Accueil Finances personnelles 10 éTapes pour utiliser les données pour améliorer les décisions commerciales - les variables

10 éTapes pour utiliser les données pour améliorer les décisions commerciales - les variables

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Anonim

Les données devraient être au cœur de la prise de décision stratégique dans les affaires, que vous dirigiez une grande multinationale ou une petite entreprise familiale. Les données volumineuses peuvent fournir des informations qui vous aident à répondre à vos questions commerciales clés, telles que «Comment puis-je améliorer la satisfaction des clients? '. Les données mènent à des aperçus; Les propriétaires d'entreprise et les gestionnaires peuvent transformer ces connaissances en décisions et en actions qui améliorent l'entreprise.

Utilisez ce processus en dix étapes pour prendre des décisions basées sur les données:

Commencez par la stratégie.

  1. Au lieu de commencer par les données auxquelles vous pouvez ou devez accéder, commencez par déterminer ce que votre entreprise cherche à réaliser. En un mot, vous devez déterminer quels sont vos objectifs stratégiques, par exemple, augmenter votre clientèle.

    Affinez votre zone d'activité. Identifiez vos objectifs stratégiques.

  2. Identifiez les domaines les plus importants pour atteindre votre stratégie globale. Pour la plupart des entreprises, les domaines de la clientèle, des finances et des opérations sont essentiels.

    Identifiez les questions sans réponse.

  3. Trouvez les questions auxquelles vous devez répondre pour atteindre ces objectifs. En élaborant exactement ce que vous devez savoir, vous pouvez vous concentrer sur les données dont vous avez réellement besoin.

    Trouvez les données qui vous aideront à répondre à ces questions.

  4. Concentrez-vous sur l'identification des données idéales pour vous - les données qui pourraient vous aider à répondre à vos questions les plus pressantes et à réaliser vos objectifs stratégiques.

    Identifiez les données auxquelles vous avez déjà accès ou auxquelles vous avez accès.

  5. Après avoir identifié les données dont vous avez besoin, il est logique de voir si vous êtes déjà assis sur certaines de ces informations, même si elles ne sont pas immédiatement évidentes.

    S'entraîner si les coûts et les efforts sont justifiés.

  6. Ce n'est qu'après que vous connaissez les coûts que vous pouvez déterminer si les avantages tangibles l'emportent sur ces coûts. À cet égard, vous devriez traiter les données comme n'importe quel autre investissement commercial clé. Vous devez justifier clairement l'investissement qui décrit la valeur à long terme des données pour la stratégie commerciale.

    Collectez les données.

  7. Une grande partie de cette étape consiste à configurer les processus et les personnes pour rassembler et gérer vos données. Vous achetez peut-être l'accès à un ensemble de données prêt pour l'analyse, auquel cas il n'est pas nécessaire de collecter des données en tant que telles. Mais, en réalité, de nombreux projets de données nécessitent une certaine quantité de collecte de données.

    Analyser les données.

  8. Vous devez analyser les données afin d'extraire des informations utiles et utiles.Après tout, il ne sert à rien d'aller aussi loin si vous ne découvrez pas quelque chose de nouveau à partir des données.

    Présentez et distribuez les idées.

  9. À moins que les résultats ne soient présentés aux bonnes personnes au bon moment de manière significative, la taille des ensembles de données ou la sophistication des outils d'analyse n'a pas vraiment d'importance. Vous devez vous assurer que les informations obtenues à partir de vos données sont utilisées pour éclairer la prise de décision et, en fin de compte, améliorer les performances.

    Intégrer l'apprentissage dans l'entreprise.

  10. Enfin, vous devez appliquer les informations issues des données à votre prise de décision, en prenant les décisions qui transformeront votre entreprise pour le mieux, puis en agissant sur ces décisions. Pour moi, c'est la partie la plus gratifiante du parcours de données: transformer les données en action.

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