He mea paahana maikaʻi loa ka ʻepekema ʻikepili i ka wā e holo ana i kahi ʻoihana.
Eia nō naʻe, e kōkua wale nā analytics inā e hoʻokau i ka hopena. Hiki i kēia hopena ke loaʻa i kekahi mea mai ka ulu ʻana o ka ʻoihana, nā huahana ʻoi aku ka maikaʻi, a i ʻole ka loaʻa kālā.
ʻO ka hoʻohana ʻana i nā ʻikepili e hoʻoholo ai i kāu ʻoihana ʻike ʻia ʻo ka hoʻoholo hoʻoholo ʻana i ka ʻikepili. Hoʻopili kēia i ka hōʻiliʻili ʻana i ka ʻikepili, ka unuhi ʻana i nā mamana a me nā ʻoiaʻiʻo, a me ka hana ʻana i nā inferences.
ʻOi aku ka kaulana i kēia manawa e hoʻolilo i ka manawa a me nā kumuwaiwai e hana i ka hapa nui o nā hoʻoholo a kāu ʻoihana i ka ʻikepili.
ʻOiai kēia, hōʻike nā noiʻi ʻōpū manaʻo mau kumu i loko o ke kaʻina hana hoʻoholo.
ʻO kahi kumu nui o kēia ka nele o kahi hoʻoholo hoʻoholo kūpono i ka hui.
E hoʻolauna kēia ʻatikala i ka framework BADIR, a pehea e hiki ai iā ʻoe ke hoʻohana ia mea no ka hana ʻana i ka hana a me ka ʻikepili nā ʻike no kāu ʻoihana.
ʻIkepili BADIR i ka hoʻoholo hoʻoholo
ka BADIR ʻO ka framework kahi hoʻolālā data-to-decision framework i hoʻolālā ʻia e hoʻoponopono i nā pilikia ʻoihana.
He maʻalahi ke hoʻololi a hana no kēlā me kēia ʻoihana. Manaʻo ia e hoʻohui i ka ʻepekema ʻikepili a me ka ʻepekema hoʻoholo i hoʻokahi papa hana maʻalahi.
ʻAring, ʻO kahi hui kūkākūkā ʻepekema data kaulana, hoʻomaʻamaʻa a ʻōlelo aʻoaʻo i hoʻolālā i kēia ʻikepili-i-hoʻoholo hoʻoholo.
I kēia lā, ua hoʻohana nā hui Fortune 500 no kā lākou hoʻololi hoʻololi kikohoʻe i ka BADIR.
Nā hiʻohiʻona nui o ka Data-to-Decisions Framework
- Hāʻawi i nā ʻike i hana ʻia i ka ʻikepili
- E hoʻolālā i kahi hoʻolālā noʻonoʻo e pili ana i ke kuhiakau
- Hoʻohana i ka ʻikepili kikoʻī e hana i ka dat
- Nā ʻike i loaʻa mai nā ʻenehana ʻike kumu ma Ka Papa Hana a me ka helu
- Hāʻawi i nā ʻōlelo aʻoaʻo i hiki ke hana i nā mea pili
ʻO nā ʻanuʻu ʻelima i ka ʻikepili-i-Decision Framework
ʻO ka ʻikepili-i-kaʻina hoʻoholo BADIR e pili ana i ʻelima mau ʻanuʻu e pono e hahai ʻia ma ke ʻano.
Nīnau pāʻoihana
Ma mua o ka hana ʻana i kekahi ʻano ʻikepili a i ʻole ka nānā ʻana, pono mākou e hoʻomaopopo mua i ka pōʻaiapili o ka pilikia a mākou e hoʻāʻo nei e hoʻoponopono. E kōkua kēia i ka hōʻemi ʻana i ka nui o nā mea hou e pono ai ma lalo o ka laina.
Pili kēia i ka nīnau ʻana i nā nīnau kūpono. Paipai ka papa hana iā mākou e nīnau i nā nīnau kumu ʻeono (ʻo wai, he aha, ma hea, i ka manawa, no ke aha, a pehea).
No ka laʻana, pono mākou e hoʻomaopopo i ka mea e pono ai ka hoʻoholo.
He wikiwiki anei kēia hoʻoholo?
Pono mākou e ʻike i ka wā e manaʻo ʻia ai mākou e hana i kahi ʻōlelo aʻoaʻo hope.
ʻO ka hope, pono mākou e ʻike ʻo wai kā mākou mau mea pili.
Pono e kaʻana like ka ʻikepili me ka hui kūʻai aku a me ka hui logistic?
ʻEhia mau mea kuleana e pono e ʻike i nā hopena o kā mākou loiloi?
ʻO ka hopena, hoʻāʻo mākou e hoʻohuli i nā nīnau kumu i nā nīnau kūpono. No ka laʻana, loaʻa paha iā ʻoe kēia noi ʻikepili: "ʻikepili kūʻai ma ka ʻāina, huahana, a me ka hiʻohiʻona".
ʻO kahi noi ʻoi aku ka maikaʻi a ʻoi aku ka maikaʻi e like me kēia: "He aha nā kumu e nalowale nei mākou i nā mea kūʻai aku ma hope o ka hoʻokuʻu ʻana? He aha nā hana e hiki ai i ke keʻena kūʻai a me ke kūʻai aku ke hana e hoʻoponopono i kēia poho?
Hoʻolālā Hoʻolālā
Ma hope o ka hoʻoholo ʻana i kahi nīnau ʻoihana koʻikoʻi, ʻo kā mākou hana aʻe e hoʻolālā i kahi hoʻolālā loiloi.
Pono mākou e hana i nā pahuhopu SMART. ʻO SMART kahi acronym e kū nei no Specific, Measurable, Achievable, Relevant, and Time Bound.
A laila, pono mākou e hoʻokumu i kā mākou mau kuhiakau. He mau ʻōlelo kēia a mākou e manaʻo nei e hōʻoia a hōʻole paha me ka hoʻohana ʻana i kā mākou ʻikepili. Me kēia mau kuhiakau, pono mākou e hoʻonohonoho i nā pae hoʻohālike e pono ai e hōʻoia i kēlā me kēia.
Pono pū mākou e nānā i ke ʻano e pono ai i ka wā o ka nānā ʻana i ka ʻikepili. Aia nā ʻano hana maʻamau:
-
Hoʻohui
-
Kaʻaila
-
au
-
Pili kuhi
Ma hope o ka hoʻoholo ʻana i ke ʻano, pono mākou e hoʻoholo i ka kikoʻī ʻikepili.
E hoʻohana anei mākou i ka ʻikepili mai ka makahiki i hala a i ʻole ka ʻikepili manawa āpau?
E hoʻohana mua mākou i ka ʻikepili kālā a i ʻole ka ʻikepili kūʻai?
He mea nui kēia mau nīnau no ka mea e maʻalahi kēia kaʻina o ka ʻohi ʻikepili ma hope.
ʻO ka hopena hope o kēia ʻanuʻu he papahana papahana. Loaʻa kēia i nā kumuwaiwai āpau e pono ai no ka holo ʻana i kēia loiloi a me ka palena manawa no kēlā me kēia kaʻina hana. Hōʻike pū ka papahana papahana ʻo wai nā mea kuleana a me nā kuleana like ʻole i loko o ka hui.
No ka laʻana, e ʻōlelo mākou aia mākou i kēia kuhiakau: "Ke nalowale nei kā mākou hui i nā mea kūʻai aku ma muli o kahi hoʻolaha kūʻai ʻoi aku ka maikaʻi i ka hapaha i hala".
No ka hōʻoia ʻana a i ʻole ka hōʻole ʻana i kēia loiloi, pono mākou e huki i ka ʻikepili kūʻai mai ka makahiki i hala.
Hiki iā mākou ke hoʻohana i ke ʻano correlation e hoʻoholo ai inā pili ʻia kahi metric e like me CTR a i ʻole hiki ke wānana i ka helu o nā mea kūʻai aku no kēlā me kēia hapaha.
ʻIkepili Collection
ʻOi aku ka maʻalahi o ka hōʻiliʻili ʻana i ka ʻikepili no ka mea hiki iā mākou ke wehewehe i ka kikoʻī ʻikepili i ka wā o kā mākou ʻanuʻu ʻana i ka Plan Analysis. Mālama kēia i ka lawe ʻana i nā ʻikepili pono ʻole.
He mea koʻikoʻi kēia inā pili mākou i ka nui o ka ʻikepili mai ka mea e mālama ai i ka manawa i ka hana ʻana i kā mākou ʻano koho.
ʻO ka hana hōʻiliʻili ʻikepili e pili pū ana i ka hoʻomaʻemaʻe a me ka hōʻoia ʻana. ʻO ka hoʻomaʻemaʻe ʻikepili e pili ana i ka hoʻopunipuni ʻana i ka ʻikepili i mea e hoʻohana ai.
Pono mākou e hana i ka hōʻoia ʻikepili e hōʻoia i ka pololei o ka ʻikepili i loaʻa iā mākou.
Loaʻa i nā ʻike
ʻO kā mākou hana aʻe e pili ana i ka loaʻa maoli ʻana o nā ʻike mai kā mākou ʻikepili.
Ma kēia ʻanuʻu, nānā mākou i nā mamana i kā mākou ʻikepili.
No ka laʻana, ma ka hoʻoponopono hoʻoponopono hiki iā mākou ke hoʻomaka me kahi loiloi univariate e nānā ana i ka puʻunaue o nā ana kī. Inā pili, hiki iā mākou ke ʻike inā he ʻokoʻa ma waena o ka hoʻāʻo a me ka heluna mana.
Ke hoʻohana nei i nā pae hoʻohālike a mākou i kau ai i ka lua o ka ʻanuʻu, hoʻāʻo pū mākou e hōʻoia a hōʻole i kā mākou mau kuhiakau.
ʻO ka mea hope loa, ʻo ka hopena o kēia ʻanuʻu e pono i kā mākou ʻike. Pono mākou e hōʻike i kā mākou ʻike e pili ana i ka hopena nui.
No ka laʻana, hiki iā ʻoe ke haʻi i ka hopena kālā o kahi hāʻule pākēneka e hoʻopili ai i kāu mau mea pili.
Hiki paha iā ʻoe ke ʻōlelo i ka hāʻule ʻana o ka pākēneka o ka loaʻa ʻana o ka mea kūʻai aku hiki ke hopena i kahi hāʻule kālā he $1 miliona.
Manaʻo
ʻO nā ʻōlelo paipai ka pae koʻikoʻi loa i ka hoʻolālā BADIR. Pono kēia mau ʻōlelo paipai.
ʻO lākou ke kumu nui i hele ai mākou i kēlā me kēia pae i kēia ʻano.
Ma kēia hana hope, makemake mākou e hoʻokō i nā mea he nui. ʻO ka mea mua, pono mākou e hui pū me ka poʻe i manaʻo ʻia. ʻO ke ʻano kēia, pono ʻoe e hōʻike i nā manaʻo pōkole a me ka ʻike.
ʻO kahi ʻōlelo aʻoaʻo hilinaʻi a maikaʻi hoʻi e alakaʻi iā ʻoe e ʻike ʻia he hoa ʻoihana maikaʻi.
ʻO ka mea hope loa, pono kāu ʻōlelo aʻoaʻo e alakaʻi i kāu poʻe hālāwai i ka hana.
Inā ʻoe ke kuleana o ka hōʻike ʻana i nā ʻōlelo aʻoaʻo, he mea nui e kūkulu i kahi deck slide i loaʻa kāu mau ʻike āpau.
ʻO ka hoʻokumu ʻana i kahi papa paheʻe he mea hoʻomaʻamaʻa, e hoʻomaka me kāu ʻike āpau, a me ka hoʻopololei ʻana i ke kahe o ka deck.
Pono e loaʻa i ka papa paheʻe hope kahi hōʻuluʻulu manaʻo pōkole. Hiki iā mākou ke hoʻohui i nā ʻike hou aʻe ma kahi appendix.
Panina
He ala maikaʻi loa ka hoʻohana ʻana i ka ʻikepili-i-decision framework e hōʻoia i hiki iā ʻoe ke loaʻa nā ʻike hiki ke hana ʻia mai kāu ʻikepili ʻoihana.
ʻO ka hoʻohui ʻana i ka ʻepekema data me ka ʻepekema hoʻoholo e hiki ai ke kamaʻilio ma waena o nā mea kuleana āpau. Ke alakaʻi nei kēlā me kēia ʻanuʻu i ka ʻikepili-i-decision framework BADIR i kahi hopena hopena maikaʻi: nā manaʻo hoʻokō.
E haʻi mai iā mākou pehea e pōmaikaʻi ai kāu ʻoihana a i ʻole hui mai kēia ʻano ʻano hana!
Waiho i ka Reply