- /
- blogi
Nykypäivänä paljon käytetty ilmaisu “data-ohjautuva liiketoiminta” jää monessa tapauksessa kauas siitä, mitä datalla ja oikeaoppisella analytiikkatekemisellä on mahdollista saavuttaa liiketoiminnan kasvattamiseksi.
Tuloslaskenta ja informoidusta päätöksenteosta seuraavat strategiset ratkaisut liiketoiminnan kehittämisessä ovat riippuvaisia luotettavasta ja käyttökelpoisesta datasta. Jos liiketoiminta ei perustu luotettavaan ja ymmärrettyyn dataan, se perustuu arvailuun ja mutu-tuntumaan.
Yhtälön kriittinen osa on kyky lukea ja soveltaa data käytännön toimenpiteiksi, eli olla data-ohjautuva.
Mitä data-ohjautuvuus oikeasti tarkoittaa?
Nykypäivän datatyökalut, esimerkiksi Google Analytics, Looker Studio, Matomo, ja PowerBI, ovat monelle tuttuja. Niiden löytyminen organisaation teknologia-kokonaisuudesta ei kuitenkaan automaattisesti tee organisaatiosta data-ohjautuvaa.
Data-ohjautuvuus liiketoiminnassa on kyky muuttaa kylmät numerot organisaation eri sidosryhmiä osallistavaksi tarinaksi, joiden pohjalta voidaan soveltaa pitkäjänteisesti käytännön toimenpiteitä.
Lähtökohtana data vs. ongelma
Mitä enemmän organisaatio kykenee analysoimaan ja todella ymmärtämään keräämäänsä dataa, sitä vähemmän käsillä olevaa dataa käytetään ongelmien etsimiseen.
Pähkinänkuoressa:
- Dataa tulisi käyttää ensisijaisesti tunnistettujen ongelmien ratkaisemiseen
- Ongelmien etsiminen datasta voi aiheuttaa putkinäkymän
- Mikäli dataa käytetään ensisijaisesti ongelmien etsimiseen, se voi olla merkki siitä, että liiketoiminnan kokonaisvaltaista ymmärrystä tulee kehittää.
Tarkennuksena: datasta on mahdollista löytää ratkaistavia ongelmia, mutta tämä lähestymistapa edellyttää kykyä tunnistaa ongelmia sekä datasta että liiketoiminnan eri osa-alueista. Lähtökohtaisesti pullonkaulojen metsästäminen luvuista ja kaavioista on hidasta, minkä lisäksi datan puutteellisuus tai vääristymä voi johtaa väärien asioiden priorisoimiseen.
Ennen pitkiä datasukelluksia yrityksen on hyvä tuntea omat tuotteensa, asiakaskuntansa, liiketoimintaympäristönsä sekä kilpailijankenttänsä.
Esimerkkinä:
Yritys X haluaa tietää miksi myynti sakkaa, vaikka markkinointiin on sijoitettu paljon sesonkiaikaan. Markkinointitiimille on annettu tehtäväksi selvittää ongelman juurisyyt.
Alla oleva (kuvitteellinen) taulukko toimii esimerkkinä siitä, miten päätöksentekoa voi tukea datalla. Huom: analyysiä voi viedä huomattavasti pidemmälle.
Oikein analysoidulla ja esitetyllä datalla päätöksentekijöille voidaan tarjota mahdolllisuus ymmärtää, mitä liiketoiminnassa todellisuudessa tapahtuu – seuraava askel on soveltaa kerätyn data pohjalta kehitystoimenpiteitä.
Seuraavan kerran kun saat itsesi (tai organisaation markkinointitiimin) kiinni pelkästä kaavioiden katselusta, niin muista nämä....
4 askelta tukemaan data-ohjautuvuutta
- Ongelman tunnistus ja tavoitemäärittely: Fiksu lähestymistapa alkaa ongelman tunnistamisesta (tähän on monia eri työkaluja, kuten esim. SWOT-analyysi tai asiakaspolun malli) ja tavoitteen määrittelemisestä tavalla, jota voidaan mitata ja seurata (lue lisää SMART-määrittelystä).
- Käytä dataa ongelmanratkaisuun: Ongelman määrittelyn jälkeen dataa voidaan käyttää parhaimman lähestymistavan valintaan, esimerkiksi:
i) historiallisen datan analysointia, jonka avulla tunnistetaan trendejä, jotka puolestaan auttavat hahmottamaan ongelman juurisyitä.
ii) uuden datan keräämistä, mm. syventämään ymmärrystä ongelmasta tai validoimaan potentiaalisia ratkaisuja. - Keskity käytännöntason oivalluksiin: Tehokas lähestymistapa on luoda data-analytiikan pohjalta ideoita, jotka auttavat päätöksenteossa. Priorisoidaan siis asioita, jotka auttavat tunnistamaan olennaisia toimenpiteitä ja vältetään jumiutumista epäolennaiseen tietoon, joka ei johda mihinkään.
- Mittaa, mittaa, mittaa: Kun ratkaisua aletaan soveltamaan, sen vaikutus on arvioitava nojaten luotettavaan dataan. Tämä tarkoittaa ratkaisun tehokkuuden mittaamista ja tarvittavien muutosten tekemistä – tästä esimerkkinä toimii A/B- testaus. Toimenpiteiden vaikutus on kommunikoitava sidosryhmille, jotta data-ohjautuvaa päätöksentekoa voidaan tukea mahdollisimman tehokkaasti.
Tiivistettynä
Keskittymällä data-analytiikan oikeaoppiseen soveltamiseen ongelmanratkaisussa mahdollistetaan liiketoiminnassa vahva pohja informoidulle päätöksenteolle, sekä käytännön tasolla sovellettavien ja mitattavia kehitysideoiden tunnistamiselle.
Data-ohjautuvan päätöksenteon onnistuminen edellyttää vahvaa datanhallintaa ja analytiikkaosaamista. Oikeiden työkalujen lisäksi yrityksen tulee varmistaa, että siltä löytyy oikeat prosessit ja osaaminen datan keräämiseen, tallentamiseen, analysointiin ja visualisointiin.
Mikäli in-house -osaamisen kehitys tuntuu liian isolta kehitysprojektilta, on suositeltavaa nojautua data-konsulttien kokonaisvaltaiseen osaamiseen.
Haluatko kuulla miten data-ohjautuvuus mahdollistetaan käytännössä?
