Как учиться на темных данных, скрывающихся в вашем малом бизнесе

Пришло время вывести данные в вашей компании из темноты.

Да, из темноты. В этот самый момент большая часть ваших данных томится в разных системах. Он находится в вашей учетной системе, в вашей CRM-системе, в вашей ERP-системе, в ваших учетных записях в социальных сетях и даже в электронных таблицах и других документах.

Все эти данные представляют собой большой пул, который может помочь вам быстрее и выгоднее использовать возможности, чем кто-либо другой на вашем рынке.

$config[code] not found

Что такое темные данные?

Темные данные - это просто любая информация, которая была сгенерирована и захвачена где-то в вашей компании, а затем не использовалась.

Как только вы начинаете искать, легко найти темные данные практически в любой точке вашей компании. Вот несколько примеров:

Сведения о прошлых транзакциях с покупателями, которые в настоящее время не являются активными покупателями;
Различные версии цитат и предложений, которые были подготовлены в ходе переговоров об окончательной продаже;
Сколько времени потребовалось клиентам для оплаты прошлых счетов;
Количество конкретных действий, выполненных различными членами команды (например, количество встреч по продажам и т. Д.);
Продажа каждого продукта для каждого покупателя;
Географические данные активных клиентов.

Как только вы попадаете в список, список может довольно быстро расти.

Почему это имеет значение?

Ваши темные данные имеют значение, потому что они содержат ДНК текущей версии работы вашей компании.

Какую бы производительность вы ни получали в настоящее время, и какую бы производительность вы ни создавали в прошлом, это ясно объясняется погружением в ваши темные данные.

Это делает его чрезвычайно ценным для управления вашей работой независимо от того, что делают ваши конкуренты или экономика.

Темные данные дают вам «машину времени» для определения причин производительности в конкретный предыдущий период. Это позволяет сравнивать производительность за разные периоды времени и понимать причины, по которым производительность варьировалась.

Как вы находите свои темные данные?

Использование ваших темных данных может дать вам некоторые удивительные преимущества.

Тем не менее, многие компании, кажется, пытаются идентифицировать его эффективным и полезным способом.

Хорошей новостью является то, что это не должно быть сложно - если вы используете структурированный подход.

Очень эффективный способ найти его - следовать двухэтапному подходу, применяемому к ключевым аспектам вашего бизнеса - клиентам, продуктам и услугам, а также вашей команде.

Вот простой двухэтапный подход:

Шаг 1

Нарисуйте карту цикла, которая идентифицирует КАЖДЫЙ шаг в вашем конкретном цикле. Например, для ваших клиентов это будет каждый шаг от того, чтобы сначала идентифицировать себя как потенциального клиента, до превращения в продажу, а затем в постоянного покупателя или клиента с оттоком.

Шаг 2

После того как вы нарисовали свою карту цикла, определите все типы информации, которые генерируются на каждом этапе цикла. Не позволяйте себе ограничиваться тем, о чем вы обычно сообщаете в своей компании.

Например, точка данных, которая будет получена при выставлении счета, скорее всего, будет почтовым индексом, хотя вы, как правило, не можете создавать отчеты о почтовых индексах в вашей компании.

Отличный способ сделать это - создать таблицу, которая суммирует информацию.

Что делать с вашими темными данными

Как только вы определили свои темные данные и суммировали, пришло время использовать информацию.

Для каждой указанной вами точки данных продумайте, как ее можно использовать, чтобы получить представление о другом измерении вашей компании (то есть о клиентах, продуктах, услугах, людях). По общему признанию, эта часть вашего темного путешествия с данными может быть немного сложной.

Отличная идея - использовать вашу команду для проведения мысленного эксперимента, который отвечает на следующие вопросы.

Что произойдет с производительностью, если эта точка данных удвоится?
Что произойдет, если эта точка данных будет уменьшена вдвое?
Что этот источник данных говорит нам или подразумевает для нас о различных областях нашей компании?
Что этот источник данных может рассказать нам о различных областях нашей компании?
Что может информация, содержащаяся в этом источнике данных, рассказать нам о нашем неиспользованном потенциале?