វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យគឺជាឧបករណ៍ដ៏ល្អមួយដែលត្រូវមាននៅពេលដំណើរការអាជីវកម្ម។
ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ ការវិភាគនឹងជួយបានលុះត្រាតែវាជំរុញឱ្យមានផលប៉ះពាល់។ ផលប៉ះពាល់នេះអាចមកពីការរីកចម្រើនរបស់ក្រុមហ៊ុន ផលិតផលកាន់តែប្រសើរ ឬការកើនឡើងប្រាក់ចំណូល។
ការប្រើប្រាស់ការវិភាគដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្តនៅក្នុងអាជីវកម្មរបស់អ្នកត្រូវបានគេស្គាល់ថាជាការសម្រេចចិត្តដែលជំរុញដោយទិន្នន័យ។ នេះពាក់ព័ន្ធនឹងការប្រមូលទិន្នន័យ ការស្រង់យកលំនាំ និងការពិត និងការធ្វើឱ្យមានការសន្និដ្ឋាន។
វាកាន់តែមានប្រជាប្រិយភាពឥឡូវនេះក្នុងការវិនិយោគពេលវេលា និងធនធានដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្តភាគច្រើនរបស់ក្រុមហ៊ុនរបស់អ្នកដែលផ្អែកលើទិន្នន័យ។
ទោះបីជាយ៉ាងនេះក៏ដោយ ការស្ទង់មតិបង្ហាញថា ពោះវៀនមានអារម្មណ៍ នៅតែជាកត្តានៃដំណើរការធ្វើការសម្រេចចិត្ត។
កត្តាសំខាន់មួយក្នុងរឿងនេះគឺការខ្វះខាតនូវក្របខណ្ឌនៃការសម្រេចចិត្តត្រឹមត្រូវនៅក្នុងអង្គការ។
អត្ថបទនេះនឹងណែនាំអំពីក្របខ័ណ្ឌ BADIR និងរបៀបដែលអ្នកអាចប្រើវាដើម្បីបង្កើតសកម្មភាពដែលជំរុញដោយទិន្នន័យ ការយល់ដឹងសម្រាប់អាជីវកម្មរបស់អ្នក។
ទិន្នន័យ BADIR ទៅកាន់ក្របខ័ណ្ឌនៃការសម្រេចចិត្ត
នេះ BADIR framework គឺជាក្របខណ្ឌទិន្នន័យទៅការសម្រេចចិត្តដែលមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាអាជីវកម្ម។
វាសាមញ្ញក្នុងការសម្របខ្លួន និងធ្វើការសម្រាប់ឧស្សាហកម្មណាមួយ។ វាមានគោលបំណងបញ្ចូលគ្នានូវវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និងវិទ្យាសាស្ត្រការសម្រេចចិត្តជាមួយគ្នាទៅក្នុងក្របខ័ណ្ឌមួយដែលងាយស្រួលធ្វើតាម។
អារីង ក្រុមហ៊ុនផ្តល់ប្រឹក្សា បណ្តុះបណ្តាល និងប្រឹក្សាវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យដ៏ល្បីមួយបានបង្កើតក្របខណ្ឌទិន្នន័យទៅការសម្រេចចិត្តនេះ។
សព្វថ្ងៃនេះក្រុមហ៊ុន Fortune 500 ផ្សេងៗគ្នាសម្រាប់គំនិតផ្តួចផ្តើមការផ្លាស់ប្តូរឌីជីថលរបស់ពួកគេបានទទួលយក BADIR ។
លក្ខណៈសំខាន់ៗនៃ Data-to-decisions Framework
- ផ្តល់ការយល់ដឹងអំពីទិន្នន័យដែលអាចធ្វើសកម្មភាពបាន។
- បង្កើតផែនការវិភាគដែលជំរុញដោយសម្មតិកម្ម
- ជួយសម្រួលដល់ការបញ្ជាក់ទិន្នន័យដើម្បីធ្វើ dat
- ការយល់ដឹងបានមកពីបច្ចេកទេសសម្គាល់លំនាំនៅក្នុង រៀនម៉ាស៊ីន និងស្ថិតិ
- បង្ហាញអនុសាសន៍ដែលអាចអនុវត្តបានដល់ភាគីពាក់ព័ន្ធ
ជំហានទាំងប្រាំនៅក្នុង Data-to-Decisions Framework
ក្របខ័ណ្ឌនៃការសម្រេចចិត្តលើទិន្នន័យ BADIR ពាក់ព័ន្ធនឹងជំហានចំនួនប្រាំដែលត្រូវតែអនុវត្តតាមលំដាប់លំដោយ។
សំណួរអាជីវកម្ម
មុននឹងយើងធ្វើការស្រង់ទិន្នន័យ ឬការវិភាគណាមួយ យើងត្រូវយល់អំពីបរិបទនៃបញ្ហាដែលយើងកំពុងព្យាយាមដោះស្រាយជាមុនសិន។ វានឹងជួយកាត់បន្ថយចំនួននៃការធ្វើម្តងទៀតដែលត្រូវការចុះក្រោម។
នេះពាក់ព័ន្ធនឹងការសួរសំណួរត្រឹមត្រូវ។ ក្របខ័ណ្ឌលើកទឹកចិត្តឱ្យយើងសួរសំណួរជាមូលដ្ឋានចំនួនប្រាំមួយ (អ្នកណា អ្វី កន្លែងណា ពេលណា ហេតុអ្វី និងរបៀប)។
ជាឧទាហរណ៍ យើងត្រូវធ្វើឱ្យប្រាកដថាយើងយល់ពីអ្វីដែលត្រូវសម្រេចចិត្ត។
តើការសម្រេចចិត្តនេះបន្ទាន់ទេ?
យើងត្រូវដឹងថាពេលណាដែលយើងត្រូវបានគេរំពឹងថានឹងមានអនុសាសន៍ចុងក្រោយ។
ចុងក្រោយ យើងត្រូវដឹងថាអ្នកណាជាអ្នកពាក់ព័ន្ធរបស់យើង។
តើទិន្នន័យគួរតែត្រូវបានចែករំលែកជាមួយក្រុមទីផ្សារ ក៏ដូចជាក្រុមដឹកជញ្ជូនដែរឬទេ?
តើភាគីពាក់ព័ន្ធប៉ុន្មាននាក់ត្រូវដឹងពីលទ្ធផលនៃការវិភាគរបស់យើង?
ជាលទ្ធផល យើងព្យាយាមបំប្លែងសំណួរមូលដ្ឋានទៅជាសំណួរត្រឹមត្រូវ។ ឧទាហរណ៍ អ្នកអាចមានសំណើទិន្នន័យខាងក្រោម៖ "ទិន្នន័យអតិថិជនតាមប្រទេស ផលិតផល និងលក្ខណៈពិសេស"។
សំណើដែលល្អ និងមានប្រយោជន៍ជាងនេះគួរតែមើលទៅដូចនេះ៖ “តើហេតុផលអ្វីខ្លះដែលយើងបាត់បង់អតិថិជនបន្ទាប់ពីការបើកដំណើរការ? តើផ្នែកលក់ និងទីផ្សារអាចធ្វើសកម្មភាពអ្វីខ្លះដើម្បីដោះស្រាយការខាតបង់នេះ?»
ផែនការវិភាគ។
បន្ទាប់ពីសម្រេចចិត្តលើសំណួរអាជីវកម្មជាក់ស្តែង ជំហានបន្ទាប់របស់យើងគឺបង្កើតផែនការវិភាគ។
យើងគួរតែបង្កើតគោលដៅ SMART ។ SMART គឺជាអក្សរកាត់ដែលតំណាងឱ្យជាក់លាក់ វាស់វែងបាន សម្រេចបាន ពាក់ព័ន្ធ និងកំណត់ពេលវេលា។
បន្ទាប់យើងគួរតែបង្កើតសម្មតិកម្មរបស់យើង។ ទាំងនេះគឺជាសេចក្តីថ្លែងការណ៍ដែលយើងមានបំណងបញ្ជាក់ ឬបដិសេធដោយប្រើទិន្នន័យរបស់យើង។ រួមជាមួយនឹងសម្មតិកម្មទាំងនេះ យើងគួរតែកំណត់លក្ខណៈវិនិច្ឆ័យដែលត្រូវការដើម្បីបញ្ជាក់នីមួយៗ។
យើងក៏ត្រូវរកមើលវិធីសាស្រ្តដែលត្រូវការក្នុងអំឡុងពេលការវិភាគទិន្នន័យ។ វិធីសាស្រ្តទូទៅរួមមាន:
-
សរុប
-
ការជាប់ទាក់ទង
-
និន្នាការ
-
ការប៉ាន់ស្មាន
បន្ទាប់ពីសម្រេចចិត្តលើវិធីសាស្រ្ត យើងក៏ត្រូវសម្រេចចិត្តលើការបញ្ជាក់ទិន្នន័យផងដែរ។
តើយើងនឹងប្រើទិន្នន័យពីឆ្នាំមុន ឬទិន្នន័យគ្រប់ពេល?
តើយើងនឹងប្រើប្រាស់ទិន្នន័យហិរញ្ញវត្ថុ ឬទិន្នន័យទីផ្សារជាចម្បងទេ?
សំណួរទាំងនេះមានសារៈសំខាន់ ពីព្រោះវានឹងធ្វើឱ្យដំណើរការប្រមូលទិន្នន័យកាន់តែងាយស្រួលនៅពេលក្រោយ។
លទ្ធផលចុងក្រោយនៃជំហាននេះគឺជាផែនការគម្រោង។ នេះរួមបញ្ចូលទាំងធនធានទាំងអស់ដែលត្រូវការដើម្បីដំណើរការការវិភាគនេះ ក៏ដូចជាការកំណត់ពេលវេលាសម្រាប់ជំហាននីមួយៗក្នុងដំណើរការ។ ផែនការគម្រោងក៏បញ្ជាក់ផងដែរថាតើអ្នកពាក់ព័ន្ធជានរណា ក៏ដូចជាតួនាទីផ្សេងៗនៅក្នុងក្រុម។
ជាឧទាហរណ៍ ចូរនិយាយថា យើងមានសម្មតិកម្មដូចខាងក្រោម៖ "ក្រុមហ៊ុនរបស់យើងកំពុងបាត់បង់អតិថិជន ដោយសារយុទ្ធនាការទីផ្សារមិនសូវជោគជ័យក្នុងត្រីមាសមុន"។
ដើម្បីបញ្ជាក់ ឬបដិសេធការវិភាគនេះ យើងនឹងត្រូវទាញទិន្នន័យទីផ្សារពីឆ្នាំមុន។
យើងអាចប្រើវិធីសាស្ត្រទាក់ទងគ្នាដើម្បីកំណត់ថាតើម៉ែត្រដូចជា CTR មានទំនាក់ទំនងគ្នាឬអាចទស្សន៍ទាយចំនួនអតិថិជនសម្រាប់ត្រីមាសនីមួយៗ។
ការប្រមូលទិន្នន័យ
ឥឡូវនេះការប្រមូលទិន្នន័យមានភាពងាយស្រួលជាងមុន ដោយសារយើងអាចពណ៌នាអំពីលក្ខណៈជាក់លាក់នៃទិន្នន័យក្នុងអំឡុងពេលជំហានផែនការវិភាគរបស់យើង។ វានឹងការពារទិន្នន័យដែលមិនចាំបាច់ពីការទាញយក។
នេះមានសារៈសំខាន់ជាពិសេសប្រសិនបើយើងកំពុងដោះស្រាយជាមួយនឹងចំនួនទិន្នន័យដ៏ច្រើន ព្រោះវានឹងជួយសន្សំសំចៃពេលវេលានៅពេលអនុវត្តវិធីសាស្រ្តដែលបានជ្រើសរើសរបស់យើង។
ជំហានប្រមូលទិន្នន័យក៏ពាក់ព័ន្ធនឹងការសម្អាតទិន្នន័យ និងសុពលភាពផងដែរ។ ការសម្អាតទិន្នន័យសំដៅលើការចាត់ចែងទិន្នន័យដើម្បីធ្វើឱ្យវាអាចប្រើបាន។
យើងត្រូវធ្វើការផ្ទៀងផ្ទាត់ទិន្នន័យ ដើម្បីប្រាកដថាទិន្នន័យដែលយើងមានគឺត្រឹមត្រូវ។
ទាញយកការយល់ដឹង
ជំហានបន្ទាប់របស់យើងពាក់ព័ន្ធនឹងការទទួលបានការយល់ដឹងពិតប្រាកដពីទិន្នន័យរបស់យើង។
នៅក្នុងជំហាននេះ យើងពិនិត្យមើលគំរូនៅក្នុងទិន្នន័យរបស់យើង។
ឧទាហរណ៍ ក្នុងការវិភាគទំនាក់ទំនង យើងអាចចាប់ផ្តើមដោយការវិភាគឯកវចនៈ ដែលមើលទៅលើការចែកចាយនៃម៉ែត្រសំខាន់ៗ។ ប្រសិនបើអាចអនុវត្តបាន យើងក៏អាចស្វែងយល់ថាតើមានភាពខុសប្លែកគ្នារវាងការធ្វើតេស្ត និងចំនួនប្រជាជនត្រួតពិនិត្យដែរឬទេ។
ដោយប្រើលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យដែលយើងកំណត់ក្នុងជំហានទីពីរ យើងក៏ព្យាយាមបញ្ជាក់ និងបដិសេធសម្មតិកម្មរបស់យើង។
ជាចុងក្រោយ លទ្ធផលនៃជំហាននេះគួរតែជាការរកឃើញរបស់យើង។ យើងគួរតែបង្ហាញការរកឃើញរបស់យើងទាក់ទងនឹងផលប៉ះពាល់ជាបរិមាណ។
ឧទាហរណ៍ អ្នកអាចនិយាយអំពីផលប៉ះពាល់ប្រាក់ដុល្លារនៃការធ្លាក់ចុះភាគរយជាក់លាក់មួយ ដើម្បីចូលរួមជាមួយភាគីពាក់ព័ន្ធរបស់អ្នក។
អ្នកអាចនិយាយថាការធ្លាក់ចុះភាគរយនៃការទទួលបានអតិថិជនអាចនឹងនាំឱ្យមានការធ្លាក់ចុះប្រាក់ចំណូល 1 លានដុល្លារ។
អនុសាសន៍
អនុសាសន៍គឺជាជំហានដ៏សំខាន់បំផុតនៅក្នុងក្របខ័ណ្ឌ BADIR ។ អនុសាសន៍ទាំងនេះត្រូវតែអាចអនុវត្តបាន។
ពួកគេគឺជាហេតុផលចម្បងដែលយើងបានឆ្លងកាត់ជំហាននីមួយៗនៅក្នុងក្របខ័ណ្ឌនេះ។
នៅក្នុងជំហានចុងក្រោយនេះ យើងចង់សម្រេចបាននូវរឿងជាច្រើន។ ដំបូងយើងត្រូវចូលរួមជាមួយទស្សនិកជនគោលដៅ។ នេះមានន័យថា អ្នកគួរតែបង្ហាញការណែនាំខ្លីៗ និងច្បាស់លាស់។
ការណែនាំដ៏គួរឱ្យទុកចិត្ត និងត្រឹមត្រូវក៏នឹងនាំឱ្យអ្នកត្រូវបានគេយល់ថាជាដៃគូអាជីវកម្មដ៏មានប្រសិទ្ធភាពផងដែរ។
ជាចុងក្រោយ ការណែនាំរបស់អ្នកគួរជំរុញទស្សនិកជនរបស់អ្នកឆ្ពោះទៅរកសកម្មភាព។
ប្រសិនបើអ្នកនឹងទទួលបន្ទុកក្នុងការបង្ហាញអនុសាសន៍ វាជារឿងសំខាន់ក្នុងការសាងសង់ស្លាយដែលមានការរកឃើញរបស់អ្នក។
ការបង្កើតបន្ទះស្លាយគឺធ្វើឡើងម្តងហើយម្តងទៀត ដោយចាប់ផ្តើមពីការរកឃើញរបស់អ្នកទាំងអស់ ហើយបន្តសម្រួលលំហូរនៃនាវា។
បន្ទះស្លាយចុងក្រោយគួរតែមានសេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិសង្ខេប។ យើងអាចបន្ថែមព័ត៌មានបន្ថែមណាមួយនៅក្នុងឧបសម្ព័ន្ធមួយ។
សន្និដ្ឋាន
ការទទួលយកក្របខណ្ឌទិន្នន័យទៅការសម្រេចចិត្តគឺជាវិធីដ៏ល្អមួយដើម្បីធ្វើឱ្យប្រាកដថាអ្នកអាចទទួលបានការយល់ដឹងដែលអាចអនុវត្តបានពីទិន្នន័យអាជីវកម្មរបស់អ្នក។
ការរួមបញ្ចូលវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជាមួយវិទ្យាសាស្ត្រការសម្រេចចិត្តអនុញ្ញាតឱ្យមានការសន្ទនារវាងភាគីពាក់ព័ន្ធទាំងអស់។ ជំហាននីមួយៗនៅក្នុងក្របខ័ណ្ឌនៃការសម្រេចចិត្តលើទិន្នន័យ BADIR នាំទៅរកលទ្ធផលចុងក្រោយប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព៖ អនុសាសន៍ដែលអាចធ្វើសកម្មភាពបាន។
អនុញ្ញាតឱ្យពួកយើងដឹងពីរបៀបដែលអាជីវកម្ម ឬក្រុមរបស់អ្នកអាចទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ពីប្រភេទនៃក្របខ័ណ្ឌនេះ!
សូមផ្ដល់យោបល់