3 viktige fordeler ved å bruke et system for forretningsintelligens

Se for deg at du hadde to millioner datarader fra ulike kilder, og at du måtte svare raskt på disse spørsmålene; 

• Hvilke markedsføringskampanjer skaper større bevissthet kontra engasjement?
• Hvilke partnerskap ville bidratt mest til inntektsvekst?
• Bør inntektsprognosen og budsjettet forbedres?
• Hva er vår salgsprognose for neste kvartal?

Jeg tipper at øynene dine etter en stund lukkes, datamangler frustrerer deg, du begynner å tvile på karrierevalget ditt,  og hjernen din er utmattet. Det er hverdagen til RevOps-ledere uten systemer for forretningsintelligens (BI). 

Tenk på et BI-system som en smart assistent som hjelper deg med å ta bedre forretningsbeslutninger raskt. De kan hente inn rådata fra ulike kilder, transformere disse dataene og presentere dem visuelt i ulike former. 

Og dette er ikke den eneste fordelen deres. I denne artikkelen skal vi se nærmere på enda flere fordeler. 

Hva er forretningsintelligens (BI)?

Forretningsintelligens er prosessen med å samle inn og bruke relevante, nøyaktige data og empiriske bevis for å ta forretningsbeslutninger.

Prosessen innebærer å hente inn relevante data fra kildene deres, transformere, rense og behandle disse dataene samt visualisere dem for analyse.

BI omfatter også å gjennomføre eksperimenter for å teste hypoteser og segmentere brukere for tilpasset analyse. 

Hvorfor er forretningsintelligens viktig?

Husker du spørsmålene du måtte svare på i begynnelsen? 

Forretningsintelligens er viktig fordi det hjelper deg med å håndtere hele prosessen fra start til slutt når du skal besvare disse spørsmålene og bruke svarene til å ta datadrevne beslutninger. 

BI håndterer og fremskynder prosessen med dataanalyse gjennom strukturerte BI-faser:

1. Datainnsamling: BI-systemer har koblinger for å hente inn og migrere data fra ulike datakilder, som API-er, CPQ-er, CRM-er, datalagringsplattformer og så videre.
2. Datautvinning og -behandling: programvare for forretningsintelligens tilbyr miljøer for å skrive SQL-spørringer samt Python- og R-skript for å rense og transformere dataene dine for analyse. Du kan også bruke dra-og-slipp-funksjoner som hjelper deg med å rense, behandle og klargjøre data uten kode. 
3. Dataanalyse og visualisering: BI-verktøy bruker ulike former for visualiseringer, som kart, tabeller, diagrammer og grafer, for å forstå dataene dine, analysere dem og kommunisere funnene dine tydelig til beslutningstakere.
   
   BI-verktøy bruker også kunstig intelligens (AI) til å automatisere analyser og oppgaver. Du kan for eksempel spørre et BI-verktøy på vanlig norsk "Vis meg alt salget fra forrige kvartal" , og det vil returnere en visualisering av disse dataene – noe som gjør det enkelt for deg å se trender og mønstre.
   
4. Datalagring: Noen BI-verktøy, som Power BI, har innebygde datavarehus for datalagring. 

De tre viktigste fordelene ved å bruke et system for forretningsintelligens

Når du søker på nettet etter «fordelene ved forretningsintelligenssystemer», ramser søkemotorresultatene opp fordeler som «økte inntekter, forbedret kundeopplevelse og nøyaktig rapportering» – og de tar ikke feil. 

Disse fordelene springer imidlertid ut fra tre sentrale fordeler ved systemer for forretningsintelligens: å bryte ned siloer, forbedre datadrevet beslutningstaking og øke produktiviteten. 

1. Bryte ned siloer 

Hos  B2B SaaS-selskaper er det ganske vanlig at produkt-, salgs-, markedsførings-, økonomi- og til og med kundesuksessteam jobber som separate enheter. 

De ansatte, prosessene deres og verktøyene deres kan være så fokuserte på sine individuelle KPI-er og mål at de sjelden samarbeider eller ser ting på samme måte. 

BI-systemer kan fungere som et verktøy for å bryte ned disse siloene. De gir deg muligheten til å hente inn data fra ulike avdelingssystemer i ett system. Deretter kan ansatte fra disse avdelingene se hvordan dataene deres samles for å fortelle hele kundehistorien og forbedre den operasjonelle effektiviteten. 

Adam Greco, produktevangelist hos Amplitude, setter dette fortrinnet i perspektiv. Han sier: «For 10 år siden jobbet jeg med Salesforce, og etter at potensielle kunder registrerte seg, ble jeg stengt ute. Tenk deg en verden der jeg finner personer fra ulike søkeord, og jeg kunne informere produktteamet og si: «La oss fremheve CRM-funksjonen i Salesforce for X- og Y-brukere i løpet av de gratis prøveperiodene deres, fordi det var det som førte dem til oss.» 

Han fortsetter:

«Det hadde vært veldig nyttig om jeg kunne se hvilke funksjoner potensielle kunder engasjerer seg i, og knytte dette tilbake til hvordan jeg fant brukeren. Det ville maksimert annonseringsinnsatsen min og gjort det mulig å finne ut hva jeg bør annonsere for i ulike kanaler … »

2. Forbedret datadrevet beslutningstaking 

Før BI-programvare brukte vi målinger fra sosiale medier, salgs-, produkt- og markedsføringsanalyse til å måle resultatene av markedsintroduksjonsinnsatsen vår. Derfor har vi alltid tatt datadrevne beslutninger. 

Ulempen var at systemisolerte data gjorde attribusjon vanskelig. Var det salg eller markedsføring som påvirket kjøpet? Hvordan oppfører den potensielle kunden seg etter konvertering, og hvordan kan vi bruke dette til å informere strategiene våre for markedsintroduksjon?  

Dette var spørsmål som vi på den tiden bare kunne drømme om å besvare. 

Men etter hvert som BI-verktøy har bidratt til å forbedre datakvaliteten, har også kvaliteten på innsikten vi henter ut fra dem, blitt bedre. Det samme gjelder beslutningene og handlingene våre. Merk at datamengden virksomheter samler inn, også har økt – stordata – så det er viktig å hente inn bare dataene du trenger, slik at du unngår å bli overveldet og forvirret.

Heldigvis har BI-løsninger visualiseringsverktøy som diagrammer, kart og dashbord, slik at du raskere kan se og forstå dataene du trenger for å ta strategiske beslutninger. De gir også ofte muligheter for automatisering, slik at du slipper noe av arbeidet. Her  er noen eksempler på hvordan du kan ta bedre datadrevne beslutninger ved hjelp av BI:

1. Gjenkjenne markedstrender: Ved å bruke data fra sosiale plattformer, nettfora, bransjerapporter og flere konkurrentbilder kan du gjennomføre analyser av markedsgap, identifisere tapte muligheter og forstå kundenes aktuelle behov og trender. Dette gir et konkurransefortrinn og bidrar til å identifisere sentrale aktører og trender i nye markeder. 
2. Salgsprognoser og optimalisering: Du kan hente inn salgsdata fra programvare for feltsalg, CRM-systemer, programvare for salgsengasjement osv. for å få salgsprognoser basert på historiske salgsdata. Du kan også berike data fra andre systemer, som Amplitude, for å forstå brukeradferd. Dette gjør det mulig å sette bedre salgsmål og fordele ressursene bedre.
3. Forbedre kundeopplevelsen: Kundene selv ønsker at du bruker dataene deres hvis det betyr at de får en bedre opplevelse med merkevaren din. Du kan bruke kundedata til å identifisere friksjonspunkter, tilpasse opplevelser og forbedre kundetilfredsheten.
4. Forbedrede strategier for markedsintroduksjon og produkt: Data fra alle disse kildene gir deg innsikt i hvilke tiltak som fungerer, og hvilke som ikke gjør det – slik at du kan ta bedre beslutninger om markedsintroduksjon. 

Når du får bedre innsikt i markedstrender, salg, kundeopplevelse og produktet, tar du til syvende og sist bedre beslutninger. Inntektsstrømmene dine flyter bedre og prosessene dine utvikler seg, fortjenestemarginene øker, du blir i stand til å oppdage ineffektivitet, og du oppnår et konkurransefortrinn.

Du må imidlertid unngå dataoverbelastning og andre ulemper ved dårlig BI-implementering. En god BI-strategi og utrullingsplan vil være til hjelp.

3. Forbedret produktivitet

BI-plattformer inkluderer standardfunksjoner som: 

• Ad hoc-rapportering og -analyse: Du kan be om rapporter og analyser av et datasett etter behov. Du kan også endre og filtrere ut dataene du vil ha med i rapporten. 
• Rapport- og dashbordmaler: maler som du kan tilpasse dashbord og visualiseringer etter virksomhetens behov.  
• Byggere med dra og slipp: Dette lar deg kombinere data uten en analytiker eller dataforsker. Du kan også opprette dashbord og visualiseringer raskere
• KI og automatisering: Noen BI-systemer lar deg planlegge rapportering, samle inn sanntidsdata for å oppdatere dashbord og rapporter automatisk, og automatisere analyser. 
• Koblinger: Koblinger lar deg hente inn data fra ulike kilder uten å måtte tenke på kostnader og tidsbruk knyttet til utvikling.
  

Disse funksjonene, inkludert datavisualiseringer, gjør det mulig for deg å øke produktiviteten og analysere datasett på kortere tid. Det minimerer også menneskelige feil, noe som fører til raskere og mer nøyaktig rapportering. 

Men du trenger ikke bare å ta mitt ord for det. Her er et par eksempler på hvordan BI-løsninger har hjulpet B2B SaaS-selskaper med å øke produktiviteten:

• Klipfolio sparer Irdeto for 15 timers arbeid med markedsføringsrapporter per måned med KlipfolioM
• Zoho Analytics hjelper Whatsconvert med å identifisere flaskehalser raskere ved hjelp av visualiseringer

Hvordan B2B SaaS-selskaper drar nytte av BI

Vi har sett på hvordan noen SaaS-selskaper brukte BI for å øke produktiviteten. Nå skal vi se på hvordan andre B2B-merkevarer drar nytte av fordelene ved BI. 

1. Zoho Analytics hjalp Peri med å øke inntektene med 25 %–30 % og kundeengasjementet med 50 %.
2. Tableau sparte Splunk for $300K/år i kostnader til server- og plattformadministrasjon.
3. Genesys bruker MicroStrategy til å samle dataene sine og få et 360-graders bilde av virksomheten. Dette har bidratt til å øke brukeradopsjonen og rekkevidden.

Slik tilfører du virksomheten din fordelene ved BI

Gjennom denne artikkelen har jeg vist at B2B SaaS-merkevarer, hvis det gjøres riktig, kan dra nytte av BI for å påvirke virksomhets- og inntektsresultater positivt. Her er noen trinn du kan ta for å høste fordelene ved BI i virksomheten din:

1. Identifiser modenhetsnivået ditt innen BI 

Dette er en måling som angir virksomhetens nåværende fase i innføringen av BI. Du kan stille deg selv noen varianter av spørsmålene nedenfor for å danne deg et bilde av hvor du starter, og hvor du ønsker å komme.

• Er du uvitende om BI? 
• Ser du etter måter å dra nytte av BI på? 
• Bruker du allerede standardfunksjoner som rapportering?
• Er du avansert innen analyse og bygger du dine egne modeller? 
• Er du en BI-forkjemper – bygger du verktøy oppå systemet ditt? 
• Er innføringen av BI generelt i tråd med organisasjonens strategi for digital transformasjon?

2. Planlegg strategien din

Det neste trinnet er å definere hvorfor du bruker BI, målene dine og ressursene som kreves. 

Spør deg selv: Hvor kan bedre dataanalyse forbedre kundebevaring, ekspansjon, kampanjeavkastning, optimalisering av prisstrategien, prognosenøyaktighet og andre resultater? 

Dokumenter deretter spesifikke scenarier der BI vil levere konkret verdi, samt infrastrukturkostnader ved oppgraderinger og utvidelser. 

Sett spesifikke, målbare, oppnåelige, relevante og tidsbestemte (SMART) mål for å forstå hvordan sluttilstanden din bør se ut. For eksempel:

Et SMART-mål for et lite B2B SaaS-selskap (programvare for ressursplanlegging) i de tidlige stadiene av BI-modenhet kan være å:

• Samle inn data om kundeatferd i ett år for å forstå kundeopplevelsen på én måned.
• Analysere data om kundeatferd, som nettstedstrafikk, kjøpshistorikk og aktivitet i sosiale medier, for å forstå hvordan dette påvirker kundetilfredsheten.

Et SMART  mål for et selskap innen finans-teknologi-infrastruktur for SaaS i en tidlig fase av BI-modenhet kan være å:

• Samle inn data fra salgsteam for å identifisere nye salgsmuligheter.
• Identifisere kunder som står i fare for å avslutte kundeforholdet

Mål hvor vellykket strategien din er ved å:

• Følge med på antallet innsamlede datapunkter og antallet genererte rapporter.
• Se på hvilken innvirkning resultatene dine har på målene dine. 

3. Definer dine nøkkelresultatindikatorer

I trinn tre setter du KPI-er for å måle hvor vellykket strategien din er. KPI-ene bør samsvare med målene dine. 

Siden målet til  selskap X for eksempel var å forbedre kundetilfredsheten, bør KPI-ene omfatte:

• Kostnad for kundeanskaffelse (CAC)
• Livstidsverdi for en kunde (LTV)
• Kundetilfredshetspoeng (CSAT)
• Netto anbefalingsscore osv. 

Målet til selskap Z var å forbedre salgsinnsatsen, så KPI-ene bør se slik ut:

• Konverteringsrate for salgskvalifiserte potensielle kunder (SQL)
• Kundefrafallsrate
• Gjennomsnittlig absolutt prosentvis feil (MAPE)
• Gjennomsnittlig absolutt avvik (MAD)
  

4. Sett budsjettet

Når veikartet er definert og KPI-ene er fastsatt, er neste trinn å budsjettere ressursene som kreves for å gjennomføre BI-strategien, eller kostnadene for verktøy og infrastruktur (selvdriftet, administrert eller skybasert)

Selv om BI krever betydelige investeringer, kan den langsiktige gevinsten ved datadrevet beslutningstaking være vel verdt prisen.

Når du skal sette opp et BI-budsjett, finner du nedenfor noen strategier som kan hjelpe deg med å etablere en kostnadseffektiv infrastruktur;

• Starte i det små med et begrenset pilotprosjekt for å validere avkastningen på investeringen før utrulling i hele virksomheten
• Utforske BI-verktøy med åpen kildekode for å redusere kostnadene til programvarelisenser og eie alle komponentene (selvdriftet)
• Opplæring av interne medarbeidere i grunnleggende BI-verktøy før du henter inn kostbare konsulenter
• Fase inn funksjonalitet over tid i stedet for å implementere alt på én gang
• Søke om sponsorstøtte og investeringer.

5. Velg BI-verktøyene dine 

Før du velger BI-verktøy, bør du først gjennomføre en revisjon av den eksisterende analyseinfrastrukturen og den overordnede datastakken. Identifiser mangler som den nye programvaren for forretningsanalyse kan dekke, og evaluer funksjonalitet innen rapportering, dashbord, typer datavisualisering, prediktiv analyse og dataklargjøring.

La oss si at du bestemmer deg for å bruke et BI-verktøy med åpen kildekode (selvdriftet). I så fall må du evaluere verktøyets funksjoner og egenskaper for å se hvordan de kan hjelpe deg med å nå målene dine. Du må også utforme BI-stakken basert på verktøyets funksjoner og egenskaper. 

Kan du for eksempel bare utføre rapportering med verktøyet, eller må du integrere eksterne verktøy eller hjelpefunksjoner for å gjennomføre BI-strategien?

Her er noen spesifikke spørsmål du bør stille deg når du evaluerer et BI-verktøy med åpen kildekode:

• Hvilke datakilder kan verktøyet koble seg til?
• Hvilke typer dataanalyse kan verktøyet utføre?
• Hvilke typer visualiseringer kan verktøyet generere?
• Hvor enkelt er det å bruke verktøyet?
• Kan verktøyet skaleres?
• Støttes verktøyet av et brukerfellesskap?

Prioriter plattformer som er klare for virksomheter eller kan driftes selv, og som gjør det enkelt å utvide fra de første bruksområdene. Finn en balanse mellom brukervennlighet og funksjonalitet basert på analyseutformingen din. 

For sentrale BI-plattformer omfatter alternativene Tableau, Microsoft Power BI, Qlik, Looker, Sisense og flere. Vurder om du må investere i opplæring for noen av medarbeiderne dine. Dette kan være generelle BI-kurs eller noe mer spesialisert, som et Power BI-kurs eller et Tableau-kurs.

6. Lag veikartet ditt

Når du har definert målene, KPI-ene og budsjettet og valgt verktøy, må du lage et veikart for implementeringen av BI-strategien. Et veikart viser hvordan og når de ulike delene av BI-implementeringen skal komme på plass. Det samler alle de viktigste aktivitetene i en tidsplan som kan gjennomføres. 

Med et godt definert veikart på plass kan du trygt rulle ut BI-funksjonalitet som samsvarer med strategien og forretningsmålene dine. Juster tidsrammene etter behov basert på ressurser og krav.

Ut fra bildet ovenfor kan vi utlede veikartet som identifiserer det forventede målet og omfanget for hver fase eller hvert kvartal. Veikartet ditt kan strekke seg over flere måneder eller år, avhengig av omfanget. Det bør skissere både kortsiktige, raske gevinster og langsiktige mål. 

Start et pilotprosjekt og sett i gang

Etter at du har utarbeidet en strategi, rettet opp dataene, innhentet måledata og laget et veikart, kan du endelig starte et pilotprosjekt. Sørg for å følge systemet ditt tett for å sikre at alt fungerer som det skal, og se hele tiden etter områder som kan optimaliseres og forbedres.

Det er også viktig å alltid handle ut fra innsikten du får fra BI-systemer. Hvis du for eksempel finner ut at prisstrategien din skaper friksjon etter å ha gjennomført en konkurrentanalyse, må du gjøre noe med det. Det kan høres enkelt og åpenbart ut, men noen ganger må det likevel sies. Dataene skal analyseres, og deretter skal det settes i verk tiltak.

Hvis du vil lære mer om BI og andre måter å forbedre inntektsstrategien på, kan du melde deg på nyhetsbrevet vårt fra RevOps-teamet. Bli med i fellesskapet vårt av intelligente bedriftsledere som deg, og som brenner for RevOps, og få alle de siste oppdateringene rett i innboksen din.