Ang paggawa ng desisyon na batay sa data ay hindi lamang isang buzzword para sa mga startup sa 2024; ito ang buhay ng kanilang tagumpay.
Sa mundo ng pagsisimula, ang bawat desisyon ay maaaring gumawa o masira ang iyong negosyo. Ngunit paano kung magagawa mo ang mga desisyong iyon nang may kumpiyansa, na sinusuportahan ng solidong data? Maligayang pagdating sa Gabay sa Pagsisimula sa Paggawa ng Desisyon na Batay sa Data.
Pinag-uusapan natin ang mga totoong buhay na halimbawa ng mga startup na sumikat gamit ang data sa kanilang timon. Pinag-uusapan natin ang mga pangunahing bahagi, benepisyo, at ang napakahusay na pagpapatupad ng paggawa ng desisyon na batay sa data sa iyong startup.
Handa nang gawing pinakamalakas ang data sa iyong startup? Bumaba tayo sa negosyo.
Pag-unawa sa Paggawa ng Desisyon na Batay sa Data para sa mga Startup
Maunawaan ang konsepto ng Data-Driven Decision Making (DDDM)
Intindihin ang kahalagahan ng DDDM para sa mga startup
Kumuha ng snapshot ng proseso ng DDDM
Kahulugan ng Data-Driven Decision Making (DDDM)
Ang Data-Driven Decision Making (DDDM) ay isang estratehikong diskarte kung saan ang mga desisyon ay ginawa batay sa hard data sa halip na intuwisyon o pagmamasid lamang. Kabilang dito ang pagkolekta ng data, pagsusuri nito, at paggamit ng mga insight na nakuha upang gabayan ang mga proseso ng paggawa ng desisyon. Ang diskarte na ito ay lalong nagiging pundasyon ng mga matagumpay na negosyo, partikular na ang mga startup, kung saan ang bawat desisyon ay maaaring makabuluhang makaapekto sa hinaharap ng kumpanya.
Sa isang survey noong 2019 ng NewVantage Partners, 97.2% ng mga executive ang nag-ulat na ang kanilang mga kumpanya ay namumuhunan sa pagbuo o paglulunsad ng malaking data at mga inisyatiba ng AI. Ito ay nagpapahiwatig ng malawakang pagkilala sa halaga ng data sa mga proseso ng paggawa ng desisyon.
Kahalagahan ng DDDM para sa mga Startup
Para sa mga startup, ang DDDM ay hindi lamang isang Bumili ng Listahan ng Numero ng Cell Phone buzzword; ito ay isang diskarte sa kaligtasan ng buhay. Gumagana ang mga startup sa isang pabagu-bagong kapaligiran ng negosyo, at ang kakayahang gumawa ng mabilis at matalinong mga desisyon ay maaaring maging pagkakaiba sa pagitan ng tagumpay at kabiguan.
Ayon sa isang ulat ni McKinsey, ang mga kumpanyang nakabatay sa kanilang mga desisyon sa data ay 23 beses na mas malamang na higitan ang mga kakumpitensya. Higit pa rito, 6 na beses silang mas malamang na mapanatili ang mga customer at 19 na beses na mas malamang na kumita.
Binibigyang-daan ng DDDM ang mga startup na tumukoy ng mga uso, maunawaan ang gawi ng customer, mag-optimize ng mga operasyon, at sa huli ay humimok ng paglago. Binabawasan nito ang panganib ng paggawa ng desisyon batay sa gut feelings at tinutulungan ang mga startup na mag-navigate sa kumplikadong landscape ng negosyo nang may kumpiyansaMaikling Pangkalahatang-ideya ng Proseso ng DDDM
Ang proseso ng DDDM ay karaniwang nagsasangkot ng apat na pangunahing hakbang: pangongolekta ng data, pagproseso ng data, pagsusuri ng data, at paggawa ng desisyon.
Pangongolekta ng Data: Ito ang unang hakbang kung saan kumukuha ng nauugnay na data mula sa iba’t ibang mapagkukunan. Malaki ang epekto ng kalidad ng data na nakolekta sa mga susunod na hakbang.
Pagproseso ng Data: Kapag nakolekta, ang data ay nililinis, inaayos, at binago sa isang format na angkop para sa pagsusuri.
Mga Halimbawa sa Tunay na Buhay ng Mga Matagumpay na Startup na Batay sa Data
Matuto mula sa mga kwento ng tagumpay ng mga 11 best shopify inventory management apps for 2023 startup na gumamit ng data-driven decision making (DDDM)
Unawain kung paano maaaring humantong ang DDDM sa paglago at matagumpay na mga pivot
Makakuha ng mga insight sa praktikal na aplikasyon ng DDDM sa startup world
Pag-aaral ng kaso 1: Paano ginamit ng isang startup ang DDDM para lumago
Sa mapagkumpitensyang mundo ng mga startup, paglago ang tawag sa laro.
Ang tagumpay ng Airbnb ay maaaring ma b2c fax iugnay sa data-driven na diskarte nito. Kinokolekta at sinusuri ng kumpanya ang napakaraming data para maunawaan ang gawi ng user at mga uso sa merkado. Halimbawa, gumagamit ang Airbnb ng data para matukoy ang pinakamainam na pagpepresyo, tukuyin ang mga lokasyong mataas ang demand, at i-personalize ang mga karanasan ng user.
Ayon sa ulat ni McKinsey, nakatulong ang data-driven na diskarte ng Airbnb na makamit ang 3.5x na mas mabilis na rate ng paglago kumpara sa mga tradisyunal na kumpanya ng hospitality.
Mga ekspertong insight sa tagumpay ng Airbnb
Tom Davenport, isang kilalang eksperto sa analytics at paggawa ng desisyon na batay sa data ay nagsabi:
“Ang tagumpay ng Airbnb ay isang testamento sa kapangyarihan ng paggawa ng desisyon na batay sa data. Sa pamamagitan ng paggamit ng data, nakagawa sila ng matalinong mga desisyon na nagtulak sa kanilang paglago”.
Pag-aaral ng kaso 2: Paano nakatulong ang DDDM sa isang startup na mag-pivot nang matagumpay
Ang pag-pivot ay isang karaniwang diskarte para sa mga startup na kailangang baguhin ang kanilang modelo ng negosyo o produkto upang mabuhay. Ang isang pangunahing halimbawa ng isang matagumpay na pivot na hinimok ng data ay ang Twitter.
Nagpasya ang team na mag-pivot at lumikha ng microblogging platform, na kilala na natin ngayon bilang Twitter. Ang desisyong ito ay hinimok ng data na nagpapakita ng lumalagong trend patungo sa maikli, real-time na komunikasyon.
Ayon sa ulat ng Statista, mayroon na ngayong mahigit 330 milyong aktibong user ang Twitter (X) noong 2024, na nagpapatunay sa tagumpay ng kanilang data-driven na pivot.
Mga ekspertong insight sa pivot ng Twitter
Sinabi ni Eric Ries, may-akda ng The Lean Startup ,
“Ang pivot ng Twitter ay isang klasikong halimbawa kung paano gagabay ang data sa mga startup tungo sa tagumpay. Nakita nila ang isang trend sa data at pinalaki ito, at ang natitira ay kasaysayan”
Mga Pangunahing Bahagi ng Paggawa ng Desisyon na Batay sa Data
Mastering ang sining ng pagkolekta ng data
Pagbubunyag ng mga misteryo sa pamamagitan ng pagsusuri ng datos
Paggawa ng matalinong mga desisyon batay sa data
Mabisang pagpapatupad ng mga diskarte na batay sa data
Pagsusuri ng mga kinalabasan para sa patuloy na pagpapabuti
Pangongolekta ng Data
Ang pagkolekta ng data ay ang pundasyon ng paggawa ng desisyon na batay sa data. Ito ay tungkol sa pangangalap ng may-katuturan, mataas na kalidad na data na maaaring magbigay ng mahahalagang insight. Ayon sa isang ulat ng IBM, ang mahinang kalidad ng data ay nagkakahalaga ng mga negosyo sa US lamang ng higit sa $3.1 trilyon taun-taon. Itinatampok nito ang kahalagahan ng pagkolekta ng tumpak at maaasahang data.
Kahalagahan ng Kalidad ng Data
Ang mataas na kalidad na data ay mahalaga para sa paggawa ng matalinong mga desisyon. Binabawasan nito ang panganib ng mga pagkakamali, pinahuhusay ang kahusayan, at humahantong sa mas mahusay na mga resulta. Ayon sa isang pag-aaral ni Gartner, ang mahinang kalidad ng data ay maaaring humantong sa isang average na $15 milyon bawat taon sa pagkalugi para sa mga negosyo.
Pagsusuri ng Datos
Kasama sa pagsusuri ng data ang pagpoproseso at pagbibigay-kahulugan sa mga nakolektang data upang makakuha ng mga makabuluhang insight. Isa itong kritikal na hakbang na tumutulong sa mga negosyo na maunawaan ang mga trend, pattern, at ugnayan sa kanilang data. Nalaman ng isang survey ng NewVantage Partners na 97.2% ng mga organisasyon ay namumuhunan sa malaking data at AI upang pahusayin ang kanilang mga kakayahan sa pagsusuri ng data.
Tungkulin ng AI sa Pagsusuri ng Data
Malaki ang papel ng Artificial Intelligence (AI) sa pagsusuri ng data. Maaari itong magproseso ng napakaraming data nang mabilis at tumpak, na nagbibigay sa mga negosyo ng mga real-time na insight. Ayon sa isang ulat ni McKinsey, ang AI ay maaaring potensyal na maghatid ng karagdagang pang-ekonomiyang output na humigit-kumulang $13 trilyon sa 2030. Higit sa lahat dahil sa mga kakayahan nito sa pagsusuri ng data.
Paggawa ng Desisyon
Ang paggawa ng desisyon ay ang proseso ng pagpili ng isang kurso ng aksyon batay sa mga insight na nakuha mula sa pagsusuri ng data. Nalaman ng isang pag-aaral ng MIT Sloan Management Review na ang .Mga organisasyong gumagamit ng paggawa ng desisyon na batay sa data ay may 4% na mas mataas na produktibidad at 6% na mas mataas na kita.
Epekto ng mga Desisyon na Batay sa Data
Ang mga desisyon na batay sa data ay maaaring makabuluhang makaapekto sa pagganap ng isang negosyo. Maaari silang humantong sa pinahusay na kahusayan, pagtaas ng kita, at mas mahusay na kasiyahan ng customer. Nalaman ng ulat ng Bain & Company na ang mga kumpanyang gumagamit ng data-driven na paggawa ng desisyon ay 5 beses na mas malamang na gumawa ng mga desisyon nang mas mabilis kaysa sa kanilang mga kakumpitensya
Pagpapatupad
Ang pagpapatupad ay nagsasangkot ng paglalagay ng mga desisyon na batay sa data sa pagkilos. Ito ay tungkol sa pagsasalin ng mga insight sa mga diskarte at epektibong pagsasagawa ng mga ito. Ayon sa isang ulat ng PwC, 61% ng mga pinuno ng negosyo ang nagsasabi na ang pagpapatupad ng mga insight na batay sa data ay ang pinakamahirap na bahagi ng kanilang mga inisyatiba sa data.
Mga Hamon sa Pagpapatupad
Ang pagpapatupad ng mga diskarte na batay sa data ay maaaring maging mahirap. Nangangailangan ito ng malinaw na plano, tamang mapagkukunan, at kultura na sumusuporta sa paggawa ng desisyon na batay sa data. Nalaman ng isang pag-aaral. Ng Harvard Business Review na 15% lamang ng mga kumpanya ang matagumpay na naipatupad ang kanilang malalaking diskarte sa data upang baguhin ang kanilang mga negosyo.
Pagsusuri
Ang pagsusuri ay ang huling hakbang sa paggawa ng desisyon na batay sa data. Kabilang dito ang pagtatasa ng mga kinalabasan ng mga ipinatupad na estratehiya upang maunawaan ang pagiging epektibo ng mga ito. Nalaman ng isang ulat ni Gartner na pagsapit ng 2022, 90% ng mga diskarte sa korporasyon ang tahasang babanggitin ang impormasyon bilang isang kritikal na asset ng enterprise at analytics bilang isang mahalagang kakayahan.
Kahalagahan ng Patuloy na Pagsusuri
Ang patuloy na pagsusuri ay mahalaga para sa tagumpay ng paggawa ng desisyon na batay sa data. Tinutulungan nito ang mga negosyo na matukoy ang mga bahagi ng pagpapabuti. Gumawa ng mga kinakailangang pagsasaayos, at patuloy na pagbutihin ang kanilang mga diskarte. Ayon sa isang ulat ni McKinsey, ang mga kumpanyang regular na sinusuri. Ang kanilang mga inisyatiba sa data ay dalawang beses na mas malamang na lumampas sa kanilang mga layunin sa negosyo.
Ang Mga Benepisyo ng Paggawa ng Desisyon na Batay sa Data para sa mga Startup
Tuklasin ang pangkalahatang mga pakinabang ng DDDM para sa mga startup
Alamin kung paano matutugunan ng DDDM ang mga karaniwang hamon sa pagsisimula
Paliwanag ng Pangkalahatang Mga Benepisyo ng DDDM para sa Mga Startup
Ang Data-Driven Decision Making (DDDM) ay isang makapangyarihang tool para sa mga startup. Nagbibigay ito ng matibay na pundasyon para sa paggawa ng mga madiskarteng desisyon.
Pagbabawas ng kawalan ng katiyakan, at pagmamaneho ng paglago.
Ayon sa isang pag-aaral ng MIT, ang mga kumpanyang gumagamit ng data-driven na paggawa ng desisyon. Ay may 5-6% na mas mataas na productivity rate kaysa sa mga hindi. Ito ay isang makabuluhang bentahe, lalo na para sa mga startup kung saan ang bawat porsyento ng punto ay binibilang.
Tinutulungan din ng DDDM ang mga startup na manatiling mapagkumpitensya. Nalaman ng isang ulat ng Forbes na 66% ng mga negosyo. Na gumagamit ng data-driven na marketing ay higit na mahusay ang kanilang mga kakumpitensya sa mga tuntunin ng kakayahang kumita.
