Принятие решений на основе данных: что это и как пользоваться в бизнесе

О чём речь? Принятие решений на основе данных – выбор тех, кто идет в ногу со временем. Это практика, позволяющая базировать действия на объективной информации. Те, кто отказывается от Data Driven Management, полагают, что анализ данных неимоверно дорог и труден.

Что делать? Как показывает практика, порой для внедрения технологии не требуется колоссальное количество ресурсов и времени. Важно лишь наличие понятного алгоритма интеграции и чётко сформулированной цели бизнеса. Фирмы, использующие Data Driven, развиваются стремительнее тех, кто отказывается от этого подхода.

Принятие решений на основе данных (Data Driven Decision Making, DDDM) означает использование информации и аналитики для принятия бизнес-решений. Вместо того чтобы полагаться на интуицию или предположения, компании собирают, анализируют и интерпретируют конкретные сведения, чтобы принимать обоснованные и эффективные решения.

Почему DDM важно и полезно? Данные предоставляют объективную информацию о том, что происходит в компании или на рынке. Это помогает избежать предвзятости и субъективных предположений при принятии решений, позволяет компаниям найти точки роста, определить стратегические направления развития и принимать взвешенные решения о распределении ресурсов.

Такой подход становится все более популярным, поскольку он дает компаниям возможность быть более конкурентоспособными и успешными на рынке.

С помощью данных стейкхолдеры могут идентифицировать наиболее востребованные качества продукта, определить, где прерывается путь клиентов к покупке, выявить недостатки и отсутствующие элементы. На основе этой информации можно принимать решения о добавлении, улучшении или удалении функций товара.

Подход Data-driven помогает командам находить точки роста продукта и принимать обоснованные решения о развитии бизнеса. Они могут определить, в каких регионах следует расширять представительство, в какой продукт стоит вкладывать деньги для продвижения, а какой, наоборот, выгоднее закрыть.

Процесс принятия решений на основе больших данных включает несколько этапов.

Начинается с определения необходимых данных и их надежного сбора. Информация может быть получена из разных источников, таких как отзывы клиентов, веб-аналитика, материал о продажах, социальные сети. Важно обеспечить соответствие собранных сведений поставленным целям.

После сбора информации следует ее анализ. На этом этапе выявляются закономерности, тенденции и идеи, которые помогут в принятии решений. Для анализа данных могут использоваться статистические методы, визуализация, алгоритмы машинного обучения, в зависимости от сложности материалов и доступных ресурсов.

После анализа наступает время принятия решений. При этом используются полученные выводы. Решения могут включать изменения в продукте на основе поведения пользователей, корректировку маркетинговой стратегии или пересмотр бизнес-модели в зависимости от рыночных тенденций.

Важно отметить, что данные являются одним из инструментов для этого, но не единственным. Необходимо использовать свое мышление и учитывать другие факторы при анализе сведений и принятии решений. Данные могут показать, что происходит, но важно также понять, почему это случается, и какие действия следует предпринять, учитывая контекст и цели компании.

Data-driven-подход имеет несколько минусов, которые стоит учитывать:

Чтобы успешно перейти на модель Data Driven, следует следовать определенной пошаговой инструкции. Давайте рассмотрим этапы этого изменения подробнее:

Необходимо убедиться в поддержке топ-менеджмента компании, так как без этого нововведения могут не прижиться. Это облегчит процесс внедрения новой культуры в компании. Вместе с руководителями нужно ответить на следующие вопросы: «Зачем нам собирать данные? Как мы планируем их использовать?». Хорошо продуманные цели помогут определить необходимую информацию и построить инфраструктуру для ее сбора.

Например, представьте крупного телекоммуникационного оператора, который хочет предоставить своим ключевым клиентам лучший пользовательский опыт. Однако компания собирает только общие статистические данные о производительности сети. В этом случае для анализа воздействия ее обновлений на клиентов необходима новая информация о качестве обслуживания и об опыте, получаемом потребителями. Таким образом, бизнес-цель может направить сбор нужной информации.

Пример бизнес-целей, определяющих направление сбора данных:

Цель: Запустить продукт в новой стране, где компания еще не представлена.

Также выбор правильных материалов для сбора является критическим этапом при переходе на модель Data Driven. Важно выяснить, какие данные наиболее полезны и релевантны для достижения поставленных целей бизнеса. Для их сбора необходимо определить ключевые метрики, изучить материалы, которые уже доступны, исследовать новые источники.

При выборе этих показателей важно учесть несколько принципов:

Некоторые популярные показатели, которые используются для оценки эффективности бизнеса:

Также важно учитывать поведенческую психологию руководителей при интерпретации данных. Менеджеры могут подстраивать их трактовку под свои приоритеты, что может повлиять на принятие определенных решений. В сборе данных вам помогут продуктовая и сквозная аналитика, которая есть в маркетинговом агентстве Adventum.

Нужно ответить на вопрос: «Какие резервы у нас есть, чтобы собирать и обрабатывать данные?»

Для принятия Data-Driven-решений необходимо обладать следующими ресурсами:

Техническое задание должно быть четким и содержательным, чтобы специалист мог предоставить релевантные данные и информацию.

Когда формулируете ТЗ для аналитика, следует избегать неопределенных или общих запросов, таких как «сделать что-нибудь» или «поправьте это». Подобные формулировки лишь усложняют труд специалиста и могут привести к неопределенным результатам.

Лучше всего будет сформулировать запрос так, чтобы ясно описать проблему или вопрос, с которыми сталкивается бизнес. Например, вместо простого заявления «Магазин последние два месяца работает в ноль. Поправьте это», будет лучше определить его следующим образом: «Последние два месяца магазин не получает прибыли. Количество заказов не упало, но доход отсутствует. Помогите понять, в чем причина и предложить решения для увеличения прибыли».

В современном мире эти специалисты играют важную роль в разных сферах деятельности. Но о них существуют два распространенных, но ошибочных мнения. Некоторые считают их людьми, которые говорят на непонятном языке, другие считают их суперменами, которые должны решать все проблемы бизнеса.

В действительности, основная задача аналитика – сделать из данных деньги.

Такой специалист обладает знаниями о том, где искать проблемы, на что и по каким причинам уходят средства и как можно заработать больше. Однако если бизнес находится на грани банкротства, аналитик может оказаться бессилен. Он лишь объяснит, когда и из-за чего начались проблемы, и как их можно предотвратить.

Умение самостоятельно работать с базой данных (БД), делать понятные выводы, предлагать решения задач, визуализировать сведения, иметь независимую точку зрения и доказывать ее цифрами, глубоко изучать ТЗ, задавать вопросы о целях, а не просто слепо им следовать, работать не только в рамках задания, но и предлагать альтернативные варианты – все это навыки, которыми должен обладать аналитик. Также надо постоянно развиваться, не ограничиваясь узкой областью знаний.

Аналитик – это специалист, который помогает бизнесу преодолевать сложности. Его главная задача – это принятие управленческих решений на основе данных. Он является неотъемлемой частью команды, которая стремится к развитию и успеху.

На этом этапе специалист должен активно взаимодействовать с другими коллективами, сферами, чтобы обеспечить успешную реализацию подхода Data Driven. Важно, чтобы руководители отделов и менеджеры понимали цели и преимущества внедрения DDDM.

Также он должен провести обучение сотрудников по работе с данными и использованию аналитических инструментов. Это поможет уполномоченным специалистам самостоятельно считывать необходимую информацию, делать выводы и прогнозы в рамках своего направления.

Кроме того, аналитик должен быть готов к постоянному общению и сотрудничеству с другими командами и направлениями бизнеса. Он должен понимать специфику работы каждой группы и находить способы применения аналитических данных для оптимизации и повышения эффективности ее работы.

Не получится перейти на новую систему, если люди не понимают, зачем. В первую очередь это касается руководителей отделов, менеджеров, которые будут собирать данные для аналитики.

Важно договориться – Data Driven вводится, чтобы помочь всем повысить эффективность и вывести бизнес на новый уровень. Следовательно, поднять и их компетенции, зарплату и другие факторы. Переход должен проходить постепенно. Когда Data Driven начинает масштабироваться, аналитик обучает сотрудников работе с данными, чтобы уполномоченные могли самостоятельно считывать нужную им информацию и делать выводы и прогнозы в рамках своего направления.

Аналитик должен активно развиваться и не застревать в узкой области знаний, чтобы быть готовым к новым вызовам и требованиям бизнеса.

На этом этапе аналитик должен связать свою работу с IT-специалистами и объединиться с ними в одну команду. Качество работы IT напрямую влияет на возможность получения и обработки данных аналитиком. Поэтому важно, чтобы все эти специалисты работали в тесном взаимодействии без посредников.

Некоторые компании выделяют человека, который работает только с БД. Такой специалист может заниматься оптимизацией базы данных, созданием запросов и предоставлением доступа к необходимым сведениям.

Появляется ответственный за развитие инфраструктуры и ее поддержку, чтобы работа с информацией была корректной. Кроме того, по мере развития проекта может быть создана целая команда, занимающаяся этими вопросами.

Кроме принятия решений на основе анализа данных, аналитик должен обратить своё внимание на визуализацию материалов. Качественная, она позволяет пользователям быстро и легко изучать интересующую их информацию, а также помогает руководителям исследовать положение бизнеса в целом. Визуализация данных должна быть понятной, полной и корректной, предоставлять сведения за длительный период времени, чтобы избежать неверных выводов.

Аналитик должен учитывать потребности и интересы различных пользователей при создании визуализации данных. Для руководителей бизнеса важно иметь возможность изучать положение компании в целом.

DataCraft позволит вам визуализировать данные под любой ваш запрос. Маркетинговое агентство полного цикла Adventum поможет выполнить данную задачу.

Этап 10. Сделать работу с данными частью культуры бизнеса.

На этапе 10 аналитик должен сделать работу со сведениями частью деловой культуры. Для этого необходимо обеспечить, чтобы команда умела читать данные и использовала их при принятии решений. Все причастные к управленческой деятельности любого уровня должны иметь базовые аналитические навыки и доверять сведениям.

В целом создание культуры работы с данными в бизнесе позволяет использовать сведения для формирования выводов на базе имеющейся информации, развития компании. Это требует обучения команды аналитическим навыкам, доверия к данным и применения специальных инструментов для генерации и проверки гипотез.

Для этих целей можно использовать интеллектуальные инструменты, такие как веб-аналитика, исследование данных из социальных сетей, опросы и интервью с пользователями. Это позволит понять, как клиенты взаимодействуют с продуктом и какие функции или изменения им были бы полезны.

Для выявления этого можно проводить эксперименты и тестировать гипотезы. Например, создать две версии продукта с разными изменениями и сравнить их результаты. Также можно использовать A/B-тестирование, чтобы проверить, какие изменения приводят к наибольшему улучшению метрик.

Для успешного применения DDDM-подхода деятельность в группе необходима. Разные команды – разработчики, дизайнеры, маркетологи и аналитики – должны тесно взаимодействовать и использовать данные для принятия решений по изменению продукта. Каждая команда вносит свой вклад и применяет сведения для определения лучших стратегий и развития продукции.

В целом DDDM-подход требует постоянного изучения и анализа работы продукта, чтобы принимать обоснованные решения на основе данных. Это позволяет компании развиваться и улучшать свои товары и услуги в соответствии с потребностями пользователей и требованиями рынка.