數據驅動決策(DDDM)是一種基于可量化目標或關鍵績效指標(KPI)的方法，可以收集信息、從發現中評估模式和事實，并以各種方式實施有利于企業的戰略和行動。一般來說，數據驅動的決策需要依靠經過驗證和研究的數據，而不是利用未處理的數據來實現重要的業務目標。

數據驅動決策示例

(1)推動亞馬遜公司的銷售

亞馬遜公司的零售部門根據消費者以前的購買和搜索活動，利用數據確定向消費者推薦哪些商品。亞馬遜公司的推薦引擎是由機器學習和人工智能引導的，并不是向消費者隨意推薦產品。根據麥肯錫公司的調查，2017年亞馬遜公司的客戶購買率達到35%，這可能歸因于該公司采用的推薦算法。

(2)谷歌的領導力發展

谷歌公司非常重視采用其“人員分析”方法。谷歌公司從10000多次績效評估中收集數據，并將其與員工敬業度聯系起來，作為著名的人力分析工作之一“Oxygen”項目的一部分。谷歌利用這些數據來識別高績效管理者的共同習慣，并設計培訓計劃來幫助他們提高這些技能。由于采取這些舉措，管理者的好感度從83%提高到88%。

(3)星巴克的門店選址決策

在2008年關閉數百家星巴克門店后，星巴克公司當時的首席執行官霍Howard Schultz表示，該公司將采用更科學的方法來選擇開設新店的地址。

星巴克通過與一家位置分析公司合作，根據人口統計和流量趨勢確定合適的地點。在做出決定之前，該公司與其區域團隊進行協商。在進行新的投資之前，星巴克利用這些信息來評估一些地點能否獲得成功。

數據驅動決策的技術解決方案

(1)客戶數據平臺

如今，很多客戶在做出選擇購物之前，通常會在各種網站和平臺上進行研究和比較。客戶數據平臺用于跟蹤全渠道客戶旅程。

客戶數據平臺(CDP)收集有關客戶的信息，以創建可用于指導營銷活動的客戶檔案。它們的功能是在客戶通過每個接觸點時收集數據，并將其聚合，以便其他商業智能工具可以使用它。

客戶數據平臺(CDP)可以確保企業的員工了解消費者是誰、他們如何購買以及他們購買的動機是什么，從而幫助企業避免數據孤島。

(2)數據倉庫

數據倉庫是一個集中的存儲庫或數據目錄，其中包含來自許多來源的集成數據。一個良好的數據倉庫可以為企業提供重要的數據點。

各種規模的企業可以使用數據倉庫來收集對其運營很重要的信息，他們都可以使用數據倉庫軟件。雖然“倉庫”這個名字讓人聯想到實體倉庫，但許多解決方案都是基于云計算的，因此非常適合擴展到企業想要的規模。

對于使用BigCommerce的Pro和Enterprise訂閱的企業來說，Google BigQuery是一個很好的數據倉庫示例，BigCommerce使用它創建了一個原生接口。

(3)商業智能解決方案

商業智能包括數據存儲。那么如何識別數據庫系統和商業智能系統之間的區別呢?數據倉庫只是一種存儲工具，但商業智能解決方案使人們能夠以有形的方式分析數據，以協助數據驅動的決策和預測。

這些技術可以幫助企業將大量數據整合到對不同團隊有意義的平臺中。這些技術的一些示例如下：

?Tableau宣稱其數據可視化工具旨在幫助每個人理解他們的數據。

?在商業分析工具領域，Microsoft Power BI是市場領導者。該系統由微軟公司開發，提供動態數據可視化和易于理解的界面。

企業如何幫助客戶實現數據驅動決策

（1）生產質量分析及優化方案，助力廈門廈順鋁箔有限公司，突破生產質量管理的難題，實現質量優化。

慧都通過對收集的數據進行診斷性分析，發現影響質量的根本原因，預測生產質量，從而優化生產質量，洞察改善質量新見解。

生產質量分析方案，包含生產情況分析（人、設備、工藝），質量和缺陷走勢分析、生產過程控制分析、客訴與訂單交付分析、設備故障和備件分析，智能關聯影響質量的全量數據指標，幫助企業實現質量根因追溯。

通過對生產質量的分析、生產質量預測，能從根源上優化生產質量，形成良性循環，遏制質量隱患。

（2）精準營銷方案，助力SMC（中國）有限公司，充分了解公司銷售情況，及時、真實的了解企業關鍵銷售信息。

日本SMC集團全資子公司。投資額已達5億美元，中國公司占地面積為52萬平方米，員工接近5100人，已成為世界上最大的氣動元件生產和出口基地之一。該公司多個營業部數據，人工處理、匯總數據周期過長。銷售行為與客戶的關系無法準確進行評估。

精準營銷方案，通過對SMC客戶信息收集與處理，建立大數據平臺，建立集團的企業級數據中心。通過客戶畫像，提高營銷行動效率，最終實現對客戶提供個性化的產品推薦，提高企業利潤。

（3）設備故障分析方案助力長青集團，大大降低因設備故障造成的經濟損失。

慧都通過對設備故障分析及預測，優化設備維修計劃；設備劣化傾向分析，提出預測性維修建議；維修情況分析，優化維修計劃及人員配置；設備狀態實時分析，優化設備運維計劃；零部件出入庫分析和預測，優化備件購置計劃。

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