如何利用數據驅動的決策制定促進業務增長

數字世界正淹沒在數據中，企業要么任其堆積，要么利用它為自己謀取利益。 雖然第二種選擇聽起來是顯而易見的選擇，但許多公司並未充分利用數據驅動的決策。

過去，管理者必須使用他們的觀察和分析技能來了解市場。 此外，擁有這種能力通常被視為專業天才的標誌，而擁有這種才能的少數人則需求量很大。

如今，雖然這項技能仍然很重要，但我們擁有智能工具，可以使用確鑿的事實和數據來預測市場，從而幫助我們做出正確的決定。

智能工具使我們能夠大規模觀察過程並在幾分鐘內獲得分析結果。 它們向我們展示了模式並提供了大多數人甚至沒有意識到的洞察力。

然而，問題仍然存在，我們是否真的充分利用了這些信息？ 這些信息對我們有什麼幫助？

什麼是數據驅動的決策？

數據驅動的決策是分析現有信息並獲取新數據以支持和激發公司行動的過程。 它允許企業主和部門領導在做出選擇時將風險降至最低，從而提高績效和生產力。

為了做出數據驅動的決策，公司應該：

• 跟踪財務、銷售和營銷 KPI。
• 監控不同產品的性能。
• 分析來自營銷和業務管理工具的數據。
• 結合站點範圍的標記來跟踪轉化。
• 觀察和分析客戶行為和購買習慣。
• 觀察和分析客戶行為和使用習慣。
• 構建儀表板以方便地跟踪和可視化數據。
• 跟隨數字的波動。
• 與外部因素交叉引用內部數據。

然而，儘管現代技術很先進，但仍然需要人類來理解和解釋數據。

人工智能 (AI) 對數據的處理和分析有很大幫助——算法需要幾分鐘才能完成通常需要數週或數月才能完成的工作。 然而，如果沒有人類對世界的理解和更大的圖景，結果可能是有偏見的和不可靠的。

這就是為什麼它應該由受過培訓並且對如何閱讀和解釋結果有更深入理解的人來管理。

在您的運營的各個層面鼓勵分析數據驅動的思維將提高您團隊的績效，最終帶來更成功的業務和更好的利潤。

為什麼數據驅動的決策很重要

在數字世界中，一切都可以被跟踪和監控。 我們每天使用的工具積累了大量數據和商業情報，可以為市場和競爭、客戶行為、我們的業務績效等提供有價值的洞察力。

依靠數據而不是預感、假設和直覺可以顯著提高任何業務收入並加速增長。

數據驅動決策的一些直接好處是：

• 降低成本。 在商業中，您做出的任何決定通常都涉及財務風險。 將您的行動建立在可靠數據的基礎上，可以最大限度地減少做出錯誤選擇和浪費金錢和資源的機會。
• 利潤增加。 當您為客戶提供他們真正需要的東西並且您的服務符合他們的期望時，您可以指望更多的銷售和更高的利潤。
  改進的產品。 來自可用性測試的數據和客戶研究的聲音可以為您提供有關如何使您的產品更好的寶貴見解。
• 更快樂的客戶。 當您的行動基於數據時，您不必猜測如何讓客戶滿意。
• 降低流失率。 分析客戶行為和交叉引用模式與其他因素可能會告訴您客戶離開的原因，以及如何更好地留住他們。
• 更容易的決定。 以黑白形式呈現在您面前的數據可以消除做出重要選擇時的任何不確定性。
• 最小化偏差。 每個人都有自己的觀點和意見，這會影響他們在某些情況下的行為方式。 數據驅動的工作文化將這些個人偏見放在一邊，並允許團隊成員專注於事實。
• 改進的定價。 根據研究和數據定價，您無需付出額外努力即可提高定價並發展業務。
• 更好地解決問題。 無論您的企業面臨什麼問題，分析相關數據將為您提供有關其來源以及如何解決它們的線索。

這些只是與數據驅動決策相關的一小部分好處，它們可能因行業、公司類型、當前的決策管理流程等而異。

總而言之，將您的決定建立在堅如磐石的事實之上，這有助於您發展公司並改善您的服務。

幫助您進行數據驅動決策的工具：示例

如前所述，成功的數據領先方法的關鍵是使用正確的工具並依靠訓練有素的專業人員來閱讀結果。

話雖如此，讓我們關註一些最佳實踐示例，說明如何在業務中實施數據驅動的決策以刺激增長。

商業智能工具

商業智能 (BI) 工具允許您通過將其集成到一個解決方案中來利用您的業務和營銷平台積累的所有數據。

根據您團隊的專業水平，您可以選擇需要廣泛數據管理知識的專業解決方案或可以培訓團隊任何成員使用的自助服務軟件。

手動完成來自不同工具和渠道的交叉引用信息可能既複雜又耗時。 但是使用 BI，您可以在一個儀表板中獲得所需的一切。 這將使決策過程變得不那麼複雜，並且可以減少完成任務所需的時間，並提高生產力。

客戶關係管理軟件

借助 CRM 解決方案，您可以將所有客戶數據集中在一個屋簷下。 每個客戶都有詳細的個人資料，包含他們的個人信息和人口統計數據、購買日誌、與您公司的互動等等。

根據解決方案，您可以集成潛在客戶評分，跟踪客戶的行為並在準備好接近潛在客戶時通知您。 通過這種方式，您可以加快客戶通過渠道的旅程並增加轉化率。

此外，基於雲的 CRM 軟件為您的團隊提供對客戶數據的即時訪問。 這可以顯著改善客戶服務、銷售和營銷。 輕鬆獲取、處理和分析有關客戶的所有信息，將使決策更快、更準確。

CRM 可以改善潛在客戶的產生、客戶獲取和客戶保留，並幫助您與快樂和忠誠的客戶一起發展您的業務。

市場調查

市場研究是您最強大、最可靠的數據來源。

研究在數據驅動決策中的應用實際上是無窮無盡的，您可以探索各種方法。 但是，可以幫助您發展業務的一些最可行的研究是：

• 客戶的聲音。 在開發新產品時，您應該首先了解客戶的需求是什麼，他們目前如何滿足他們，以及您的產品如何提供幫助。 這將使您能夠構建一個更有可能被接受並獲得商業成功的解決方案。
• 用戶體驗研究。 改進當前產品、了解如何更好地營銷它們並提高銷量的最佳方法是觀察和分析客戶如何使用它們。 除其他外，這將向您展示人們在哪裡遇到問題、他們對產品的喜愛程度、他們使用的功能以及他們忽略的功能。 如果沒有這些數據，您可能會將所有行動都建立在假設之上，即使您認為自己了解客戶，客戶也一定會讓您感到驚訝。
• 競爭對手研究。 了解您的競爭對手在做什麼可以為您提供有關如何制定自己的戰略的寶貴信息。 無論您當前的目標是什麼，您都應該始終了解其他公司、客戶喜歡或不喜歡他們的原因、他們的產品與您的產品有何不同等等。 這將使您能夠找到超越他們的方法並提高您的市場份額。
• 定價研究。 定價研究使您可以根據真實數據優化向客戶收費的方式。 例如，也許您可以通過吸引更多客戶和進行更多銷售來增加利潤。 或者，您可以通過向償付能力更好的客戶銷售更少但價格更高的產品來做到這一點。 市場需求決定價格。 但是，如果您的定價策略基於預感而不是客戶感知的產品價值，您可能會錯失以最小努力發展業務的機會。

歸因建模

數字營銷歸因建模是跟踪溝通渠道之間的轉化並根據他們在銷售中所扮演的角色分配功勞的過程。 這些數據可讓您更好地了解每條流線對您的業務成功的貢獻程度。

通過分析客戶的旅程，您可以跟踪哪些平台真正帶來了利潤，哪些平台傳播了品牌知名度但對銷售沒有直接影響，哪些平台根本沒有相關性。

有了這個，您可以優化您的營銷投資回報率，根據活動目標更加勤奮地分配資源，並改進您的營銷策略。

網站分析

網站分析可以提供有關客戶行為的無價信息。

這些數據向您展示了哪些內容表現良好並保持了客戶的參與度，以及哪些頁面的跳出率很高。 這些工具還可以幫助您了解客戶在購買前採取了哪些步驟，以及他們在旅程的哪個時間點離開而不再回來。

通過分析此信息，您將能夠識別頁面上的任何問題。 此外，如果您將數據與其他因素進行交叉引用，它可以幫助您改善網站的用戶體驗。

底線

數據可能無法神奇地解決您的所有問題，但如果處理得當，它可以極大地提高您的業務成功率。 此外，它可以減輕決策過程中的壓力，並在做出艱難選擇時提供堅實的基礎。

此外，通過利用您的營銷工具並進行客戶研究，您可以更好地了解您的受眾和市場。 這可以為您從未想過的新想法提供靈感。

總而言之，數據驅動的決策可以幫助您發展業務並改善您的工作流程和文化。