在 B2B 公司中，數據驅動的決策是什麼樣的？

數據驅動決策 (DDD) 制定是當今商業世界中不斷出現的流行語，並為不熟悉該行話的人提出了許多問題。 它是什麼？ 它對B2B公司有何影響？ 我們如何在業務中使用數據？ 好吧，讓我們從定義短語開始，並希望能回答您的一些問題。

“數據導向（或驅動）決策是指使用有效信息為行政決策提供信息。 數據導向的決策試圖通過提供可以支持最佳結果的有效數據來減少‘直覺’決策。” （投資百科）

如果您已經了解什麼是數據驅動決策，您可能想知道年輕的商學院學生可以告訴您哪些您還不知道的信息。 這篇文章旨在讓您深入了解企業對企業 (B2B) 公司如何使用數據。 作為我們撰寫這篇文章的研究的一部分，我們與愛德華茲商學院一起穿越了半個地球來到了德國。 作為年輕的研究人員，我們有機會在德國主要經濟中心之一的斯圖加特與知名企業會面。 我們與 BOSCH 和 Karcher 等知名公司以及業務遍布全球的 B2B 製造商進行了交談。 這是我們發現的：

將數據用於 SEO 策略

大多數公司的一個相似之處是每家公司都知道他們的潛在買家。 為什麼這很重要？ B2B 公司的搜索引擎優化 (SEO) 策略應以潛在客戶為目標，並著眼於為企業產生更多合格的線索。 每個企業都是獨一無二的； 有些有全面的 SEO 策略，有些則根本沒有 SEO 策略。 無論 SEO 策略如何，自信地了解其買家的企業都可以通過對相關關鍵字進行排名來為其在線業務帶來更多流量。

我們注意到的一件事是，較小的 B2B 公司可能沒有營銷資源或 SEO 專家的幫助。 這意味著相對不熟悉搜索引擎優化的員工正在推動該戰略。 無論企業對 SEO 多麼熟悉，要在 Google 的搜索排名中名列前茅對於任何企業來說都是非常困難的。 這令人沮喪、耗時，而且對於沒有方向的企業來說可能會令人望而生畏。

對於要在 Google 上引起注意並開始為他們的業務產生合格線索的公司，最重要的數據是有關客戶的數據。

“42% 的 B2B 營銷專業人士表示，缺乏高質量的數據是他們產生潛在客戶的最大障礙。 ”（BrightTALK，2015 年）

一些公司開發了詳細的買家角色，其他公司只是了解他們的買家。 主要的擔憂是，B2B 公司非常了解他們的銷售對像是誰，因此他們能夠根據客戶感興趣的關鍵詞進行排名。

需要幫助發展您的買家角色嗎？ 獲取我們的免費構建您自己的買家角色工作表！

SEO 成功的三個步驟：

1.確定你的潛在客戶

這是我們訪問過的每個 B2B 企業都做得很好的一步——他們都知道誰在購買他們的產品和服務。 企業擁有的關於客戶的信息越多，他們在使用所需關鍵字定制內容時就越具體。

2. 確定針對這些潛在客戶的關鍵字

對於任何具​​有高流量的關鍵詞，顯然這些關鍵詞要排名靠前的難度會更大。 在您的關鍵字選擇中要具體！ 例如，一家銷售軟件的 B2B 公司不一定要在關鍵字“軟件”上進行排名。 相反，他們應該確定他們的軟件幫助了哪些人，並將他們的關鍵詞定位到這些市場。 試試這些有用的關鍵字工具！

3. 始終生成有用的內容

查看任何關鍵字搜索排名前三的企業。 他們可能已經發布了關於某個關鍵字的內容豐富的網頁，或者一直發佈到他們網站上的博客上。 在任何關鍵字上排名的技巧是發布新的博客文章或網絡內容，並與相關關鍵字和同義詞保持一致，然後在它們之間創建內部鏈接以相互支持並使這些帖子更有幫助。 這樣，谷歌的搜索算法開始將您的企業識別為特定利基市場信息的首選來源。

查看我們易於遵循的 SEO 清單！

使用數據進行研究和開發

公司現在開始比以往任何時候都更多地投資於研發，這已經不是什麼秘密了，但是究竟有多少呢？ 我們注意到，我們訪問的幾家企業在研發方面進行了大量投資。 尤其是在德國，各行各業的企業在研發上投入的時間和金錢多得驚人。 在某些情況下，業務的增長依賴於組織使用數據的能力。

隨著數據分析技術和創新的普及，數據比以往任何時候都更容易獲取。 數據不僅非常容易獲取，而且通過在線工具也變得更容易使用和理解。 免費工具無處不在，並且借助 Google Analytics 或 Google Data Studio 等創新技術，這些數據對普通用戶來說變得越來越容易理解。

數據在全球主要公司的決策和發展中發揮著重要作用。 當被問及在日常決策中使用數據時，Vendasta 增長副總裁 Jacqueline Cook 問道：

“還有別的辦法嗎？” （ Jacqueline Cook，Vendasta 增長副總裁）

真的沒有別的辦法。 數據和分析為決策者提供了有效的思考基礎，並使他們更容易影響他人。 數據使企業能夠預測他們的供應能力和滿足行業需求的能力。 一致的數據分析使公司能夠發現其程序中的缺陷並發現帶來最大成功的業務領域。 沒有數據，企業將無法管理成本和增加收入。 因此，當公司面臨有關公司戰略增長和方向的決策時，可以肯定的是，他們將擁有支持下一步行動的數據。

相關閱讀：通過 7 個正確的問題掌握收入預測

有證據表明數據正在影響決策者的思維過程。 數據驅動的決策制定正在興起，事實上，2005 年至 2010 年間，美國製造業中數據驅動決策 (DDD) 的使用幾乎增加了兩倍，從 11% 增加到 30% 的工廠（哈佛商業評論）。

對於不參與數據驅動決策制定流程的企業，您已經落後於競爭對手。 麻省理工學院斯隆商學院的研究表明，參與數據驅動決策的公司比不參與的公司的產出和生產率提高 5% 到 6%（經濟學人）。 數據對研發的影響是真實的，並且只會隨著技術的進步而變得越來越有影響力。

對成本的影響

阻止小公司在決策過程中使用大數據的是成本。 投資大數據可能會很昂貴，因為簡單的數據庫/軟件並不總是能夠處理如此龐大的數據集。 因此，在公司考慮使用大數據之前，必須對 IT 基礎設施進行大量投資。 與公司花費大量資金的任何投資一樣，當公司投資於大數據收集時，他們期望獲得豐厚的回報。 大數據用於提高底線，並對公司當前的做事方式進行必要的調整以增加收入。

投資大數據的公司面臨的一個主要風險是在沒有為大數據做好準備時浪費資金，或者在瀏覽大數據集時迷失方向。 成功理解大數據的公司通常在公司內部擁有熟悉數據分析的人員，有時稱為數據科學家。 雖然您不必成為科學家才能使用大數據，但讓熟悉大數據和大型數據集的人來處理分析可能會有所幫助。 公司確保充分利用大數據的最佳方式是讓人員、基礎設施和時間專門用於理解這些大型數據集。

然而，大數據並不適用於所有 B2B 公司。 事實上，我們採訪過的許多公司都提到大數據並不是他們業務的重點。 為什麼？ 因為許多 B2B 公司通過關係和互動密切了解他們的客戶，並且不覺得有必要收集和挖掘有關他們的數據。 根據公司的獨特情況，投資大數據可能無法提供合理的投資回報率。

定性數據的重要性

當然，如果不解決這個古老的爭論，我們怎麼能談論數據呢：

“我的決策應該使用什麼——定性或定量數據？”

我們有時間與 DHBW Stuttgart 的一些人坐下來，DHBW Stuttgart 是斯圖加特的一所大學，在數據收集和實證研究方面具有專業知識。 當被問及定性研究或定量研究時，他們的回答真的不足為奇：這取決於問題。

定性研究涉及直接從人們那裡收集故事、經驗、想法和意見，並且可以通過旨在收集書面或口頭描述和反饋的訪談或焦點小組進行。 相比之下，定量研究涉及數字形式的冷硬數據，可以從銷售增長等內部數據或客戶調查中收集。 在我們訪問的公司中，定性數據對企業決策方式的影響之大令我們感到驚訝。

那麼，為什麼定性研究對 B2B 公司如此重要？ B2B 業務依賴於與客戶/合作夥伴/客戶的關係，因此收集到的關於客戶的很多信息都是無法量化的。 B2B 公司花時間收集銷售人員對其客戶的反饋。 一家優秀的 B2B 公司將客戶放在首位，根據客戶的需求調整業務決策，並努力與客戶建立長期的業務合作夥伴關係。 為了了解客戶，必須進行持續的溝通，因此 B2B 公司擁有的大量數據只是對客戶的了解。 這種定性數據可以像銷售人員和客戶之間的直接對話一樣簡單，解決客戶的直接需求。

即使是我們訪問過的最成功的公司，也能在簡單的定性數據中取得成功。 因此，如果您是一家 B2B 公司，並且您的公司嚴重依賴定性數據來推動您的決策過程，那麼您的公司並不孤單。

數據對 B2B 公司的未來影響

每個 B2B 公司都使用數據，無論規模或行業如何。 每個獨特的業務可以對數據進行不同的定義，但總會使用某種形式的數據。 在 B2B 世界中，大量數據因管理不善和誤解而被浪費，但隨著技術改變企業使用/存儲數據的方式，這種情況肯定會發生變化。 CRM 軟件的創新改變了企業管理與客戶關係的方式。 庫存跟踪方面的創新改變了企業解決供需​​複雜性的方式。 開源軟件的創新為企業解釋數據集創造了新的、廉價的方式。

無論創新如何，由於技術的不斷發展，數據分析對企業來說變得越來越容易。 過去，許多業務人員將數據驅動的決策制定與有能力分析數據的公司聯繫起來。 2017 年，數據驅動的決策以某種形式成為大多數企業的一部分，無論企業是否意識到這一點。

如果沒有數據支持，今天就不可能做出決策，並且隨著數據工具變得越來越容易訪問，希望看到每個企業都投資於數據分析以增強其決策過程。