Den gennemsnitlige virksomhed håndterer næsten 350 terabyte data. Forestil dig, hvad du skulle gøre, hvis du var nødt til at ansætte folk til at gennemgå disse data manuelt – du ville sandsynligvis gå konkurs. Heldigvis kan forretningsintelligens hjælpe med netop det.
Faktisk fandt vi 11 eksempler på forretningsintelligens, hvor større virksomheder brugte indsigtsfulde BI-værktøjer til at spare tid, reducere omkostningerne og øge kundetilfredsheden, hvilket giver dig al den inspiration, du har brug for til at indføre dit eget BI-system og din egen strategi.
Hvad er forretningsintelligens?
Forretningsintelligens bygger på data, så software til forretningsintelligens hjælper personer og virksomheder med at træffe bedre beslutninger. Hvert stykke software håndterer de forskellige stadier af BI, herunder datavisualisering, dataudvinding og andre teknikker til at gøre store datasæt mere håndterbare.
Hvis du skulle gennemgå hvert eneste stykke data, som din virksomhed indsamler, manuelt, ville dine øjne sandsynligvis begynde at blive trætte efter cirka en time. Forretnings- og salgsintelligens muliggør beslutningstagning ved at præsentere komplekse data i diagrammer, grafer, kontrolpaneler, rapporter og andre materialer, der er nemme at læse.
Her er grunden til, at forretningsintelligens er så vigtig:
- Denne type software er som din egen personlige Sherlock Holmes. Den gennemgår tusindvis af datapunkter for at afdække kundetendenser og hjælpe dig med bedre at forstå kundeadfærd. Som følge heraf hjælper værktøjer til forretningsintelligens dig med at levere mere personlige oplevelser.
- Med forretningsintelligens er det muligt at identificere dine mest succesfulde produkter og tjenester, hvilket giver dig mulighed for at rette flere ressourcer mod de områder, hvor der er behov for det.
- BI-software fjerner behovet for at beregne vigtige forretningsmålepunkter manuelt. Med et enkelt blik på et kontrolpanel ved du præcis, hvor din virksomhed står.
Med det sagt har forretningsintelligens også nogle ulemper, herunder høje indledende omkostninger, afhængighed af datastyring og modtagelighed over for menneskelig bias.
Hvem bruger forretningsintelligens?
Næsten alle kan drage fordel af at bruge forretningsintelligens, men BI-software er mere almindeligt i nogle afdelinger end i andre. For eksempel bruger økonomichefer forretningsintelligens til at holde øje med en virksomheds rentabilitet. Det hjælper også økonomimedarbejdere med at identificere bekymrende tendenser inden for indtjening og forbrug.
Marketingmedarbejdere er i høj grad afhængige af BI-software, da de har brug for at forstå kundeadfærd og træffe forretningsbeslutninger derefter. BI-værktøjer gør det også lettere for marketingmedarbejdere at følge vigtige målepunkter i realtid, hvilket giver dem flere muligheder for at justere deres kampagner.
Driftschefer bruger forretningsintelligens til at øge effektiviteten. For eksempel kan rapporterne, der produceres af BI-software, hjælpe en driftsmedarbejder med at identificere flaskehalse i produktionen eller logistiske problemer. Når en virksomhed er opmærksom på disse problemer, kan den bruge forretningsintelligens til at modellere det potentielle resultat af hver foreslået løsning.
Salgsteams bruger også værktøjer til forretningsintelligens, da BI gør det muligt at afgøre, hvor rentabel hver kunde er, hvor mange penge kunder bruger pr. transaktion, og hvordan kunder reagerer på kampagner. Salgschefer drager fordel af at bruge BI-værktøjer til at følge teamets resultater og afgøre, om deres sælgere når deres mål.
Eksempler på brug af forretningsintelligens i den virkelige verden
Er du stadig ikke overbevist om værdien af forretningsintelligens? Se disse anvendelseseksempler:
Have an account? Log In
1. Coca-Cola maksimerer driftseffektiviteten
I 2010 havde Coca-Cola 74 tapperier, som alle havde forskellige metoder til at indsamle og distribuere data. Det var ganske enkelt ikke muligt at indtaste disse data manuelt i en enkelt database, hvilket gjorde det vanskeligere for Coca-Colas medarbejdere at udarbejde nøjagtige salgsrapporter, identificere problemer i forsyningskæden og afgøre, hvor mange enheder der skulle produceres for at imødekomme kundernes efterspørgsel.
For at løse disse problemer bad virksomheden sine aftapningsvirksomheder om at stoppe med at bruge deres ældre systemer. Coca-Cola investerede i en robust forretningsanalyseløsning, der skabte én fælles sandhedskilde om virksomheden. Beslutningen øgede effektiviteten betydeligt, da den sparede 6 ugers manuel behandling hvert år. Implementeringen af BI-software reducerede også risikoen for menneskelige fejl og hjalp Coca-Cola med at spare penge.
2. Starbucks: Forudsigelse af køb & tilpasning af tilbud
Starbucks er kendt for at have en nærmest kultagtig tilhængerskare, hvor kunder står i kø rundt om blokken for at få en kop kaffe eller prøve en af virksomhedens bagerivarer. Man kan få en kop kaffe næsten overalt, så hvorfor har Starbucks så mange begejstrede fans? Fordi virksomheden bruger forretningsanalyseværktøjer til at forudsige køb og tilpasse tilbud.
Virksomheden er afhængig af flere datakilder, hvilket gør det yderst vigtigt at have et samlet system, der kan producere detaljerede rapporter og dashboards. Da Starbucks lancerede sin mobilapp, begyndte virksomheden at indsamle endnu flere data, hvilket gjorde det lettere at identificere tendenser og forudsige fremtidig adfærd. Forretningsanalyse gør det muligt for Starbucks' ledelse bedre at forstå følgende:
- Hvilke butikker der er mest rentable
- Hvilke produkter kunderne bedst kan lide
- Hvornår kunderne har tendens til at foretage flest køb
- Hvordan helligdage og andre sæsonbestemte begivenheder påvirker salget
Starbucks bruger disse oplysninger til at skabe en personlig oplevelse for alle kunder, der bruger appen. Hvis en kunde for eksempel normalt køber en kop kaffe, får vedkommende måske vist et tilbud på poser med malet kaffe. Det er en nem måde for Starbucks at øge salget på.
Starbucks-appen kommer endda med produktanbefalinger baseret på vejret. Hvis det er varmt udenfor, foreslår appen måske en forfriskende koldbrygget kaffe, der kan hjælpe kunden med at køle ned. Disse personlige anbefalinger har givet resultater, idet virksomheden rapporterede en stigning på 7 % i det sammenlignelige globale butikssalg i 2022.
3. Netflix: Forslag til, hvad du skal se som det næste
En af grundene til, at Netflix har så stor succes, er, at virksomhedens ledelse forstår betydningen af dataanalyse. De indsamler ikke bare data og lader dem ligge—de bruger dem til at træffe bedre forretningsbeslutninger. Som følge heraf har virksomheden en høj fastholdelsesrate for kunder sammenlignet med lignende streamingtjenester.
Netflix indsamler mange datapunkter, såsom hvilke film du ser, hvornår du ser dem, og om du ser en film færdig eller stopper med at se den halvvejs. Virksomheden bruger disse oplysninger til at give personlige anbefalinger til alle kunder. Hvis du elsker kriminaldramaer, er der en god chance for, at streamingtjenesten mindst én gang har foreslået dig at se Criminal Minds, How to Get Away with Murder eller Good Girls.
Netflix bruger også data til at automatisere visse processer. Uden forretningsanalyse ville det være vanskeligt at afgøre, om en serie skulle fornyes eller aflyses. I stedet for at træffe beslutninger baseret på mavefornemmelser bruger ledelsen forretningsanalyseværktøjer til at afgøre, hvornår en serie er rentabel, og hvornår den koster virksomheden mere, end den er værd. Som følge af at have brugt forretningsanalyse helt fra begyndelsen har Netflix nu en markedsværdi på mere end $143 milliarder.
4. Chipotle: Skabelse af et samlet overblik over restaurantdriften
Chipotle er kendt for sin guacamole og sine overfyldte burritobowls, men virksomheden har også et ry for at bruge forretningsanalyse effektivt. Med mere end 3.000 restauranter rundt om i verden ville det være en katastrofe, hvis hovedkontoret forsøgte at indsamle data fra en håndfuld ældre systemer. Når nogen var færdige med at indtaste dataene manuelt, ville de være forældede, hvilket ville gøre det umuligt at træffe datadrevne beslutninger.
Chipotle løste dette problem ved at implementere ét forretningsanalysesystem. Denne BI-løsning giver adgang til standardiserede rapporter og sikrer, at alle er på samme side, når der skal træffes beslutninger om at åbne nye restauranter, skabe nye menupunkter eller skifte leverandører. Forretningsbrugere har også adgang til standardiserede rapporter, hvilket sparer dem for tusindvis af timer hvert år.
5. Uber: Implementering af priser ved høj efterspørgsel
Uber er i høj grad afhængig af dataanalyse for at træffe kritiske forretningsbeslutninger. Et eksempel er praksissen med priser ved høj efterspørgsel, som forsøger at skabe balance mellem udbud og efterspørgsel, reducere ventetiden på ture og øge virksomhedens indtjening.
For at få priser ved høj efterspørgsel til at fungere bruger Uber kunstig intelligens til at analysere data om udbud og efterspørgsel. Hvis efterspørgslen stiger på grund af dårligt vejr eller en særlig begivenhed, aktiverer appen priser ved høj efterspørgsel i det pågældende område. Når priserne ved høj efterspørgsel er aktive, kan kunderne enten betale mere for tjenesten eller vente, til der er mindre travlt. Derfor gør de forudsigende funktioner i AI det muligt at levere en tilpasset oplevelse.
6. Delta genkender værdsatte hyppige rejsende
Data gør dig ikke meget gavn, hvis den blot ligger i et datalager. Du skal kunne bevæge dig ud over rådata og opnå handlingsrettet indsigt. Det er præcis sådan, Delta har kunnet levere bedre kundeservice i løbet af de seneste år.
Hvis du rejser ofte, har du måske bemærket, at Deltas kabinepersonale nogle gange hilser på dig ved navn, når du først har sat dig til rette på dit sæde. Det skyldes, at flyselskabets selvbetjeningssystem til forretningsanalyse giver oplysninger om værdsatte kunder. Ledelsen ved, at det at hilse på nogen ved navn og imødekomme deres behov er en god måde at forbedre kundeoplevelsen på, hvilket øger tillid og loyalitet.
Deltas system til forretningsanalyse holder også styr på kunder, der deltager i Delta SkyMiles-programmet, så medarbejderne bedre kan forstå vigtige aspekter af driften. For eksempel gør BI-værktøjer det lettere at følge KPI'er og afgøre, hvornår der skal foretages kritiske forretningsændringer.
7. REI øger antallet af medlemsregistreringer
REI følger en andelsmodel, der giver kunder mulighed for at blive medlemmer i bytte for særlige arrangementspriser og rabatter på udstyr til udendørsaktiviteter i høj kvalitet. Jo flere medlemskaber REI sælger, desto større omsætning genererer virksomheden, hvilket gør medlemsregistreringer til et vigtigt aspekt af forretningen.
Ifølge et casestudie offentliggjort af Tableau har REI brugt forretningsanalyse, maskinlæring og andre teknologier til at forbedre virksomhedens resultater. Virksomheden skiftede fra Excel til Tableau, hvilket gav medarbejderne adgang til yderligere prognoseværktøjer og bedre mulighed for at identificere markedstendenser.
Med sit nye system til forretningsanalyse øger REI antallet af medlemsregistreringer ved at analysere målinger for kundeanskaffelse og fastholdelse. Virksomhedens medarbejdere overvåger også antallet af kunder, kundens livstidsværdi og prisen pr. vare. Det gør det muligt for dem at effektivisere forretningsprocesserne og blive bedre til at imødekomme hver enkelt kundes behov.
8. New York Shipping Exchange centraliserer realtidsdata
New York Shipping Exchange er altid på udkig efter måder at øge effektiviteten på. Derfor besluttede virksomhedens ledelse at stoppe med at være afhængig af manuelle processer og begynde at bruge en platform til forretningsanalyse for at afdække kritisk forretningsindsigt.
Da virksomheden først åbnede, udtrak medarbejderne data manuelt fra flere applikationer og indtastede derefter disse data i Excel til analyse. Ikke alle medarbejdere havde samme adgangsniveau, hvilket gjorde det vanskeligt at gennemføre importprocessen rettidigt. Ingeniørteamet var begravet i anmodninger om hjælp med stordata, hvilket spildte betydelig tid, der kunne være brugt på andre ansvarsområder.
Til sidst kunne ledelsen ikke længere ignorere denne ineffektive proces. Virksomheden indførte et BI-system, som gjorde det muligt at indsamle store mængder forretningsdata ét sted. BI hjælper nu New York Shipping Exchange med at bruge data mere effektivt.
9. Reddit fjerner en dataflaskehals
Reddit har hundredvis af millioner besøgende hver måned. Det ville være umuligt at følge disse besøgende manuelt, så virksomheden bruger en række værktøjer til forretningsanalyse og dataanalyse for at øge effektiviteten. Før Reddit begyndte at bruge sit nuværende BI-system, spildte medarbejderne meget tid på at håndtere datarelaterede anmodninger og skabe mening i alle de data, som hjemmesiden indsamlede.
Virksomhedens ledelse løste dette problem ved at indføre Chartio, et BI-værktøj, der gør det muligt hurtigt at analysere store mængder data og identificere aktuelle tendenser. Chartio gør det for eksempel muligt for Reddit at afgøre, hvilke produkter der får stor opmærksomhed fra brugerne, hvilket gør det lettere at generere annonceindtægter.
More Articles
10. Expedia opbygger kundetilfredshed
Kundetilfredshed er en af nøglerne til forretningssucces, og derfor besluttede Expedia at stoppe med at bruge manuelle processer og implementere et robust system til forretningsanalyse. I begyndelsen brugte medarbejderne så meget tid på at indsamle data, at de ikke rigtig havde tid til at analysere dem, hvilket efterlod Expedia i en vanskelig situation, hvor virksomheden kæmpede for at forstå kundernes behov.
Nu hvor virksomheden bruger BI, har medarbejderne adgang til vigtige KPI'er og målsætninger, så de kan følge resultaterne i realtid. Kontrolpaneler, rapporter og andre værktøjer gør det også muligt at skabe personlige tilbud, hvilket øger kundetilfredsheden og hjælper Expedia med at opbygge loyale relationer.
11. American Express udvikler nye produkter
Udvikling af nye produkter giver American Express mulighed for at tiltrække nye kunder, øge omsætningen og give investorerne et bedre afkast af deres midler. Da virksomheden var afhængig af manuelle processer, havde den ikke meget indsigt i, hvilke produkter kunderne ønskede. Nu hvor American Express anvender forretningsintelligens, kan medarbejderne imidlertid bruge de enorme mængder data, de har til rådighed, til at træffe bedre beslutninger.
Som følge heraf har virksomheden nu en stor produktportefølje, der spænder fra det traditionelle betalingskort til sikrede kort for kunder, der har brug for hjælp til at opbygge deres kreditprofiler. Forretningsintelligens gør det lettere at identificere aktuelle tendenser, få indsigt i kundernes behov og udvikle produkter, der sandsynligvis vil blive godt modtaget.
Vil du lære endnu mere om forretningsintelligens?
Se vores ultimative guide til BI, lær, hvordan du designer et intelligent BI-dashboard, og begynd at opbygge din egen succesfulde forretningsintelligensstrategi.
Hvis du leder efter BI-ressourcer, der kan styrke dine eller dit teams færdigheder, kan du se disse BI-bøger, tilmelde dig disse BI-nyhedsbreve eller lære af disse BI-cases fra forskellige brancher og udfordringer. Alternativt kan du gå mere i dybden ved at tilmelde dig et kursus i forretningsintelligens eller et kursus i dataanalyse.
Mens du er her, skal du huske at tilmelde dig The CRO Clubs nyhedsbrev, så du kan holde dig ajour med de seneste tips.
