เคล็ดลับการวิเคราะห์ธุรกิจ: ใช้ประโยชน์จากข้อมูลของคุณเพื่อปรับปรุงการตัดสินใจ

หลายองค์กรที่คิดว่าตนเองขับเคลื่อนด้วยข้อมูลยังคงอยู่ในขั้นแรก คุณจะเปลี่ยนจากการรวบรวมข้อมูลจำนวนมากไปจนถึงการตั้งค่าฟังก์ชันการวิเคราะห์ธุรกิจที่บอกวิธีปรับแต่งโมเดลของคุณเพื่อปรับปรุงความสามารถในการทำกำไรได้อย่างไร

เราได้สัมภาษณ์ Travis Anderson ผู้อำนวยการฝ่ายวิเคราะห์ธุรกิจของ Toptal เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกและเคล็ดลับการวิเคราะห์ธุรกิจเกี่ยวกับการตั้งค่าฟังก์ชันส่วนกลางภายในบริษัท ขจัดความลำเอียงในการรายงาน ความสำคัญของการใช้ข้อมูล และข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น ในฐานะผู้อำนวยการฝ่ายวิเคราะห์ธุรกิจของ Toptal แอนเดอร์สันเป็นผู้นำทีมที่ช่วยให้สามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลโดยเชื่อมโยงกลยุทธ์ทางธุรกิจกับกิจกรรมข้อมูล (เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล การรายงาน การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย และวิทยาการข้อมูล)

การวิเคราะห์ธุรกิจสนับสนุนส่วนการทำงานทั้งหมดของธุรกิจ รวมถึงการขาย การตลาด การเงิน ผลิตภัณฑ์ การดำเนินงาน และทรัพยากรบุคคล Anderson นำประสบการณ์กว่าทศวรรษในการสร้างประสบการณ์และนำทีมวิเคราะห์และวิศวกรรมมาขับเคลื่อนการเติบโตทางธุรกิจที่สำคัญ รวมถึงที่ Vivint Smart Home, Symantec, Brigham Young University และ Mapline ที่เพิ่งเริ่มต้น เขาสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีและปริญญาโทสาขาวิศวกรรมเครื่องกลและปริญญาโทบริหารธุรกิจจากมหาวิทยาลัย Brigham Young

การวิเคราะห์ทางธุรกิจมีประโยชน์อย่างไร?

การวิเคราะห์ทางธุรกิจช่วยให้ผู้จัดการสามารถตัดสินใจได้ดีขึ้นและมีข้อมูลมากขึ้น และสามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงานได้ด้วยการช่วยให้ผู้จัดการใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และเพิ่มประสิทธิภาพผลกำไรในท้ายที่สุด ตามรายงาน Global State of Enterprise Analytics ประจำปี 2020 ของ MicroStrategy

ในกรณีของ Toptal นั้น Anderson ได้ระบุหลักการสำคัญสี่ประการในการขับเคลื่อนธุรกิจของเราและมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า:

1. การหา ลูกค้า: การใช้ข้อมูลเพื่อปรับปรุงกระบวนการได้มาซึ่งลูกค้า
2. การ ขยายพื้นที่: ทำความเข้าใจวิธีการขับเคลื่อนการขยายตัวทั้งทางภูมิศาสตร์และภายในฐานลูกค้าที่มีอยู่
3. การรักษาลูกค้า: ค้นหาจุดด้อยในการเดินทางของลูกค้า
4. การปรับต้นทุน ให้เหมาะสมสำหรับการได้มา การเก็บรักษา และการดำเนินธุรกิจ

หลักการทั้งสี่นี้เป็นแนวทางสำหรับธุรกิจในการวัด ROI ในข้อมูลและการวิเคราะห์ธุรกิจ

อะไรคือความท้าทายเบื้องต้นที่ Toptal?

Siled Analytics

Anderson กล่าวว่าความท้าทายแรกที่เขาเผชิญเมื่อเข้าร่วม Toptal คือการเปลี่ยนแปลงแนวทางภายในไปสู่การวิเคราะห์ ในขณะนั้น ทีมงานภายในส่วนใหญ่กำลังดำเนินการวิเคราะห์ ทีมส่วนใหญ่มีนักวิเคราะห์ข้อมูล และพวกเขาต่างก็ทำงานด้านข้อมูล ซึ่งส่วนใหญ่เน้นไปที่การรายงาน การวิเคราะห์ และการวิเคราะห์แนวโน้ม แม้ว่าจะมีวัฒนธรรมข้อมูลและผู้จัดการสายงานใช้ข้อมูลในการตัดสินใจ แต่การตั้งค่าก็ไม่มีประสิทธิภาพ

แต่ละทีมมีแนวทางที่แตกต่างกัน ซึ่งหมายความว่าข้อความจะยุ่งเหยิง เนื่องจากแต่ละกลุ่มมีฟังก์ชันข้อมูลภายใน จึงไม่มีความสอดคล้องกันในคำจำกัดความและ KPI การอภิปรายของผู้บริหารมักเน้นที่การกระทบยอด ซึ่งอาจทำให้เสียสมาธิ เนื่องจากคำจำกัดความต่างกัน การเรียนรู้จากข้อมูลจึงสูญเสียไปในบางครั้ง

การรายงานอคติ

ปัญหาที่สองที่เกิดจากการรวบรวมและการรายงานข้อมูลแบบกระจายอำนาจคือแต่ละทีมมีอคติในการนำเสนอข้อมูล แต่ละฟังก์ชันคือการเลือกข้อมูลเพื่อแสดงภาพตัวเองในสภาพแสงที่ดีที่สุด การปฏิบัตินี้ทำให้เกิดการขาดสมาธิและการขาดการควบคุมที่อาจเกิดขึ้น

Anderson เริ่มต้นการยกเครื่องแนวทางของบริษัทและกรอบงานการวิเคราะห์ธุรกิจใหม่ทั้งหมด ลำดับความสำคัญคือการสร้างฟังก์ชันกลาง: ศูนย์วิเคราะห์ความเป็นเลิศที่มีอยู่นอกสายธุรกิจและทำหน้าที่เป็นจุดควบคุม ฟังก์ชันส่วนกลางช่วยให้แน่ใจว่าข้อมูลจะถูกรวบรวมและวิเคราะห์อย่างเป็นเนื้อเดียวกัน และขจัดอคติในการรายงาน

เมื่อจัดตั้งศูนย์แล้ว จำเป็นต้องจัดให้มีเจ้าหน้าที่อย่างเหมาะสม ลำดับความสำคัญอันดับแรกคือการระบุช่องว่างทักษะ ในการสร้างทีมที่มีประสิทธิภาพและมีผลกระทบ คุณต้องมีผู้ที่มีทักษะด้านเทคนิคที่แข็งแกร่ง ทักษะการแก้ปัญหาที่แข็งแกร่ง แต่ยังมีความเฉียบแหลมทางธุรกิจ

Business Analytics Center เพิ่มมูลค่าได้อย่างไร?

จากข้อมูลของ Anderson มูลค่าเพิ่มหลักในการสร้างข้อมูลส่วนกลางและฟังก์ชันการวิเคราะห์ธุรกิจคือการปรับปรุงประสิทธิภาพและลดต้นทุน จนกว่าธุรกิจจะวัดประสิทธิภาพการทำงานอย่างสม่ำเสมอเมื่อเวลาผ่านไป การจัดการในการปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญจึงเป็นเรื่องยาก

ขั้นตอนแรกคือการสร้างความสอดคล้องของตัวชี้วัดและการหาปริมาณของวัตถุประสงค์ตามตัวชี้วัดที่ตกลงกันไว้เหล่านี้ สิ่งนี้มีผลทางพฤติกรรมที่สำคัญของการจูงใจพนักงาน—ดังที่ Anderson ชี้ให้เห็นว่า คุณจะจูงใจผู้คนได้อย่างไรหากไม่มีเป้าหมาย นอกจากนี้ การวัดเชิงปริมาณใดๆ ก็ยังดีกว่าไม่มีเลย ในความเห็นของแอนเดอร์สัน "ถ้าคุณเริ่มวัดสิ่งเดียว คุณจะเห็นประโยชน์ที่แท้จริง—เพราะคุณสามารถมีอิทธิพลต่อมันได้ หรือคุณจะเห็นว่ามันไม่เกี่ยวข้องกัน"

ทีมงานของ Anderson สนับสนุนการทำงานทางธุรกิจทั้งหมดและเช็คอินรายสัปดาห์และรายปักษ์กับแต่ละคน ส่วนแรกของงานคือเพื่อให้แน่ใจว่ามีการรวบรวมข้อมูลที่ถูกต้อง คอลเลกชันนี้มีเป้าหมายด้านพฤติกรรมเพื่อกระตุ้นให้ผู้คนทำงานและกำหนด "คะแนน" ให้กับผลงานของพวกเขา

การเลือก KPI ที่เหมาะสม

เมื่อรวบรวมข้อมูลที่สม่ำเสมอและมีคุณภาพสูงแล้ว ความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดก็เกิดขึ้น: การประเมินว่า KPI ที่เหมาะสมสำหรับแต่ละหน่วยธุรกิจคืออะไร การประเมินเริ่มจากบนลงล่าง ทีมวิเคราะห์ธุรกิจจะกำหนดกลยุทธ์ของบริษัทในข้อมูล เพื่อให้ KPI การวิเคราะห์ธุรกิจที่เลือกมีประโยชน์ในแง่ของการให้ข้อมูลเชิงลึกและมีความสำคัญทั้งในระดับบนลงล่างและระดับธุรกิจ

คำถามที่นำไปสู่การสร้าง KPI ที่เหมาะสม ได้แก่

• ตัวชี้วัดที่สำคัญคืออะไร?
• พวกเขาการเงิน?
• พวกเขาขึ้นอยู่กับการดำเนินงาน?
• อะไรคือกรอบของสิ่งที่ทีมกำลังวัด?
• บุคคลแต่ละคนจำเป็นต้องรับผิดชอบในการบรรลุวัตถุประสงค์เฉพาะหรือไม่?
• พวกเขาจะได้รับการจัดอันดับอย่างไร?

เป็นสิ่งสำคัญยิ่งที่ทีมวิเคราะห์ธุรกิจเข้าใจธุรกิจและกลยุทธ์ของธุรกิจอย่างถี่ถ้วน ที่ Toptal มีการสนับสนุนที่แข็งแกร่งภายในบริษัทสำหรับภารกิจขององค์กร

ข้อมูลจะได้รับการประมวลผลและศึกษาโดยใช้แบบจำลองทางสถิติและการพยากรณ์ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องสังเกตว่าผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ไม่ใช่การตัดสินใจ แต่เป็นข้อมูลเชิงปริมาณที่ช่วยในการตัดสินใจได้ดีขึ้น ท้ายที่สุดแล้ว การตัดสินใจทางธุรกิจทั้งหมดถือเป็นความรับผิดชอบของผู้นำธุรกิจ มีความร่วมมือระหว่างผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและทีมวิเคราะห์ข้อมูลและธุรกิจผ่านกระบวนการทำซ้ำ เมื่อตัดสินใจได้แล้ว ข้อมูลก็ต้องสนับสนุน ไม่เพียงเท่านั้น แต่ยังมีการประเมิน KPI ใหม่อย่างสม่ำเสมอเพื่อให้แน่ใจว่าสอดคล้องกับลำดับความสำคัญเชิงกลยุทธ์ของบริษัทเสมอ

กระบวนการนี้ไม่เจ็บปวดเสมอไป บางครั้งอาจมีความขัดแย้งระหว่างผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย เนื่องจากมีข้อเสนอแนะมากมายในข้อมูล ผู้จัดการบางคนไม่ยอมรับความคิดเห็นดังกล่าวเท่าๆ กัน แอนเดอร์สันมองว่าความรับผิดชอบของเขาคือการให้คำแนะนำที่เข้าใจง่ายและให้ความรู้แก่ผู้บริหารเกี่ยวกับวิธีตีความข้อมูลเชิงลึกที่ดึงมาจากข้อมูล

อ่านข้อมูลผิด

Anderson กล่าวถึงผลลัพธ์ที่ไม่พึงประสงค์ที่อาจเกิดขึ้นซึ่งบริษัทสามารถเผชิญได้เมื่อมีระเบียบวินัยภายในที่ไม่ดีในการเก็บรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล ในการสู้รบครั้งก่อน เขาได้พบกับธุรกิจที่มีหน่วยธุรกิจขนาดใหญ่ที่รับผิดชอบส่วนแบ่งรายได้ของบริษัทเป็นจำนวนมาก หน่วยธุรกิจนี้มีตัวแทนขายหลายคนที่รับผิดชอบรายได้รวมกันมากกว่า 200 ล้านดอลลาร์ อย่างไรก็ตาม ทีมนี้วัดรายได้แตกต่างจากบริษัทอื่นๆ และรายงานในระบบแยกต่างหาก

ระหว่างการเปลี่ยนแปลงการจัดการ ผู้บริหารคนใหม่ล้มเหลวในการตระหนักว่าข้อมูลไม่สอดคล้องกันและไล่สมาชิกในทีมออกทั้งหมด—พวกเขาได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ไม่ถูกต้องจากข้อมูลและเชื่อว่าทีมไม่ได้ดำเนินการ การตัดสินใจขึ้นอยู่กับตัวเลขที่ผิดพลาดและไม่สอดคล้องกันในระบบ ERP มันจบลงด้วยความผิดพลาด 50 ล้านเหรียญ เกร็ดเล็กเกร็ดน้อยนี้แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าเหตุใด วินัยการจัดการข้อมูลหลักจึงมีความสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับบริษัทที่อยู่ระหว่างการรวม M&A

ข้อผิดพลาดทั่วไปในการเริ่มต้นและวิธีหลีกเลี่ยง

Anderson พบปัญหาทั่วไปสองประการในบริษัทต่างๆ ที่เริ่มสำรวจการวิเคราะห์ข้อมูล ปัญหาเหล่านี้ตกอยู่ที่ปลายทั้งสองของสเปกตรัม ประการแรก บางครั้งบริษัทต่างๆ เริ่มดำเนินการตามความคิดริเริ่มขนาดใหญ่เพื่อรวบรวมข้อมูลที่สมบูรณ์แบบซึ่งท้ายที่สุดแล้วไม่ได้ใช้ ปัญหาที่สองคือเมื่อบริษัทต่างๆ ไม่ได้เริ่มการวิเคราะห์ใดๆ เนื่องจากข้อมูลมีคุณภาพต่ำ คำแนะนำที่สำคัญที่ Anderson มีให้ในที่นี้คือแม้ว่าข้อมูลจะไม่น่าเชื่อถือ การวัด KPI ที่สำคัญเพียงไม่กี่รายการก็ให้ข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ การทำเช่นนี้จะช่วยให้บริษัทได้เรียนรู้วิธีทำให้ข้อมูลมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น

ข้อมูลมากขึ้นดีกว่าเสมอหรือไม่?

แม้ว่าการวัด KPI ที่ถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญ แต่ก็ควรสังเกตว่าข้อมูลที่มากเกินไป (หรือข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง) ไม่ได้ดีกว่าเสมอไป การวัดที่ไม่โฟกัสจะสร้างความสับสนให้กับการตัดสินใจและอาจทำให้เสียสมาธิได้ การเริ่มต้นโดยการวัดจุดข้อมูลเพียงไม่กี่จุดแต่สำคัญอย่างสม่ำเสมอและถูกต้องจะมีประสิทธิภาพมากกว่า

ประสิทธิภาพของทีม Anderson วัดโดยอ้างอิงจากหลักการ 4 ข้อข้างต้น ได้แก่ การได้มาซึ่งลูกค้า การขยายฐานลูกค้า การรักษาลูกค้า และการปรับต้นทุนให้เหมาะสม สำหรับแต่ละสิ่งเหล่านี้ ผลกระทบจะถูกวัดและวัดปริมาณ โดยให้ ROI สำหรับงานของทีม หากทีมวิเคราะห์มามากแต่ไม่ได้จุดประกายให้เกิดการเปลี่ยนแปลง แสดงว่างานนั้นไม่ได้ผล ในที่สุด ความสำเร็จของทีมหมายถึงการมีอิทธิพลที่วัดได้

หลักการชี้นำของ Anderson สำหรับการวิเคราะห์ธุรกิจ

ข้อมูลเชิงลึกมากมายของ Anderson สามารถกลั่นกรองได้ในเคล็ดลับการวิเคราะห์ธุรกิจสองสามข้อเพื่อการนำการวิเคราะห์ข้อมูลไปใช้อย่างประสบความสำเร็จ

ประการแรก ภารกิจของทีมดังกล่าวคือการเปลี่ยนความคิดของผู้บริหารผ่านการวัดเชิงปริมาณและมีอิทธิพลต่อพวกเขาทุกวัน สิ่งเหล่านี้จะเล็ก การเปลี่ยนแปลงที่เพิ่มขึ้นทำให้เกิดผลกระทบผ่านการทำซ้ำและการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

ประการที่สอง ทีมวิเคราะห์ธุรกิจไม่ได้ให้การตัดสินใจ แต่ให้ข้อมูลที่สามารถชี้นำผู้บริหารได้ ผู้นำธุรกิจยังคงรับผิดชอบต่อกลยุทธ์ของบริษัทอยู่เสมอ

ประการที่สาม ผลกระทบของฟังก์ชันการวิเคราะห์ธุรกิจควรวัดผลได้และมี ROI

สุดท้าย การ เริ่มต้นด้วยชุด KPI ของการวิเคราะห์ธุรกิจที่จำกัด ดีกว่าการไม่วัดข้อมูล เลย ไม่เพียงเท่านั้น แต่กระบวนการสร้างวัฒนธรรมความเป็นเลิศของข้อมูลในองค์กร บริษัทที่ทำสิ่งนี้อย่างถูกต้องจะมีประสิทธิภาพดีกว่าเสมอ แม้ว่าในตอนแรก จะเป็นเรื่องยากทางเทคนิค มีราคาแพง และจำเป็นต้องเปลี่ยนวัฒนธรรม บริษัทที่ยืนหยัดและดำเนินการตามกระบวนการได้สำเร็จมักจะรักษาผู้มีความสามารถ ทำงานได้ดีขึ้น และส่งเสริมวัฒนธรรมองค์กรในเรื่องความรับผิดชอบ