如何利用数据驱动的决策制定促进业务增长

数字世界正淹没在数据中，企业要么任其堆积，要么利用它为自己谋取利益。 虽然第二种选择听起来是显而易见的选择，但许多公司并未充分利用数据驱动的决策。

过去，管理者必须使用他们的观察和分析技能来了解市场。 此外，拥有这种能力通常被视为专业天才的标志，而拥有这种才能的少数人则需求量很大。

如今，虽然这项技能仍然很重要，但我们拥有智能工具，可以使用确凿的事实和数据来预测市场，从而帮助我们做出正确的决定。

智能工具使我们能够大规模观察过程并在几分钟内获得分析结果。 它们向我们展示了模式并提供了大多数人甚至没有意识到的洞察力。

然而，问题仍然存在，我们是否真的充分利用了这些信息？ 这些信息对我们有什么帮助？

什么是数据驱动的决策？

数据驱动的决策是分析现有信息并获取新数据以支持和激发公司行动的过程。 它允许企业主和部门领导在做出选择时将风险降至最低，从而提高绩效和生产力。

为了做出数据驱动的决策，公司应该：

• 跟踪财务、销售和营销 KPI。
• 监控不同产品的性能。
• 分析来自营销和业务管理工具的数据。
• 结合站点范围的标记来跟踪转化。
• 观察和分析客户行为和购买习惯。
• 观察和分析客户行为和使用习惯。
• 构建仪表板以方便地跟踪和可视化数据。
• 跟随数字的波动。
• 与外部因素交叉引用内部数据。

然而，尽管现代技术很先进，但仍然需要人类来理解和解释数据。

人工智能 (AI) 对数据的处理和分析有很大帮助——算法需要几分钟才能完成通常需要数周或数月才能完成的工作。 然而，如果没有人类对世界的理解和更大的图景，结果可能是有偏见的和不可靠的。

这就是为什么它应该由受过培训并且对如何阅读和解释结果有更深入理解的人来管理。

在您的运营的各个层面鼓励分析数据驱动的思维将提高您团队的绩效，最终带来更成功的业务和更好的利润。

为什么数据驱动的决策很重要

在数字世界中，一切都可以被跟踪和监控。 我们每天使用的工具积累了大量数据和商业情报，可以为市场和竞争、客户行为、我们的业务绩效等提供有价值的洞察力。

依靠数据而不是预感、假设和直觉可以显着提高任何业务收入并加速增长。

数据驱动决策的一些直接好处是：

• 降低成本。 在商业中，您做出的任何决定通常都涉及财务风险。 将您的行动建立在可靠数据的基础上，可以最大限度地减少做出错误选择和浪费金钱和资源的机会。
• 利润增加。 当您为客户提供他们真正需要的东西并且您的服务符合他们的期望时，您可以指望更多的销售和更高的利润。
  改进的产品。 来自可用性测试的数据和客户研究的声音可以为您提供有关如何使您的产品更好的宝贵见解。
• 更快乐的客户。 当您的行动基于数据时，您不必猜测如何让客户满意。
• 降低流失率。 分析客户行为和交叉引用模式与其他因素可能会告诉您客户离开的原因，以及如何更好地留住他们。
• 更容易的决定。 以黑白形式呈现在您面前的数据可以消除做出重要选择时的任何不确定性。
• 最小化偏差。 每个人都有自己的观点和意见，这会影响他们在某些情况下的行为方式。 数据驱动的工作文化将这些个人偏见放在一边，并允许团队成员专注于事实。
• 改进的定价。 根据研究和数据定价，您无需付出额外努力即可提高定价并发展业务。
• 更好地解决问题。 无论您的企业面临什么问题，分析相关数据将为您提供有关其来源以及如何解决它们的线索。

这些只是与数据驱动决策相关的一小部分好处，它们可能因行业、公司类型、当前的决策管理流程等而异。

总而言之，将您的决定建立在坚如磐石的事实之上，这有助于您发展公司并改善您的服务。

帮助您进行数据驱动决策的工具：示例

如前所述，成功的数据领先方法的关键是使用正确的工具并依靠训练有素的专业人员来阅读结果。

话虽如此，让我们关注一些最佳实践示例，说明如何在业务中实施数据驱动的决策以刺激增长。

商业智能工具

商业智能 (BI) 工具允许您通过将其集成到一个解决方案中来利用您的业务和营销平台积累的所有数据。

根据您团队的专业水平，您可以选择需要广泛数据管理知识的专业解决方案或可以培训团队任何成员使用的自助服务软件。

手动完成来自不同工具和渠道的交叉引用信息可能既复杂又耗时。 但是使用 BI，您可以在一个仪表板中获得所需的一切。 这将使决策过程变得不那么复杂，并且可以减少完成任务所需的时间，并提高生产力。

客户关系管理软件

借助 CRM 解决方案，您可以将所有客户数据集中在一个屋檐下。 每个客户都有详细的个人资料，包含他们的个人信息和人口统计数据、购买日志、与您公司的互动等等。

根据解决方案，您可以集成潜在客户评分，跟踪客户的行为并在准备好接近潜在客户时通知您。 通过这种方式，您可以加快客户通过渠道的旅程并增加转化率。

此外，基于云的 CRM 软件为您的团队提供对客户数据的即时访问。 这可以显着改善客户服务、销售和营销。 轻松获取、处理和分析有关客户的所有信息，将使决策更快、更准确。

CRM 可以改善潜在客户的产生、客户获取和客户保留，并帮助您与快乐和忠诚的客户一起发展您的业务。

市场调查

市场研究是您最强大、最可靠的数据来源。

研究在数据驱动决策中的应用实际上是无穷无尽的，您可以探索各种方法。 但是，可以帮助您发展业务的一些最可行的研究是：

• 客户的声音。 在开发新产品时，您应该首先了解客户的需求是什么，他们目前如何满足他们，以及您的产品如何提供帮助。 这将使您能够构建一个更有可能被接受并获得商业成功的解决方案。
• 用户体验研究。 改进当前产品、了解如何更好地营销它们并提高销量的最佳方法是观察和分析客户如何使用它们。 除其他外，这将向您展示人们在哪里遇到问题、他们对产品的喜爱程度、他们使用的功能以及他们忽略的功能。 如果没有这些数据，您可能会将所有行动都建立在假设之上，即使您认为自己了解客户，客户也一定会让您感到惊讶。
• 竞争对手研究。 了解您的竞争对手在做什么可以为您提供有关如何制定自己的战略的宝贵信息。 无论您当前的目标是什么，您都应该始终了解其他公司、客户喜欢或不喜欢他们的原因、他们的产品与您的产品有何不同等等。 这将使您能够找到超越他们的方法并提高您的市场份额。
• 定价研究。 定价研究使您可以根据真实数据优化向客户收费的方式。 例如，也许您可​​以通过吸引更多客户和进行更多销售来增加利润。 或者，您可以通过向偿付能力更好的客户销售更少但价格更高的产品来做到这一点。 市场需求决定价格。 但是，如果您的定价策略基于预感而不是客户感知的产品价值，您可能会错失以最小努力发展业务的机会。

归因建模

数字营销归因建模是跟踪沟通渠道之间的转化并根据他们在销售中所扮演的角色分配功劳的过程。 这些数据可让您更好地了解每条流线对您的业务成功的贡献程度。

通过分析客户的旅程，您可以跟踪哪些平台真正带来了利润，哪些平台传播了品牌知名度但对销售没有直接影响，哪些平台根本没有相关性。

有了这个，您可以优化您的营销投资回报率，根据活动目标更加勤奋地分配资源，并改进您的营销策略。

网站分析

网站分析可以提供有关客户行为的无价信息。

这些数据向您展示了哪些内容表现良好并保持了客户的参与度，以及哪些页面的跳出率很高。 这些工具还可以帮助您了解客户在购买前采取了哪些步骤，以及他们在旅程的哪个时间点离开而不再回来。

通过分析此信息，您将能够识别页面上的任何问题。 此外，如果您将数据与其他因素进行交叉引用，它可以帮助您改善网站的用户体验。

底线

数据可能无法神奇地解决您的所有问题，但如果处理得当，它可以极大地提高您的业务成功率。 此外，它可以减轻决策过程中的压力，并在做出艰难选择时提供坚实的基础。

此外，通过利用您的营销工具并进行客户研究，您可以更好地了解您的受众和市场。 这可以为您从未想过的新想法提供灵感。

总而言之，数据驱动的决策可以帮助您发展业务并改善您的工作流程和文化。