Den gjennomsnittlige virksomheten håndterer nesten 350 terabyte data. Tenk deg hva du måtte gjort hvis du måtte ansette folk for å gå gjennom disse dataene manuelt – du ville sannsynligvis gått konkurs. Heldigvis kan forretningsintelligens hjelpe med nettopp dette.
Vi fant faktisk 11 eksempler på forretningsintelligens der store selskaper brukte innsiktsfulle BI-verktøy for å spare tid, redusere kostnader og øke kundetilfredsheten. Dette gir deg all inspirasjonen du trenger for å ta i bruk ditt eget BI-system og din egen strategi.
Hva er forretningsintelligens?
Forretningsintelligens kommer fra data, så programvare for forretningsintelligens hjelper personer og selskaper med å ta bedre beslutninger. Hver programvare dekker de ulike fasene i BI, inkludert datavisualisering, datautvinning og andre teknikker for å gjøre store datasett mer håndterbare.
Hvis du måtte gjennomgå alle dataene virksomheten din samler inn manuelt, ville du sannsynligvis fått tunge øyelokk etter omtrent en time. Forretnings- og salgsintelligens muliggjør beslutningstaking ved å presentere komplekse data i diagrammer, grafer, dashbord, rapporter og annet lettlest materiale.
Her er hvorfor forretningsintelligens er så viktig:
- Denne typen programvare er som din egen personlige Sherlock Holmes. Den går gjennom tusenvis av datapunkter for å avdekke kundetrender og hjelpe deg med å forstå kundeatferd bedre. Som et resultat hjelper forretningsintelligensverktøy deg med å levere mer personlige opplevelser.
- Med forretningsintelligens er det mulig å identifisere de mest vellykkede produktene og tjenestene dine, slik at du kan bruke mer ressurser der det trengs.
- BI-programvare eliminerer behovet for å beregne viktige forretningsmåltall manuelt. Med et raskt blikk på et dashbord vet du nøyaktig hvor virksomheten din står.
Når det er sagt, har forretningsintelligens også noen ulemper, blant annet høye innledende kostnader, avhengighet av datastyring og sårbarhet for menneskelig skjevhet.
Hvem bruker forretningsintelligens?
Nesten alle kan dra nytte av å bruke forretningsintelligens, men BI-programvare er mer vanlig i noen avdelinger enn i andre. Økonomisjefer bruker for eksempel forretningsintelligens for å holde oversikt over virksomhetens lønnsomhet. Det hjelper også økonomimedarbeidere med å identifisere bekymringsfulle trender innen inntekter og utgifter.
Markedsførere er svært avhengige av BI-programvare, ettersom de trenger å forstå kundeatferd og ta forretningsbeslutninger deretter. BI-verktøy gjør det også enklere for markedsførere å følge viktige måltall i sanntid, noe som gir dem flere muligheter til å justere kampanjene sine.
Driftsledere bruker forretningsintelligens for å øke effektiviteten. Rapportene som produseres av BI-programvare, kan for eksempel hjelpe en driftsansvarlig med å identifisere flaskehalser i produksjonen eller logistikkproblemer. Når en virksomhet er klar over disse problemene, kan den bruke forretningsintelligens til å modellere det potensielle utfallet av hver foreslåtte løsning.
Salgsteam bruker også forretningsintelligensverktøy, ettersom BI gjør det mulig å fastslå hvor lønnsom hver kunde er, hvor mye penger kundene bruker per transaksjon, og hvordan kundene reagerer på kampanjer. Salgsledere drar nytte av å bruke BI-verktøy for å følge med på teamets resultater og avgjøre om selgerne når målene sine.
Eksempler på bruk av forretningsintelligens i den virkelige verden
Er du fortsatt ikke overbevist om verdien av forretningsintelligens? Se på disse bruksområdene:
Have an account? Log In
1. Coca-Cola maksimerer driftseffektiviteten
I 2010 hadde Coca-Cola 74 tapperier, alle med ulike metoder for innsamling og distribusjon av data. Det var ganske enkelt ikke mulig å legge inn disse dataene manuelt i én enkelt database, noe som gjorde det vanskeligere for Coca-Cola-ansatte å utarbeide nøyaktige salgsrapporter, identifisere problemer i forsyningskjeden og fastslå hvor mange enheter som måtte produseres for å møte kundenes etterspørsel.
For å løse disse problemene ba selskapet tapperiene sine om å slutte å bruke de gamle systemene. Coca-Cola investerte i en robust løsning for forretningsintelligens som skapte én felles kilde til sannhet om virksomheten. Beslutningen økte effektiviteten betydelig, ettersom den sparte inn seks ukers manuelt arbeid hvert år. Implementeringen av BI-programvare reduserte også risikoen for menneskelige feil og hjalp Coca-Cola med å spare penger.
2. Starbucks forutsier kjøp og tilpasser tilbud
Starbucks er kjent for å ha en nærmest kultaktig tilhengerskare, og kundene står i kø rundt kvartalet for å kjøpe kaffe eller prøve et av selskapets bakervarer. Du kan få en kopp kaffe nesten hvor som helst, så hvorfor har Starbucks så mange entusiastiske fans? Fordi selskapet bruker verktøy for forretningsintelligens til å forutsi kjøp og tilpasse tilbud.
Selskapet er avhengig av flere datakilder, noe som gjør det svært viktig å ha et enhetlig system som kan produsere detaljerte rapporter og dashbord. Da Starbucks lanserte mobilappen sin, begynte selskapet å samle inn enda mer data, noe som gjorde det enklere å identifisere trender og forutsi fremtidig atferd. Forretningsintelligens gjør det mulig for Starbucks-ledelsen å forstå følgende bedre:
- Hvilke butikker som er mest lønnsomme
- Hvilke produkter kundene liker best
- Når kundene vanligvis foretar flest kjøp
- Hvordan høytider og andre sesongbaserte begivenheter påvirker salget
Starbucks bruker denne informasjonen til å skape en personlig tilpasset opplevelse for hver kunde som bruker appen. Hvis en kunde vanligvis kjøper en kopp kaffe, kan vedkommende for eksempel se et tilbud på poser med malt kaffe. Dette er en enkel måte for Starbucks å øke salget på.
Starbucks-appen gir til og med produktanbefalinger basert på været. Hvis det er varmt ute, kan appen foreslå en forfriskende kaldbrygget kaffe for å hjelpe kunden med å kjøle seg ned. Disse personlige anbefalingene har gitt resultater, og selskapet rapporterte en økning på 7 % i sammenlignbart globalt butikksalg i 2022.
3. Netflix foreslår hva du bør se på neste gang
Én grunn til at Netflix er så vellykket, er at ledelsen forstår hvor viktig dataanalyse er. De samler ikke bare inn data og lar dem bli liggende – de bruker dem til å ta bedre forretningsbeslutninger. Som følge av dette har selskapet en høy kundebevaringsgrad sammenlignet med lignende strømmetjenester.
Netflix samler inn mange datapunkter, for eksempel hvilke filmer du ser på, når du ser på dem, og om du ser ferdig en film eller slutter å se halvveis. Selskapet bruker denne informasjonen til å gi personlige anbefalinger til hver kunde. Hvis du liker kriminaldramaer, er det en god sjanse for at strømmetjenesten minst én gang har foreslått at du ser på Criminal Minds, How to Get Away with Murder eller Good Girls.
Netflix bruker også data til å automatisere enkelte prosesser. Uten forretningsintelligens ville det vært vanskelig å avgjøre om en serie skulle få en ny sesong eller avsluttes. I stedet for å ta beslutninger basert på magefølelse bruker ledelsen verktøy for forretningsintelligens til å avgjøre når en serie er lønnsom, og når den koster selskapet mer enn den er verdt. Som følge av at Netflix har brukt forretningsintelligens helt fra starten, har selskapet nå en markedsverdi på over 143 milliarder dollar.
4. Chipotle skaper en enhetlig oversikt over restaurantdriften
Chipotle er kjent for guacamole og overfylte burritoboller, men selskapet har også et rykte for å bruke forretningsanalyse effektivt. Med mer enn 3 000 restauranter over hele verden ville det vært en katastrofe hvis hovedkontoret forsøkte å samle inn data fra en håndfull gamle systemer. Innen noen var ferdig med å registrere dataene manuelt, ville de vært utdaterte, noe som ville gjort det umulig å ta datadrevne beslutninger.
Chipotle løste dette problemet ved å implementere ett enkelt system for forretningsintelligens. Denne BI-løsningen gir tilgang til standardiserte rapporter og sikrer at alle har den samme informasjonen når det er på tide å ta beslutninger om å åpne nye restauranter, lage menyelementer eller bytte leverandører. Forretningsbrukere har også tilgang til standardiserte rapporter, noe som sparer dem for tusenvis av timer hvert år.
5. Uber innfører dynamisk prissetting
Uber er svært avhengig av dataanalyse for å ta viktige forretningsbeslutninger. Ett eksempel er praksisen med dynamisk prissetting, som forsøker å balansere tilbud og etterspørsel, redusere ventetiden på turer og øke selskapets inntekter.
For å få dynamisk prissetting til å fungere bruker Uber kunstig intelligens til å analysere data om tilbud og etterspørsel. Hvis etterspørselen øker på grunn av dårlig vær eller en spesiell begivenhet, aktiverer appen dynamisk prissetting i dette området. Når dynamisk prissetting gjelder, kan kundene enten betale mer for tjenesten eller vente til det er mindre travelt. Dermed gjør de prediktive egenskapene til KI det mulig å tilby en tilpasset opplevelse.
6. Delta anerkjenner verdifulle stamreisende
Data er ikke til noen nytte hvis de bare ligger i et datavarehus. Du må kunne gå videre enn rådata og få handlingsrettet innsikt. Det er nettopp slik Delta har kunnet tilby bedre kundeservice de siste årene.
Hvis du reiser ofte, har du kanskje lagt merke til at Deltas kabinansatte noen ganger hilser på deg ved navn når du har satt deg til rette i setet. Dette skyldes at flyselskapets selvbetjente BI-system gir informasjon om verdifulle kunder. Ledelsen vet at det å hilse på noen ved navn og ivareta behovene deres er en god måte å forbedre kundeopplevelsen på, samtidig som det øker tilliten og lojaliteten.
Deltas forretningsintelligenssystem holder også oversikt over kunder som deltar i Delta SkyMiles-programmet, slik at de ansatte får bedre forståelse av viktige deler av virksomheten. For eksempel gjør BI-verktøy det enklere å følge med på KPI-er og avgjøre når det er nødvendig å gjøre kritiske endringer i virksomheten.
7. REI øker antallet medlemsregistreringer
REI følger en samvirkemodell som lar kunder bli medlemmer i bytte mot spesialpriser på arrangementer og rabatter på turutstyr av høy kvalitet. Jo flere medlemskap REI selger, desto større inntekter genererer selskapet, noe som gjør medlemsregistreringer til en viktig del av virksomheten.
Ifølge en casestudie publisert av Tableau har REI brukt forretningsintelligens, maskinlæring og andre teknologier for å forbedre virksomhetens resultater. Selskapet gikk fra Excel til Tableau, noe som ga de ansatte tilgang til flere prognoseverktøy og bedre mulighet til å identifisere markedstrender.
Med sitt nye forretningsintelligenssystem øker REI antallet medlemsregistreringer ved å analysere beregninger for kundeanskaffelse og kundebevaring. Selskapets ansatte følger også med på antall kunder, kundenes livstidsverdi og pris per vare. Dette gjør det mulig for dem å effektivisere forretningsprosessene og bli bedre til å møte behovene til hver enkelt kunde.
8. New York Shipping Exchange sentraliserer sanntidsdata
New York Shipping Exchange er alltid på utkikk etter måter å øke effektiviteten på. Derfor bestemte selskapets ledelse seg for å slutte å stole på manuelle prosesser og begynne å bruke en BI-plattform for å avdekke kritisk innsikt i virksomheten.
Da selskapet først startet opp, hentet de ansatte ut data manuelt fra flere applikasjoner og la deretter inn dataene i Excel for analyse. Ikke alle ansatte hadde samme tilgangsnivå, noe som gjorde det vanskelig å fullføre importprosessen i tide. Ingeniørteamet var overbelastet av forespørsler om hjelp med stordata, og kastet bort betydelig tid som kunne vært brukt på andre ansvarsområder.
Til slutt kunne ledelsen ikke lenger ignorere denne ineffektive prosessen. Selskapet tok i bruk et BI-system, noe som gjorde det mulig å samle store mengder virksomhetsdata på ett sted. BI hjelper nå New York Shipping Exchange med å bruke data mer effektivt.
9. Reddit fjerner en dataflaskehals
Reddit har hundrevis av millioner besøkende hver måned. Det ville vært umulig å følge med på disse besøkende manuelt, så selskapet bruker en rekke verktøy for forretningsintelligens og analyse for å øke effektiviteten. Før Reddit begynte å bruke sitt nåværende BI-system, kastet de ansatte bort mye tid på å håndtere datarelaterte forespørsler og forstå alle dataene som ble samlet inn av nettstedet.
Selskapets ledere løste dette problemet ved å ta i bruk Chartio, et BI-verktøy som gjør det mulig å analysere store datamengder raskt og identifisere aktuelle trender. Chartio gjør det for eksempel mulig for Reddit å finne ut hvilke produkter som får mye oppmerksomhet fra brukerne, noe som gjør det enklere å generere annonseinntekter.
10. Expedia bygger kundetilfredshet
Kundetilfredshet er en av nøklene til suksess i virksomheten, og derfor bestemte Expedia seg for å slutte å bruke manuelle prosesser og innføre et robust forretningsintelligenssystem. Til å begynne med brukte de ansatte så mye tid på å samle inn data at de egentlig ikke hadde tid til å analysere dem, noe som gjorde at Expedia fikk problemer med å forstå kundenes behov.
Nå som selskapet bruker BI, har de ansatte tilgang til viktige KPI-er og mål, slik at de kan følge med på resultatene i sanntid. Dashbord, rapporter og andre verktøy gjør det også mulig å lage personlig tilpassede tilbud, noe som øker kundetilfredsheten og hjelper Expedia med å bygge lojale relasjoner.
11. American Express utvikler nye produkter
Utvikling av nye produkter gjør det mulig for American Express å tiltrekke seg nye kunder, øke inntektene og gi investorene bedre avkastning på midlene sine. Da selskapet var avhengig av manuelle prosesser, hadde det ikke særlig god innsikt i hvilke produkter kundene ønsket seg. Nå som American Express bruker forretningsintelligens, kan imidlertid de ansatte bruke den enorme mengden data de har til rådighet, til å ta bedre beslutninger.
Som et resultat har selskapet nå en stor produktportefølje, fra det tradisjonelle betalingskortet til sikrede kort for kunder som trenger hjelp til å bygge opp kredittprofilene sine. Forretningsintelligens gjør det enklere å identifisere aktuelle trender, få innsikt i kundenes behov og utvikle produkter som sannsynligvis vil bli godt mottatt.
Vil du lære enda mer om forretningsintelligens?
Ta en titt på vår ultimate guide til BI, lær hvordan du kan utforme et smart BI-dashbord, og begynn å utvikle din egen vellykkede strategi for forretningsintelligens.
Hvis du ser etter BI-ressurser for å videreutvikle dine egne eller teamets ferdigheter, kan du ta en titt på disse BI-bøkene, melde deg på disse BI-nyhetsbrevene eller lære av disse bransjecasestudiene og utfordringene innen BI. Alternativt kan du fordype deg ytterligere ved å melde deg på et kurs i forretningsintelligens eller et kurs i dataanalyse.
Når du først er her, bør du også melde deg på nyhetsbrevet til The CRO Club for å holde deg oppdatert på de nyeste tipsene.