Nykypäivänä paljon käytetty ilmaisu “dataohjautuva liiketoiminta” jää monessa tapauksessa kauas siitä, mitä datalla ja oikeaoppisella analytiikkatekemisellä on mahdollista saavuttaa.

Jotta liiketoiminnan strategista kehittämistä ja tuloslaskentaa voisi todella tehdä analytiikkaan ja mitattuun tietoon pohjaten, on kerätyn datan oltava ehdottoman luotettavaa ja ymmärrettävää. Samalla yrityksellä on oltava kyvykkyyttä tulkita kerättyä tietoa ja jalkauttaa se käytännön topimenpiteiksi. 

Mitä dataohjautuvuus oikeasti tarkoittaa?

Nykypäivän datatyökalut, esimerkiksi Google Analytics, Looker Studio, Matomo, ja PowerBI, ovat monelle tuttuja. Vaikka nämä työkalut olisivatkin organisaatiossa käytössä, saattaa niiden tarjoamien tietojen hyödyntäminen jäädä tekemättä.

Dataohjautuvuus liiketoiminnassa on kyky muuttaa kylmät numerot organisaation eri sidosryhmiä osallistavaksi tarinaksi, joiden pohjalta voidaan tehdä pitkäjänteisesti käytännön toimenpiteitä.

Lähtökohtana data vs. ongelma

Mitä enemmän organisaatio kykenee analysoimaan ja todella ymmärtämään keräämäänsä dataa, sitä vähemmän käsillä olevaa dataa tarvitsee käyttää 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 mahdollisuus ymmärtää, mitä liiketoiminnassa todellisuudessa tapahtuu – seuraava askel on soveltaa kerätyn datan pohjalta kehitystoimenpiteitä.

Seuraavan kerran kun saat itsesi (tai organisaation markkinointitiimin) kiinni pelkästä kaavioiden katselusta, niin muista nämä.... 

Neljä askelta tukemaan dataohjautuvuutta

1. Ongelman tunnistus ja tavoitemäärittely: Fiksu lähestymistapa alkaa ongelman tunnistamisesta (tähän on monia eri työkaluja, kuten SWOT-analyysi tai asiakaspolun malli) ja tavoitteen määrittelemisestä tavalla, jota voidaan mitata ja seurata (lue lisää SMART-määrittelystä)

2. Käytä dataa ongelman ratkaisuun: Ongelman määrittelyn jälkeen dataa voidaan käyttää parhaimman lähestymistavan valintaan, esimerkiksi:

   1. historiallisen datan analysointia, jonka avulla tunnistetaan trendejä, jotka puolestaan auttavat hahmottamaan ongelman juurisyitä.

   2. uuden datan keräämistä, mm. syventämään ymmärrystä ongelmasta tai validoimaan potentiaalisia ratkaisuja.

3. 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.

4. Mittaa, mittaa, mittaa: Kun ratkaisua aletaan soveltaa, 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

Kun data-analytiikkaa sovelletaan oikeaoppisesti ongelmanratkaisuun, luodaan liiketoiminnalle vahva perusta tietoiseen päätöksentekoon sekä tunnistetaan käytännössä sovellettavia ja mitattavia kehitysideoita.

Dataohjautuvan päätöksenteon onnistuminen edellyttää vahvaa datan hallintaa ja analytiikkaosaamista. Oikeiden työkalujen lisäksi yrityksen tulee varmistaa, että siltä löytyy oikeat prosessit ja osaaminen datan keräämiseen, tallentamiseen, analysointiin ja visualisointiin.

Mikäli oman organisaation osaamisen kehitys tuntuu liian isolta ponnistukselta, on mahdollista nojautua myös datakonsulttien kokonaisvaltaiseen osaamiseen.

Haluatko kuulla, miten dataohjautuvuus mahdollistetaan käytännössä?