11 inspirerande exempel på affärsintelligens

Om du behövde granska varje enskild datapunkt som ditt företag samlar in manuellt skulle du förmodligen få tom blick efter ungefär en timme. Affärs- och säljintelligens möjliggör beslutsfattande genom att presentera komplexa data i diagram, grafer, instrumentpaneler, rapporter och annat lättläst material.

Här är varför affärsintelligens är så viktigt:

• Den här typen av programvara fungerar som din egen personliga Sherlock Holmes. Den går igenom tusentals datapunkter för att upptäcka kundtrender och hjälpa dig att bättre förstå kundernas beteende. Därför hjälper affärsintelligensverktyg dig att erbjuda mer personliga upplevelser.
• Med affärsintelligens är det möjligt att identifiera dina mest framgångsrika produkter och tjänster, vilket ger dig möjlighet att rikta mer resurser dit de behövs.
• BI-programvara eliminerar behovet av att beräkna viktiga affärsmått för hand. Med en enda blick på en instrumentpanel vet du exakt hur det går för företaget.

Med det sagt har affärsintelligens även vissa nackdelar, bland annat en hög initial kostnad, beroende av dataförvaltning och känslighet för mänsklig partiskhet.

Vem använder affärsintelligens?

Nästan vem som helst kan dra nytta av affärsintelligens, men BI-programvara är vanligare på vissa avdelningar än på andra. Ekonomichefer använder till exempel affärsintelligens för att hålla koll på företagets lönsamhet. Det hjälper även ekonomer att identifiera oroande trender i intäktsgenerering och utgifter.

Marknadsföringsmedarbetare förlitar sig i hög grad på BI-programvara, eftersom de behöver förstå kundernas beteende och fatta affärsbeslut utifrån detta. BI-verktyg gör det också enklare för marknadsförare att följa viktiga mätvärden i realtid, vilket ger dem fler möjligheter att justera sina kampanjer.

Driftschefer använder affärsintelligens för att öka effektiviteten. Rapporterna som skapas av BI-programvara kan till exempel hjälpa en driftansvarig att identifiera flaskhalsar i produktionen eller logistiska problem. När ett företag är medvetet om dessa problem kan det använda affärsintelligens för att modellera det möjliga utfallet av varje föreslagen lösning.

Säljteam använder också affärsintelligensverktyg, eftersom BI gör det möjligt att avgöra hur lönsam varje kund är, hur mycket pengar kunderna spenderar per transaktion och hur kunderna reagerar på kampanjer. Försäljningschefer drar nytta av BI-verktyg för att följa teamets resultat och avgöra om säljarna når sina mål.

Verkliga exempel på affärsintelligens i användning

Är du fortfarande inte övertygad om värdet av affärsintelligens? Ta en titt på dessa användningsområden:

Get Free Access

Join the next generation of CROs and unlock trends, tips, and tools to help you tackle today's challenges and prepare for the future of GTM.

Get Free Access

Have an account? Log In

1. Coca-Cola maximerar den operativa effektiviteten

År 2010 hade Coca-Cola 74 tappningsföretag, som alla hade olika sätt att samla in och distribuera data. Det var helt enkelt inte möjligt att manuellt mata in dessa data i en enda databas, vilket gjorde det svårare för Coca-Colas medarbetare att skapa korrekta försäljningsrapporter, identifiera problem i leveranskedjan och avgöra hur många enheter som behövde produceras för att möta kundernas efterfrågan.

För att lösa dessa problem instruerade företaget sina buteljeringsföretag att sluta använda sina äldre system. Coca-Cola investerade i en robust lösning för affärsintelligens, vilket skapade en enda sanningskälla för verksamheten. Beslutet ökade effektiviteten avsevärt, eftersom det sparade motsvarande 6 veckors manuellt arbete varje år. Implementeringen av BI-programvara minskade också risken för mänskliga fel och hjälpte Coca-Cola att spara pengar.

2. Starbucks förutser köp och anpassar erbjudanden

Starbucks är känt för att ha en kultliknande följarskara, där kunder köar runt kvarteret för att köpa en kaffe eller prova något av företagets bakverk. Du kan få en kopp kaffe nästan var som helst, så varför har Starbucks så många entusiastiska fans? Eftersom företaget använder verktyg för affärsintelligens för att förutse köp och anpassa erbjudanden.

Företaget förlitar sig på flera datakällor, vilket gör det oerhört viktigt att ha ett enhetligt system som kan skapa detaljerade rapporter och instrumentpaneler. När Starbucks lanserade sin mobilapp började företaget samla in ännu mer data, vilket gjorde det enklare att identifiera trender och förutse framtida beteenden. Affärsintelligens gör det möjligt för Starbucks chefer att bättre förstå följande:

• Vilka butiker som är mest lönsamma
• Vilka produkter kunderna uppskattar mest
• När kunderna tenderar att göra flest köp
• Hur helgdagar och andra säsongsbetonade händelser påverkar försäljningen

Starbucks använder denna information för att skapa en personlig upplevelse för varje kund som använder appen. Om en kund till exempel vanligtvis köper en kopp kaffe kan kunden få se ett erbjudande på påsar med malet kaffe. Detta är ett enkelt sätt för Starbucks att öka sin försäljning.

Starbucks-appen ger till och med produktrekommendationer baserade på vädret. Om det är varmt ute kan appen föreslå ett uppfriskande kallbryggt kaffe för att hjälpa kunden att svalka sig. Dessa personliga rekommendationer har gett resultat, och företaget rapporterade en ökning på 7 % av den jämförbara globala butiksförsäljningen under 2022.

3. Netflix föreslår vad du ska titta på härnäst

En anledning till att Netflix är så framgångsrikt är att företagets chefer förstår betydelsen av dataanalys. De samlar inte bara in data och låter den ligga oanvänd – de använder den för att fatta bättre affärsbeslut. Som ett resultat har företaget en hög kundlojalitet jämfört med liknande strömningstjänster.

Netflix samlar in många datapunkter, till exempel vilka filmer du tittar på, när du tittar på dem och om du ser klart en film eller slutar titta halvvägs. Företaget använder denna information för att skapa personliga rekommendationer för varje kund. Om du älskar kriminaldraman är chansen stor att strömningstjänsten någon gång har föreslagit Criminal Minds, How to Get Away with Murder eller Good Girls.

Netflix använder också data för att automatisera vissa processer. Utan affärsintelligens skulle det vara svårt att avgöra om en serie bör förnyas eller läggas ned. I stället för att fatta beslut baserade på magkänsla använder cheferna verktyg för affärsintelligens för att avgöra när en serie är lönsam och när den kostar företaget mer än den är värd. Som ett resultat av att ha använt affärsintelligens från allra första början har Netflix nu ett börsvärde på mer än 143 miljarder dollar.

4. Chipotle skapar en enhetlig bild av restaurangverksamheten

Chipotle är känt för sin guacamole och sina överfyllda burritobowls, men företaget har också ett rykte om sig att använda affärsanalys effektivt. Med mer än 3 000 restauranger runt om i världen skulle det vara en katastrof om huvudkontoret försökte samla in data från en mängd äldre system. När någon väl hade matat in uppgifterna manuellt skulle de vara inaktuella, vilket skulle göra det omöjligt att fatta datadrivna beslut.

Chipotle löste problemet genom att implementera ett enda system för affärsintelligens. Denna BI-lösning ger tillgång till standardiserade rapporter, vilket säkerställer att alla har samma information när det är dags att fatta beslut om att öppna nya restauranger, skapa menyalternativ eller byta leverantör. Verksamhetsanvändare har också tillgång till standardiserade rapporter, vilket sparar dem tusentals timmar varje år.

5. Uber inför dynamisk prissättning

Uber förlitar sig i hög grad på dataanalys för att fatta kritiska affärsbeslut. Ett exempel är dynamisk prissättning, som försöker balansera utbud och efterfrågan, minska väntetiderna på resor och öka företagets intäkter.

För att få den dynamiska prissättningen att fungera använder Uber artificiell intelligens för att analysera data om utbud och efterfrågan. Om efterfrågan ökar på grund av dåligt väder eller ett särskilt evenemang aktiverar appen dynamisk prissättning i det området. När dynamisk prissättning gäller kan kunderna antingen betala mer för tjänsten eller vänta tills det är mindre belastat. AI:s prediktiva förmåga gör det därför möjligt att erbjuda en anpassad upplevelse.

6. Delta uppmärksammar värdefulla frekventa resenärer

Data gör ingen nytta om den bara ligger i ett datalager. Du måste kunna gå bortom rådata och få fram handlingsbara insikter. Det är precis så Delta har kunnat erbjuda bättre kundservice under de senaste åren.

Om du reser ofta kanske du har lagt märke till att Deltas kabinpersonal ibland hälsar dig med ditt namn när du har satt dig till rätta i sätet. Det beror på att flygbolagets BI-system för självbetjäning ger information om värdefulla kunder. Cheferna vet att det är ett bra sätt att förbättra kundupplevelsen, öka förtroendet och skapa lojalitet att hälsa någon med dennes namn och tillgodose personens behov.

Deltas system för affärsanalys håller också reda på kunder som deltar i Delta SkyMiles-programmet, vilket gör det möjligt för medarbetarna att bättre förstå viktiga aspekter av verksamheten. Exempelvis gör BI-verktyg det enklare att följa upp nyckeltal och avgöra när kritiska verksamhetsförändringar ska genomföras.

7. REI ökar antalet medlemsregistreringar

REI följer en kooperativ modell som gör det möjligt för kunder att bli medlemmar i utbyte mot särskilda evenemangspriser och rabatter på friluftsutrustning av hög kvalitet. Ju fler medlemskap REI säljer, desto större intäkter genererar företaget, vilket gör medlemsregistreringar till en viktig del av verksamheten.

Enligt en fallstudie som publicerats av Tableau har REI använt affärsanalys, maskininlärning och annan teknik för att förbättra verksamhetens resultat. Företaget gick över från Excel till Tableau, vilket gav medarbetarna tillgång till ytterligare prognosverktyg och bättre möjligheter att identifiera marknadstrender.

Med sitt nya system för affärsanalys ökar REI antalet medlemsregistreringar genom att analysera mått för kundanskaffning och kundlojalitet. Företagets medarbetare följer också kundantal, kundens livstidsvärde och pris per vara. Det gör att de kan effektivisera verksamhetsprocesserna och bättre tillgodose varje kunds behov.

8. New York Shipping Exchange centraliserar realtidsdata

New York Shipping Exchange letar ständigt efter sätt att öka effektiviteten. Därför beslutade företagets chefer att sluta förlita sig på manuella processer och börja använda en BI-plattform för att upptäcka viktiga verksamhetsinsikter.

När företaget först startade hämtade medarbetarna data manuellt från flera applikationer och förde sedan in dessa data i Excel för analys. Alla medarbetare hade inte samma åtkomstnivå, vilket gjorde det svårt att slutföra importprocessen i tid. Teknikteamet var överbelastat av förfrågningar om hjälp med stora datamängder och slösade bort betydande tid som kunde ha ägnats åt andra ansvarsområden.

Till slut kunde cheferna inte längre ignorera denna ineffektiva process. Företaget införde ett BI-system, vilket gjorde det möjligt att samla stora mängder verksamhetsdata på ett ställe. BI hjälper nu New York Shipping Exchange att använda data mer effektivt.

9. Reddit eliminerar en flaskhals i datahanteringen

Reddit har hundratals miljoner besökare varje månad. Det skulle vara omöjligt att följa dessa besökare manuellt, så företaget använder en mängd olika verktyg för affärsanalys och dataanalys för att öka effektiviteten. Innan Reddit började använda sitt nuvarande BI-system slösade medarbetarna mycket tid på att hantera datarelaterade förfrågningar och försöka förstå all data som samlades in av webbplatsen.

Företagets ledning löste problemet genom att införa Chartio, ett BI-verktyg som gör det möjligt att snabbt analysera stora mängder data och identifiera aktuella trender. Chartio gör det exempelvis möjligt för Reddit att avgöra vilka produkter som får mycket uppmärksamhet från användarna, vilket underlättar genereringen av annonsintäkter.

More Articles

• Välkommen till CRO-klubben: Ta intäktsledarskapet till nästa nivå

10. Expedia bygger kundnöjdhet

Kundnöjdhet är en av nycklarna till framgång i verksamheten, och därför beslutade Expedia att sluta använda manuella processer och införa ett robust system för affärsanalys. Till en början lade medarbetarna så mycket tid på att samla in data att de egentligen inte hade tid att analysera den, vilket gjorde att Expedia hade svårt att förstå kundernas behov.

Nu när företaget använder BI har medarbetarna tillgång till viktiga nyckeltal och mål, vilket gör att de kan följa upp resultat i realtid. Instrumentpaneler, rapporter och andra verktyg gör det också möjligt att skapa personliga erbjudanden, öka kundnöjdheten och hjälpa Expedia att bygga lojala kundrelationer.

11. American Express utvecklar nya produkter

Att utveckla nya produkter gör det möjligt för American Express att locka nya kunder, öka intäkterna och ge investerarna bättre avkastning på sina medel. När företaget förlitade sig på manuella processer hade det inte mycket insikt i vilka produkter kunderna ville ha. Nu när American Express använder affärsanalys kan medarbetarna däremot använda den stora mängd data de har tillgång till för att fatta bättre beslut.

Som ett resultat har företaget nu en stor produktportfölj, från det traditionella betalkortet till säkrade kort för kunder som behöver hjälp med att bygga upp sin kreditprofil. Affärsanalys gör det enklare att identifiera aktuella trender, få insikt i kundernas behov och utveckla produkter som sannolikt kommer att tas emot väl.

Vill du lära dig ännu mer om affärsanalys?

Ta en titt på vår ultimata guide till BI, lär dig hur du utformar en smart BI-instrumentpanel och börja bygga din egen framgångsrika strategi för affärsanalys.

Om du letar efter BI-resurser för att utveckla dina eller ditt teams färdigheter kan du ta en titt på dessa BI-böcker, anmäla dig till dessa BI-nyhetsbrev eller lära dig av dessa BI-branschfallstudier och utmaningar. Du kan också fördjupa dig genom att anmäla dig till en kurs i affärsanalys eller en kurs i dataanalys.

När du ändå är här, se till att anmäla dig till The CRO Clubs nyhetsbrev för att hålla dig uppdaterad om de senaste tipsen.