商业世界竞争太激烈，不能依赖猜测。如果你一直都是猜测，那么你不可能为你的企业做出更好的决策，也不可能卖出你想要的那么多产品。
因此，让我们抛弃猜测，向您展示为您的企业做出数据驱动决策的 5 个关键步骤
什么是数据驱动决策？
想象一下，数据驱动的决策就像是使用手电筒而不是在黑暗中行走。而不是跌跌撞撞地走来走去，最终可能掉进沟里。
有了合适的工具，您才能看得更清楚。同样，通过数据驱动的决策，您可以使用真实数据为您的业务做出最佳选择。
这些数据可以来自销售记录、客户反馈或网站流量等。
通过查看这些信息，您可以了解哪些运行良好，哪些运行不佳，然后利用这些知识对您的业务做出更明智的决策。
以下是数据驱动决策的 5 个关键步骤
- 定义全局
- 收集重要数据
- 组织和分析您的数据
- 将数据付诸实际行动
- 评估并监控结果
Oyewole 女士经营一家物流公司。她注意到，与竞争对手相比，她的公司的送货时间更长，这导致销售额下降和客户流失。但是，她不能采取任何行动来解决这个问题，她需要先做一些事情，然后再做出一些数据驱动的决策。所以她应该这样做：
1. 明确总体情况
任何良好决策的基础都始于明确的目标。总体情况如何？您的企业想要实现什么目标？无论是增加 20% 的销售额还是提高客户满意度，都要定义具体且可衡量的目标，这些目标足够现实，可以让您做出数据驱动的决策
对于 Oyewole 女士来说，她需要设定一个目标，但她需要勾选以下几个方框：具体、可衡量、可实现
具体的：她的目标是缩短交货时间并提高客户满意度。这一点很明确也很具体。
可衡量：她希望在未来六个月内将平均送货时间缩短 30%
可实现：她比较了竞争对手将货物送到与她公司完全相同的地点具体需要多少分钟，发现她设定的目标送货时间是可以实现的。
勾选这些框后，Oyewole 女士为公司设定了目标，明确了总体目标。这是数据驱动决策过程中的第一步，也是最重要的一步
您是否查看过销售数据、网站流量和客户评论，了解哪些方法有效，哪些方法无效？只有这样做，您才能了解如何为您的业务做出明智的决策。数据可以帮助您自信地驾驭商业世界。
对于 Oyewole 女士来说，她需要收集诸如有关送货路线和时间的 GPS 数据、送货时间的历史数据以及根据地点计算的平均送货时间等数据。通过这些数据，她可以开始辨别哪些是相关的，哪些是不相关的。
有了 PressOne 商业号码，她可以使用通话记录、通话分析和通话跟踪等高级功能，以帮助她收集更多有关商业通话的数据。
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3. 组织和分析你的数据
数据本身不足以做出更明智的决策。这就像一堆乱七八糟的文件。整理可以整理出乱七八糟的东西，而分析则可以理清一切。你会发现模式和 最近手机号码列表提供商 趋势，它们可以帮助你了解什么有效，什么无效。这种清晰的图景让你做出明智的选择，推动业务向前发展。
例如，Oyewole 女士必须将她收集的数据分类为客户情绪分析和平均送货时间。之后，她可以开始分析数据。她还会考虑她从客户那里得到的评论。
借助 PressOne 的通话记录，她可以查看配送员与客户之间的通话互动，了解客户究 BM 列表 竟在说什么以及配送员如何回复他们。她还可以了解客户对所购商品的配送有多少抱怨。
此外，借助 PressOne 的通话分析功能，她可以了解掉线率是多少。她的派送员在送货过程中遇到了哪些问题？她将分析交通、道路状况和天气对送货时间的影响。之后，她会查看送货时间和客户满意度评级之间是否存在联系。
4. 将数据付诸行动
既然你已经成功识别了问题，那么就很容易知道哪些方面需要改进，哪些方面需要加大力度。识别问题是不够的，坚持第一个想到的解决方案也是不明智的。
例如，对于 Oyewole 女士来说，由于她已经确定交通拥堵和道路状况不佳会导致配送时间延长，因此她将着手寻找更短、更方便的路线。为了让客户明白他们的购买是重中之重，她应该添加一项功能，让客户在她的物流应用上跟踪他们的配送情况。
她还会与员工召开团队会议，比较竞争对手的交付能力以及他们具体做了什么。
这是做出数据驱动决策的最后一个过程。你需要反复检查和监控你提出的解决方案是否不仅有效，而且有效。
它们是否能带来您想要的回报？按照解决方案的运行速度，它能否帮助您实现设定的目标？这些都是您在监控决策时应该问的问题。
成功完成这些步骤后，您将做出数据驱动的决策，以确保业务的成功。
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