リーダーがデータと直感をブレンドしてより良い意思決定を行う方法

D過去 XNUMX 年間のデジタル トランスフォーメーションの台頭により、データの可能性が大きく迫ってきました。 顧客を理解し、ビジネスを成長させ、成功を測定するためにデータが不可欠であることは間違いありませんが、必要なのはデータだけではありません。 適切な意思決定には、両方のデータが必要です & 直感。

多くの人が、データが王様であり、直感が道化師であるという誤った信念に至っています。 時々、XNUMX 人は綱引きをしているように見え、どちらも相手の存在で支配できないことを保証します。

これは真実から遠く離れることはできませんでした。 直感は、すべての適切な決定においても役割を果たします。 データと直感が結びつくと、フィードバックのサイクルが生まれ、メンタル モデルが洗練され、強化されます。 直感は、データに尋ねる適切な質問につながり、結果として得られるストーリーが直感に情報を提供します。 データが不完全な場合や品質に問題がある場合は、直感によって警告を受けることができます。 データは、偏見に基づいて行動しているときや状況が変化したときを認識するのに役立ちます。

これは、あらゆる場所で新たなビジネス課題が発生し、不確実性が高まる時代に重要です。 データは過去をしっかりと理解するのに役立ちますが、正確さ、つまり完璧なデータ モデルの作成にとらわれすぎると、目の前で起こっていることを見逃す可能性があります。 直観は方向性を素早く理解するのに役立ち、定量的な数値と同じくらい意思決定に影響を与える可能性があります。 直感とデータを適切に使用すれば、不確実性に打ち勝つための XNUMX つの主な味方となります。

現実世界での意思決定

でデジタル サービスおよびデータ分析のシニア ディレクターを務める Michael Nolting 氏に話を聞きました。 フォルクスワーゲン、およびカスタマーサクセスおよびサポートのグローバルヘッドの元副社長であるMichael Sasaki Mitek社、彼らの会社が意思決定を行い、ビジネス上の結果を推進するために、データと直感のバランスをどのように取っているかを学びます。

Tableau: あなたの会社ではどのように意思決定が行われていますか?

ノルティング: [フォルクスワーゲンでの]自動車生産をデータ駆動型にするために、私たちは過去数年間、非常に懸命に取り組んできました。 Snowpark と呼ばれるプラットフォームを作成し、テスト ドライブと顧客から得たすべてのデータを収集しました。 車の使い方にギャップがあるかどうかを分析しました。

実際のお客様が当社の車をどのように使用しているかを理解できれば、お客様のニーズに合わせて車を製造し、より優れた製品を提供できると同時に、全体的なコストを最小限に抑えることができます。

フォルクスワーゲンでは、直感とデータに基づいて意思決定を行っています。 データは優先され、何かを徐々に最適化するために使用できます。 十分なデータが得られない (データが不足している、入力ディメンションが多すぎる、効果サイズが小さすぎる、必要なコンテキスト知識が多すぎるなどの理由で) 不十分なデータに基づいて難しい決定を下す場合、探索には直感が必要です。 コア ビジネスは、可能な限りデータ ゾーンに移動する必要があります。

リスクを取るには、取るリスクの量に基づく階層が必要です。 Cレベルのリーダーはリスクを負わなければなりません。

当社の MOIA フリート (ハンブルクとハノーバーの共有モビリティ ソリューション) からのデータは民主化されました。 フォルクスワーゲンのアカウントを持っている人なら誰でもアクセスできます。

私たちの目標は、すべてのデータを社内で民主化することです。 現在、私の部署に巨大なデータ ウェアハウスを構築しており、すべてのビジネス [ユーザー] がデータをインポートして分析できるようにしたいと考えています。 すべてのビジネス [ユーザー] をデータ エンジニア/データ サイエンティストにします。

佐々木： [Mitek で] 意思決定を行うには、利害関係者間の調整が必要です。 最終的には、最終的な意思決定者が存在します。通常、最終的に決定を下すのは機能の専門家です。 しかし、私たちは会議に多くの時間を費やし、全員が同じ情報を持ち、同じデータを見て、データを理解し、定義に同意していることを確認します.

Tableau: 意思決定を行う際に、データ、直感、経験のバランスをどのようにとっていますか?

ノルティング: 人々が最終的にリスクを負う必要があり、モデル/質問が非常に複雑であるために利用可能なデータが十分にない場合、負荷の高い質問には直感が必要です。

私たちはコア ビジネスのシェアをまだガッツ ゾーンに置いており、データ ドリブンな企業になるために、それを一歩一歩データ ゾーンに移行したいと考えています。 とはいえ、イノベーション プロジェクトや新しいビジネス チャンスの探索は、常に部分的にはガット ゾーンにとどまります。 あなたのコアビジネスがまだそこにある場合、腸ゾーンの課題は何ですか? ガットゾーンでは、リスクが高い（数百万ドルを失う可能性がある）質問に答えたい場合は、リスクを喜んで引き受ける会社のマネージャーが必要です。 これによると、もちろん、階層があります。 ユーロで推定されたリスクに基づいて、リスクを負うことができるさまざまな管理レベルがあります。 リスクが数百万程度の場合、経営幹部が介入します。

佐々木： それらはすべて私の心の中で絡み合っています。

データは超重要です。 データを使用すると、腸に情報を提供するデータのハイブリッドが見え始めます。 顧客データに基づいて意思決定を行っています。 そして、それはあなたがデータを扱ってきた経験であり、顧客と一緒に推進した結果を見ることは、あなたを適切な場所に導くのに本当に役立ちます. その経験は、データを扱う上で非常に重要です。

だからどちらかだとは言いません。 それは現在、両方のハイブリッドです。 そしてどちらも超重要です。 直感はデータによって動かされます。

Tableau: 決定を下すのに十分なデータがあると判断できるのはいつですか?

ノルティング: 「十分なデータがありますか?」とは言えません。 または「十分なデータがありませんか？」 これは、適切なシステムを接続し、適切なデータを取得することに関するものです。 問題は常に質と量の間です。

企業がデータ変換を行う場合、最初に大きな問題となるのはデータ品質です。 データを操作できるかどうかは、実際にデータを調べる必要があります。 特定のダッシュボードでは、高品質の販売データが必要です。 データスチュワードが必要です。

効果量が大きい場合は、少量のデータが必要です (例: 小型車から)。 [小包配送会社] DPD などの商用顧客が、共有モビリティ ソリューションである MOIA のドライバーと比較して、車をどのように使用しているかを知りたいと考えました。 このデータは、テスト フリートから収集できます。 小さな効果サイズを測定したい場合は、大きなフリートからデータを取得します。

また、Tableau ダッシュボードを使用して、不足しているコンポーネントに基づいてどのコンポーネントを生産するかの優先順位を決定しています。 XNUMX つのダッシュボードが、必要なコンポーネントの注文を予測します。 これは非常に複雑で、何十億もの組み合わせがあります。 そして、不足している部品を計算して発注します。 これにより、最適な生産プロセスが実現します。

佐々木： XNUMX ～ XNUMX 年前は、データが不足していました。 そして今、非常に多くのデータがあります。 どのデータが重要であるかを理解しようとすることは、実際に重要であり、課題です。 データを見て、自分が下したいほぼすべての意思決定を正当化できるからです。 これは陥りやすい落とし穴です。意思決定を行い、それを正当化するためのデータを探します。その結果、データが実際に進むべき道を明らかにしてくれます。

問題は、決定を下すのに十分なデータがあることをいつ確認できるかということです。

これは、顧客関連の意思決定に関する私のカスタマー サクセス エクスペリエンスです。 顧客の輝かしい点を調べて、過去に提供した望ましい結果を促進するためにどのようなデータが存在したかを確認できます。 そのため、私たちは推進された結果をよく見て、その決定を実際に推進した本当に重要なデータを調べます。 したがって、それらを特定し、実際にそれを選別します。

また、データ アナリスト チームにも大きく依存しています。 Mitek では、さまざまなタイプのデータ チームのセットアップが数多くあります。 分散型で、さまざまな機能にデータ アナリストがいます。XNUMX 人はマーケティング、XNUMX 人は財務、XNUMX 人はカスタマー サクセスです。 すべてが XNUMX つのチームだけである中央集権型の機能を持つことができます。 しかし、データ アナリストは、どの機能から来るかに関係なく、入ってくるすべての要求に取り組みます。

私は、カスタマー サクセス チームでデータ アナリストの役割を作成し、構築しました。 これは、いくつかの理由で非常に重要でした。 私は、データ アナリストはデータ分析の専門家である必要があると考えていますが、データ分析の目的に関する機能の専門家でもある必要があります。 カスタマー サクセス チームにデータ アナリストを配置することは、顧客データを理解する上で重要です。 決定を下すのに十分なデータが揃った時点で、時間があるときにデータ アナリストに頼っています。 そして、それは不正確であることと非アクティブであることの間のバランスをとる行為です.

間違った決定を下すのと、何も行動を起こさないのとでは、どちらがよりコストがかかるでしょうか? 十分なデータがあると感じたことがあるかどうかはわかりませんが、データに基づいて電話をかけることができるほど十分に快適なポイントに到達します.

Tableau: データを見て、数字が実際の人間の顧客を表していることを忘れがちです。 どうすればこの過ちを防ぐことができるでしょうか?

佐々木： 私は顧客対応です。 私は顧客と収益に責任があります。 製品開発チームには独自の目標があり、それは必ずしも人間に関するものではありません。あるいは、彼らがそれを理解していない可能性もありますが、それは彼らのせいではありません。 顧客対応側のリーダーとしての私の責任は、その数字、そのデータ ポイントに直面することです。

データに人間味を持たせるためにリーダーができることはいくつかあります。 当社では多くのプログラムを立ち上げました。 XNUMXつは昼食と学習です。 私たちは顧客を連れてきて、会社全体の昼食を買います。 これで、エンジニアは顧客の声を聞くことができ、彼らが見ている指標を人間や目的に関連付けることができます。

Tableau: 初期のキャリアの人々はどのようにして自分の腸を「訓練」し始めることができますか?

ノルティング: 若い人たちは、失敗することを学び、意思決定のリスクを冒す必要があります。 これは、ドイツ企業が苦労している文化的なことです。 経験を積み、間違いを犯すことによってのみ、直感を鍛えることができます。そうすれば、将来、より困難な決定を下すリスクを冒すためにステップアップすることができます。 フォルクスワーゲンでは、失敗が受け入れられる心理的安全環境を作り出しています。 これを達成するには、適切な企業文化とデータ文化が必要です。

佐々木： [Mitek では] データの経験から始めます。 私のチームのリーダーは、カスタマー サクセス マネージャーをデータ アナリストに変えました。 Tableau のデータ アナリストは、カスタマー サクセス マネージャーをデータ アナリストに変えるツールを Tableau で提供しています。 さて、Tableau のビューを見ると、会社全体で、ビューの 70% がカスタマー サクセス マネージャーからのものです。

データを恐れることはできません。 あらゆる機会を経験として捉え、ポジティブかネガティブかにかかわらず、データを使用してできるだけ多くの経験を積む必要があります。 これは、自分の直感を信頼する上で非常に価値があります。 そこに参加して、データを理解し、それをいじって、質問をして、ポジティブかネガティブかを問わず、できるだけ多くの経験を積んでください。 そして、それは本当にあなたの腸を訓練します.

データがあれば、それに反論することはできません。 他の機能、他のリーダー、および他のチーム メンバーと連携するには、彼らにデータを提供してもらうよりも良い方法はありません。 データを会話に持ち込むと、非常に迅速に調整できます。 あなたは決定を下すことができます。 顧客を説得することさえできます。 それはデータ駆動型の会議であり、データ駆動型の議論になるでしょう。 会議や意思決定は、データによってより多くの情報を得られるため、はるかに迅速に行われます。」

データでリードする準備はできていますか?

データ駆動型のリーダーは、変化に適応する能力が高く、急速に変化するビジネス環境における意思決定のニュアンスを理解しています。 彼らは、経験と直感によって強化されたデータが、組織全体の成功の基本であることを知っています。 訪問 エグゼクティブ向け Tableau データが新しい種類のビジネス リーダーにどのような影響を与えているか、また Tableau がどのように力を発揮できるかについて詳しく知る データ変換。