij staat bij de supermarkt of in de trein. Zodra je de patronen hebt geïdentificeerd, oefen je met het extrapoleren van bevindingen en het trekken van conclusies over waarom ze voorkomen. Deze eenvoudige activiteit kan je helpen om jezelf te trainen om meer datagedreven te zijn in andere aspecten van je leven.
#2. Breng elke beslissing in verband met de gegevens
Wanneer u wordt geconfronteerd met een beslissing, of deze nu zakelijk of persoonlijk van aard is, vertrouw dan niet op onderbuikgevoel of gedrag uit het verleden om een handelwijze te bepalen. Probeer in plaats daarvan bewust een analytische houding aan te nemen.
Bepaal welke gegevens u heeft die kunnen worden gebruikt om uw beslissing te onderbouwen. Als er geen gegevens zijn, onderzoek dan hoe u deze zelf kunt verzamelen. Zodra u de gegevens heeft, beoordeelt u deze en past u eventuele inzichten toe op uw beslissing. Het doel is, net als bij de patroonherkenningsoefening, voldoende oefening te krijgen zodat analyse een natuurlijk onderdeel wordt van uw besluitvormingsproces.
#3. Toon de betekenis van de gegevens
Datavisualisatie is een cruciaal onderdeel van het data-analyseproces. Een tabel met getallen is bijna onmogelijk te interpreteren. U kunt snel trends ontdekken en conclusies trekken over de gegevens als u aantrekkelijke visualisaties maakt in de vorm van diagrammen en grafieken.
Maak uzelf vertrouwd met gangbare benaderingen en hulpmiddelen voor gegevensvisualisatie en experimenteer met elk type gegevens dat u direct beschikbaar heeft. Dit kan zo eenvoudig zijn als het maken van een grafiek om uw maandelijkse bestedingspatroon weer te geven en er vervolgens conclusies uit te trekken. Deze bevindingen kun je vervolgens gebruiken om een budget op maat te maken voor de volgende maand. Na het afronden van die opdracht heb je met succes een datagedreven beslissing genomen.
#4. Denk na over het voortzetten van je studie
Als u niet op uw gemak bent om zelf te leren hoe u gegevens kunt opnemen in uw besluitvormingsproces, zijn er verschillende trainingskeuzes beschikbaar om u te helpen de gegevenswetenschapsvaardigheden op te bouwen die u nodig hebt om te slagen.
Welke oplossing voor u het meest zinvol is, wordt bepaald door uw persoonlijke en professionele doelstellingen. Degenen die een substantiële carrièrestap plannen, kunnen er bijvoorbeeld voor kiezen om een masteropleiding te volgen met een focus op data-analyse of datawetenschap. Voor alle anderen kan het volgen van een online cursus bedrijfsanalyse of datawetenschap echter voldoende zijn om de basis voor succes te leggen.
Conclusie
Hoewel datagestuurde besluitvorming tal van voordelen heeft, is het belangrijk om te beseffen dat u niet all-in hoeft te gaan om er te komen. U kunt meer datagedreven worden en succesvol worden in uw organisatie door klein te beginnen, uw prestaties te benchmarken, alles te documenteren en gaandeweg aan te passen.
- Gegevensgestuurde besluitvorming en marketing
- De kracht van mobiele apps benutten voor zakelijke groei
- Managementrapporten: richtlijnen voor managementrapportage
- STARBUCKS KLANTENSERVICE: beste praktijken uitgelegd!!! (+ gratis fooien)
- Chief Strategy Officer: organigram, functieomschrijving en salaris
Referenties
