Business Analytics-Tipps: Nutzen Sie Ihre Daten, um die Entscheidungsfindung zu verbessern

Viele Organisationen, die denken, dass sie datengetrieben sind, stecken noch im ersten Gang. Wie kommen Sie vom einfachen Sammeln vieler Daten zur Einrichtung einer Geschäftsanalysefunktion, die Ihnen tatsächlich sagt, wie Sie Ihr Modell optimieren können, um die Rentabilität zu verbessern?

Wir haben Travis Anderson, Director of Business Analytics bei Toptal, interviewt, um seine Erkenntnisse und Tipps zur Business Analytics zur Einrichtung einer zentralen Funktion innerhalb eines Unternehmens, zur Beseitigung von Berichtsverzerrungen, zur Bedeutung der Verwendung von Daten und zu potenziellen Fallstricken zu erhalten. Als Director of Business Analytics bei Toptal leitet Anderson ein Team, das eine datengesteuerte Entscheidungsfindung ermöglicht, indem es die Geschäftsstrategie mit Datenaktivitäten (dh Datenanalyse, Berichterstattung, diagnostische Analyse und Datenwissenschaft) verbindet.

Business Analytics unterstützt alle Funktionsbereiche des Unternehmens, einschließlich Vertrieb, Marketing, Finanzen, Produkt, Betrieb und Personalwesen. Anderson bringt mehr als ein Jahrzehnt Erfahrung im Aufbau und in der Leitung von Analyse- und Engineering-Teams mit, um ein signifikantes Unternehmenswachstum voranzutreiben, unter anderem bei Vivint Smart Home, Symantec, der Brigham Young University und seinem Startup Mapline. Er hat BS- und MS-Abschlüsse in Maschinenbau und einen MBA, alle von der Brigham Young University.

Was sind die Verwendungen von Business Analytics?

Laut dem Global State of Enterprise Analytics-Bericht 2020 von MicroStrategy ermöglicht Business Analytics Managern, bessere und fundiertere Entscheidungen zu treffen, und kann die betriebliche Effizienz steigern, indem sie Managern hilft, Ressourcen effizienter zu nutzen und letztendlich das Endergebnis zu optimieren.

Im Fall von Toptal identifizierte Anderson vier Grundsätze, die für die Förderung unseres Geschäfts und den Lebenszeitwert der Kunden von zentraler Bedeutung sind:

1. Kundengewinnung: Nutzung von Daten zur Verbesserung des Kundengewinnungsprozesses
2. Erweitern der Präsenz: Verstehen, wie die Expansion sowohl geografisch als auch innerhalb des bestehenden Kundenstamms vorangetrieben werden kann
3. Kunden binden: Reibungspunkte in der Customer Journey finden
4. Optimierung der Kosten für Anschaffung, Bindung und Geschäftsbetrieb

Diese vier Grundsätze sind auch eine Möglichkeit für das Unternehmen, den ROI in Daten- und Geschäftsanalysen zu messen.

Was waren die primären Herausforderungen bei Toptal?

Silo-Analytics

Laut Anderson war die erste Herausforderung, der er sich gegenübersah, als er zu Toptal kam, die Transformation des internen Analytics-Ansatzes. Zu dieser Zeit führten die meisten internen Funktionsteams ihre Analyse durch. Die meisten Teams hatten einen Datenanalysten, und jeder erledigte seine Datenarbeit, die sich hauptsächlich auf Berichte, Analysen und Trendanalysen konzentrierte. Obwohl eine Datenkultur existierte und Linienmanager Daten für ihre Entscheidungsfindung nutzten, war die Einrichtung ineffizient.

Jedes Team hatte einen anderen Ansatz, was wiederum dazu führte, dass die Botschaft verworren war. Da jede Gruppe eine interne Datenfunktion hatte, gab es keine Konsistenz in Definitionen und KPIs. Managementgespräche konzentrierten sich oft auf Versöhnung, was eine Ablenkung sein könnte. Da die Definitionen unterschiedlich waren, gingen die Erkenntnisse aus den Daten manchmal verloren.

Berichtsverzerrung

Das zweite Problem, das sich aus der dezentralisierten Datenerfassung und -berichterstattung ergab, war, dass jedes Team bei der Präsentation seiner Daten eine Voreingenommenheit hatte. Jede Funktion wählte Daten aus, um sich selbst im besten Licht darzustellen. Diese Praxis führte zu einem Mangel an Konzentration und einem potenziellen Mangel an Kontrolle.

Anderson begann mit einer vollständigen Überarbeitung des Ansatzes und des Business-Analytics-Frameworks des Unternehmens. Die Priorität bestand darin, eine zentrale Funktion zu schaffen: ein Analyse-Kompetenzzentrum, das außerhalb der Geschäftsbereiche existiert und als Kontrollpunkt dient. Eine zentrale Funktion stellt sicher, dass Daten einheitlich erhoben und analysiert werden und dass Reporting Bias eliminiert werden.

Sobald das Zentrum eingerichtet ist, muss sichergestellt werden, dass es angemessen mit Personal ausgestattet ist. Die erste Priorität besteht darin, die Qualifikationslücke zu identifizieren. Um ein Team aufzubauen, das effektiv sein kann und Wirkung zeigt, braucht man Menschen, die über solide technische Fähigkeiten, starke Fähigkeiten zur Problemlösung, aber auch über Geschäftssinn verfügen.

Wie schafft ein Business Analytics Center einen Mehrwert?

Laut Anderson besteht der primäre Mehrwert der Schaffung einer zentralen Daten- und Geschäftsanalysefunktion darin, die Leistung zu verbessern und die Kosten zu senken . Bis ein Unternehmen die Leistung im Laufe der Zeit konsistent misst, ist es für das Management eine Herausforderung, die Leistung erheblich zu verbessern.

Der erste Schritt besteht darin, die Konsistenz der Metriken festzustellen und ein Ziel basierend auf diesen vereinbarten Metriken zu quantifizieren. Dies hat den wesentlichen Verhaltenseffekt der Mitarbeitermotivation – wie, wie Anderson betont, Menschen motiviert, wenn es keine Ziele gibt? Darüber hinaus sind alle quantitativen Metriken besser als keine. Anderson ist der Meinung: „Wenn Sie anfangen, nur eine Sache zu messen, können Sie einen echten Vorteil sehen – entweder weil Sie es beeinflussen können oder weil Sie sehen, dass es nicht relevant ist.“

Das Team von Anderson unterstützt alle Geschäftsfunktionen und führt wöchentliche und zweiwöchentliche Check-ins mit allen durch. Der erste Teil der Aufgabe besteht darin, die Erfassung korrekter Daten sicherzustellen. Diese Sammlung dient einem Verhaltensziel, um Menschen zu motivieren, ihre Arbeit zu tun und ihrer Leistung eine „Punktzahl“ zuzuweisen.

Auswahl der richtigen KPIs

Sobald konsistente und qualitativ hochwertige Daten gesammelt wurden, entsteht die größte Herausforderung: die Bewertung der richtigen KPIs für jede Geschäftseinheit. Die Bewertung beginnt von oben nach unten. Das Business-Analytics-Team bildet die Unternehmensstrategie in Daten ab, sodass die ausgewählten Business-Analytics-KPIs nützlich sind, um Einblicke zu geben, und sowohl auf Top-down- als auch auf Geschäftsebene von Bedeutung sind.

Einige der Fragen, die zur Festlegung der geeigneten KPIs führen, sind:

• Was sind die wichtigsten Kennzahlen?
• Sind sie finanziell?
• Basieren sie auf Operationen?
• In welchem ​​Rahmen misst das Team?
• Müssen einzelne Personen für die Erreichung bestimmter Ziele verantwortlich sein?
• Wie werden sie bewertet?

Es ist von größter Bedeutung, dass das Business-Analytics-Team das Unternehmen und seine Strategie genau versteht. Bei Toptal gibt es innerhalb des Unternehmens starke Unterstützung für die Mission der Organisation.

Die Daten werden unter Verwendung solider statistischer Modelle und Prognosen verarbeitet und untersucht. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass das Ergebnis der Analyse keine Entscheidung ist, sondern eher quantitative Eingaben, die dabei helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Letztlich liegen alle unternehmerischen Entscheidungen in der Verantwortung des Geschäftsführers. Es besteht eine Partnerschaft zwischen den Stakeholdern und dem Daten- und Business-Analytics-Team durch einen iterativen Prozess. Sobald eine Entscheidung getroffen ist, müssen die Daten sie unterstützen. Nicht nur, aber es gibt eine regelmäßige Neubewertung der KPIs, um sicherzustellen, dass sie immer an den strategischen Prioritäten des Unternehmens ausgerichtet sind.

Der Prozess ist nicht immer schmerzlos. Manchmal kann es zu Reibereien zwischen den Beteiligten kommen, da die Daten viel Feedback enthalten. Nicht alle Führungskräfte sind für solche Rückmeldungen gleichermaßen empfänglich. Anderson sieht seine Verantwortung darin, eine verdauliche Empfehlung zu geben und die Führungskräfte darin zu schulen, wie sie die aus den Daten extrahierten Erkenntnisse interpretieren können.

Lesen der Daten falsch

Anderson sprach die möglichen nachteiligen Folgen an, denen ein Unternehmen ausgesetzt sein kann, wenn die interne Disziplin bei der Datenerfassung und -analyse unzureichend ist. Bei einem früheren Engagement war er auf ein Unternehmen gestoßen, das über eine große Geschäftseinheit verfügte, die für einen erheblichen Teil der Einnahmen des Unternehmens verantwortlich war. Diese Geschäftseinheit hatte mehrere Vertriebsmitarbeiter, die zusammen für Einnahmen von mehr als 200 Millionen US-Dollar verantwortlich waren. Dieses Team hat seinen Umsatz jedoch anders als der Rest des Unternehmens gemessen und in einem separaten System gemeldet.

Während eines Managementwechsels bemerkte eine neue Führungskraft nicht, dass die Daten nicht konsistent waren, und entließ alle Teammitglieder – sie hatten die falschen Erkenntnisse aus den Daten gewonnen und glaubten, dass das Team nicht leistungsfähig sei. Die Entscheidung wurde aufgrund fehlerhafter und inkonsistenter Zahlen im ERP-System getroffen. Am Ende war es ein 50-Millionen-Dollar-Fehler. Diese Anekdote veranschaulicht deutlich, warum die Disziplin des Stammdatenmanagements von entscheidender Bedeutung ist, insbesondere für Unternehmen, die M&A-Integrationen durchlaufen .

Häufige Fallstricke beim Einstieg und wie man sie vermeidet

Anderson ist auf zwei typische Probleme in Unternehmen gestoßen, die mit der Erforschung von Datenanalysen beginnen. Diese Probleme fallen an zwei Enden des Spektrums. Erstens starten Unternehmen manchmal große Initiativen, um perfekte Daten zu sammeln, die letztendlich nicht verwendet werden. Das zweite Problem ist, wenn Unternehmen aufgrund der schlechten Datenqualität erst gar nicht mit Analysen beginnen. Der entscheidende Rat, den Anderson hier gibt, ist, dass selbst wenn die Daten nicht zuverlässig sind, die Messung einiger kritischer KPIs nützliche Einblicke bietet. Auf diese Weise kann das Unternehmen lernen, wie es die Eingaben zuverlässiger machen kann.

Ist mehr Daten immer besser?

Während die Messung der richtigen KPIs unerlässlich ist, sollte beachtet werden, dass zu viele Daten (oder irrelevante Daten) nicht unbedingt besser sind. Unkonzentriertes Messen verwirrt die Entscheidungsfindung und kann ablenken. Es ist effektiver, mit der konsistenten und korrekten Messung einiger weniger, aber entscheidender Datenpunkte zu beginnen.

Die Effektivität von Andersons Team wird in Bezug auf die vier oben genannten Grundsätze gemessen: Kundengewinnung, Erweiterung der Präsenz, Kundenbindung und Kostenoptimierung. Für jede dieser Maßnahmen wird die Auswirkung gemessen und quantifiziert, wodurch ein ROI für die Arbeit des Teams bereitgestellt wird. Wenn das Team viele Analysen durchgeführt, aber keine Veränderungen angeregt hat, war seine Arbeit ineffektiv. Letztlich bedeutet der Erfolg des Teams messbaren Einfluss zu nehmen.

Andersons Leitprinzipien für Business Analytics

Andersons viele Erkenntnisse lassen sich in ein paar Business-Analytics-Tipps für die erfolgreiche Implementierung von Data Analytics destillieren.

Die Mission eines solchen Teams besteht zunächst darin, die Führungskräfte durch quantitative Maßnahmen umzustimmen und täglich zu beeinflussen. Dies werden kleine, inkrementelle Änderungen sein, die durch kontinuierliche Iterationen und Verbesserungen wirksam werden.

Zweitens liefert das Business-Analytics-Team keine Entscheidungen, sondern Informationen, die Führungskräfte anleiten können. Unternehmenslenker sind immer noch für die Strategie eines Unternehmens verantwortlich.

Drittens sollte die Wirkung der Business-Analytics-Funktion messbar sein und einen ROI haben.

Schließlich ist es besser, mit einer begrenzten Anzahl von KPIs für die Geschäftsanalyse zu beginnen, als überhaupt keine Daten zu messen . Der Prozess schafft nicht nur eine Kultur der Datenexzellenz in einer Organisation. Unternehmen, die dies richtig machen, werden immer besser abschneiden, auch wenn es anfangs technisch schwierig und teuer ist und einen Kulturwandel erfordert. Unternehmen, die bestehen bleiben und den Prozess erfolgreich meistern, neigen dazu, Talente zu halten, bessere Leistungen zu erbringen und eine Unternehmenskultur der Verantwortlichkeit zu fördern.