数据驱动决策:如何用数据分析推动业务增长

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编辑导语:如今在这个大数据时代,很多时候我们都会通过数据分析来取得答案,比如在工作中,数据分析能很大程度的帮助我们进行判断,做出改变;本文作者分享了关于如何用数据分析推动业务增长的思考,我们一起来了解一下。

B2B公司现在可以访问比以往更多的数据。但是,这些数据发生了什么,是随着时间的推移而降低其性能,还是使用它来推动业务增长?

对于利用数据来推动决策的公司而言,它们可以获得竞争优势,降低了业务成本并增加了利润。但是是怎么做到的呢?

到现在为止,每个人每秒产生的新信息将达到1.7兆字节。考虑到地球上有超过77亿人口,每秒产生的新信息的数量相当于25,000多小时的录像带。

我们所有的数字行为都被记录下来。但是对于许多公司而言,这些数据位于仪表板和数据库中,永远不会使用。好消息是,你可以将其用于业务的增长策略,以制定更好的决策,而不必让数据降级浪费。

在本文中,我们将分享什么是数据驱动型决策,你的企业如何从使用数据驱动决策中受益,并包括五步过程,你可以使用这些过程创建更明智的业务决策。

一、什么是数据驱动的决策?

以数据为依据的决策不是使用你认为最好的策略,而是使用数据为业务决策提供信息的策略。

通常将其称为DDDM或基于信息的决策,你将历史信息组合在一起以分析趋势并根据过去的工作做出未来的决策,而不是根据直觉,观点或经验进行决策。

包含DDDM位置数据的公司是他们做出的每个决策的核心。

二、如何从以数据为依据的决策中受益?

在业务中,总是存在风险因素,但是以数据为依据的决策使您不易受到风险决策出错的影响。

例如,假设你正在为SaaS公司计划进入市场的战略。与其从头开始,并希望采用新的策略,不如看一下先前的产品功能发布。什么有效?不要实施任何无效的方法。

简而言之,根据收集的数据做出更明智的业务决策,多做点有用的事,少做可能不做的事。

研究也支持此模型。

利用大数据业务经历了8-10%的利润增长,并在总成本降低10% 。

如果你仍然不确定,请考虑以下事项:

虽然91%的公司表示数据驱动的决策对他们的业务增长很重要,但是只有57%的公司表示他们的业务决策基于数据。

以数据为依据的决策是获得竞争优势,增加利润和降低成本的好方法!

三、我可以将数据用于哪些业务决策?

现在你知道了如何从数据驱动的决策中受益,下一步是确定组织如何使用数据来制定如何发展业务的决策。

例如,可以使用数据来找出:

  • 财务:雇用新员工最经济有效的方法是什么,或者推广新产品最便宜的方法是什么?
  • 成长:可以做哪些活动来防止流失?如何提高客户忠诚度?计划的新功能可能会影响的业务目标吗?
  • 市场营销和销售:哪个广告渠道可获得最佳的投资回报率?哪些销售活动产生最多的线索?
  • 客户服务:处理支持票的最经济有效的方法是什么?哪些渠道可以改善响应时间?

四、如何使用数据制定业务决策

在分析公司的仪表盘之前,最好先制定一个行动计划,该计划详细说明如何找到所需的数据,更重要的是,解释数据以做出正确的业务决策。

可以使用以下五步过程开始进行数据驱动的决策。

1. 查看目标并确定优先级

做出的任何决定都必须以业务目标为核心。

因此,首先要问自己:你想提高哪些目标?

在做出决策时,从最重要的开始。

例如,假设你希望在有更多的人订阅SaaS工具。在这种情况下,生成更多注册量是主要优先事项。但是,在研究阶段,可能会发现75%的高级订阅来自北京,但不到10%来自杭州或上海。

因此,目标是“增加杭州和上海的SaaS付费会员”。一旦确定,你将需要数据来支持它。

2. 查找并提供相关数据

确定了要解决的问题和要做出的决定后,就可以查找并提供相关数据了。

需要强调的是,“相关”一词在这里很关键。

你不想花费数小时来分析不会对你的最终决定有任何影响的数据,因此,请保持数据相关性,并仅收集与你的目标相关的数据。

你可以在以下来源中找到相关数据:

  • 网站分析
  • CRM软件
  • 商业智能平台
  • 社交聆听工具
  • 客户的反馈

最后一点尤为重要,因为60%的公司表示,将客户反馈作为决策过程的一部分,对他们最成功的项目做出了贡献。

回到我们的SaaS订阅示例,你可以询问用户为什么购买产皮,是什么使他们选择我们的产品而不是竞争对手的产品,这些见解将帮助你向杭州和上海用户传达更引人注目的信息。

即使你的目标与获得客户无关,例如“我们可以采取什么措施来防止流失?”,你仍然可以找到相关数据。

3. 从这些数据得出结论

查看收集的历史数据,并尝试确定模式或趋势。

如果我们使用上面的“减少流失率”示例,则可以考虑重写电子邮件,以查看这种改进是否会极大地影响流失率。

对于数据驱动的决策机构,这意味着查看其历史数据以查看是否有任何迹象表明重写会很好地执行。

在整个过程中,你可能会发现:

  • 以更轻松,更幽默的语气共享的社交媒体帖子获得了更多的参与度;
  • 访问支持中心的大多数人都是现有客户等。

现在将其与非数据驱动的决策示例进行比较。

几个星期过去了,客户流失率没有差异;因此,你可以确定问题不是电子邮件的问题,而是其他原因。

4. 制定策略

找到了要改进的目标,并分析了数据,以决定是否要采取新的策略。

接下来,需要创建一个行动计划以将决定付诸实践。

此阶段的关键是要明确定义要完成的目标,以及需要做什么,何时,由谁,为什么要做以及期望的结果是什么,而不是制定模糊的目标,即“需要在完成任务之前先完成任务——年底”。

5. 衡量成功并重复

决定已经制定,结果已经完成,但这并不意味着您的决策过程已经结束。

查看最初收集的数据,并基于你的最初决定。然后,一旦达到目标的最后期限,就将历史数据与收集的新数据进行比较,并问自己:数据驱动决策是否对您的业务产生了积极的增长影响?

如果成功,那么恭喜您!

如果失败,那也没关系。当然,决定可能不会立即产生影响,但是至少现在你知道什么不起作用了。有时,这与了解有效的方法同样重要。

正如托马斯·爱迪生(Thomas Edison)在谈到电灯泡的发明时所说的那样:“我没有失败,我发现了10,000种不起作用的方法”。

五、结论

《经济学人》称数据为“世界上最有价值的资源”,而不是石油并且有充分的理由。

组织拥有的数据越多,他们就越了解你的购买习惯以及你将如何响应不同的消息。

并引用《蜘蛛侠》漫画中的一句话:“能力强大,责任重大”。

 

本文由 @阿木木 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议

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  1. 希望大佬多写一些关于数据分析的文章👍

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