这篇文章将给你一个关于数据驱动决策的概述，以及你可以用来开始的技巧。

什么是数据驱动的决策

这是一种战略方法，它以数据为基础来制定明智的业务决策。这种方法也称为DDDM或数据驱动的决策。它涉及基于可衡量的目标和/或KPI收集数据。然后对数据进行分析，以识别模式并产生有用的见解。

然后，公司利用这些洞察力来制定业务增长战略，制定以数据为依据的决策来实现目标，而不是凭直觉。

哪种类型的数据分析可用于决策？

您可以使用4种类型的数据分析来改善业务决策。

使用原始数据描述给定/当前情况的描述性手段。例如，特定期间的每月销售额或转化率。或客户的人口统计分析。数据挖掘和可视化是用于此类数据分析实践的一些技术。

诊断人员 寻求找出“为什么”，识别模式并分析数据以了解为什么在上一步中发现的事情正在发生。商业智能[BI]仪表板使用此技术来了解组织中问题的根本原因。

预测 分析过去和现在的数据，以便预测将要发生的情况。它使公司可以预测未来的销售，收入和市场变化。对于这种类型的分析，数据科学家使用数据建模和机器学习。

规定性 技术该技术涉及通过确定问题的可能解决方案来获取前三个方面的发现并利用它来传递价值。例如，规范分析是您的移动GPS应用程序用来建议到达目的地的最佳路线的工具。

数据驱动的决策方法有什么好处？

基于数据的决策意味着您依赖的是准确的信息，而不是直觉。在收益方面，也许最突出的是减轻风险。当您基于冷硬数据做出决策时，就您做出的每个决策的风险与利益而言，您将自己置于领导者的位置。

让我们看一个例子。想象一下，您正在发布新产品，并正在计划进行市场营销活动。您可以将数据收集并查看在以前的类似产品发布中起作用的内容，而不是将策略完全基于当前的市场研究。从本质上讲，这将使您在较短的时间内得出更明智的结论。

根据研究，利用大数据分析进行决策可带来以下好处：

更好的战略决策（69％）

更好地控制运营流程（54％）

增进了对客户的了解（52％）

降低成本（47％）

图片来源：Bright Data

如今，数据分析工具和技术正在为各个行业创造价值，而要保持竞争优势，曾经有的尖端技术现在已成为必需。

您如何开始基于数据的业务决策？

重要的是要有一个明确的行动计划，以反映您需要什么类型的数据，如何找到它以及期望从中得到什么结果。简单地说，

您要测量什么，为什么？

如果您不知道从哪里开始，则可以在下面找到一个简单的四步过程，该过程可用于入门：

1.：了解您的目标和优先事项： 您想改善什么问题？检查您的业务目标和优先级。例如，假设您希望更多的客户购买迄今为止销售不佳的特定产品。首先，您要确定哪些数据对于理解销售下降至关重要，例如，消费者搜索趋势，市场上的消费习惯以及社交媒体上的消费者情绪。掌握了这些内容后，您就可以继续进行分析，得出结论并采取具体的业务行动来提高销量（例如，向新的受众群体进行广告宣传或根据当前的消费者偏好来更改产品）。

2：查找并显示数据： 一旦确定了要解决的问题并确定了相关要点，则需要制定一个实际收集此数据的计划。您很可能希望结合使用网络抓取工具和可帮助您获得见解的分析工具来收集目标数据。例如，如果搜索趋势是您认为最大的机会所在，那么您将需要使用专门针对您的需求的数据收集工具，例如搜索引擎爬网程序。您如何呈现数据也很重要。正确的可视化技术可以帮助您一目了然地获得所需的见解。错误的连接可能会造成进一步的混乱，并且无法帮助您找到所需的连接。

专家提示：您很可能希望结合使用在线数据收集工具和分析工具来收集目标数据，以帮助您获得见解。

3：从数据中 获取见解：一旦获得所需的数据，就可以使用分析工具来帮助您识别模式，联系和趋势。例如，如果您意识到某些关键字正在与目标受众一起流行，则可以将其添加到相关的Web内容中。您获得的见解将帮助您基于准确和最新的数据来制定行动计划。

4：监视，衡量，重复： 得出结论后，根据数据驱动的见解决定要采取的行动（例如，免费送货的产品卖得最好，而您想在某些产品上提供此功能并查看对销售的影响）。但这当然不是路的尽头。此过程应循环运行，使您能够不断改进业务流程。监视改进的策略，然后再次进行测量以确认策略的成功或失败。然后与所有其他业务部门重复该过程。这是逐步建立数据驱动型公司的最佳方法。

更好的基于数据的决策需要考虑的三件事

在处理数据时，很容易不知所措或根据预定的偏差采取行动。问题是这些错误会导致数据不正确，并最终对策略的结果产生负面影响。在基于数据浏览公司时，应考虑以下三件事：

注意偏见： 有时我们会看到想要看到的东西。这是数据分析的巨大挑战之一。采用数据驱动的文化意味着合适的人可以访问数据，从而使他们能够做出更明智的决策。您可以通过交叉引用来自不同来源的数据或通过与各种各样的对等方和设备以及与目标不冲突的来自不同GEO的数据收集数据来消除偏差。

从一开始就收集数据： 大多数公司都等到他们制定了完善的业务/产品/营销策略后才开始收集数据。尽管通常对于大公司来说更是如此，但小企业和初创公司往往更灵活。您应该从一开始就利用这种敏捷性来获取数据收集的好处。例如，使用数据开始其产品市场策略的初创公司将能够通过首先使用数据进行准确的市场研究来找到产品市场契合度（受众的兴趣何在？竞争对手提供了什么？等）。

设定可衡量和可实现的目标： 许多企业对于能够收集大量数据而感到非常兴奋，这些数据可以使他们获得战略见解和业务成功。但是许多企业被过于雄心勃勃的项目所破坏，例如，在Instagram上抓取所有目标受众的资料。我建议您决定要实现的目标，并将其分成更多部分。例如，在巴黎哪些女式鞋架最吸引人（喜欢/评论）。这样一来，您就可以更轻松地了解当前对该GEO感兴趣的地方，并且您可以立即采取具体行动（例如，针对您的新发现的目标受众进行定制的广告系列）。

结论

创建数据驱动的公司文化面临挑战。这些可能既以同事的抵制形式出现，也以采购，分析和维护数据驱动型业务机器的困难形式浮出水面。但是，尽管有这些障碍，建立一家依靠数据而繁荣的公司是了解您的受众，了解您的竞争以及您所处的环境的不可或缺的一部分。将高质量的数据收集作为来年的当务之急，可以为您提供一直在寻找的市场优势。

本文引用自：Bright Data官方博客（以前叫Luminati）