Exsitec

Experter på verksamhetssystem och digitalisering

Så maxar du ditt beslutsstöd

Så maxar du ditt beslutsstöd

Har ni implementerat ett beslutsstödsverktyg men är osäkra på om ni får ut maximalt värde av det? Det är inte alltid tillräckligt att implementera ett verktyg och tro att allt kommer falla på plats av sig självt. Det är viktigt att skapa en kultur som uppmuntrar till att konsumera data i det dagliga arbetet, det vill säga en organisationskultur med fokus på data literacy.

Data literacy (dataläskunnighet) handlar om just detta, att kunna konsumera data på rätt sätt genom tolkning och analys. Begreppet innefattar förmågan att arbeta och argumentera med stöd av data. Många företag har svaren på sina frågor kring affärsutveckling och strategi gömda i data, och möjligheten att kunna utvinna den informationen blir allt viktigare för konkurrenskraften i vår digitaliserade värld.

Värdet av att bli en mer data literate organisation är att komma till snabbare insikter, kunna fatta bättre beslut, få mer engagerade medarbetare och följaktligen öka sin konkurrenskraft. Det finns antagligen få organisationer som skulle tacka nej till detta.


Hur får du kollegorna att konsumera data på rätt sätt och maxa beslutsstödsverktyget?

Börja med att se över användandet av verktyget inom organisationen.

  • Hur många inloggade timmar har ni?
  • Vilka är de 10 största användarna?
  • Vilka använder verktyget minst, och varför?

Denna data finns tillgänglig i beslutsstödsverktyget, ta gärna hjälp av en konsult för att tillgängliggöra och utnyttja den här informationen. Det är ett bra första steg till att bilda sig en uppfattning om nuläget.

Vidare kan följande frågor vara bra att ställa sig själv och sina kollegor;

  • Litar ni på ert data? Om inte, varför?
  • Ställer ni rätt frågor till ert data?
  • Fattas beslut baserat på magkänsla i er organisation?
  • Verkar anställda använda sig av information från beslutsstödsverktyget i sina argument och analyser?
  • Vad finns det för strategi kring information och data i beslutsfattandeprocessen?
  • Har er beslutsstöds-strategi kommunicerats och förankrats internt?

För att få med kollegorna på beslutsstödsresan är det viktigt att förstå olika användartyper, och deras respektive behov av stöttning. 

Controllern/ekonomen som dubbelkollar allt

Den här personen vill helst göra allt i Excel. Har ni kanske byggt en fin ekonomi- och resultatuppföljning till ekonomiavdelningen, men ser hur datat fortfarande exporteras till excel för att kollegorna ska dubbelkolla att siffrorna verkligen stämmer? Det här beteendet pekar på en osäkerhet i användningen av verktyget. Här kan det vara viktigt att grundligt förklara var datat kommer ifrån och hur det bearbetas på baksidan. En sån enkel handling kan skapa trygghet i beslutsstödsverktyget och bidra till ett effektivt användande av dess analysmöjligheter.

Den IT-ovana kollegan

Skillnaden mellan att få färdiga rapporter levererade till sitt bord där analysmöjligheterna redan är fördefinierade, och att på egen hand utforska data och ställa rätt frågor till datat under analysens gång är väldigt stor. Kollegan som kanske inte är van att själv gräva i data kan behöva hjälp på traven med att förstå verktyget, och att våga använda det på rätt sätt för att få ut maximala insikter av sitt analysarbete. Här kan en användarutbildning och genomgång av verktygets funktionalitet vara på sin plats.

Den försäljningsansvariga som går på känsla

Den här personen känner sina kunder väl och går mycket på magkänsla i sitt arbete. Men är verkligen de största kunderna mest lönsamma? Om vi tar hänsyn till rabatterna dessa kunder får så kanske lönsamheten ser annorlunda ut. Genom att ta med försäljningsanalysen ut i fält i mobilen eller plattan istället för att enbart gå på magkänsla så kan försäljaren få bra underlag i kunddialogen. Vad säljer vi till andra kunder som köper samma vara som denna kund, och hur kan vi få med dessa varor i dealen? Dessa frågor svarar beslutsstödsverktyget snabbt på, och på sikt kan intäkterna öka tack vare användandet av data i formuleringen av erbjudanden och argument.

Den analoga HR-avdelningen

I många fall har HR halkat efter lite i digitaliseringsprocessen, men det finns ett stort värde i att även här ta stöttning av data i rekrytering och analys. Den enkla frågan “Hur många heltidsanställda finns på företaget?” kan vara svår att besvara när hänsyn ska tas till hantering av provanställda, föräldralediga och sjukskrivna. Analys av jämställdhet i rekrytering och lönesättning är också frågor som bäst besvaras med data. Dessa typer av analyser kan beslutsstödverktyget möjliggöra. Här kan det krävas utveckling av kunskap och arbetssätt för att inkludera data literacy i verksamheten och därmed kunna effektivisera HR-processerna.

Marknaden just nu

I skrivande stund har vi en marknad som påverkas negativt. Ekonomin snurrar långsammare och tempot i många verksamheter har gått ner. Det kan kännas motigt, men försök vända de nya förutsättningarna till att hitta tid. Tänk om du lade den tid som nu frigjorts på verksamhetsutveckling för att bäst förbereda verksamheten inför att marknaden sparkar igång igen.

Utvärdera hur data literate ni är internt. Känner sig alla som har tillgång till beslutsstödsverktyget bekväma med att använda det? Har ni arbetat internt med att lyfta möjligheterna som finns med verktyget, och har det kommunicerats ordentligt?

Förkovra dig i allt fint material som finns tillgängligt utan kostnad på internet. 

Eller kan det vara läge för en utbildning av användare för att förankra er beslutsstöds-strategi internt? Ta hjälp av en konsult om ni behöver stöttning i någon fråga kring data literacy och hur man skapar en kultur som bjuder in till att tolka, analysera och argumentera med data!

Ta tillvara på den här tiden till att revidera och justera era verktyg och processer så de är up to date när maskineriet drar igång som vanligt igen! Om din verksamhet ligger steget före och fokuserar på att göra rätt saker och fatta rätt beslut har ni mycket att vinna jämfört med konkurrenterna som inte vågade satsa på framtiden.

Guide: 5 vanliga misstag för datavisualisering

Kontakta skribenten

Exsitec
Exsitec

Experter på verksamhetssystem och digitalisering