Världen är överfylld av data.

Innehållet du läser, videoklippen du tittar på, uppdateringarna du postar och produkterna du köper.

År 2020 kommer ny information som genereras per sekund för varje människa nå 1,7 MB. Vi är mer än 7,7 miljarder människor på planeten och mängden ny information motsvarar mer än 25 000 timmar video. Per sekund!

Alla våra digitala handlingar registreras, men för många företag finns dessa uppgifter i dashboards och databaser – utan att någonsin komma till användning. De goda nyheterna är att istället för att låta din data gå förlorad, kan du använda den till ditt företags tillväxtstrategi för att fatta bättre beslut.

I den här artikeln kommer vi att dela med oss om vad datadrivet beslutsfattande är och hur ditt företag kan dra nytta av att använda data för att förbättra beslutsfattandet. Vi inkluderar dessutom en femstegsprocess som du kan använda för att fatta smartare beslut.

Vad är datadrivet beslutsfattande?

Istället för att välja en strategi som du antar är bäst, är datadrivet beslutsfattande en strategi där data ligger till grund för affärsbesluten.

Att styra efter datadrivna beslut kallas för DDDM (Data-Driven Decision Making) på engelska. Metoden innebär att du grupperar historisk information för att analysera trender och fatta beslut för framtiden baserat på vad som har fungerat tidigare – snarare än att fatta beslut baserade på magkänslor, åsikter eller erfarenheter.

Företag som använder DDDM placerar datan i centrum för varje beslut de fattar.

Hur kan du dra nytta av datadrivet beslutsfattande?

I affärer finns det alltid risker, men datadrivna beslut gör dig mindre sårbar för att riskfyllda beslut går fel.

Föreställ dig till exempel att du planerar att lansera en ny funktionalitet i SaaS-verktyget du säljer. I stället för att börja från början och hoppas att en ny strategi fungerar kan det vara smart att dra nytta av informationen du har från dina tidigare produktlanseringar. Vad fungerade bra och vad fungerade mindre bra?

Gör mer av det som fungerade och mindre av det som kanske fungerar eller inte fungerar – allt baserat på data som du har samlat in.

Det finns dessutom forskning som backar upp den här modellen.

Företag som använder ”big data” upplevde en vinstökning på 8–10 % och minskning på de totala kostnaderna med 10 %.

Om du fortfarande inte är övertygad kan du fundera lite över det här:

Medan 91 % av företagen säger att datadrivet beslutsfattande är viktigt för tillväxten, konstaterar endast 57 % av företagen  att de baserar sina företagsbeslut på data.

Datadrivet beslutsfattande är ett utmärkt sätt att få en konkurrensfördel, öka vinsten och minska kostnaderna!

Vilka affärsbeslut kan jag använda data till?

När du nu vet hur du kan dra nytta av DDDM är nästa steg att identifiera hur din organisation kan använda data för att fatta beslut som skapar tillväxt i ditt företag.

Till exempel kan du använda data för att ta reda på:

• Ekonomi: Vad är det mest kostnadseffektiva sättet att anställa ny personal eller det billigaste sättet att marknadsföra en ny produkt?
• Tillväxt: Vad kan du göra för att förhindra kundbortfall? Hur ökar jag kundlojaliteten? Är det troligt att de nya funktionerna du planerar att lansera påverkar ditt företags mål?
• Marknadsföring och försäljning: Vilken kommunikationskanal ger bästa ROI? Vilka säljaktiviteter genererar flest leads?
• Kundservice: Hur hanteras supportärenden på det mest kostnadseffektiva sättet? Vilka kanaler förbättrar svarstiderna?

Så använder du data för att fatta affärsbeslut

Innan du analyserar företagets KPI-dashboard, är det bäst att börja med en handlingsplan som beskriver hur du hittar de data du behöver och, ännu viktigare, tolkar uppgifterna för att fatta rätt affärsbeslut.

Här är en femstegsprocess som du kan använda för att komma igång med datadrivna beslut.

1. Granska målen och prioritera

Varje beslut du tar måste börja med dina företags mål i fokus.

Börja därför med att fråga dig själv vilka mål som behöver förbättras?

Börja med det viktigaste när du fattar beslut.

Anta att du vill få fler kunder till att abonnera på ditt Premium SaaS-verktyg som du säljer i Europa. I detta fall är din främsta prioritet att generera fler nyregistreringar. Men under själva undersökningsfasen upptäcker du att 75 % av premiumabonnemangen kommer från Norge, medan mindre än 10 % kommer från Storbritannien eller Tyskland.

Därför blir målet att "öka premiumabonnemang i Storbritannien och Tyskland". När du väl har bestämt dig behöver du data för att stödja det.

2. Hitta och presentera relevanta data

När du har identifierat problemet du vill lösa och vilket beslutet du ska fatta, är det dags att hitta och presentera relevant information.

Det är viktigt att betona att ordet “relevant” är nyckeln här.

Du vill inte sitta i timmar och analysera data som inte kommer att ha någon inverkan på ditt slutliga beslut. Så håll uppgifterna relevanta och samla bara in de uppgifter som är viktiga för att du ska nå ditt mål.

Du hittar relevant information i källor som:

• Sociala medier-analyser
• Webbplatsanalyser
• CRM-programvara
• Business Intelligence-plattformar
• Feedback från kunder

Den sista punkten är extra viktig eftersom 60 % av företagen konstaterar att feedback från kunderna som del av deras beslutsprocess har bidragit till deras mest framgångsrika projekt.

Om vi återvänder till vårt exempel med att få fler premiumabonnenter kan du fråga dina användare varför de blev kund hos dig och vad det var som fick dem att välja din produkt framför en konkurrents produkter? Dessa insikter kan hjälpa dig att skapa ett mer övertygande budskap till målgruppen i Storbritannien och Tyskland.

Du kan också hitta relevant information även om ditt mål inte har någon koppling till att skaffa nya kunder. Om du vill förhindra kundbortfall, kanske du vill titta på din onboarding-process för att se vilken fas som leder till det största konverteringsbortfallet.

3. Dra slutsatser från datan

Titta lite närmare på historiska data som du har samlat in och försök att identifiera mönster eller trender.

Om vi använder exemplet ”minska kundbortfallen” ovan, kan du överväga om du behöver omformulera budskapet i den serie av e-postmeddelanden som du skickar till kunderna för att de ska känna sig ”ombord på tåget”. Kan en förbättring väsentligt påverka kundbortfallsprocenten?

Företag som tänker DDDM ser på historiska data för att se om det finns någon indikation på att en omformulering skulle ge resultat.

Under den här processen kan du få följande svar:

• Omskrivningar av dina onboarding-utskick har lett till positiva resultat.
• Inlägg på sociala medier med en lättare, mer humoristisk ton lockade till mer engagemang (en ton dina e-postmallar som du använder idag inte innehåller).
• De flesta som besöker ditt supportcenter är befintliga kunder, men dina onboarding-utskick dirigerar inte nya användare dit.

I det här fallet kan du dra slutsatsen att om du skriver om innehållet i dina onboarding-utskick så är det ett klokt val eftersom data indikerar att det kan vara framgångsrikt.

Låt oss nu jämför med ett icke-datadrivet beslutsfattande.

Du vill minska kundbortfallet, så du bestämmer dig för att skriva om dina e-postmeddelanden för onboardingen. Istället för att titta på historiska data består din förändring mest av uppdatering av innehållet, men du behåller samma ton och du dirigerar nya användare till samma webbplatser.

Efter några veckor har det inte skett någon förändring gällande kundbortfallet. Du drar då slutsatsen att det inte är e-postmeddelandena som är problemet utan något annat. Baserat på detta antagande går du vidare.

Ser du skillnaden?

Föreställ dig nu istället en datadriven strategi för varje affärsenhet i ditt företag och det är enkelt att se varför företag som använder datadrivet beslutsfattande är mycket mer framgångsrika.

4. Planera din strategi

Du har hittat målet du vill förbättra och analyserar uppgifterna för att fatta ett beslut om du ska gå vidare med en ny strategi.

Nu måste du skapa en handlingsplan för att implementera ditt beslut i praktiken.

Nyckeln i detta skede är att skapa tydligt definierade mål för vad som behöver göras och när, av vem, varför du gör det, vad är resultatet du förväntar dig - snarare än att ta fram vaga mål som ”måste vara klart innan årsskiftet".

Exempelvis kan du använda data för att avgöra vilket bonusprogram som skulle fungera bäst för lojala kunder. I det här fallet skulle ditt klart definierade mål kunna se ut så här:

”Erik och Miriam kommer att skapa ett poängbaserat bonusprogram för att öka andelen återkommande kunder inom de närmaste två månaderna. Detta kommer att öka kundlojaliteten och andelen återkommande kunder med 15 %.”

Enkelt men överraskande effektivt.

5. Mät framgången och upprepa

Ditt beslut har fattats och du har sett resultaten - bra gjort!

Men det betyder inte att din beslutsprocess är över.

Se över de uppgifter du ursprungligen samlat in och som du baserade ditt första beslut på. När sedan deadline för ditt mål närmar sig, jämför du historiska data med de nya uppgifterna du har samlat in och frågar dig själv:

Har ditt datadrivna beslut haft en positiv tillväxtpåverkan på ditt företag?

Om ditt beslut har varit framgångsrikt - grattis!

Om det inte var det så är det också ok. Visst, ditt beslut kanske inte hade någon omedelbar effekt, men åtminstone vet du nu vad som inte fungerar. Och ibland är det lika viktigt som att veta vad som fungerar.

Och som Thomas Edison en gång sa om uppfinningen av glödlampan: "Jag har inte misslyckats, jag har helt enkelt hittat 10 000 sätt som inte fungerade".

Glöm inte att följa EU:s lag om skydd av personuppgifter

The Economist kallar data "världens mest värdefulla resurs" - viktigare än olja.

Och det finns goda skäl till det. Ju mer information en organisation har om dig, desto bättre känner de till dina köpvanor och hur du kommer att reagera på olika typer av marknadsföring.

Det är starka krafter.

Och för att citera farbror Ben från Spindelmannen: ”Mycket kraft innebär också mycket ansvar”.

Personuppgiftsbrott har resulterat i att konsumenterna oroar sig för hur deras information används – så mycket att 89 % av kunderna anser att företag ska vara tydligare med hur de använder data när de ska sälja deras produkter.

Vilket leder till EU:s dataskyddsförordning (GDPR).

GDPR är obligatoriskt och du måste tydligt förklara hur och varför du samlar in, lagrar och använder dina kunders personliga information.

Slutsats

Det råder ingen tvekan om att data är ett värdefullt verktyg för alla SaaS-företag.

Faktum är att företag som använder data i sitt beslutsfattande minskar kostnaderna och ökar vinsten.

Om du kan använda data för att bevisa att dina beslut sannolikt kommer att ha en positiv inverkan på företagets tillväxt, är det värt tiden att analysera data i ditt CRM-system, driftsrapporter, sälj-dashboards och Excel-ark.

Nästa gång du behöver fatta ett beslut, basera det på den informationen du har. Det kan vara den teknik du behöver för att driva tillväxt, vinna över dina konkurrenter och få långvariga, lojala kunder.

Kontakta oss idag för att lära dig mer om hur du använder datadrivna insikter från ditt CRM-system.