我们都喜欢有数据来支持我们的决定。但我们倾向于短视地看待这个问题——我们需要做出一个决定,我们只是需要一些数据来证明它。诚然,从零售公司到农业制造商,几乎每个人都在努力做出有数据支持的决策,但如何正确地利用数据做出更好、更准确的决策呢?

首先要了解您需要什么类型的数据来进行特定的决策。如果您需要找到问题的原因或预测业务的特定部分将会发生什么,您选择的数据类型是成功的关键。
例如,当你想要了解上个季度你的业务发生了什么趋势,并找到有数据支持的解释时,描述性和诊断性数据就会派上用场。但如果你想要建立一个战略,甚至是塑造你的业务的未来,预测性和规定性分析将更加适用。
以下是四种类型的数据,以及它们如何帮助你做出更好的决策:

描述性的数据

描述性数据回答了“发生了什么”的问题。想想一个电子商务商店的店主,他想知道什么产品在圣诞节期间在加州最不受欢迎。描述性数据确定了人们在那个时期最不愿意购买什么物品的信息。它提供了过去性能的历史视图,通常很容易捕获。

诊断数据

描述性数据向我们展示了发生了什么,而诊断性数据通过寻找因果关系回答了为什么会发生的问题。使用诊断数据,您可以快速识别模式以及不同因素之间的关系。例如,营销部门可以使用诊断数据来定义为什么某些活动比其他活动更有效。

预测数据

预测数据使用历史或当前数据来预测潜在的结果。对大多数公司来说,这就是“奇迹”发生的地方。预测数据比描述和诊断数据更复杂,它总是需要数据科学家的专业知识。例如,沃达丰决定向最有可能去滑雪的客户提供特价计划和漫游。为了定义这些客户,沃达丰的分析师建立了一个预测模型,该模型训练了过去在欧洲各大滑雪场使用手机的人的数据。

规范的数据

规范性数据以预测数据为基础,但补充了对未来的建议。换句话说,这种类型的分析回答了“如何让某事发生?”"为决策者提供最佳的行动计划。例如,航空公司可以根据天气状况、燃料价格和客户需求等不断变化的因素不断调整机票价格。

在分析周期中,每种类型的数据都是相互交织的。后者为企业提供了一些问题的答案,比如发生了什么,为什么会发生,接下来可能会发生什么,以及如何让某事发生。通过使用描述性和诊断性数据,您可以清楚地确定是什么导致了您当前的状态。同时,预测性或规范性数据将为您提供一个清晰的未来展望。所有这些类型的数据都有自己的功能——这取决于你如何理解你试图做出的决定,以及你需要做什么。

为什么我们把想要和需要误解为问题

我曾与数百位高管、首席执行官和商业领袖谈论过他们组织面临的挑战。纵观所有行业,许多问题都是一样的。我们需要更多的销售/收入/会员。我们需要员工更多的创新。我们需要降低成本。我们需要减少(顾客/雇员)的流失。听起来是不是很熟悉?

此外,还提出了其他更狭隘、更具体的问题。我们需要更好的结果。我们需要更多的参与(无论是产品还是服务)。我们需要人们(对我们做什么、我们卖什么、我们提供什么等等)有更多的兴趣。你做什么或者你的公司做什么并不重要——你可能听过很多这样的重复。

你可能已经听过很多次了,可能每年公司都会为即将到来的商业季节设定“关键目标”。如果这就是问题所在,为什么还没有解决?因为这些并不是真正的问题。

这些声明不是问题,而是“想要”。每次当你听到领导者用“想要”来表述组织的目标时,把“需要”换成“想要”,你就会明白了。我们都有“欲望”。困难的工作是理解和破译真正的问题是什么,然后如何解决它。但我们往往认为“想要”是问题所在,拼命地寻找快速、简单、银弹式的解决方案,来解决这些广泛而通用的“想要”。

理解一个问题需要大量的研究、努力、数据、洞察力和好奇心。这不是简单地宣布一个“想要”的东西,然后把解决它的任务委派给你的团队。理解一个问题需要发现“想要”的原因、催化剂、影响和环境。

例如,“想要”增加销售。当然,每个组织都想增加销售额。定义这个问题需要了解销售在哪里下降,业务环境中哪些事情发生了变化,从而影响了下降(可能有很多事情),哪些事情工作得很好(以及为什么),以及客户环境中哪些事情发生了变化(需求、期望等),等等。

或者,组织领导将把“需求”转化为指令。我们需要(想)提高品牌知名度。我们需要(想)使我们的产品/服务/产品更有特色。同样,这些“需求”并不是明确定义的问题。今天的客户如何看待你的产品/组织?他们现在从哪里知道/了解你的产品?他们聚集在哪里?你现在对公司的定位是什么(如果有的话)?竞争环境和客户期望发生了什么变化,导致了市场混乱/市场占有率下降?

宣言不容易转化为行动,因为当问题还远未解决时,他们就认为问题已经确定了。太多的组织没有花时间去挖掘细节。他们经常默认过去的计划、活动或策略——由于背景和环境发生了变化,所有这些都没有带来显著的结果。或者他们检查高水平的数字(比如某个地区的销售额较低),然后简单地宣布在那里增加数字。(这是另一个“想要”,只是更具体一点。)

如果你真的想(哈!)解决组织的挑战,首先要对问题有一个更强的、更好的理解。了解挑战的内容、地点、时间、原因和方式。深入挖掘数据。如果你没有需要的信息,收集新的数据来对挑战进行全面的评估。这就是为什么医生要进行如此多的测试和评估——他们想要了解细节——问题的根源在哪里。如果你不知道出血的具体位置,你是不可能很快止血的。

关于作者

Andrea Belk Olson是一位演讲者、作家、应用行为科学家和客户中心专家。作为Pragmadik的首席执行官,她帮助各种规模的组织,从小企业到《财富》500强,并曾担任安永(EY)和麦肯锡(McKinsey)的外部顾问。Andrea是the Customer Mission: Why it 's time to cut the $ &% and get back to business of understanding customers and No disruption: the future for mid-market manufacturing的作者。

她曾4次获得ADDY®大奖,并主持流行的客户使命播客。她的观点不断出现在新闻来源中,如《首席执行官杂志》、《企业家杂志》、《金融品牌》、《工业周刊》等。安德里亚在世界各地的会议和企业活动中都是备受欢迎的主讲人。她是爱荷华大学蒂皮商学院(University of Iowa 's Tippie College of Business)创业孵化器的客座讲师和主管,也是TEDx的演讲嘉宾和演讲教练。她也是爱荷华大学风险投资学院的导师。

更多信息请访问www.pragmadik.comwww.andreabelkolson.com

安德里亚·奥尔森(Andrea Olson)是一位演讲者、作家、行为经济学和以客户为中心的专家。作为Pragmadik的首席执行官,她帮助各种规模的组织,从小企业到《财富》500强,并曾担任安永(EY)和麦肯锡(McKinsey)的外部顾问。Andrea是the Customer Mission: Why it 's time to cut the $ &% and get back to business of understanding customers and No disruption: the future for mid-market manufacturing的作者。 她曾四次获得ADDY®大奖,并主持流行的客户使命播客。她的想法曾在《首席执行官杂志》、《客户体验杂志》、《工业周刊》等新闻来源上发表过。安德里亚在世界各地的会议和企业活动中都是备受欢迎的主讲人。她是爱荷华大学蒂皮商学院的客座讲师,TEDx演讲者和TEDx演讲教练。她也是爱荷华大学风险投资学院的导师。