İş Analitiği İpuçları: Karar Vermeyi Geliştirmek için Verilerinizi Kullanın

Veri odaklı olduklarını düşünen birçok kuruluş hala birinci viteste. Çok fazla veri toplamaktan, karlılığı artırmak için modelinizi nasıl değiştireceğinizi gerçekten söyleyen bir iş analitiği işlevi kurmaya nasıl geçersiniz?

Toptal'ın iş analitiği direktörü Travis Anderson ile bir şirkette merkezi bir işlev kurma, raporlama yanlılığını ortadan kaldırma, veri kullanmanın önemi ve olası tuzaklar hakkında görüşlerini ve iş analitiği ipuçlarını almak için görüştük. Toptal'ın iş analitiği direktörü olarak Anderson, iş stratejisini veri faaliyetleriyle (yani, veri analizi, raporlama, teşhis analitiği ve veri bilimi) bağlayarak veriye dayalı karar vermeyi sağlayan bir ekibe liderlik eder.

İş analitiği, satış, pazarlama, finans, ürün, operasyonlar ve İK dahil olmak üzere işletmenin tüm işlevsel alanlarını destekler. Anderson, Vivint Smart Home, Symantec, Brigham Young Üniversitesi ve başlangıç ​​şirketi Mapline dahil olmak üzere önemli ticari büyüme sağlamak için analitik ve mühendislik ekipleri oluşturma ve yönetme konusunda on yıldan fazla bir deneyime sahiptir. Tamamı Brigham Young Üniversitesi'nden olmak üzere makine mühendisliği alanında lisans ve yüksek lisans derecelerine ve MBA derecesine sahiptir.

İş Analitiğinin Kullanım Alanları Nelerdir?

MicroStrategy'nin 2020 Küresel Kurumsal Durum Analitiği raporuna göre, iş analitiği, yöneticilerin daha iyi ve daha bilinçli kararlar almasına olanak tanır ve yöneticilerin kaynakları daha verimli kullanmalarına ve sonuçta alt çizgiyi optimize etmelerine yardımcı olarak operasyonel verimliliği artırabilir.

Toptal örneğinde, Anderson işimizi ve müşterilerin yaşam boyu değerini sürdürmenin merkezinde yer alan dört ilke belirledi:

1. Müşteri edinme : müşteri edinme sürecini iyileştirmek için verileri kullanma
2. Genişleyen ayak izi: hem coğrafi olarak hem de mevcut müşteri tabanı içinde genişlemenin nasıl sağlanacağını anlamak
3. Müşterileri elde tutmak: müşteri yolculuğunda yıpranan noktaları bulmak
4. Edinme, elde tutma ve iş operasyonları için maliyetleri optimize etme

Bu dört ilke aynı zamanda işletmenin veri ve iş analitiğindeki yatırım getirisini ölçmesinin bir yoludur.

Toptal'da Öncelikli Zorluklar Nelerdi?

Siled Analytics

Anderson'a göre, Toptal'a katıldığında karşılaştığı ilk zorluk, dahili analitik yaklaşımının dönüşümüydü. O sırada, dahili fonksiyonel ekiplerin çoğu analizlerini yürütüyordu. Çoğu ekibin bir veri analisti vardı ve her biri, çoğunlukla raporlama, analiz ve trend analizine odaklanan veri çalışmalarını yapıyorlardı. Bir veri kültürü mevcut olmasına ve bölüm yöneticilerinin karar verme süreçlerinde verileri kullanmasına rağmen, kurulum verimsizdi.

Her takımın farklı bir yaklaşımı vardı, bu da mesajın karıştırıldığı anlamına geliyordu. Her grubun dahili bir veri işlevi olduğundan, tanımlarda ve KPI'larda tutarlılık yoktu. Yönetim tartışmaları genellikle dikkati dağıtabilecek uzlaşmaya odaklandı. Tanımlar farklı olduğu için, verilerden öğrenilenler zaman zaman kaybolmuştur.

Önyargı Raporlama

Merkezi olmayan veri toplama ve raporlamadan kaynaklanan ikinci konu, her takımın verilerini sunarken bir önyargıya sahip olmasıydı. Her işlev, kendisini en iyi şekilde tasvir etmek için verileri seçiyordu. Bu uygulama, odak eksikliği ve potansiyel bir kontrol eksikliği yarattı.

Anderson, şirketin yaklaşımını ve iş analitiği çerçevesini tamamen elden geçirmeye başladı. Öncelik, merkezi bir işlev yaratmaktı: iş kollarının dışında var olan ve bir kontrol noktası görevi gören bir analitik mükemmellik merkezi. Merkezi bir işlev, verilerin homojen bir şekilde toplanıp analiz edilmesini ve raporlama yanlılığının ortadan kaldırılmasını sağlar.

Merkez kurulduktan sonra, uygun şekilde kadroya sahip olduğundan emin olmak gerekli hale gelir. İlk öncelik sırası, beceri boşluğunu belirlemektir. Etkili ve etkisi olan bir ekip oluşturmak için sağlam teknik becerilere, güçlü problem çözme becerilerine ve aynı zamanda iş zekasına sahip insanlara ihtiyacınız var.

Bir İş Analitiği Merkezi Nasıl Değer Katar?

Anderson'a göre, merkezi bir veri ve iş analitiği işlevi oluşturmanın birincil katma değeri, performansı artırmak ve maliyetleri azaltmaktır . Bir işletme performansı zaman içinde tutarlı bir şekilde ölçene kadar, yönetimin performansı önemli ölçüde iyileştirmesi zordur.

İlk adım, metriklerin tutarlılığını belirlemek ve üzerinde anlaşmaya varılan bu metriklere dayalı olarak bir hedefi ölçmektir. Bu, personeli motive etmenin temel davranışsal etkisine sahiptir - Anderson'ın belirttiği gibi, hedef yoksa insanları nasıl motive edersiniz? Ayrıca, herhangi bir nicel metrik, hiç olmamasından iyidir. Anderson'ın görüşüne göre, "Yalnızca bir şeyi ölçmeye başlarsanız, gerçek bir fayda görebilirsiniz - ya onu etkileyebileceğiniz için ya da alakasız olduğunu görebilirsiniz."

Anderson'ın ekibi tüm iş fonksiyonlarını destekler ve her biri için haftalık ve iki haftada bir check-in yapar. İşin ilk kısmı, doğru verilerin toplanmasını sağlamaktır. Bu koleksiyon, insanları işlerini yapmaya motive etmek ve performanslarına bir “puan” atamak için davranışsal bir amaca hizmet eder.

Doğru KPI'ları Seçme

Tutarlı ve yüksek kaliteli veriler toplandıktan sonra en büyük zorluk ortaya çıkar: her bir iş birimi için doğru KPI'ların ne olduğunu değerlendirmek. Değerlendirme yukarıdan aşağıya doğru başlar. İş analitiği ekibi, seçilen iş analitiği KPI'larının içgörü sağlama açısından yararlı olması ve hem yukarıdan aşağıya hem de iş seviyelerinde önemli olması için verilerde şirket stratejisini haritalandırır.

Uygun KPI'ların oluşturulmasına yol açan sorulardan bazıları şunlardır:

• Anahtar metrikler nelerdir?
• Onlar finansal mı?
• Operasyonlara mı dayanıyorlar?
• Takımın ölçtüğü şeyin çerçevesi nedir?
• Bireysel kişilerin belirli hedeflere ulaşmaktan sorumlu olması gerekiyor mu?
• Nasıl derecelendirilecekler?

İş analitiği ekibinin işi ve stratejisini tam olarak anlaması çok önemlidir. Toptal'da, organizasyonun misyonu için şirket içinde güçlü bir destek var.

Veriler, sağlam istatistiksel modelleme ve tahmin kullanılarak işlenir ve incelenir. Ancak, analizin çıktısının bir karar değil, daha iyi seçimler yapmaya yardımcı olan nicel girdiler olduğuna dikkat etmek önemlidir. Sonuçta, tüm iş kararları iş liderinin sorumluluğundadır. Paydaşlar ile veri ve iş analitiği ekibi arasında yinelemeli bir süreç aracılığıyla bir ortaklık vardır. Bir karar verildikten sonra, verilerin onu desteklemesi gerekir. Sadece değil, aynı zamanda her zaman şirketin stratejik öncelikleriyle uyumlu olmalarını sağlamak için KPI'ların düzenli olarak yeniden değerlendirilmesi yapılır.

İşlem her zaman ağrısız değildir. Verilerde çok fazla geri bildirim olduğu için zaman zaman paydaşlar arasında sürtüşme olabilir. Tüm yöneticiler bu tür geri bildirimlere eşit derecede açık değildir. Anderson, sorumluluğunu sindirilebilir bir tavsiye sağlamak ve yöneticilere verilerden çıkarılan içgörüleri nasıl yorumlayacakları konusunda eğitmek olarak görüyor.

Verileri Yanlış Okumak

Anderson, veri toplama ve analizinde zayıf iç disiplin olduğunda bir şirketin karşılaşabileceği olası olumsuz sonuçlara değindi. Daha önceki bir ilişkide, şirketin gelirlerinin önemli bir kısmından sorumlu olan büyük bir iş birimine sahip bir işletmeyle karşılaşmıştı. Bu iş biriminde, toplu olarak 200 milyon doları aşan gelirlerden sorumlu olan birkaç satış temsilcisi vardı. Ancak bu ekip, gelirini şirketin geri kalanından farklı bir şekilde ölçtü ve ayrı bir sistemde raporladı.

Bir yönetim değişikliği sırasında, yeni bir yönetici verilerin tutarlı olmadığını fark edemedi ve tüm ekip üyelerini kovdu - verilerden yanlış içgörü elde ettiler ve ekibin performans göstermediğine inanıyorlardı. Karar, ERP sistemindeki hatalı ve tutarsız sayılara dayanılarak alındı. Sonunda 50 milyon dolarlık bir hata oldu. Bu anekdot , ana veri yönetimi disiplininin, özellikle M&A entegrasyonlarından geçen şirketler için neden çok önemli olduğunu açıkça göstermektedir.

Başlarken Sık Karşılaşılan Tuzaklar ve Bunlardan Nasıl Kaçınılır?

Anderson, veri analitiğini keşfetmeye başlayan şirketlerde iki tipik sorunla karşılaştı. Bu problemler yelpazenin iki ucunda yer alır. Birincisi, şirketler bazen, sonuçta kullanılmayan mükemmel verileri toplamak için büyük girişimlere girişirler. İkinci sorun, şirketlerin verilerinin kalitesiz olması nedeniyle herhangi bir analize bile başlamamasıdır. Anderson'ın burada sağladığı kritik tavsiye, veriler güvenilir olmadığında bile birkaç kritik KPI'yı ölçmenin faydalı bilgiler sunmasıdır. Bunu yapmak, şirketin girdileri nasıl daha güvenilir hale getireceğini öğrenmesini sağlayacaktır.

Daha Fazla Veri Her Zaman Daha İyi mi?

Doğru KPI'ları ölçmek önemli olmakla birlikte, çok fazla verinin (veya alakasız verilerin) mutlaka daha iyi olmadığını belirtmekte fayda var. Odaklanmamış ölçüm, karar vermeyi karıştırır ve dikkat dağıtıcı olabilir. Birkaç ama çok önemli veri noktasını tutarlı ve doğru bir şekilde ölçerek başlamak daha etkilidir.

Anderson'ın ekibinin etkinliği, yukarıdaki dört ilkeye göre ölçülür: müşteri edinme, ayak izini genişletme, müşteriyi elde tutma ve maliyet optimizasyonu. Bunların her biri için etki ölçülür ve nicelenir, böylece ekibin çalışması için bir yatırım getirisi sağlanır. Takım çok fazla analiz yaptıysa ancak değişime ilham vermediyse, çalışmaları etkisiz olmuştur. Sonuç olarak, takımın başarısı ölçülebilir bir etkiye sahip olmak demektir.

Anderson'ın İş Analitiği için Yol Gösterici İlkeleri

Anderson'ın birçok içgörüsü, veri analitiğinin başarılı bir şekilde uygulanması için birkaç iş analitiği ipucunda damıtılabilir.

Birincisi, böyle bir ekibin görevi, nicel ölçümlerle yöneticilerin zihinlerini değiştirmek ve onları her gün etkilemektir. Bunlar, sürekli yinelemeler ve iyileştirmeler yoluyla etkili hale getirilen küçük, artımlı değişiklikler olacaktır.

İkincisi, iş analitiği ekibi kararlar değil, yöneticilere rehberlik edebilecek bilgiler sağlar. İş liderleri hala bir şirketin stratejisinden her zaman sorumludur.

Üçüncüsü, iş analitiği işlevinin etkisi ölçülebilir olmalı ve bir yatırım getirisine sahip olmalıdır.

Son olarak, sınırlı bir dizi iş analitiği KPI ile başlamak, verileri hiç ölçmemekten daha iyidir . Sadece süreç değil, süreç bir organizasyonda bir veri mükemmelliği kültürü yaratır. Bunu düzgün bir şekilde yapan şirketler, başlangıçta teknik olarak zor, pahalı ve bir kültür değişikliği gerektirse bile, her zaman daha iyi performans göstereceklerdir. Sürece devam eden ve başarılı bir şekilde ilerleyen şirketler, yetenekleri elde tutma, daha iyi performans gösterme ve kurumsal bir hesap verebilirlik kültürünü teşvik etme eğilimindedir.