作为营销人员，您喜欢数据；作为领导者，您喜欢结果。您拥有的数据越多，对客户和潜在客户的洞察就越完整。对于作为数据驱动型领导者的您来说，没有什么比看到有用的数据丢失更令人沮丧的了，因为组织的某些部分根本没有对这些数据采取任何行动。
部分原因可能是你自己造成的。你这不是太把自己置于部队之上了吗？你树立了一个好榜样吗？您多久根据直觉或情绪做出决定？因为根本没有时间去深究这件事？
不是什么大问题，你觉得吗？出色地。并非您做出的每一个决定都具有同等价值。举个例子：你知道只有七分之一的实验是成功的吗？如果你问我的话，有足够的理由更仔细地考虑决定。
但是，如何捕获组织内的所有相关数据以及如何有效地使用它们？简而言之，您如何在数据驱动的组织中进行变革，您会遇到哪些挑战以及这对您的领导力有何要求？我很乐意带您一起完成这个过程。
如何创建数据驱动的文化？
首先，您需要深入了解组织的成熟度。公司并不是作为数据驱动的组织而设立的。这需要改 WhatsApp 号码数据变文化和战略，对于大多数组织来说，这个过程需要数年时间。公司分五个阶段发展成为数据驱动型组织。大致如下：
分五个阶段迈向数据驱动型组织
您的组织位于哪里？
让我们看一下这 5 个阶段，看看您在组织中的具体立场。
第一阶段：数据抵抗
抵制数据的公司并不将数据视为最好的朋友。他们总是在没有数据的情况下做到这一点。数据甚至可能被某些人视为威胁，因为它可能揭示隐藏的性能问题。
第 2 阶段：对数据好奇
对数据感兴趣的公司知道公司内部有有价值的数据。这些公司主要专注于收集数据，并通过以下方式做到这一点：
- 网络分析
- 社交媒体分析
- CRM/销售队伍自动化
- 企业资源计划系统
- 财务规划和会计
第三阶段：数据感知
具有数据意识的公司更进一步，从数据中提取价值：他们专 当今竞争激烈的商业环境注于分析数据。最重要的 KPI 会定期检查和报告。这个阶段可以持续数年，因为回报足以满足利益相关者的要求。此外，下一步（第四阶段）的投资回报率在一段时间内无法证明成本的合理性。
第 4 阶段：精通数据
精通数据的公司意识到数据具有战略价值。他们继续投资，发现数据提供的见解引发了无数的“为什么”问题：
- 上个季度的销售额是否大幅下滑？
- 该月第 4 周是否产生了明显更多的潜在客户？
- 为什么 X 有效而 Y 无效？
为了回答这些问题，内部仍在寻求答案。如果出现这些问题，这实际上是进入第五阶段的触发因素。
第五阶段：数据驱动
数据驱动的公司将数据、分析和见解相结合来解决“下一步是什么？”回答问题。通过在公司的各个层面和各个部门使用数据，数据将成为战略资产。然后你会听到类似这样的话：
- 根据获得的数据，我们下个季度应该增加 23% 的投资。
- 当我们讨论时，我们的客户表示他们不喜欢我们产品的颜色A。
- 测试和研究表明颜色 B 更适合客户。
最终目标：自动化决策
目标是成长为数据驱动的组织。最终的最终目标是从那里发展到自动化决策。
在这种情况下，您不仅可以做出更好的决策（确定性），而且该方法也更具可扩展性。在这种情况下，您可能正在使用使用机器学习的技术或分析。该组织看到了将决策留给系统而不是人为考虑的潜力。
在这个过程中我们看到数据是核心，外壳之外的分析都是围绕着数据展开的。让我们看一下 shell 中的不同分析机制。我们从“公司高层的支持”开始，顺时针方向移动。
分析机制
- 来自高层的支持：来自公司高层的承诺和支持是绝对必要的。毕竟，这是一种文化变革。如果公司高层不欢迎文化变革并且没有树立良好的榜样，这种变革就不会发生。
- 优先事项：关注与公司总体战略相符的数据。使用优先级列表可以避免四面八方而失去焦点。
- 问责制：必须有问责制。将主动权交给负责监督数据和技术并监控焦点的领导者。
- 数据文化：创建数据驱动的环境。决策不仅仅是最佳实践。它必须成为所有利益相关者支持的数据文化的一部分。每个人都尊重测试、评估和创建证据的过程。
- 培训：在实际开始使用数据之前对员工进行培训。学习使用数据需要时间。有什么样的数据？你应该看什么，不应该看什么？什么时候可以得出结论？
- 工具：使用正确的分析工具来实现正确的业务目标，并考虑使用具有广泛分析功能的平台。同时，保持清晰且实用。
- 可访问性：确保每个人都可以访问最重要的数据，尤其是结果。鼓励创意人员和分析师尽可能地合作。
