データ主導の意思決定文化を構築する方法
公開: 2022-05-07多くの組織は、多くのレポートを生成したり、組織全体にダッシュボードを持っているため、データ主導の文化があると信じています。
残念ながら、それはそれほど単純ではありません。
データ主導の文化とは、組織の進歩が、直感（直感）や過去の例（個人的な経験）ではなく、データを使用して測定される場合です。 科学の世界では、これは通常、証拠に基づく意思決定と呼ばれます。
データ主導の文化とは、データの透明性と説明責任が育まれ、データの結果が最終的に決定を左右する仮説検定を通じて、チームメンバーが決定によって推進される文化です。
運用データを大量に用意することは素晴らしいスタートですが、真にデータ主導の組織であるためには、主要業績評価指標（KPI）に影響を与えているものについての戦略的洞察を開発する能力が必要です。
これらのKPIに影響を与えるメトリックを深く理解し、分析レポートを作成する機能は、すべてのデータを処理し、傾向を調査し、結果を予測し、新しい洞察を発見するデータ駆動型チームを作成するのに役立ちます。
以下は、データ主導の意思決定を従業員に組み込む方法に関する具体的なアドバイスです。
データ主導の意思決定への傾向
データの重要性が増すにつれ、組織はこの変化するビジネス環境に対応するために、最高レベルのリーダーシップチームに最高データ責任者や最高分析責任者などの新しい上級職を追加しています。
Shopifyは、以前はLearnVestで分析の上級副社長を務め、Netflixでデータサイエンスとエンジニアリングのディレクターを務めていたDavid Lennieが率いる、データと分析の上級副社長と呼ばれる上級指導者の地位にあります。 これらの3つの急成長しているビジネスは、データで上級管理職の役割を持つことが重要であることを明確にしています。
データに精通した労働力を構築する方法
データ機能が存在する中心的なフォーカルポイントまたはチームを持たない多くの組織の場合、データ駆動型チームを確立するために実行できる6つの重要なことを次に示します。
1.データ主導のリーダーシップでトップから始める
明白なことから始めましょう。リーダーは模範を示してリードする必要があります。 今日のトップマネージャーは、チームと洞察を共有し、データを使用してストーリーを伝えています。
データ主導のリーダーシップチームがいない場合、意思決定は多くの場合、HiPPO（「最高の有給者の意見」）に基づいて行われます。 これは絶対にデータ主導の文化のアンチテーゼです。 X年/数十年の経験について話し始め、Y社での経験を共有し始めると、私たちは皆彼らを認識します。その経験は貴重ですが、適切な決定を下すには、現在のデータと組み合わせる必要があります。 。
これは、フィナンシャルタイムズの記事で本当にヒットしました：
HiPPOは、よく理解されていないメトリック、または純粋な推測に基づいて決定を下すため、企業にとって致命的となる可能性があります。 顧客とのあらゆるやり取りから意味を引き出し、アクションの背後にある方法、時期、場所、理由を評価するインテリジェントなツールがないため、HiPPOアプローチはビジネスに支障をきたす可能性があります。
優れたリーダーは、仮説を立ててテストするための環境を育てます。 この種の文化は成長の基盤です。 洞察を共有するための単純なA/Bテストまたは実験の使用は、組織全体で正しい行動を推進し始めます。
また、リーダーとして、失敗と成功の両方を祝うことを忘れないでください。 ハーバードビジネスレビューによると、実験の80〜90％以上が失敗します。 これらの失敗した実験は、将来の重要な仮説を形作るのに役立つ学習の機会と見なされるべきです。
2.データ駆動型のチームメンバーを雇う
データ主導の考え方のレンズを使用して、HRチームが組織内のあらゆる役割についてすべての候補者を選別するように奨励し、権限を与えます。
最終的な目標は完全なデータ分析チームを持つことかもしれませんが、新入社員ごとに組織全体で文化の採用を推進し始めてください。
たとえば、新しいマーケティングプログラムマネージャーを採用している場合、履歴書には、パフォーマンスメトリックと、その個人が組織にどのように影響を与えたかの全体像からプログラムレベルまでの実際の例が含まれていますか？ そうでない場合は、合格します。
3.既存のランク内を調べます
データ分析とデータサイエンスの役割の採用はますます難しくなっています。 この役割は多くの組織で認められるようになったため、人材が不足している非常に需要の高いスキルセットになりました。
MIT Sloan Management Reviewによると、調査対象の企業の40％は、データ分析の才能を見つけて維持するのに苦労していました。 良いニュースは、他の技術リソースの多くが物事を始めるための素晴らしい候補になるかもしれないということです。
IT、財務、マーケティングの各チームの誰がデータに夢中になっているのかを調べます。 これらのチームには、データを使用して組織内でキャリアと影響力を高めた個人がいることがよくあります。
一部のチームにはすでにデータスペシャリストがいます。 ITチームの誰かが、さまざまな企業の理由でデータをプッシュ、プル、および集約して、一般的なエグゼクティブの質問に答える方法を作成しました。 財務チームは、過去の結果に関する優れた洞察とデータを得ることができます。 マーケティングチームは、成長を促進するためにマーケティングプログラムを最適化、ターゲティング、およびセグメント化するための新しい方法を見つけようとするときに、データ主導型である必要があります。
マーケターがデータドリブンマーケティングをどのように強化しているか（出典）
上のグラフは、ほとんどのマーケティングチームのデータジャーニーが、データキャプチャ（CRM）とレポート（分析と視覚化）から、マーケティング活動へのパーソナライズの追加、機械学習とAIを使用した予測結果に基づく、よりアクション指向のメリットへとどのように移行しているかを示しています。過去のトレンド。
したがって、彼らを雇うことができない場合は、あなたが持っている才能を育て始め、彼らが彼らのスキルセットを学び、構築するための新しい能力と機会を発見するのを手伝ってください。
4.あらゆる場所でデータを使用し、それを文化に組み込みます
データ主導の文化は、特にチーム会議や四半期ごとの市庁舎で、通常は簡単に見つけることができます。
たとえば、Klipfolioでは、毎月のチームミーティングの多くは、目前のトピックに特に焦点を当てたダッシュボードを中心にしています。 毎週のセールスハドル、毎月の顧客維持会議、UXチームが主導するユーザーエクスペリエンスのオンボーディングレビューなど、各ディスカッションは、部屋の大画面で共有されているデータのレビューから始まります。
各チームメンバーは、質問をして、表示されている内容をドリルダウンすることをお勧めします。 人々はデータに疑問を投げかけることが期待されています—それが何を意味するのか、それから何を抽出できるのか、そして全体像を完成させるために何が欠けているのか。 これらの会議は、私たちの考え方、収集すべき新しいデータ、およびデータからどのような帰属と相関関係を引き出すことができるかについて継続的に挑戦するためのフォーラムとして価値があります。
エンドポイントがないため、データ主導の文化がいかにあるかをすぐに理解できます。 理想的には、静的ダッシュボードはごくわずかである必要があります。 上位のKPIダッシュボードは年ごとに少し変わる可能性がありますが、他のすべては、何が変わっているのかをよりよく理解できるように、常に挑戦、改良、および再構築されています。
5.独自のデータディクショナリとツール戦略を作成します
データは、データの専門家である企業内の少数の個人によって一元化される傾向があります。
ただし、変革をもたらす組織とは、組織全体の誰もがデータを利用できるようにする組織です。 データがより自由にアクセスできるようになると、それらの洞察を共有するための中心的な場所、主要なメトリックを定義するためのデータディクショナリ、および利用可能なツールのインベントリが、データ主導の文化的成功の鍵となります。
組織が活用できるツールの数と種類は爆発的に増加しており、それらのツールが作成するデータは飛躍的に増加しています。
ほとんどの中小企業は、CRMソフトウェアソリューション、電子メールプラットフォーム、Webサイト、およびデジタル広告を持っています。 マーケティングテクノロジーセグメントでは、2011年には150のマーケティングツールしかありませんでした。現在、約5,000があります。 これは、わずか6年間で3,200％以上の増加です。 そして、それはマーケティングだけではありません。HRソフトウェアとプラットフォームの市場は140億ドル以上と評価されています。
したがって、今日の主要な組織にとっての課題は、これらすべてのすばらしいツールからのすべてのデータを戦略的に活用する方法です。
6.データがすべてではないことを忘れないでください
データ主導の文化は、これまでのところ組織をとることしかできません。 組織が報告、分析、およびテストに深く入り込み、麻痺するのを目にすることがあります。 また、間違ったことに集中すると、周りで起こっている大きな波を見逃す可能性があります。
アマゾンのCEO、ジェフ・ベゾスは、株主への年次書簡の中で次のように警告しています。
ほとんどの決定は、おそらくあなたが持っていたい情報の約70％で行われるべきです。 90％待つと、ほとんどの場合、速度が低下している可能性があります。
データ主導の文化の創造には時間がかかります
組織の文化を変えることは一夜にして起こることは決してないので、辛抱強く、時間をかけて小さなことから始めてください。
成功に基づいて構築し、他の人がフォローするように促し、途中であなたを助けるためにいくつかのツールに投資します。 ほとんどのデータ駆動型組織は、データソースがほとんどの組織内に分散しているため、複数のツールを活用する傾向があります。
データサイロの解消を支援することは、通常、データ主導の文化を変える上での大きな障壁です。 したがって、メトリックが内部的に明確に定義され、定期的にチームに明確に伝達される環境の育成を支援します。 そして最後に、頼りになるリソースであり、プロジェクトを社内で所有している人が1人いることを確認します。
私は15年以上ビジネスインテリジェンスに携わっており、私が行うすべてのことでデータを活用することは第二の性質になっています。 新しい洞察を生み出す最初の「あは」の瞬間を発見した後、それは実際には中毒性になります。 仮説のテスト、新しいパートナープログラムの立ち上げ、ブログ投稿の実験など、私が行うすべてのことを測定して、何が最良の結果を生み出すかを確認します。