Onko yrityksesi todella datavetoinen? Oletko hyödyntänyt yrityksesi datan strategista arvoa?
Itse asiassa ymmärrätkö, mitä tarkoittaa olla datavetoinen?
Jos vastauksesi tökkii, ei huolta. Sigmasta tehdyssä raportissa paljastettiin, että noin 40% liiketoiminta-alueen asiantuntijoista ei täysin ymmärrä, mitä datavetoinen tarkoittaa.
Siksi olemme täällä tänään kirjoittamassa tämän postauksen. Käydään läpi kaikki datavetoisesta toiminnasta, sen määritelmästä datavetoisten yritysten esimerkkeihin sekä siihen, miksi et ehkä ole vielä datavetoinen yritys.
Mitä Tarkoittaa Olla Datavetoinen?
Yksinkertaisesti sanottuna datavetoinen toiminta sisältää datan analyysin ja oivallusten sisällyttämisen päätöksentekoprosessiin sen sijaan, että luotettaisiin pelkästään henkilökohtaiseen arviointiin tai vaistoonsa.
Se sisältää datan käytön keskeisenä osana liiketoiminnan päätöksentekoprosesseja, aina strategisesta suunnittelusta ja resurssien allokaatiosta asiakaskokemuksen optimointiin ja operatiivisen tehokkuuden parantamiseen.

Datavetovassa lähestymistavassa organisaatiot keräävät, prosessoivat ja analysoivat relevanttia dataa eri lähteistä löytääkseen malleja, suuntauksia ja yhteyksiä, jotka voivat ohjata päätöksentekoa. Tämä datan pohjalta tehty päätöksentekoprosessi mahdollistaa yrityksille informoitujen valintojen tekemisen ja toimien toteuttamisen empiirisen näytön tukemana, vähentäen luottamusta oletuksiin tai subjektiivisiin mielipiteisiin.
Datavetoisen Toiminnan Edut
McKinsey-raporttien mukaan dataan perustuvilla organisaatioilla on 19 kertaa suurempi todennäköisyys saavuttaa ja ylläpitää kannattavuutta. Lisäksi yritykset, jotka tuntevat asiakkaansa, ovat 23 kertaa todennäköisemmin hankkineet uusia asiakkaita ja säilyttäneet nykyiset.
Datavetoinen toiminta mahdollistaa yrityksellesi:

Esimerkkejä Datavetoisista Yrityksistä
Monet yritykset, joita olemme tuttuja arkielämässä, ovat datavetoisia yrityksiä. Nämä yritykset hyödyntävät tehokkaasti datan analysointia ajaa liiketoimintastrategioitaan ja operatiivisia toimintojaan, käyttäen dataa oivallusten saamiseksi, päätöksenteon parantamiseksi ja henkilökohtaisten asiakaskokemusten tarjoamiseksi.
Esimerkiksi Netflix on yritys, joka tukeutuu vahvasti dataan päätöksenteossaan. Se hyödyntää dataa personoidakseen suosituksia sisällölle käyttäjilleen.

Analysoimalla käyttäjien käyttäytymistä, katselumalleja ja mieltymyksiä Netflix ehdottaa relevantteja elokuvia ja TV-ohjelmia pitääkseen käyttäjät sitoutuneina ja tyytyväisinä. Data on tärkeässä roolissa myös sisällön tuotantopäätöksissä auttaen Netflixia tunnistamaan suosittuja genrejä ja teemoja.
Useimmat verkkokaupan alustat myös hyödyntävät raskaasti datavetoisia lähestymistapoja päätöksenteossaan. Otetaan esimerkiksi Amazon.
Amazon tunnetaan dataan perustuvasta lähestymistavastaan. Se käyttää asiakasdataa personoidakseen suosituksia, optimoidakseen hinnoittelua ja parantaakseen yleistä ostokokemusta. Algoritmit analysoivat valtavia määriä dataa ennustaakseen asiakkaiden käyttäytymistä, hallitakseen varastoa ja ajamaan kohdennettuja markkinointikampanjoita.
Onko datavetoinen lähestymistapa sovellettavissa myös perinteisiin yrityksiin?
Tietenkin, myös perinteiset yritykset kuten Procter & Gamble (P&G), amerikkalainen monikansallinen kulutustavarayhtiö, hyödyntävät datavetoisia oivalluksia tuotekehityksen, markkinoinnin ja toimitusketjun päätöksenteossa.
P&G analysoi kuluttajien käyttäytymistä, markkinatrendejä ja sosiaalisen median dataa tunnistaakseen uusia tuoteideoita, kohdistaakseen tiettyjä asiakassegmenttejä ja optimoidakseen varastonhallinnan.
Voit nyt kysyä, että kaikki nämä ovat tunnettuja suuria yrityksiä. Heillä on kaikki resurssit ja kyvykkyydet rakentaa strukturoitu datatoimintastrategia ja tehdä datavetoisia päätöksiä. Entä pienet yritykset?
Vastaus on sama. Täysin!
Pienet yritykset voivat myös tehdä datavetoisia päätöksiä, vaikka niiden lähestymistapa voi erota suurista yrityksistä resurssien rajoitusten vuoksi. Tässä on esimerkki:
Oletetaan, että pyörität pientä yritystä, kahvilaa. Haluat optimoida ruokalistasi tarjontaa lisätäksesi asiakastyytyväisyyttä ja myyntiä.
Miten voit lähestyä tätä datavetoisella tavalla?

Ensinnäkin, määritä tärkeimmät liiketoiminnan tavoitteet. Sanotaan, että tavoitteesi on lisätä asiakastyytyväisyyttä, parantaa ruokalistasi kannattavuutta ja tunnistaa suosittuja tuotteita.
Sitten aloita keräämällä ja analysoimalla asiakasdataa eri lähteistä, kuten kassajärjestelmistä, kanta-asiakasohjelmista ja asiakaskyselyistä. Tämä data seuraa asiakkaiden mieltymyksiä, ostokäyttäytymistä, palautetta ja demografisia tietoja.
Analysoimalla kerättyä dataa saatat alkaa tunnistaa malleja ja suuntauksia. Saatat huomata, että tietyllä ruokalistan tuotteella on usein paljon tilauksia, kun taas toisella tuotteella on vähän myyntiä huolimatta siitä, että sitä on mainostettu voimakkaasti.

Seuraava askel olisi suorittaa A/B-testausta. Suorita pienimuotoisia kokeita testataksesi muutoksia ruokalistaan. Esimerkiksi esittele uusi erikoisjuoma ja seuraa myyntidataa vertaillaksesi sen suorituskykyä olemassa oleviin tarjontoihin. Tämä auttaa selvittämään, mitkä muutokset resonoi parhaiten asiakkaiden kanssa.
Sen jälkeen seuraa asiakaspalautetta, joka kerätään kyselyjen, arvostelujen ja sosiaalisen median kautta, ja hanki lisää oivalluksia asiakkaiden mieltymyksiin ja alueisiin, joissa parannuksia voidaan tehdä.
Data-analyysin perusteella voit nyt tehdä datavetoisia päätöksiä optimoidaksesi ruokalistasi poistamalla heikosti menestyvät tuotteet, esittelemällä uusia asiakasmieltymysten perusteella ja säätämällä hinnoittelua kannattavuusanalyysin perusteella.
Datavetominen ei tarkoita tähän pysähtymistä, vaan säännöllistä myynnin, asiakaspalautteen ja markkinatrendien seurantaa arvioidaksesi ruokalistan muutosten vaikutusta.
Tässä yksinkertaisessa esimerkissä kahvila hyödyntää dataa eri lähteistä tehdäkseen informoituja päätöksiä ruokalistan tarjonnasta. Keräämällä ja analysoimalla asiakasdataa, seuraamalla palautetta ja kokeilemalla muutoksia, ruokalista on paremmin optimoitu vastaamaan asiakkaiden mieltymyksiä ja kasvattamaan myyntiä.
Vaikka pienillä yrityksillä ei ehkä ole samoja resursseja kuin suurilla yrityksillä, he voivat silti hyötyä datavetoisesta lähestymistavasta pienemmässä mittakaavassa!
Joten oletko nyt vakuuttunut, että voit myös muuttaa yrityksesi datavetoiseksi?
Ennen sitä tutkitaan tekijät, jotka voisivat estää yritystäsi tulemasta datavetoiseksi.
5 Tekijää, jotka Estävät Yritystäsi Tulemasta Datavetoiseksi
1. Tietoisuuden Puute Datan Tärkeydestä

Datavetominen vaatii asennetta, joka läpäisee yrityksen liiketoimintakulttuurin. Yrityksen johtajat pelaavat tärkeää roolia johtaessaan tiimejään omaksumaan datan ja luomaan hyviä datan käytäntöjä.
Kuitenkin monet päätöksentekijät eivät ymmärrä datan hallinnan ja hyödyntämisen merkitystä, mikä johtaa hajanaisiin datan työnkulkuihin.
Dataa saattaa syntyä eri osa-alueilla ja eri osastoissa. Kuitenkin nämä tiedot ovat usein standardoimattomia ja järjestämättömiä, mikä tekee mahdottomaksi yrityksen saada merkityksellisiä oivalluksia kokoamalla ne yhteen muodostaakseen kokonaiskuvan.
Liiketoiminnan johtajana on tärkeää toimia esimerkkinä ja luoda kulttuuri, joka tunnistaa datan tärkeyden ja omaksuu hyvät datan käytännöt.
Asettamalla sävelen ja luomalla tietoisuutta datavetoisen päätöksenteon arvosta voit inspiroida tiimisi priorisoimaan datan ja sisällyttämään sen päivittäiseen toimintaansa.
2. Rakenteettoman Datanhallintajärjestelmän Puute
Datan hallinta kattaa suunnittelun, keräämisen, järjestämisen, suojauksen ja tallentamisen organisaation datalle liiketoiminnan hyödyntämistä varten. Ilman hyvin rakenteellista datanhallintajärjestelmää työntekijöiden on vaikea ja tehotonta saada oivalluksia datasta.

Lisäksi datan epäasianmukainen seuranta ja varastointi lisäävät virheiden todennäköisyyttä datan analysoinnin aikana. Väärän datan käyttäminen voi johtaa merkittäviin voittotappioihin ja yrityksen tuottavuuden vähenemiseen. Arvioidaan, että yritykset menettävät noin 3,1 biljoonaa dollaria vuosittain huonon datanalyysin vuoksi.
3. Datan Alikäyttö
Tehottomat datanhallintakäytännöt johtavat usein menetettyihin mahdollisuuksiin. Tarkan näkemyksen saamiseksi datan on oltava tarkkaa, reaaliaikaista ja johdonmukaista.
Valitettavasti data-analyytikot kuluttavat usein merkittävän osan ajastaan, joskus yli 80%, datan puhdistamiseen ja järjestämiseen muotoon, joka voidaan tulkita. Lisäksi työskentely vanhentuneen datan kanssa on yleinen haaste, kun lähes 86% datan asiantuntijoista kohtaa tämän haasteen.
Tämä tehottomuus haittaa merkittävästi datan hyödyntämistä arvokkaiden oivallusten saamiseksi. Datan valmisteluun käytetty aika voitaisiin käyttää paremmin ideoiden synnyttämiseen ja strategioiden kehittämiseen. Lopulta tämä tehottomuus voi johtaa potentiaalisiin tappioihin yritykselle.
4. Riittämättömät Datakyvykkyydet
Vaikka yrityksillä olisi kerätty riittävästi dataa oikeiden standardien mukaan, ne saattavat silti kamppailla merkityksellisten oivallusten saamisessa siitä. Tämä johtuu pääasiassa riittämättömästä tarvittavan datarakenteen infrastruktuurista, kuten vanhentuneista teknologisista järjestelmistä, rajoitetusta datavarastokapasiteetista tai riittämättömistä resursseista datanhallintaan. Ilman vankkaa datarakennetta yritykset taistelevat käyttää dataansa tehokkaasti.
Samaan aikaan datavetoinen päätöksenteko edellyttää henkilöstöä, jolla on tarvittavat taidot ja asiantuntemus datan tehokkaaseen analysointiin ja tulkintaan. Kuitenkin yrityksillä voi olla pulaa henkilöstöstä, jolla on dataan liittyvää osaamista, analytiikkaa ja visualisointitaitoja. Tämä osaamisvaje rajoittaa heidän kykyään hyödyntää datan täyttä potentiaalia. Sigma Computingin mukaan noin 63% työntekijöistä ilmoittaa, että he eivät pysty saamaan ajoissa dataa ratkaisuistaan.
Erityisesti pienet ja keskisuuret yritykset saattavat kohdata budjettirajoituksia, jotka rajoittavat heidän kykyään investoida datarakenteisiin ja palkata erikoistunutta henkilöstöä. Capgeminin raportin mukaan datan puute datan alueella on merkittävä syy siihen, miksi organisaatiot eivät investoi suuriin datamääriin.
5. Datavetoisen Toiminnan Toteuttamisen Monimutkaisuus
Datavetoinen toiminta voi olla haastavaa integroida, erityisesti yrityksille, jotka ovat toimineet ilman sitä pitkään.
Se vaatii avainpäätöksentekijöiden ja kaikkien osastojen yhteistyötä ja liiketoiminnan toimintojen asteittaista uudelleenjärjestelyä. Tehokkaan datan sijoittaminen tulisi tuottaa välitöntä arvoa samalla kun se luo perustan tuleville kehityksille, mikä voi olla monimutkainen tehtävä yrityksille, jotka alkavat omaksua datavetoista lähestymistapaa.
Ymmärrämme näiden muutosten liittyvät haasteet ja olemme täällä auttamassa.
DataSI:lla olemme erikoistuneet auttamaan yrityksiä luomaan datavetoisia strategioita vähäisellä vaivalla. Yhteistyössä kanssamme voit nauttia datavetoisen päätöksenteon eduista ilman tarvetta muodostaa yrityksen sisäistä data-tiimiä tai täysin muuttaa nykyistä työnkulkua.
Data-asiantuntijamme yhteistyössä kanssasi ymmärtävät liiketoimintatavoitteesi ja opastavat sinua data strategioiden muotoilussa. Tarjoamme asiantuntemusta ja kyvykkyyksiä datan hyödyntämiseksi ja edistämme datavetoista kulttuuria organisaatiossasi.

Varaa puhelu kanssamme tänään ja ole askelen lähempänä datan menestystä.

Puhu meille tänään
Ota selvää, kuinka voimme auttaa yritystäsi rakentamaan onnistuneen datastrategian.