随着在我们这个技术驱动的世界里，收集信息并以有意义的方式组织信息的能力变得越来越可能，企业利用数据驱动决策的力量变得越来越重要。站在数据分析、报告和消费者洞察的前沿可以让公司保持竞争力并满足客户需求（工商智能管理博士研讨会：企业数据驱动决策的5个步骤）。
以BOLD为例，这是一家将人与公司联系起来的职业介绍所。BOLD实施了商业智能软件，以帮助他们的公司更好地利用数据驱动的决策。结果是快速而实质性的——开发时间比以前快了60倍，工作时间从一周减少到30分钟，公司的拒付率大幅下降，这使得公司每次被阻止的拒付节省了30美元。
另一个例子是Sysco，他想帮助他们的客户自助。2019年冠状病毒病大流行进一步强调了他们的客户需要能够识别和满足他们的库存需求，而不是指望销售代表帮助他们下订单。该公司开始使用数据可视化工具来制作仪表板，将公司一直使用的各种跟踪系统带到一个屋檐下。
这样，销售代表就掌握了所需的信息。
“这帮助我们推广了自助服务模式，”Sysco LABS产品分析总监梅根•奥特尔解释道，“因为我们可以通过账户或地理区域看到我们的电子商务平台在哪里使用，哪些客户参与其中，以及他们在哪里需要代表的帮助。”
欧特尔表示：“我们的数字化转型专注于分析，最终为我们的客户带来更好的体验。”数字一致。这些数据可视化不仅仅是销售代表偶尔扫描的一个整洁的新工具。相反，它们是公司的变革代理——推动客户下订单增加了46%。
虽然BOLD和Syscos的结果令人印象深刻，但它们只是组织使用数据做出更明智的决策和自动化流程的两个例子，节省了时间和金钱。每家公司和每位领导者都可以朝着数据驱动的业务决策迈出一步。有了正确的方法、目标和工具，组织可以利用数据分析来提高他们在市场上的效率、可持续性和盈利能力。
 

数据驱动决策的5个步骤
数据驱动的决策可以导致公司内部的变革。利润增加，效率低下减少，公司更好地与目标客户联系。公司领导者可以采取五个步骤将数据驱动的决策构建到他们的标准商业运营中：
• 确定您的业务目标：选择一个符合您公司整体价值观和使命的具体、可衡量的目标。
• 收集相关数据：提出精确的问题，这些问题将引导您获得最相关的信息。
• 可视化和分析您的数据：投资可以为内部和外部利益相关者提供可视化和仪表板的工具。
• 制定和实施战略：根据关键见解建立重点战略。
• 为您的数据驱动决策提出正确的问题：分析结果并衡量成功。
通过遵循这些步骤，公司领导者可以指导他们的团队做出对每个人都最好的决策。利用数据并将其与专业直觉、机构知识和创造性思维进行对话可以带来创新和转型。迈向光明未来的第一步？努力找到一个清晰、重要和可衡量的目标。
 

1.确定您的业务目标
专家们一致认为——没有比在想法和优先事项的十字路口更好的地方开始做出数据驱动的决策了。通过询问你的团队哪些想法最重要，并将它们与公司价值观保持一致，你可以建立明确的目标，这些目标以符合公司整体目标和文化的方式优先考虑。
以下是确定清晰、可理解的业务目标的几个示例：
• Tableau，一个数据分析平台，强调需要建立对公司总体目标的共同理解。然后从那里深入到你想首先优先考虑的具体目标。
• 与其专注于推广你公司销售的所有产品，不如专注于一种产品。例如，正如软件交付管理解决方案Plutora所建议的，一个明确的目标可能是“使用在线广告将产品Y的销售额提高50%”
• 如果你想为你公司的邮件列表增加更多的订阅，你可能最初会被一种广泛的刷方法所吸引，这种方法认为整个市场都是你的目标订阅者。但是，正如客户关系管理公司SuperOffice所建议的，磨练特定的目标受众或人口细分更有可能成功。
当谈到设定业务目标的最佳实践时，工作流解决方案公司Asana建议使用一个框架，如SMART目标或OKR。他们还强调与关键利益相关者合作的重要性，如其他部门的团队领导，以便您的目标与整个公司的价值观保持一致。事实上，福布斯甚至推荐整个公司对目标的投入。房间里的确切人员可能因公司或重点而异，但无论如何，业务目标应该由不同的利益相关者团队建立。

2.收集相关数据
公司有很多方法可以收集数据，帮助他们做出强有力的、数据驱动的决策。正如超级办公室所说，在收集数据时，关键词是“相关”。准确描述你正在寻找的数据，只问那些会产生与你试图回答的特定问题相关的数据的问题。
收集相关数据的可能性包括：
• 收集客户反馈：调查、社媒聆听工具、商业智能平台、CRM软件、网站分析
• 收集销售分析：利润率、资本回报率、基准测试、竞品分析、销售额/贡献/每位员工的利润
• 衡量营销绩效：网站分析、链入数、社交媒体分析、推荐、活动投资回报率、整体投资回报率
这些只是公司收集数据的一些方式，有助于他们做出更好的决策，这强调了只收集与你问的问题相关的数据的必要性。你可能需要混合和匹配你的数据源——也许社媒聆听工具、竞品分析和对特定活动投资回报率的洞察将帮助你设定目标。将战略性、专注的思考者聚集在一起，根据手头的目标确定最佳数据和收集数据的理想方式。
 

3.可视化和分析您的数据
数据很棒，但是如果没有一个系统来查看它，它就很难管理或学习。这就是可视化工具和智能发挥作用的地方。Tableau详细介绍了一些视觉元素的例子，这些元素可以揭开数据分析的神秘面纱，使其尽可能有用：
• 允许比较的条形图
• 显示空间数据的地图
• 共享时间数据的折线图
• 比较两个度量的散点图
通过这些工具，您的公司可以识别与您试图解决的问题或试图实现的目标相关的模式和趋势。智能仪表板具有实时数据，关键利益相关者可以轻松访问、解释和采取行动。这些仪表板可能包含与销售业绩、项目管理、高管见解等相关的信息。
 

4.制定和实施战略
现在是时候获得洞察力并计划如何实施并与他人交流了。可视化工具和数据分析软件可以为您的团队提供引人注目的演示文稿和集中的统计数据，从而解决问题，以及您设想的解决方案，对关键利益相关者、领导层和同事来说是显而易见的。
在这个关键时刻，把你明确定义的目标放在首位是至关重要的，并在这些目标的基础上根据你发现的数据创建新的目标。当涉及到手头的挑战、提议的解决方案和你预见的结果时，要具体。SuperOffice给出了以下例子一个好的策略，这表明一个伟大的策略应该是多么简短、具体和具体：“埃里克和米里亚姆将建立一个基于积分的奖励计划，以在未来两个月内提高客户保留率。这将提高客户忠诚度，并将保留率提高15%。”
 

5.为您的数据驱动决策提出正确的问题
思考这最后一步的其他方法包括分析你的结果和衡量你的成功。考虑以下问题：
• 这一切是怎么解决的？
• 您根据数据制定的策略是否导致了您想要的结果？
• 如果是这样，当涉及到未来的问题时，你如何复制该策略？
• 如果没有，策略可能在哪里出错了，下次你如何更好地利用数据来增加达到你想要的结果的机会？
数据驱动的决策并不完全是一种公式——它是一种使用工具来创造变化和增加积极结果的方式。错误会发生，过程不会总是像你预期的那样进行。但是依赖数据分析的美妙之处在于，你总是有一系列统计数据、故事和系统可以回溯，你不会只剩下直觉或先前的经验。数字和它们讲述的故事可以支持你成为一名领导者。
 

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