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榮耀標識數據驅動決策：如何用數據分析推動業務增長
編輯導語：如今在這個大數據時代，很多時候我們都會通過數據分析來取得答案，比如在工作中，數據分析能很大程度的幫助我們進行判斷，做出改變；本文作者分享了關于如何用數據分析推動業務增長的思考，我們一起來了解一下。
B2B公司現在可以訪問比以往更多的數據。但是，這些數據發生了什么，是隨著時間的推移而降低其性能，還是使用它來推動業務增長？
對于利用數據來推動決策的公司而言，它們可以獲得競爭優勢，降低了業務成本并增加了利潤。但是是怎么做到的呢？
到現在為止，每個人每秒產生的新信息將達到1.7兆字節?？紤]到地球上有超過77億人口，每秒產生的新信息的數量相當于25,000多小時的錄像帶。
我們所有的數字行為都被記錄下來。但是對于許多公司而言，這些數據位于儀表板和數據庫中，永遠不會使用。好消息是，你可以將其用于業務的增長策略，以制定更好的決策，而不必讓數據降級浪費。
在本文中，我們將分享什么是數據驅動型決策，你的企業如何從使用數據驅動決策中受益，并包括五步過程，你可以使用這些過程創建更明智的業務決策。
一、什么是數據驅動的決策？
以數據為依據的決策不是使用你認為最好的策略，而是使用數據為業務決策提供信息的策略。
通常將其稱為DDDM或基于信息的決策，你將歷史信息組合在一起以分析趨勢并根據過去的工作做出未來的決策，而不是根據直覺，觀點或經驗進行決策。
包含DDDM位置數據的公司是他們做出的每個決策的核心。
二、如何從以數據為依據的決策中受益？
在業務中，總是存在風險因素，但是以數據為依據的決策使您不易受到風險決策出錯的影響。
例如，假設你正在為SaaS公司計劃進入市場的戰略。與其從頭開始，并希望采用新的策略，不如看一下先前的產品功能發布。什么有效？不要實施任何無效的方法。
簡而言之，根據收集的數據做出更明智的業務決策，多做點有用的事，少做可能不做的事。
研究也支持此模型。
利用大數據業務經歷了8-10％的利潤增長，并在總成本降低10％?。
如果你仍然不確定，請考慮以下事項：
雖然91％的公司表示數據驅動的決策對他們的業務增長很重要，但是只有57％的公司表示他們的業務決策基于數據。
以數據為依據的決策是獲得競爭優勢，增加利潤和降低成本的好方法！
三、我可以將數據用于哪些業務決策？
現在你知道了如何從數據驅動的決策中受益，下一步是確定組織如何使用數據來制定如何發展業務的決策。
例如，可以使用數據來找出：
- 財務：雇用新員工最經濟有效的方法是什么，或者推廣新產品最便宜的方法是什么？
- 成長：可以做哪些活動來防止流失？如何提高客戶忠誠度？計劃的新功能可能會影響的業務目標嗎？
- 市場營銷和銷售：哪個廣告渠道可獲得最佳的投資回報率？哪些銷售活動產生最多的線索？
- 客戶服務：處理支持票的最經濟有效的方法是什么？哪些渠道可以改善響應時間？
四、如何使用數據制定業務決策
在分析公司的儀表盤之前，最好先制定一個行動計劃，該計劃詳細說明如何找到所需的數據，更重要的是，解釋數據以做出正確的業務決策。
可以使用以下五步過程開始進行數據驅動的決策。
1. 查看目標并確定優先級
做出的任何決定都必須以業務目標為核心。
因此，首先要問自己：你想提高哪些目標？
在做出決策時，從最重要的開始。
例如，假設你希望在有更多的人訂閱SaaS工具。在這種情況下，生成更多注冊量是主要優先事項。但是，在研究階段，可能會發現75％的高級訂閱來自北京，但不到10％來自杭州或上海。
因此，目標是“增加杭州和上海的SaaS付費會員”。一旦確定，你將需要數據來支持它。
2. 查找并提供相關數據
確定了要解決的問題和要做出的決定后，就可以查找并提供相關數據了。
需要強調的是，“相關”一詞在這里很關鍵。
你不想花費數小時來分析不會對你的最終決定有任何影響的數據，因此，請保持數據相關性，并僅收集與你的目標相關的數據。
你可以在以下來源中找到相關數據：
- 網站分析
- CRM軟件
- 商業智能平臺
- 社交聆聽工具
- 客戶的反饋
最后一點尤為重要，因為60％的公司表示，將客戶反饋作為決策過程的一部分，對他們最成功的項目做出了貢獻。
回到我們的SaaS訂閱示例，你可以詢問用戶為什么購買產皮，是什么使他們選擇我們的產品而不是競爭對手的產品，這些見解將幫助你向杭州和上海用戶傳達更引人注目的信息。
即使你的目標與獲得客戶無關，例如“我們可以采取什么措施來防止流失？”，你仍然可以找到相關數據。
3. 從這些數據得出結論
查看收集的歷史數據，并嘗試確定模式或趨勢。
如果我們使用上面的“減少流失率”示例，則可以考慮重寫電子郵件，以查看這種改進是否會極大地影響流失率。
對于數據驅動的決策機構，這意味著查看其歷史數據以查看是否有任何跡象表明重寫會很好地執行。
在整個過程中，你可能會發現：
- 以更輕松，更幽默的語氣共享的社交媒體帖子獲得了更多的參與度；
- 訪問支持中心的大多數人都是現有客戶等。
現在將其與非數據驅動的決策示例進行比較。
幾個星期過去了，客戶流失率沒有差異；因此，你可以確定問題不是電子郵件的問題，而是其他原因。
4. 制定策略
找到了要改進的目標，并分析了數據，以決定是否要采取新的策略。
接下來，需要創建一個行動計劃以將決定付諸實踐。
此階段的關鍵是要明確定義要完成的目標，以及需要做什么，何時，由誰，為什么要做以及期望的結果是什么，而不是制定模糊的目標，即“需要在完成任務之前先完成任務——年底”。
5. 衡量成功并重復
決定已經制定，結果已經完成，但這并不意味著您的決策過程已經結束。
查看最初收集的數據，并基于你的最初決定。然后，一旦達到目標的最后期限，就將歷史數據與收集的新數據進行比較，并問自己：數據驅動決策是否對您的業務產生了積極的增長影響？
如果成功，那么恭喜您！
如果失敗，那也沒關系。當然，決定可能不會立即產生影響，但是至少現在你知道什么不起作用了。有時，這與了解有效的方法同樣重要。
正如托馬斯·愛迪生（Thomas Edison）在談到電燈泡的發明時所說的那樣：“我沒有失敗，我發現了10,000種不起作用的方法”。
五、結論
《經濟學人》稱數據為“世界上最有價值的資源”，而不是石油并且有充分的理由。
組織擁有的數據越多，他們就越了解你的購買習慣以及你將如何響應不同的消息。
并引用《蜘蛛俠》漫畫中的一句話：“能力強大，責任重大”。
本文由 @阿木木 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。
題圖來自Unsplash，基于 CC0 協議
希望大佬多寫一些關于數據分析的文章??