Fordelene er store ved at implementere datadrevet ledelse. Men det kan være udfordrende at komme i gang med en datadrevet tilgang i virksomheden. Vi guider dig her gennem 4 trin til at opbygge en datakultur.
Virksomheder indsamler store mængder data hver dag. Der bliver indsamlet informationer fra salg, marketing og service for bare at nævne nogle få områder. Spørgsmålet er, hvordan man får mest ud af den indsamlede data. Der gemmer sig vigtige indsigter i informationerne, og man kan hurtigt gå glip af brugbare tendenser, hvis ikke man får dem op til overfladen. Så hvordan anvender og bearbejder man data for at kunne træffe smartere og mere strategiske beslutninger?
Den eneste måde at grave frem til de vigtige indsigter er ved at opbygge en datakultur. Datakultur er faktisk allerede på topchefernes nethinde. 83% af CEO’s ønsker, at deres virksomheder skal være mere datadrevet. Og organisationer, som formår at arbejde efter datadrevet ledelse, er mere succesfulde. Faktisk er de førende datadrevne virksomheder fire gange hurtigere end deres konkurrenter, når der f.eks. skal omfordeles kapital. Desuden har 58% af de virksomheder, der arbejder efter datadrevne beslutninger, større sandsynlighed for at nå omsætningsmålene end virksomheder, der ikke fokuserer på datadrevet ledelse.
Så hvad er næste skridt for ledere, der er klar til at opbygge en datakultur? Læs med her og se, hvordan CEO’s kan overvinde udfordringer og give deres medarbejdere mulighed for at træffe smartere beslutninger hurtigere.
Tableau giver dit team en analyseplatform, der gør det nemt at dykke ned i data, finde vigtige indsigter og tage strategiske beslutninger.
Der er mange beslutninger at tage stilling til for topchefer, når de skal opbygge en datakultur. Overvind startvanskelighederne ved at starte i det små med en use case, der beviser værdien af din nye datakultur. På den måde har du et godt argument over for skeptikere. Undersøgelser viser desuden, at virksomheder, der er datadrevet, hurtigere når deres mål - og at deres initiativer bidrager med mindst 20% til indtjeningen før skat.
Her er svaret på, hvorfor det fungerer:
Dataanalyse afslører handlingsorienterede tendenser
Dataanalyser afdækker mønstre, der indeholder værdifuld information og sætter virksomheder i stand til at udnytte markedsmuligheder hurtigere. Det skaber vækst, fremmer innovation og styrker differentieringen fra konkurrenterne.
Kunstig intelligens og machine learning fjerner gætteriet fra beslutningstagningen
Virksomheder, der stoler på mavefornemmelser og den kollektive information, som findes i organisationen og blandt medarbejderne, får ikke nok ud af deres penge. Med kunstig intelligens og machine learning kan medarbejderne træffe de rigtige beslutninger hurtigt og sikkert.
Strategisk arbejde holder medarbejderne engageret
Når dataanalyser styrer rutinemæssige beslutninger, bruger medarbejderne mindre tid på basale opgaver og har mere tid til at fokusere på strategisk arbejde. Det holder dem engagerede og produktive. Det er grunden til, at 84% af dataførende virksomheder har observeret en stigning i medarbejderfastholdelse.
Giv det rigtige team mulighed for at opnå en økonomisk gevinst
Den bedste måde at opbygge et fællesskab for dataeksperter er ved at demonstrere, hvordan datadrevet beslutningstagning øger indtægterne og strømliner driften. Vælg ikke en analytisk use case, blot fordi den kan give et interessant resultat. Vælg i stedet et projekt, der vil give en økonomisk gevinst, og som du senere kan skalere for at opnå maksimal effekt.
Her er 4 steps til, hvordan du kommer i gang:
Trin 1: Vælg de rigtige teammedlemmer
Start en arbejdsgruppe, der består af forskellige kollegaer fra hele organisationen. Teammedlemmerne bør bidrage med en samarbejdsorienteret tankegang, forskellige færdigheder og evner samt forskellige organisatoriske perspektiver. Sørg for at inkludere ledere, linjeledere, datateknikere, udviklere og arkitekter inden for machine learning.
Trin 2: Udstyr dit team med den rette teknologi og oplæring
Med den rette teknologi kan du forbinde teammedlemmer og sørge for, at de har mulighed for at grave efter værdifuld information og indsigter. Du skal ikke antage, at dine teammedlemmer har de nødvendige færdigheder eller værktøjer til at komme i gang på egen hånd. Giv dem i stedet omfattende oplæring, så de kan lære at træffe datadrevne beslutninger - uden at skulle være uddannet datalog.
Trin 3: Begynd i det små
Test dine antagelser i lille skala og gentag dem. Du ved, du har ramt en vinder, når dine kollegaer kan måle værdien af dit projekt på deres bundlinje.
Her er et eksempel fra en virksomhed i den finansielle sektor. Virksomheden havde salgsrepræsentanter spredt ud over et stort område, hvor nogle salgsfolk havde for mange leads, mens der andre steder var for mange salgsrepræsentanter ift. leads. En simpel klyngeanalyse evaluerede data på tværs af salgsområder og førte til en tilpasning af salgsrepræsentanter ift. områdets leads. Det gav øget omsætning det følgende år. Resultatet var nok til at skabe entusiasme i hele virksomheden for datadrevet ledelse.
Trin 4: Prioritér datakulturens menneskelige element
Sørg for, at teammedlemmer gennemgår rå dataanalyser for at forstå anvendelsen af downstream-data. Kun menneskelige øjne kan afgøre, om der er tale om bias, der har påvirket konklusionerne. Beslutninger, der bliver taget, skal være retfærdige og fri for fordomme. Derfor er det nødvendigt, at menneskelige kontrollanter træder til og sikrer, at der ikke opstår bias.
Tag det næste skridt til at opbygge din datakultur
Succes sker ikke fra den ene dag til den anden, når man forbedrer og skalerer datastrategier. Men førende virksomheder opfordrer til at eksperimentere, fordi de mener, den største fare er, at man ikke er datadrevet - og ikke mindst, når man ikke handler.
Med Salesforces nyhedsbrev til topchefer har vi samlet de bedste guides og den nyeste viden, så du er klædt på til navigere i en kompleks hverdag.
