3 viktiga fördelar med att använda ett system för affärsintelligens

Föreställ dig att du hade två miljoner datarader från olika källor och var tvungen att besvara dessa frågor snabbt; 

• Vilka marknadsföringskampanjer driver större medvetenhet jämfört med engagemang?
• Vilka partnerskap skulle bidra mer till intäktstillväxt?
• Bör intäktsprognosen och budgeten förfinas?
• Vad är vår försäljningsprognos för nästa kvartal?

Min gissning är att dina ögon efter ett tag sluts, dataluckor frustrerar dig, du börjar tvivla på ditt karriärval,  och din hjärna blir överbelastad. Det är vardagen för RevOps-chefer utan system för affärsintelligens (BI-system). 

Tänk på ett BI-system som en smart assistent som hjälper dig att fatta bättre affärsbeslut snabbt. De kan ta in rådata från olika källor, omvandla datan och presentera den visuellt i olika former. 

Och detta är inte deras enda fördel. I den här artikeln utforskar vi ännu fler fördelar. 

Vad är affärsintelligens (BI)?

Affärsintelligens är processen att samla in och använda relevanta, korrekta data och empiriska bevis för att fatta affärsbeslut.

Processen innebär att ta in relevanta data från deras källor, omvandla, rensa och bearbeta datan samt visualisera den för analys.

BI omfattar också att genomföra experiment för att testa hypoteser och segmentera användare för skräddarsydd analys. 

Varför är affärsintelligens viktigt?

Kommer du ihåg frågorna du var tvungen att besvara i början? 

Affärsintelligens är viktigt eftersom det hjälper dig att hantera hela processen från början till slut när du besvarar dessa frågor och använder svaren för att fatta datadrivna beslut. 

BI hanterar och snabbar upp dataanalysprocessen genom strukturerade BI-steg:

1. Datainsamling: BI-system har anslutningar för att ta in och migrera data från olika datakällor, såsom API:er, CPQ-system, CRM-system, datalagringsplattformar med mera.
2. Datautvinning och bearbetning: programvara för affärsintelligens tillhandahåller miljöer för att skriva SQL-frågor samt Python- och R-skript för att rensa och omvandla dina data inför analys. Du kan också använda dra-och-släpp-funktioner för att rensa, bearbeta och förbereda data utan kod. 
3. Dataanalys och visualisering: BI-verktyg använder olika format av visualiseringar, såsom kartor, tabeller, diagram och grafer, för att förstå dina data, analysera dem och tydligt kommunicera dina upptäckter till beslutsfattare.
   
   BI-verktyg använder också artificiell intelligens (AI) för att automatisera analyser och uppgifter. Du kan till exempel fråga ett BI-verktyg på vanlig svenska "Visa mig all försäljning från förra kvartalet" och det returnerar en visualisering av dessa data – vilket gör det enkelt för dig att se trender och mönster.
   
4. Datalagring: Vissa BI-verktyg, som Power BI, har inbyggda datalager för datalagring. 

De tre största fördelarna med att använda ett system för affärsintelligens

När du söker på nätet efter ”Fördelarna med system för affärsintelligens” radar sökmotorernas resultat upp fördelar som ”ökade intäkter, förbättrad CX och korrekt rapportering” – och de har inte fel. 

Dessa fördelar uppstår dock genom tre centrala fördelar med system för affärsintelligens: att bryta ned silos, förbättra datadrivet beslutsfattande och öka produktiviteten. 

1. Bryta ned silos 

På  B2B SaaS-företag är det ganska normalt att produkt-, försäljnings-, marknadsförings-, ekonomi- och till och med kundframgångsteamen arbetar som separata enheter. 

Personerna, processerna och verktygen kan vara så fokuserade på sina individuella KPI:er och mål att de sällan samarbetar eller har samma synsätt. 

BI-system kan fungera som ett verktyg för att bryta ned dessa silos. De ger dig möjlighet att ta in data från olika avdelningssystem i ett enda system. Därefter kan medarbetare från dessa avdelningar se hur deras data sammanförs och berättar hela kundens historia samt förbättrar den operativa effektiviteten. 

Adam Greco, produktförespråkare på Amplitude, sätter denna fördel i perspektiv. Han säger: ”För 10 år sedan arbetade jag med Salesforce och efter att potentiella kunder hade registrerat sig stängdes jag ute. Föreställ dig en värld där jag hittar personer via olika sökord och kan informera produktteamet och säga: ”Låt oss marknadsföra CRM-funktionen i Salesforce för X- och Y-användare under deras kostnadsfria provperioder, eftersom det var det som ledde dem till oss.” 

Han fortsätter:

”Det skulle vara riktigt häftigt om jag kunde se vilka funktioner potentiella kunder engagerar sig i och koppla det tillbaka till hur jag hittade användaren. Det skulle maximera mina annonseringsinsatser och hjälpa mig att upptäcka vad jag ska annonsera på olika kanaler …”

2. Förbättrat datadrivet beslutsfattande 

Innan BI-programvara använde vi mätvärden från sociala medier samt försäljnings-, produkt- och marknadsföringsanalyser för att mäta resultatet av våra marknadsintroduktionsinsatser. Vi har alltså alltid fattat datadrivna beslut. 

Nackdelen var att systemisoleringar gjorde attribuering svår. Var det försäljning eller marknadsföring som påverkade köpet? Hur beter sig den potentiella kunden efter konverteringen, och hur kan vi använda det för att vägleda våra marknadsintroduktionsstrategier?  

Det här var frågor som vi på den tiden bara kunde drömma om att besvara. 

Men i takt med att BI-verktyg har bidragit till att förbättra datakvaliteten har även kvaliteten på de insikter vi drar från dem förbättrats. Och därmed även de beslut och åtgärder vi vidtar. Observera att mängden data som företag samlar in också har ökat – stordata – så det är viktigt att endast läsa in den data du behöver för att undvika att bli alltför överväldigad och förvirrad.

Tack och lov har lösningar för affärsintelligens visualiseringsverktyg som diagram, kartor och instrumentpaneler, så att du snabbare kan se och förstå den data du behöver för att fatta strategiska beslut. De erbjuder också ofta möjligheter till automatisering, vilket kan bespara dig en del besvär. Här  är några exempel på hur du kan fatta bättre datadrivna beslut med hjälp av BI:

1. Identifiera marknadstrender: Genom att använda data från sociala plattformar, onlineforum, branschrapporter och flera konkurrentlandskap kan du genomföra analyser av marknadsluckor, identifiera missade möjligheter och förstå aktuella kundbehov och trender. Detta ger en konkurrensfördel och hjälper till att identifiera nyckelaktörer och trender på nya marknader. 
2. Försäljningsprognoser och optimering: Du kan läsa in försäljningsdata från programvara för fältförsäljning, CRM-system, programvara för försäljningsengagemang med mera för att få försäljningsprognoser baserade på historiska försäljningsdata. Du kan också berika data från andra system, som Amplitude, för att förstå användarbeteende. Det gör att du kan sätta bättre försäljningsmål och fördela resurser mer effektivt.
3. Förbättra kundupplevelsen: Kunderna själva vill att du använder deras data om det innebär att de får en bättre upplevelse av ditt varumärke. Du kan använda kunddata för att identifiera friktioner, anpassa upplevelser och förbättra kundnöjdheten.
4. Förbättrade marknadsintroduktions- och produktstrategier: Data från alla dessa källor ger dig insikt i vilka insatser som fungerar och vilka som inte gör det – vilket gör att du kan fatta bättre beslut om marknadsintroduktion. 

När du får bättre insikter om marknadstrender, försäljning, kundupplevelse och produkt fattar du i slutändan bättre beslut. Dina intäktsflöden och processer utvecklas, dina vinstmarginaler ökar, du kan upptäcka ineffektivitet och du får ett konkurrensövertag.

Du måste dock undvika dataöverbelastning och andra nackdelar med en bristfällig BI-implementering. En välgrundad strategi för affärsintelligens och en plan för utrullning kommer att vara till hjälp.

3. Förbättrad produktivitet

Plattformar för affärsintelligens innehåller standardfunktioner som: 

• Ad hoc-rapportering och analys: Du kan begära rapporter och analyser av en datamängd efter behov. Du kan också ändra och filtrera den data du vill ha med i rapporten. 
• Mallar för rapporter och instrumentpaneler: mallar som du kan anpassa för instrumentpaneler och visualiseringar så att de passar företagets behov.  
• Byggverktyg med dra och släpp: Detta gör att du kan sammanfoga data utan en analytiker eller dataforskare. Du kan också skapa instrumentpaneler och visualiseringar snabbare
• AI och automatisering: Vissa BI-system låter dig schemalägga rapportering, samla in realtidsdata för att automatiskt uppdatera instrumentpaneler och rapporter samt automatisera analyser. 
• Anslutningar: Anslutningar gör att du kan läsa in data från olika källor utan att behöva tänka på teknikkostnader och tidsåtgång för slutförande.
  

Dessa funktioner, inklusive datavisualiseringar, gör att du kan förbättra produktiviteten och analysera datamängder på kortare tid. Det minimerar också mänskliga fel, vilket leder till snabbare och mer korrekta rapporter. 

Men tro inte bara på mitt ord. Här är ett par exempel på hur BI-lösningar har hjälpt B2B SaaS-företag att öka produktiviteten:

• Klipfolio sparar 15 timmars arbete med marknadsföringsrapporter per månad åt Irdeto med KlipfolioM
• Zoho Analytics hjälper Whatsconvert att identifiera flaskhalsar snabbare med hjälp av visualiseringar

Så drar B2B SaaS-företag nytta av BI

Vi har undersökt hur vissa SaaS-företag använde BI för att öka produktiviteten. Nu ska vi se hur andra B2B-varumärken drar nytta av BI. 

1. Zoho Analytics hjälpte Peri att öka intäkterna med 25 %–30 % och kundengagemanget med 50 %.
2. Tableau sparade in 300 000 dollar per år i kostnader för server- och plattformsadministration åt Splunk.
3. Genesys använder MicroStrategy för att samla sina data och få en 360-gradersbild av verksamheten. Detta har bidragit till ökad användning och större räckvidd.

Så tillför du fördelarna med BI till ditt företag

Genom hela den här artikeln har jag visat att B2B SaaS-varumärken, om BI implementeras på rätt sätt, kan dra nytta av tekniken för att påverka affärsresultat och intäkter positivt. Här är några steg du kan ta för att dra nytta av BI i ditt företag:

1. Identifiera din BI-mognadsnivå 

Detta är ett mått som visar företagets nuvarande fas i införandet av BI. Du kan ställa dig själv några varianter av följande frågor för att få en uppfattning om var du börjar och vart du vill nå.

• Är du omedveten om BI? 
• Vill du dra nytta av BI? 
• Använder du redan standardfunktioner som rapportering?
• Är du avancerad inom analys och bygger egna modeller? 
• Är du en BI-förespråkare – bygger du verktyg ovanpå ditt system? 
• Är BI-införandet i allmänhet anpassat till din organisations strategi för digital transformation?

2. Planera din strategi

Nästa steg är att definiera varför du använder BI, dina mål och vilka resurser som krävs. 

Fråga dig själv: Var skulle bättre dataanalys kunna förbättra kundlojalitet, expansion, kampanjers ROI, optimering av prisstrategin, prognosprecision och andra resultat? 

Dokumentera sedan specifika scenarier där BI kommer att skapa konkret värde samt kostnaderna för infrastrukturen vid uppgraderingar och expansion. 

Formulera specifika, mätbara, uppnåeliga, relevanta och tidsbundna (SMART) mål för att förstå hur ditt önskade slutläge ska se ut. Till exempel:

Ett SMART-mål för ett litet B2B SaaS-företag (programvara för resursplanering) i ett tidigt skede av BI-mognad skulle kunna vara att:

• Samla in ett års data om kundbeteende för att förstå kundupplevelsen på en månad.
• Analysera data om kundbeteende, såsom webbplatstrafik, köphistorik och aktivitet i sociala medier, för att förstå hur det påverkar kundnöjdheten.

Ett SMART  mål för ett Fintech-infrastrukturföretag inom SaaS i ett tidigt skede av BI-mognad skulle kunna vara att:

• Samla in data från säljteam för att identifiera nya säljmöjligheter.
• Identifiera kunder som riskerar att lämna företaget

Mät hur framgångsrik din strategi är genom att:

• Följa antalet insamlade datapunkter och antalet genererade rapporter.
• Se vilken påverkan dina resultat har på dina mål. 

3. Definiera dina nyckeltal för resultatmätning

I steg tre fastställer du KPI:er för att mäta hur framgångsrik din strategi är. Dina KPI:er bör överensstämma med dina mål. 

Eftersom målet för företag X till exempel var att förbättra kundnöjdheten bör KPI:erna omfatta:

• Kostnad för kundanskaffning (CAC)
• En kunds livstidsvärde (LTV)
• Poäng för kundnöjdhet (CSAT)
• Net Promoter-poäng med mera. 

Målet för företag Z var att förbättra försäljningsinsatserna, så KPI:erna bör se ut så här:

• Konverteringsgrad för försäljningskvalificerade leads (SQL)
• Kundbortfallsgrad
• Medelabsolutfel i procent (MAPE)
• Medelabsolutavvikelse (MAD)
  

4. Fastställ din budget

När färdplanen har definierats och KPI:erna har fastställts är nästa steg att budgetera för de resurser som krävs för att genomföra BI-strategin eller för kostnaden för verktyg och infrastruktur (egenhostad eller hanterad, eller molnbaserad)

Även om BI kräver betydande investeringar kan den långsiktiga avkastningen från datadrivet beslutsfattande vara väl värd kostnaden.

Nedan följer några strategier som kan hjälpa dig att skapa en budgetvänlig infrastruktur när du fastställer en BI-budget;

• Börja i liten skala med ett begränsat pilotprojekt för att validera avkastningen på investeringen innan lansering i hela företaget
• Utforska BI-verktyg med öppen källkod för att minska kostnaderna för programvarulicenser och äga varje komponent (egenhostad)
• Utbilda intern personal i grundläggande BI-verktyg innan du anlitar kostsamma konsulter
• Inför funktionerna stegvis över tid i stället för att implementera allt på en gång
• Ansök om sponsring och investeringar.

5. Välj dina BI-verktyg 

Innan du väljer dina BI-verktyg bör du först granska din befintliga analysinfrastruktur och hela din datastack. Identifiera luckor som den nya programvaran för verksamhetsanalys kan fylla och utvärdera funktionerna för rapportering, instrumentpaneler, typer av datavisualisering, prediktiv analys och databeredning.

Låt oss säga att du beslutar dig för att använda ett BI-verktyg med öppen källkod (egenhostat). I så fall behöver du utvärdera verktygets funktioner och egenskaper för att se hur de kan hjälpa dig att uppnå dina mål. Du behöver också utforma din BI-miljö utifrån verktygets funktioner och egenskaper. 

Kan du till exempel endast skapa rapporter med verktyget, eller behöver du integrera externa verktyg eller hjälpfunktioner för att uppnå din BI-strategi?

Här är några specifika frågor du bör ställa dig när du utvärderar ett BI-verktyg med öppen källkod:

• Vilka datakällor kan verktyget ansluta till?
• Vilka typer av dataanalys kan verktyget utföra?
• Vilka typer av visualiseringar kan verktyget generera?
• Hur enkelt är det att använda verktyget?
• Är verktyget skalbart?
• Stöds verktyget av en användargemenskap?

Prioritera plattformar som är redo för företag eller kan egenhostas och som gör det enkelt att utöka användningen från de inledande användningsområdena. Balansera användarvänlighet med funktionalitet utifrån din analysdesign. 

För centrala BI-plattformar finns bland annat Tableau, Microsoft Power BI, Qlik, Looker, Sisense och fler. Överväg om du behöver investera i utbildning för någon av dina medarbetare. Det kan vara allmänna BI-kurser eller något mer specialiserat, som en Power BI-kurs eller Tableau-kurs.

6. Skapa din färdplan

När du har definierat dina mål, KPI:er och din budget samt valt ditt verktyg behöver du skapa en färdplan för att implementera din BI-strategi.  En färdplan visar hur och när de olika delarna av din BI-implementering ska komma på plats. Den samlar alla viktiga aktiviteter i en genomförbar tidsplan. 

Med en väl definierad färdplan på plats kan du tryggt införa BI-funktioner som överensstämmer med din strategi och dina affärsmål. Justera tidsramarna efter behov utifrån resurser och krav.

Utifrån bilden ovan kan vi utläsa den färdplan som identifierar det förväntade målet och omfattningen för varje fas eller kvartal. Din färdplan kan sträcka sig över flera månader eller år beroende på omfattningen. Den bör beskriva både kortsiktiga snabba vinster och långsiktiga mål. 

Starta ett pilotprojekt och vidta åtgärder

När du har skapat en strategi, åtgärdat dina data, tagit fram mätvärden och skapat en färdplan kan du äntligen starta ett pilotprojekt. Se till att hålla noggrann uppsikt över ditt system för att säkerställa att allt fungerar som det ska, och leta hela tiden efter områden som kan optimeras och förbättras.

Det är också viktigt att alltid agera utifrån de insikter du får från BI-system. Om du till exempel upptäcker att din prissättningsstrategi skapar friktion efter att ha genomfört en konkurrentanalys, bör du agera på det. Det kan låta enkelt och självklart, men ibland behöver det ändå sägas. Data är avsedd att analyseras och sedan omsättas i handling.

Om du vill lära dig mer om BI och andra sätt att förbättra intäktsstrategin kan du prenumerera på vårt RevOps-teamets nyhetsbrev. Bli en del av vår gemenskap av intelligenta företagsledare som du själv, som brinner för RevOps, och få alla de senaste nyheterna direkt i din inkorg.