5 modi per creare una strategia basata sui dati e sfruttare l'analisi aziendale
Un database collettivo consente alle aziende di determinare come migliorare le loro operazioni e la loro crescita attraverso una conoscenza completa delle loro prestazioni complessive. Utilizzando dati quali informazioni aziendali e informazioni in tempo reale, le organizzazioni possono sviluppare una strategia basata sui dati che delinea un piano d'azione per migliorare le operazioni front o back-office.
Questo processo decisionale basato sui dati offre alle aziende un vantaggio competitivo, in quanto fornisce alla gestione informazioni dettagliate, come i dati dei clienti, che consentono loro di personalizzare le esperienze e raggiungere obiettivi a breve e lungo termine.
Che cos'e una strategia basata sui dati?
Le strategie basate sui dati aiutano le aziende a prendere decisioni aziendali migliori interpretando i big data e le analisi. Una strategia aziendale puo cercare di migliorare le fasi della supply chain, ad esempio l'efficienza della produzione e dell'evasione degli ordini, o migliorare la soddisfazione del cliente innovando esperienze personalizzate. Indipendentemente dal focus, prendere decisioni basate sui dati garantisce che la gestione capisca perche le modifiche vengono implementate e come migliorera la funzione.
Al fine di formulare una strategia efficace basata sui dati, le imprese dovrebbero prendere in considerazione quattro suggerimenti principali-
- una strategia di impatto dovrebbe basarsi sugli obiettivi aziendali e non su iniziative tecnologiche. Mentre la tecnologia aiuta a generare report, la gestione dovrebbe essere quella di sviluppare strategie e prendere decisioni finali.
- I dati devono essere sicuri, accurati e aggiornati per garantirne la pertinenza per l'operazione specifica in questione. Se le informazioni sono inesatte o obsolete, vengono generate informazioni non corrette che portano a strategie e decisioni aziendali inefficaci.
- Le funzioni avanzate di gestione dei dati, come uno strumento di analisi predittiva e un sistema POS (POS), consentono di fornire informazioni dettagliate sulle operazioni interne generando report dettagliati. Molti strumenti possono anche convertire le informazioni in supporti visivi come grafici, grafici e tabelle, rendendo i dati piu completi.
- Affinche un'organizzazione diventi basata sui dati, e necessario creare un ambiente di lavoro favorevole. Ogni reparto dovrebbe essere addestrato per riconoscere le informazioni dettagliate all'interno delle proprie operazioni e interpretare i dati. La creazione di questa cultura supporta il processo di pensiero di cercare di migliorare ulteriormente le prestazioni sulla base di prove fattuali.
5 modi per sfruttare i dati con la pianificazione strategica
Uno studio di McKinsey & Company ha rilevato che le aziende che utilizzano strategie basate sui dati hanno migliorato la loro produttivita del 5% e hanno aumentato i loro profitti del 6%. Sebbene i vantaggi dell'analisi dei dati siano evidenti, molte aziende non sono sicure di come raccogliere e utilizzare i big data.
In generale, ci sono 5 modi comuni in cui un'azienda puo sfruttare le proprie strategie e analisi dei dati.
1. Ottieni informazioni dettagliate dai dati interni ed esterni
Man mano che la tecnologia cresce e si espande in ogni aspetto della vita aziendale, vengono introdotti piu canali di dati che aspettano di essere scoperti. Per le aziende con software automatizzato, i processi di sistema, come i servizi di controllo dell'inventario, contengono un'ampia gamma di dati grezzi che possono essere elaborati e utilizzati per informazioni utili. Le informazioni sui tassi di fatturato delle scorte, i picchi della domanda e i prezzi possono essere monitorate in modo che la direzione possa trovare le azioni che possono contribuire a risparmiare tempo e capitale.
Le aziende possono anche raccogliere dati esterni dai social media, recensioni online e interazioni con i clienti per ottenere nuove prospettive. Sebbene di solito qualitativo, queste informazioni consentono alla gestione di apprendere le abitudini, i comportamenti e i punti di vista dei consumatori. Da questi approfondimenti, funzioni come il marketing e la customer experience possono essere personalizzate per indirizzare dati demografici e consumatori specifici.
2. Abbattere i silos informativi
Prima delle soluzioni di integrazione e dei big data, gran parte dei dati aziendali veniva suddivisa in silos assegnati a reparti specifici. Questa mancanza di condivisione delle informazioni limita la comunicazione interna, rendendo difficile per le organizzazioni il monitoraggio delle metriche da ogni origine dati.
Fortunatamente, l'integrazione avanzata e le piattaforme analitiche abbattono questi silos, migliorando lo scambio di informazioni e la comunicazione in tutta l'azienda. Di conseguenza, i reparti possono combinare le loro informazioni per creare una strategia basata sui dati. Ad esempio, i team di gestione dell'inventario e delle vendite possono collaborare con i dati per discutere le stagioni di punta, i tassi di fatturato e i livelli delle scorte per determinare come ridurre le spese e migliorare i profitti.
3. Ottimizzare l'imbutodi
vendita Un imbuto di vendita e il processo che una persona completa per diventare cliente di un'azienda. All'interno di questo processo, le aziende possono scoprire metriche relative al traffico, ai lead e alle vendite, consentendo alla direzione di determinare come aumentare la fidelizzazione dei clienti, le vendite e i profitti.
Attraverso l'uso della tecnologia di apprendimento automatico, i dati provenienti dall'imbuto di vendita possono anche essere inseriti in un sistema di previsione per proiettare i futuri resi dei clienti, le vendite e i ricavi. La raccolta di queste informazioni consente alle aziende di determinare in quale operazione investire tempo e capitale per promuovere la redditivita.
4. Previsione e miglioramento dei risultati aziendali
Un altro obiettivo principale della raccolta dei dati e ottenere informazioni sui risultati futuri utilizzando modelli predittivi come il software di previsione. Ad esempio, le soluzioni di previsione della domanda prendono quantita in tempo reale dai sistemi di inventario e punti vendita (POS) per monitorare il comportamento dei clienti e prevedere la domanda futura di articoli. Convertendo questi dati grezzi in approfondimenti, i team di gestione possono prepararsi per picchi e abbassamenti della domanda ottimizzando i livelli delle scorte e creando strategie di marketing mirate.
Amazon utilizza i dati di analisi predittiva per presentare gli articoli consigliati ai clienti in base alla cronologia degli acquisti e al comportamento dei consumatori che hanno acquistato prodotti simili. Cio aumenta la probabilita di ulteriori acquisti, promuovendo la customer experience e le entrate.
5. Trasforma l'azienda
secondo Performance Management- mettere in azione la ricerca, quasi l'86% dei dipendenti non capisce la strategia della propria azienda. Man mano che i big data evolvono continuamente, puo diventare difficile tenere il passo con la strategia aziendale e adattarsi alla strategia aziendale. Tuttavia, e essenziale che i dipendenti siano allineati con la missione dell'azienda.
Un' azienda basata sui dati dovrebbe creare una cultura basata sui dati che promuova l'uso di report, analisi e diverse forme di informazioni per migliorare il processo decisionale. L'implementazione di sistemi integrati consente a tutti i reparti di lavorare all'unisono attraverso una comunicazione semplificata e lo scambio di dati aziendali. I team di gestione dei progetti possono quindi accedere facilmente ai dati pertinenti e sviluppare piani d'azione per migliorare la funzionalita del loro funzionamento.
Diventare data-driven richiede alle aziende di raccogliere ed esaminare i report di ogni operazione interna per creare un piano efficace di miglioramento dei processi. Le aziende devono inoltre formare adeguatamente i dipendenti ad avere mentalita basate sui dati che cercano prove quantitative e qualitative per prendere decisioni migliori. Implementando queste pratiche, le aziende possono trarre vantaggio dai numerosi vantaggi offerti dalla scienza dei dati.
Perche l'integrita dei dati e importante? Come ridurre al minimo i rischi
