7 manieren om zakelijk succes te maximaliseren met datagedreven besluitvorming
Data verzamelen is één ding, de gegevens vakkundig analyseren is iets anders. Een goede bedrijfsstrategie staat voor een groot deel op besluitvorming die niet op buikgevoel maar op data gebaseerd is. In deze blog leer je wat datagedreven besluitvorming is, waarom het van belang is voor je kmo, wat je er allemaal mee kan doen en waar je op moet letten. Zoals de titel al verraadt, voorzien we je ook van 7 manieren om je zakelijk succes te maximaliseren. Check it out 😊
Alle bedrijven, ook kmo’s, hebben tegenwoordig toegang tot enorme hoeveelheden gegevens.
Dankzij digitale technologie is het mogelijk om informatie te verzamelen over alles van interne processen en klantgedrag tot financiële prestaties.
Het gemiddelde bedrijf verzamelt gegevens uit maar liefst 400 verschillende bronnen.
Deze gegevens verzamelen is één ding, ze effectief te gebruiken is iets anders. Je moet de informatie analyseren en begrijpen om slimmere zakelijke beslissingen te kunnen nemen.
In dit artikel onderzoeken we waarom datagedreven besluitvorming een cruciaal onderdeel is van de bedrijfsstrategie en laten we je zien hoe je het kunt gebruiken om je succes te maximaliseren.
Het volgende komt aan bod:
- Wat is datagedreven besluitvorming?
- Waarom is het zo belangrijk?
- Welke uitdagingen houdt het in?
- Waar wordt het voor gebruikt?
- 7 manieren om het succes van je kmo te maximaliseren met datagedreven besluitvorming
- Conclusie
Wat is datagedreven besluitvorming?
Datagedreven besluitvorming is het gebruik van gegevens om strategische bedrijfsbeslissingen te sturen.
In plaats van te vertrouwen op intuïtie of wat je gehoord hebt, gebruik je harde bewijzen om te valideren dat je voorgestelde koers de juiste is.
Datagedreven besluitvorming omvat het verzamelen en analyseren van historische en realtime gegevens en het vinden van patronen en inzichten om het besluitvormingsproces te informeren.
Hierdoor kunnen bedrijven snel reageren op veranderende omstandigheden, betere voorspellingen doen voor de toekomst en hun middelen verstandig investeren.
Zo is het bijvoorbeeld mogelijk om betere enquêtereacties van klanten te verzamelen. Dat doe je om hun voorkeuren te bepalen voordat je een marketingcampagne lanceert. Gebruik eventueel seizoensgerelateerde gegevens om te bepalen wanneer je nieuwe voorraad moet bestellen.
Kortom, gegevens onderbouwen beslissingen op alle gebieden van het bedrijf, van budgettering en branding tot klantenservice.
Omdat digitale technologie bijna overal ingeburgerd is, van startups tot grote ondernemingen, zijn er meer mogelijkheden dan ooit om gegevens te verzamelen en te evalueren.
Bedrijven maken hier best optimaal gebruik van om hun besluitvorming te verbeteren.
Waarom is het zo belangrijk?
Je weet nu wat het is, maar wat zijn eigenlijk de voordelen van datagedreven besluitvorming? En hoe heeft het betrekking op kmo’s in het bijzonder?
Een belangrijk gebied waarin het essentieel is om geïnformeerde beslissingen te nemen, is budgettering.
Kleinere bedrijven kunnen het zich niet veroorloven om geld te verspillen aan strategieën of technologieën die misschien niet werken. Als deze echter worden ondersteund door gegevens, heb je er meer vertrouwen in dat je de uitgaven op de juiste plekken doet.
Datagedreven beslissingen helpen je ook om kosten te besparen door de efficiëntie te verhogen. Met gedetailleerde, bruikbare inzichten in je activiteiten, kan je de juiste keuzes maken om interne processen te verbeteren.
Voor kmo’s is bestaande klanten behouden van vitaal belang om de hoge acquisitiekosten te vermijden en duurzaam te groeien door loyaliteit en verwijzingen.
Omdat consumenten een groot deel van hun leven online doorbrengen, laten ze een spoor van data achter dat je kan gebruiken om hun behoeften te begrijpen en te beslissen hoe je ze het beste kunt geven wat ze willen.
Bovendien kun je met gegevens voorspellen hoe je doelgroep zich zal gedragen op basis van eerdere acties en huidige trends. Vervolgens kun je strategische beslissingen nemen over de producten en marketingtechnieken waarop je je moet richten.
Een datagedreven bedrijf kan een concurrentieel voordeel behalen door nieuwe kansen te identificeren en daadkrachtig op te treden. Als je bijvoorbeeld gegevens verzamelt over je concurrenten, kun je gaten in de markt identificeren en deze opvullen met je eigen product of dienst.
Welke uitdagingen houdt het in?
De overvloed aan gegevens en de tools om ermee om te gaan, maken het leven gemakkelijker voor bedrijven. Toch brengt het ook een aantal uitdagingen met zich mee.
Een daarvan is de enorme hoeveelheid beschikbare gegevens. Je kunt je overweldigd voelen en zelfs last krijgen van verlamming omdat je niet weet waar je moet beginnen.
Als je gegevens van slechte kwaliteit zijn, of als je geen gegevens verzamelt die relevant zijn voor je bedrijfsstrategie, zal het moeilijk zijn om er slimme beslissingen mee te nemen.
Een ander probleem is dat de datageletterdheid in je organisatie laag kan zijn wanneer medewerkers niet voldoende zijn opgeleid om de informatie te begrijpen.
Zo is er bijvoorbeeld weerstand tegen het invoeren van een datagedreven cultuur als men ervan uitgaat dat er extra werk zal zijn, of wanneer er kosten gekoppeld zijn aan het in dienst nemen van een analist. Daarnaast leidt besluitvorming gebaseerd op data tot een afname van creativiteit als je te veel vertrouwt op feiten. Er moet ook ruimte zijn voor een beetje intuïtie.
Wat ook problemen kan veroorzaken: een ‘confirmation bias’
De confirmation bias: als je al voorstander bent van een bepaald pad, loop je het risico dat je alleen ziet wat je wil zien of dat je de gegevens verdraait om je standpunt te ondersteunen. Anderen kunnen proberen vast te houden aan verouderde overtuigingen, zelfs als de gegevens het tegendeel bewijzen.
Tot slot is er nog gegevensethiek.
Als je klantgegevens verzamelt en opslaat, ben je verantwoordelijk voor de veiligheid en naleving van de privacywet- en regelgeving.
Waar wordt het voor gebruikt?
Op bijna elk aspect van een bedrijf kan je een datagedreven besluitvorming hanteren. Laten we eens kijken naar enkele praktijkvoorbeelden.
Marketing en verkoop
Marketing is een klassieke toepassing.
Door gebruik te maken van gegevens uit publieksenquêtes en eerdere campagnes, kun je inzicht krijgen in de demografie en voorkeuren van klanten.
Bijvoorbeeld: hoeveel mensen hebben je promotionele e-mails geopend en op welke tijdstippen van de dag? Eens je die informatie hebt, weet je welke wijzigingen je moet aanbrengen voor volgende campagnes.
Je kunt data ook gebruiken met het oog op je toekomstige campagnes, vooral als het gaat om branding en esthetiek. Voer bijvoorbeeld A/B-tests uit om een nieuw logo-ontwerp of advertentieontwerp te vergelijken. Zo leid je af welke van de twee er beter presteert of zelfs of de ene een bepaald publiek meer aanspreekt dan de andere.
Laat zien hoe gegevens een proactief onderdeel van je implementatieproces vormen, in plaats van enkel een retrospectieve blik voor toekomstige planning.
Tot slot helpen verkoopgegevens je om te beslissen of je slecht verkopende artikelen moet promoten of stopzetten. Je kunt vaststellen op welke momenten klanten hebben ervaren dat het verkoopproces niet zo vlot verliep, en dat optimaliseren. Haal inspiratie bij Amazon en Netflix en gebruik de aankoop- of kijkgeschiedenis van klanten om gepersonaliseerde aanbevelingen te doen.
Toeleveringsketen
Datagedreven beslissingen zijn ook cruciaal voor effectief voorraadbeheer.
Met realtime inzicht in je voorraadniveaus weet je wanneer het tijd is om bij te vullen en hoeveel je moet bestellen. Met gegevens over seizoensfluctuaties kun je bovendien nauwkeurige voorspellingen maken over de vraag en deze opnemen in je besluitvormingsproces. Bij magazijnbeheer en orderverwerking verzamel je gegevens over het aantal bestellingen dat op tijd is geleverd en over de efficiëntie van de leveringsroutes.
Die informatie zorgt ervoor dat je beter in staat bent om te beslissen over verbeteringen aan workflows en of je moet investeren in automatisering.
Financiën
Het belang van datagedreven besluitvorming bij het opstellen van budgetten kwam al aan bod, maar er zijn nog veel meer toepassingen op financieel gebied.
Gegevens geven je inzicht in de huidige en toekomstige financiële gezondheid van je bedrijf, zodat je financiële inefficiënties kunt ontdekken en slimme beslissingen kunt nemen over uitgaven.
Je kunt ook potentiële risico’s beoordelen voordat je investeringen doet.
En als je overweegt om financiële steun te zoeken, helpen de gegevens je om te beslissen hoe en wanneer je dat gaat doen. Je kunt de cijfers samen met je groeivoorspellingen presenteren aan potentiële investeerders.
HR
HR-teams gebruiken gegevens om inzicht te krijgen in aanwerving, verloop, diversiteit en productiviteit.
Het bijhouden van aanwezigheid kan bijvoorbeeld helpen bij beslissingen over personeelsplanning, terwijl inzicht in de drijfveren van werknemersbetrokkenheid je in staat stelt om de tevredenheid en het behoud van personeel te verbeteren.
Je kunt personeelsvoorspellingen doen, zoals welke werknemers het bedrijf waarschijnlijk zullen verlaten of wie in de rij moet staan voor promotie.
Gegevens laten je zien welke wervingsstrategieën voor personeel en klanten het beste hebben gewerkt, zodat je successen kunt herhalen of aanpassingen kunt maken.
Klantenservice
Een datagedreven benadering van klantenservice helpt je beslissingen te nemen op basis van feedback, enquêtes, stemmingsanalyse en meetgegevens van belcentra.
Door gebieden van tevredenheid en ontevredenheid te identificeren, kun je uitzoeken hoe je de klantervaring kunt verbeteren. Heb je bijvoorbeeld meer ondersteunend personeel nodig?
7 manieren om het succes van je kmo te maximaliseren met datagedreven besluitvorming
Nu we de use cases voor datagedreven besluitvorming hebben bekeken, volgen hier enkele goede tips om ervoor te zorgen dat de strategie werkt voor jouw bedrijf.
1. Creëer een datagedreven cultuur
Je datagedreven besluitvorming moet worden ondersteund door een organisatiecultuur die eveneens vanuit data opgebouwd is. Dit begint aan de top met de inzet van bedrijfsleiders, zodat iedereen het belang van data begrijpt en in staat wordt gesteld om ermee te werken.
Hoewel ‘self-service analysetools’ het makkelijker maken voor niet-deskundigen om toegang te krijgen tot gegevens en ermee aan de slag te gaan, kost het tijd om echte ‘datageletterdheid’ te ontwikkelen. Je personeel heeft training en ontwikkeling nodig om kritisch te leren denken.
Voer een onderzoek uit om hiaten in je kennis op te sporen en benader de mensen voor wie het comfortabeler is om met data te werken, zodat ze anderen kunnen motiveren. Door iedereen te betrekken bij de zoektocht naar datageletterdheid, stimuleer je betrokkenheid en samenwerking.
Die betrokkenheid zal ervoor zorgen dat een datagedreven aanpak doordringt in alle verschillende gebieden van je bedrijf. Dit betekent dat elke beslissing, van het nieuwe logo-ontwerp tot investeringsoverwegingen, met vertrouwen kan worden genomen omdat je weet dat je de gegevens hebt om je te ondersteunen.
2. Stel duidelijke doelen
Net als bij elke strategie moet je duidelijke doelen stellen voor datagedreven besluitvorming. Als je weet wat je wilt bereiken, kun je de gegevens beperken in plaats van te proberen alles te meten.
Door gegevens over prestaties uit het verleden te analyseren, kun je bepalen welke gebieden prioriteit moeten krijgen en de belangrijkste prestatie-indicatoren (KPI’s) en meetgegevens kiezen die je wilt gebruiken.
Je doelstellingen moeten aansluiten op bredere bedrijfsdoelen en zo specifiek mogelijk zijn. Besluit bijvoorbeeld niet alleen om het websiteverkeer te verhogen. Geef aan dat je van plan bent om het verkeer met een bepaald percentage te verhogen in een bepaald tijdsbestek.
3. Organiseer je
Datagedreven organisaties zijn zeer georganiseerd. Het is de enige manier om wijs te worden uit enorme hoeveelheden gegevens.
Maak een duidelijk plan voor het beheer en de analyse van gegevens, inclusief hoe je de relevantie, kwaliteit en nauwkeurigheid ervan waarborgt en de informatie veilig opslaat.
Identificeer al je bestaande en potentiële gegevensbronnen en sla ze centraal op zodat iedereen er toegang toe heeft en kan begrijpen hoe ze met elkaar verbonden zijn.
Je moet de gegevens organiseren en categoriseren om irrelevante of verouderde gegevens te verwijderen en ze klaar te maken voor gebruik bij het nemen van beslissingen.
Als je over de juiste middelen beschikt, is het de moeite waard om een speciaal team of persoon verantwoordelijk te maken voor gegevensbeheer.
4. Gebruik de juiste tools
Om gegevens te verzamelen en te analyseren, heeft je team de juiste hulpmiddelen nodig. Dit zijn onder andere visualisatietools, rapportagesoftware en self-service analysetools, die met een beetje training (en minder behoefte aan IT-ondersteuning) door iedereen kunnen worden gebruikt.
Business intelligence-tools helpen je bij het verzamelen en verwerken van kleine of grote hoeveelheden ongestructureerde gegevens uit interne en externe systemen.
Ze maken het eenvoudiger om de juiste gegevens te verzamelen, terwijl geautomatiseerde oplossingen zorgen voor de analyse en hun bevindingen voor je presenteren. Dat geeft de productiviteit een boost.
Kunstmatige intelligentie in datatechnologie helpt je om informatie efficiënter te gebruiken. Zo zijn er tools die gegevens gebruiken om financiële prognoses te leveren of een AI e-mailschrijver die segmentatiegegevens uit je CRM haalt.
5. Visualiseer de gegevens
Bij datagedreven besluitvorming draait alles om het vinden van waardevolle inzichten en het effectief communiceren ervan. De beste manier om mensen te helpen de gegevens te begrijpen, is door ze visueel te presenteren.
Als je elementen als grafieken, diagrammen en heatmaps gebruikt, is het eenvoudiger om trends en patronen in de gegevens te zien zodat je slimme beslissingen kunt nemen.
Een goed voorbeeld van datavisualisatie is een financieel dashboard, dat een overzicht geeft van de financiële prestaties van het bedrijf (inclusief bedrijfskosten, nettowinstmarge en winst- en verliesrekeningen).
Die gegevens in real-time bekijken, versnelt het besluitvormingsproces.
6. Stimuleer samenwerking
Als je bedrijfsinformatie wordt verzameld uit en opgeslagen in meerdere los van elkaar staande bronnen, is het veel moeilijker om er zeker van te zijn dat de gegevens van hoge kwaliteit en betrouwbaar zijn.
Er is ook een risico op duplicatie van gegevens, wat een negatieve invloed kan hebben op de beslissingen die je neemt.
Daarom is het voor een datagestuurd bedrijf belangrijk om ‘datasilo’s’ te vermijden, wat mogelijk is door de samenwerking tussen verschillende teams en afdelingen aan te moedigen.
Informatiedeling zorgt voor extra inzichten en verschillende perspectieven, wat leidt tot nieuwe zakelijke kansen. Bovendien helpt het om onbewuste vooroordelen te voorkomen als je ideeën en beslissingen aan iemand anders voorlegt.
7. Vooruitgang bijhouden en meten
Als je historische gegevens gebruikt om vast te stellen wat er goed en fout ging bij projecten en campagnes, kun je in de toekomst betere beslissingen nemen.
En met realtime gegevens kun je tijdens het proces analyseren in plaats van te wachten tot een proces is voltooid. Dit helpt je om snel te reageren op problemen of veranderingen in de markt.
Maar het is belangrijk om te onthouden dat beslissingen op basis van gegevens niet altijd juist zijn. Je moet de impact van elke bedrijfsbeslissing in de gaten houden en niet aarzelen om een stapje terug te doen en ze te heroverwegen als dat nodig is.
Je moet ook de kwaliteit van je gegevens evalueren en ervoor zorgen dat je de juiste statistieken bijhoudt.
Conclusie
Data vind je overal; maar jij moet er je voordeel uithalen.
Met duidelijke doelen en een plan voor de dataverzameling, het organiseren en analyseren van je gegevens, kun je patronen en trends ontdekken die je helpen bij het nemen van zakelijke beslissingen.
Data-inzicht helpt je om je snel aan te passen aan veranderende markten en verwachtingen van klanten.
Door datageletterdheid en het delen van gegevens te stimuleren, ontdek je nieuwe kansen en kun je zakelijke uitdagingen overwinnen. Het is tijd om de kracht van datagedreven besluitvorming te benutten en het succes van je kmo te maximaliseren.