在本文中，我们将讨论：
- 什么是数据驱动决策
- 数据驱动决策方法的好处是什么？
- 如何开始进行基于数据的商业决策？
- 改善数据驱动决策的三个要点
什么是数据驱动决策
这是一种战略方法，使用数据作为基础来做出明智的商业决策。此方法也称为DDDM或数据驱动决策。它涉及根据可衡量的目标和/或关键绩效指标（KPIs）收集数据。然后分析数据以识别模式并生成有用的见解。
公司然后利用这些见解来制定业务增长策略，进行数据驱动决策以实现目标，而不是依靠直觉。
用于决策的数据分析类型有哪些？
有四种类型的数据分析可以用来改善商业决策。
描述性分析
使用原始数据来描述给定/当前情况。例如，特定时期的月度销售或转化率，或者客户的人口统计分析。数据挖掘和可视化是此类数据分析实践中使用的一些技术。
诊断性分析
旨在找出“为什么”，识别模式，分析数据以理解为什么在上一步中发现的事情正在发生。商业智能（BI）仪表盘使用此技术来理解组织中问题的根本原因。
预测性分析
分析过去和现在的数据以预测未来。它允许公司预测未来的销售、收入和市场变化。对于此类分析，数据科学家使用数据建模和机器学习。
处方性分析
这种技术涉及利用前三种分析的结果来提供价值，通过确定问题的可能解决方案。例如，您的移动GPS应用程序就是利用处方性分析来建议到达目的地的最佳路线。
数据驱动决策方法的好处是什么？
以数据为基础做决策意味着您依赖于准确的信息，而不是依靠直觉。从好处的角度来看，也许最显著的是风险的降低。当您以冷静的数据为基础做决策时，您就能够在每个决策中把握风险与收益。
让我们来看一个例子。假设您正在推出一款新产品并计划市场营销活动。与其完全依赖当前的市场研究策略，不如收集数据并查看先前类似产品发布中有效的方法。这将使您能够在更短的时间内得出更明智的结论。
根据研究，利用大数据分析进行决策具有以下几个好处：
- 更好的战略决策（69%）
- 对运营过程的更多控制（54%）
- 更好地理解客户（52%）
- 成本降低（47%）
如今，数据分析工具和技术正在各行各业提供价值，曾经的尖端技术现在已成为保持竞争力的必要条件。
如何开始进行基于数据的商业决策？
制定一个明确的行动计划非常重要，这将反映您需要什么类型的数据、如何找到它以及您期望从中获得什么结果。简单来说，
您想要测量什么以及为什么？
如果您不知道从何开始，以下是一个简单的四步流程，可以帮助您入门：
第一步：了解您的目标和优先级
您想要改善什么问题？检查您的业务目标和优先级。例如，假设您希望更多客户购买某个特定产品，该产品迄今为止的销售情况不佳。首先，您要确定哪些数据对于理解销售下降至关重要，例如消费者搜索趋势、市场上的消费习惯以及社交媒体上的消费者情绪。一旦获得这些信息，您可以进入分析阶段，得出结论并采取具体的商业行动来提高销售量（例如向新受众广告或根据当前消费者偏好更改您的产品）。
第二步：查找并展示数据
一旦您确定了要解决的问题并找到了相关点，就需要制定计划以实际收集这些数据。
您很可能需要结合使用网络抓取工具来收集目标数据，并结合分析工具来帮助您获得见解。您将需要使用数据收集工具，专门针对您的需求，例如，如果您认为搜索趋势是您最大的机会所在，则可以使用搜索引擎爬虫。展示数据的方式也很重要。正确的可视化技术可以帮助您一目了然地获取所需的见解，而错误的可视化可能会导致混乱，并无法帮助您找到所需的联系。
专业提示：您很可能需要结合使用在线数据收集工具，以收集目标数据，并结合分析工具来帮助您获得见解。
第三步：从数据中提取见解
一旦获得所需数据，您可以使用分析工具帮助您识别模式、联系和趋势。例如，如果您发现某些关键词在目标受众中流行，可以努力将其添加到相关的网页内容中。
您获得的见解将帮助您基于准确和最新的数据创建行动计划。
第四步：监测、衡量、重复
一旦得出结论，决定您要基于数据驱动的见解采取什么行动（例如，免费送货的产品销售最佳，因此您希望在某些产品上提供此服务，并观察对销售的影响）。但这当然不是终点。这个过程应该在循环中运行，使您能够持续改进业务流程。监测您改进的策略并重新衡量，以确认策略的成功或失败。然后将此过程重复应用于所有其他业务部门。
这是逐步建立数据驱动型公司的最佳方式。
改善数据驱动决策的三个要点
在处理数据时，容易被压倒或因预先设定的偏见而行动。问题在于这些错误会导致数据不准确，最终对您的策略结果产生负面影响。以下是三个在数据驱动公司中应该考虑的因素：
注意偏见
有时候我们会看到我们想要看到的东西。这是数据分析的一大挑战。采用数据驱动文化意味着数据可以被正确的人访问，从而使他们做出更明智的决策。您可以通过交叉引用不同来源的数据，或通过从不同的对等方、设备以及不同的地理区域收集数据来消除偏见，只要这与您的目标不冲突。
从一开始就收集数据
大多数公司等待，直到他们拥有完美的商业/产品/营销策略，才开始收集数据。尽管通常情况下大公司更倾向于此做法，小型企业和初创公司往往更加灵活。您应该利用这种灵活性，从一开始就收集数据的好处。例如，初创公司可以在其产品市场战略中使用数据，通过进行准确的市场调研来找到产品市场契合点（受众兴趣在哪里？竞争对手提供什么？等等）。
设定可衡量和可实现的目标
许多企业对能够收集大量数据感到非常兴奋，这可能会导致战略见解和业务成功。但许多企业因过于雄心勃勃的项目而失败，例如抓取社交媒体上所有目标受众的资料。我建议您决定要实现的目标，并将其分解为更小的部分。例如，巴黎哪些女性鞋类帖子的互动（喜欢/评论）最多。这将更容易理解当前兴趣所在，您可以立即采取具体行动（例如针对新发现的目标受众进行广告活动）。
总结
创建数据驱动的公司文化面临挑战。这些挑战可能以同事的抵制以及数据驱动业务机器的采购、分析和维护的难度形式出现。但尽管有这些障碍，建立以数据为基础的公司是了解受众、了解竞争对手和了解所处环境的关键部分。将高质量数据收集作为明年的商业重点，可以为您提供所需的市场优势。
