如何建立數據驅動的決策文化

許多組織認為他們擁有數據驅動的文化，因為他們生成了大量報告，或者在整個組織中都有儀表板。

不幸的是，事情並沒有那麼簡單。

數據驅動的文化是使用數據而不是直覺（直覺）或過去的例子（個人經驗）來衡量組織的進步。 在科學界，這通常被稱為基於證據的決策。

數據驅動的文化是圍繞數據培養透明度和問責制，團隊成員通過假設測試來驅動決策，而數據結果最終驅動決策。

擁有大量運營數據是一個很好的開端，但要成為真正的數據驅動型組織，需要能夠就影響關鍵績效指標 (KPI) 的因素制定戰略洞察力。

深入了解影響這些 KPI 的指標以及進行分析報告的能力，將有助於處理您的所有數據並創建一個數據驅動的團隊來調查趨勢、預測結果並發現新的見解。

以下是有關如何將數據驅動的決策納入您的員工隊伍的具體建議。

數據驅動決策的趨勢

隨著數據變得越來越重要，組織正在通過將首席數據官或首席分析官等新的高級職位添加到其領導團隊的最高級別來應對這種不斷變化的業務環境。

Shopify 有一個高級領導職位，稱為數據和分析高級副總裁，由 David Lennie 領導，他之前是 LearnVest 的分析高級副總裁和 Netflix 的數據科學與工程總監。 這三個快速增長的企業清楚地表明，在數據領域擔任高級領導角色很重要。

如何建立精通數據的員工隊伍

對於許多沒有數據功能的中心或團隊的組織，您可以採取以下六項關鍵措施來建立數據驅動的團隊：

1. 以數據驅動的領導力從高層開始

從顯而易見的開始：領導者必須以身作則。 今天的高層管理人員正在與他們的團隊分享見解，並使用數據來幫助講述他們的故事。

在沒有數據驅動的領導團隊的情況下，決策通常基於 HiPPO——“最高薪人士的意見”。 這絕對是數據驅動文化的對立面。 當他們開始談論他們 X 年/數十年的經驗並開始分享他們過去在 Y 公司做事的方式時，我們都會認出他們。雖然這些經驗很有價值，但必須將其與當前數據相結合才能做出正確的決策.

這在《金融時報》的一篇文章中確實很受歡迎：

HiPPO 對企業來說可能是致命的，因為他們的決策充其量是基於不充分理解的指標，或者純粹是猜測。 由於沒有智能工具可以從全方位的客戶互動中獲取意義並評估行動背後的方式、時間、地點和原因，HiPPO 方法可能會對企業造成嚴重影響。

偉大的領導者會營造一個進行假設和檢驗的環境。 這種文化是成長的基礎。 使用簡單的 A/B 測試或實驗來分享見解將開始在整個組織中推動正確的行為。

此外，作為領導者，不要忘記慶祝失敗和成功。 根據哈佛商業評論，超過 80% 到 90% 的實驗失敗。 這些失敗的實驗應該被視為有助於塑造未來關鍵假設的學習機會。

2. 僱傭數據驅動的團隊成員

鼓勵並授權您的人力資源團隊使用數據驅動的思維方式篩選組織中任何角色的每位候選人。

儘管您的最終目標可能是擁有一個完整的數據分析團隊，但請開始在每個新員工中推動整個組織的文化採用。

例如，如果您正在招聘一位新的營銷項目經理，簡歷中是否包括績效指標和該個人如何從大局到項目級別影響組織的真實示例？ 如果沒有，則通過。

3. 看看你現有的隊伍

招聘數據分析和數據科學職位變得越來越難。 由於該角色已被許多組織認可，因此它已成為人才短缺的高需求技能組合。

根據麻省理工斯隆管理評論，他們調查的公司中有 40% 難以尋找和留住數據分析人才。 好消息是，您的許多其他技術資源可能是開始工作的理想人選。

找出您的 IT、財務和營銷團隊中的哪些人痴迷於數據。 這些團隊經常窩藏使用數據在組織內提升自己的職業生涯和影響力的個人。

一些團隊已經擁有數據專家。 您的 IT 團隊中的某個人出於各種公司原因創建了推送、拉取和聚合數據的方法，以回答常見的執行問題。 您的財務團隊將對過去的結果有深刻的見解和數據。 在嘗試找出優化、定位和細分營銷計劃以推動增長的新方法時，您的營銷團隊應該以數據為導向。

營銷人員如何增強數據驅動的營銷（來源）

上圖突出顯示了大多數營銷團隊的數據之旅如何從數據捕獲 (CRM) 和報告（分析和可視化）轉變為更多以行動為導向的好處，包括在營銷工作中增加個性化，使用機器學習和人工智能來預測結果過去的趨勢。

因此，如果您不能僱用他們，請開始培養您擁有的人才，並幫助他們發現新的能力和機會來學習和建立他們的技能組合。

4. 在任何地方使用數據並將其嵌入到您的文化中

數據驅動的文化通常很容易被發現，尤其是在團隊會議和季度市政廳中。

例如，在 Klipfolio，我們的許多每月團隊會議都圍繞著一個專門針對手頭主題的儀表板進行。 無論是每週一次的銷售會議、每月一次的客戶保留會議，還是由 UX 團隊領導的用戶體驗入職審查，每次討論都始於對房間大電視屏幕上共享數據的審查。

鼓勵每個團隊成員提出問題並深入了解所顯示的內容。 人們應該質疑數據——它意味著什麼，我們可以從中提取什麼，以及我們缺少什麼來完成這幅畫。 這些會議很有價值，可以作為一個論壇，不斷挑戰自己的思維方式、我們應該收集哪些新數據，以及我們可以從數據中得出哪些歸因與相關性。

您可以快速意識到數據驅動的文化是如何的，因為沒有終點。 理想情況下，您應該只有很少的靜態儀表板。 頂級 KPI 儀表板可能每年都會發生一些變化，但其他一切都在不斷地受到挑戰、改進和重組，以幫助我們更好地了解正在發生的變化。

5. 創建自己的數據字典和工具策略

數據往往集中在公司內的少數數據專家身上。

但是，轉型組織是那些使整個組織中的任何人都可以使用數據的組織。 隨著數據變得更加自由地訪問，擁有一個分享這些見解的中心點、一個定義關鍵指標的數據字典以及可用工具的清單是數據驅動文化成功的關鍵。

可供組織利用的工具的數量和種類正在爆炸式增長，這些工具正在創建的數據呈指數級增長。

大多數小型企業都有 CRM 軟件解決方案、電子郵件平台、網站和數字廣告。 在營銷技術領域，2011 年只有 150 種營銷工具——如今已接近 5,000 種！ 這在短短六年內增長了 3,200% 以上。 而且不僅僅是營銷——人力資源軟件和平台的市場價值超過 140 億美元。

因此，當今領先組織面臨的挑戰是如何戰略性地利用來自所有這些驚人工具的所有這些數據。

6. 請記住，數據不是一切

數據驅動的文化只能讓組織走這麼遠。 有時您會看到組織如此深入地報告、分析和測試，以至於他們陷入癱瘓。 此外，如果你把注意力集中在錯誤的事情上，你可能會錯過發生在你身邊的大浪潮。

亞馬遜首席執行官傑夫·貝索斯（Jeff Bezos）在致股東的年度信函中告誡：

大多數決定可能應該在您希望擁有的信息的 70% 左右做出。 如果您等待 90%，在大多數情況下，您可能會很慢。

創建數據驅動的文化需要時間

改變一個組織的文化絕不會在一夜之間發生，所以要有耐心，慢慢來，從小事做起。

以成功為基礎，鼓勵其他人效仿，並投資一些工具來幫助你。 大多數數據驅動的組織傾向於利用多種工具，因為數據源將分佈在大多數組織中。

幫助打破數據孤島通常是改變數據驅動文化的一大障礙。 因此，幫助營造一種環境，在這種環境中，指標在內部得到明確定義，並定期與團隊清楚地溝通。 最後，確保有一個人是首選資源並在內部擁有該項目。

我從事商業智能工作已超過 15 年，在我所做的一切事情中利用數據已成為我的第二天性。 當你發現你的第一個“啊哈”時刻會產生新的洞察力時，它實際上會讓人上癮。 我所做的一切都是經過衡量的，無論是檢驗假設、啟動新的合作夥伴計劃，還是試驗博客文章以查看產生最佳結果的方法。