本课程为您提供什么

In this masterclass, we’re rolling up our sleeves and diving deep into data-driven leadership. This is a comprehensive toolkit, designed to empower you to navigate the modern business landscape with confidence and foresight. Whether you’re the seasoned head of a multinational corporation, or you’re just getting started with your startup, this course will equip you with the practical skills and knowledge you need to lead with data.

Here’s what you’ll learn:

• 数据驱动文化： 如何创建一种数据可访问且每个人都知道如何使用数据来促进创新的文化。
• 关键绩效指标 (KPI)： How to set and track metrics that align with your goals and can become your business’ north star.
• 每周业务回顾 (WBR)： 实施定期检查以监控、分析和提高业务绩效的重要性。

新企业家和创新者

If you’re thinking, “I don’t have a business yet, so does this really apply to me?” – the answer is a resounding YES. Before you build a product or craft a service, understanding how you’ll measure its success is vital. This course will guide you through setting up the essential tools and practices right from the start, so you’re not just building a product, but designing a data-informed business strategy.

数据驱动型领导力的切实好处

想象一下，您如此深入地了解您的客户，以至于您可以在他们之前预测他们的需求。或者有能力在你的竞争对手还一无所知的时候识别市场趋势。将数据作为您的副驾驶，您不仅能在商业世界中生存，而且还能在商业世界中生存。您正在蓬勃发展并精确地领导您的组织。

以下是数据驱动型领导力的现实：

• 了解客户： 使用数据定制您的产品和服务，以满足特定的客户需求和愿望。
• 识别新机会： 利用数据感知市场脉搏并智取竞争对手。
• 做出明智的决定： 利用数据将决策转变为精确的科学，而不仅仅是直觉。

您的业务，了解

为了让您的企业处于行业前沿，全面且适应性强的数据策略是不容谈判的。数据驱动涉及打造一个集成、受监管、安全且旨在与您的业务一起发展的生态系统。

课程中的示例包括：

• 客户数据： 了解 Netflix 如何使用观众数据来推荐吸引用户回头客的内容。
• 财务数据： 了解亚马逊如何利用财务数据来推动战略技术投资。
• 运营数据： 了解沃尔玛如何利用数据来优化其庞大而复杂的供应链。
• 员工资料： 探索 Google 如何利用员工数据培养一支高绩效、积极进取的员工队伍。
• 市场数据： 了解 Apple 如何利用市场数据来衡量产品性能并发现新机会。

关于数据质量的一句话

As we embark on this journey, make note that not all data is created equal. The quality of your data is paramount, as poor data can cost companies millions. Through Business Evolution, we’ll place a strong emphasis on the practices that ensure your data is clean, accurate, and ready to guide your decisions effectively.

以数据为先导对于您的成功至关重要，可以帮助您最佳地利用资源、最大限度地降低风险并让您的企业走上繁荣之路。

您对数据领先的承诺可能会改变游戏规则，无论是维持生存还是引导您的业务走向蓬勃发展。

踏上数据驱动之旅的提示

当您开始构建数据驱动文化时，以下是一些可以帮助您入门的提示：

• 保持好奇心： 拥抱质疑的心态。深入研究数据并寻找其他人可能忽视的见解。
• 持怀疑态度： 不要只接受表面上的数据，要仔细检查它。寻找模式、不一致和异常值。
• 乐于改变： 让数据塑造您的策略，即使这意味着改变方向。
• 要有耐心： 质量数据分析是一个细致的过程。等待是值得的。

让我们将数据变成您最值得信赖的顾问和战略资产。

以身作则 

For any organizational change to take root, leaders must champion it. In cultivating a data-driven culture, it’s imperative for leadership to lead by example. This means that every decision they make should visibly rely on data. When team members see leadership prioritizing data in their decision-making processes, they recognize its importance and are more likely to incorporate data into their own roles. By consistently and demonstrably anchoring decisions in data, leaders create an environment where data-driven choices become second nature.

例子： When launching a new product, the CEO of a tech startup used customer behavior data to determine its potential success and shared the findings during a company-wide presentation. Employees saw firsthand the CEO’s commitment to data-driven decision-making.

指标很重要

Metrics are the yardstick by which businesses measure success. The metrics you adopt are able to guide behavior and shape the direction in which your business moves. It’s essential to ensure that these metrics resonate with your business objectives. By selecting and clearly communicating the right metrics, you ensure everyone is aligned, pushing towards common goals. 

例子： A leading e-commerce company prioritized ‘customer retention rate’ as a metric. This aligned teams towards enhancing user experience, leading to increased repeat purchases.

将数据分析与业务相结合

了解数据的团队成员拥有宝贵的见解。如果您的数据和/或您的团队相互之间以及与其他业务部门是孤立且隔离的，那么富有洞察力的数据可能无法得到利用。通过促进团队成员和其他业务部门之间的协作和见解共享，您可以促进双向知识交流，从而确保数据驱动的见解在整个组织中有效应用，从而最大限度地发挥其影响。

例子： 在一家金融公司，数据科学家与营销团队合作分析客户人口统计数据。这使得量身定制的营销活动取得了 20% 更高的成功率。

让数据可访问

Having a wealth of data is of little use if it’s not accessible. Addressing data access issues promptly ensures that teams have the information they need when they need it. By starting with essential datasets and gradually broadening access, you ensure a controlled yet progressive approach to data dissemination.

例子： 一家在线零售商向所有部门提供销售数据。通过直接访问实时销售和营销数据，销售团队可以快速识别和补充快速销售的商品，从而提高收入。

拥抱不确定性

Data analysis often comes with uncertainties. Instead of shying away from them, it’s important to train your team to understand and quantify these uncertainties. This not only deepens you and your team’s understanding of data models but also prepares you both to make informed decisions, even when things aren’t black and white.

例子： “Most decisions should probably be made with somewhere around 70% of the information you wish you had. If you wait for 90%, in most cases, you’re probably being slow.” – Jeff Bezos, Founder of Amazon and Blue Origin. 

实用性优先

In the realm of data, it’s easy to get lost in intriguing but complex projects. However, it’s essential to prioritize scalable projects that are straightforward to implement. This ensures that your data initiatives deliver tangible benefits quickly, fostering a culture of practical data application.

例子： 一家物流公司专注于实施简单的数据驱动的路线优化工具。这立即节省了燃料成本并加快了交付速度，进而有助于为向数据驱动文化的过渡获得更多的组织支持。 

量身定制的培训

Training is more effective when it’s relevant. Offering specialized training when it’s immediately applicable ensures that team members can quickly apply what they’ve learned, reinforcing the training’s value and ensuring its retention

• 入职培训： Train new hires and existing employees on the importance of data in your organization’s culture.
  • 例子： 创建一系列入职视频或研讨会，说明数据在历史上如何影响公司的决策。对于高级领导者，可以从 WBR 开始，新员工可以在其中看到实时数据讨论，从而促进即时沉浸。 
• 外部专家： 有时，请行业专家参加专门的培训课程或讲座。
  • 例子： 一位著名的数据科学家可以举办一场关于数据分析最新趋势的会议，或者可以邀请一家成功的数据驱动公司的领导者分享他们的经验和最佳实践。
• 技能升级： Identify areas where your team’s data skills can be enhanced. This could be a session on the latest trends in data visualization, data analytics, or even understanding certain concepts and tools better.
  • 例子： HowDo 和 YouTube 等平台提供了大量针对特定数据技能组合定制的免费课程。

赋予员工权力

通过利用数据洞察，您可以完善内部流程，使团队的日常任务更加高效，甚至更加愉快。这种内部授权可以提高士气和生产力。

例子： 通过分析日常任务，一家软件公司发现了重复性任务。他们引入了自动化工具，使员工能够专注于创造性地解决问题。

一致性胜于灵活性

虽然灵活性很有价值，但在为数据驱动文化奠定基础时，一致性也至关重要。采用一致的数据指标和语言可以最大限度地减少混乱，并确保每个人都在同一页面上，从而简化协作和决策。

例子： 一家医疗保健提供者在所有部门中采用一致的患者数据输入格式。这确保了患者在科室之间移动时的无缝数据流。

决策的透明度

Data-driven decisions are most effective when they’re transparent. By promoting a culture where the rationale behind analytical choices is openly discussed, you foster a deeper understanding of these choices. This not only builds trust but also encourages a culture where data-driven decisions are the norm.

例子： 一家制造公司面临产品质量下降的问题。管理层公开讨论数据分析如何识别问题以及纠正问题的步骤，从而培养员工之间的信任。

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The journey towards a data-driven culture is transformative, ensuring not just growth but a solid foundation for the future. With these principles and real-world examples in mind, you’re well-equipped to infuse a data-led approach into your organization. After all, data isn’t just numbers on a spreadsheet; it’s the pulse of your business.

1. 从可管理的目标开始

• 从一个子集开始： 从反映您当前业务目标的数据开始。这使得过渡易于管理且具有直接影响力。
• 庆祝小胜利： 认可并庆祝里程碑，无论多么小。这将激发动力并强调转变的重要性。
• 迭代和扩展： 随着您的组织变得更加舒适，逐渐引入更多的数据源和复杂性。

2. 确定数据的优先级

• 与业务目标保持一致： Handpick data sets that resonate with your company’s immediate and long-term goals.
• 质量而不是数量： 与其积累大量数据，不如专注于收集高质量、可操作的数据。
• 定期重新评估： 随着业务目标的发展，重新审视您的数据优先级以确保一致性。

3. 数据民主化

• 用户友好的工具： 促进更广泛的采用 introducing intuitive tools that don’t require advanced training to understand.
• 开放论坛： 组织定期会议，团队可以讨论他们的发现、提出问题并分享见解。
• 文档： 维护一个易于访问的存储库，其中解释了数据源、工具和最佳实践。
• KPI（关键绩效指标）： Implement clear, measurable KPIs that are aligned with your business objectives. By monitoring these indicators, you’ll gain real-time insights into your organization’s performance, enabling swift adjustments and better alignment with goals. For further skill development, HowDo 有一个关于 KPI 的课程.

4. 让每个人都参与进来

• 从顶部引导： 确保领导层支持这一转变，为整个组织树立榜样。
• 定制培训课程： 为不同部门组织研讨会，解决他们的独特需求和挑战。
• 成功的故事： 分享数据驱动决策如何带来切实业务成果的故事，强调其重要性。
• WBR（每周商业评论）： 将定期 WBR 集成到您的业务运营中。这些会议可以及时反思所收集的数据，培养持续改进的文化，并确保所有部门保持一致并了解情况。审查 HowDo 的 WBR 课程.

5. 保持简单明了

• 简化流程： Ensure that accessing and analyzing data isn’t a complex process. The fewer barriers, the better.
• 词汇表： 维护数据术语表，以确保每个人都使用相同的语言。
• 反馈渠道： 允许团队提供有关数据流程的反馈，确保持续改进。

6.拥抱现代技术

• 保持更新： Regularly assess your tools and platforms to ensure they meet your organization’s growing needs.
• 安全： 当您采用现代数据捕获、分析和工具时： 确保数据安全和合规仍然是首要任务。

7. 培养数据习惯

• 定期培训： 随着新工具和实践的出现，提供持续的培训课程。
• 激励数据驱动的决策： 奖励在决策过程中持续使用数据的团队和个人。
• 开放式对话： 营造一个任何团队成员都可以提出问题或寻求澄清数据相关问题的环境。
• KPI 和 WBR： 将 KPI 与 WBR 结合起来，确保绩效指标得到一致的审查和采取行动。这种融合促进了数据驱动决策的统一方法，优化了短期运营和长期战略。

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Transitioning to a data-driven culture is more than a strategic shift; it’s a journey of empowerment, growth, and innovation. By following all seven steps, you’re laying the groundwork for decisions that are not just informed but transformative. You’re positioning your business to not only succeed in the present but to dominate in the future.

Leadership’s Role

• 定调： 领导力决定文化。您对数据驱动方法的承诺将激励整个组织。
  • 例子: The CEO starts every quarterly review meeting with a segment on data insights and how they influenced the company’s decisions during that period.
• 以身作则： 表明您在决策中重视数据。这将为您的团队开创先例。
  • 例子：在推出新产品之前，产品副总裁会分享有关该产品为何满足市场需求的数据驱动研究。
• 奖励责任： 认可并奖励那些做出数据驱动决策并拥有其成果的人，无论是成功的还是学习的机会。
  • 例子: An employee who used data analytics to refine the company’s marketing strategy is publicly acknowledged and given a bonus.
• 关键绩效指标 (KPI)： Provide clarity on what’s important and show that decisions are anchored in measurable outcomes by regularly sharing and discussing KPIs with the team.
  • 例子: The CMO sets quarterly KPIs for the marketing team, focusing on metrics that directly tie to the company’s broader goals.

明确定义角色和职责

• 工艺详细职位描述： 确保每个人都知道自己的具体责任以及与之相关的期望。
  • 例子： 销售主管的工作描述包括使用客户关系管理 (CRM) 数据来识别销售趋势并优化策略。
• 设定具体的绩效目标： 通过制定明确的目标，您可以为团队提供成功的路线图。
  • 例子： 根据显示平均解决时间的数据，客户支持团队的目标是将票证解决时间减少 15%。
• 定期签到： 定期审查个人绩效，以确保与公司目标保持一致并解决任何障碍。
  • 例子： 经理们每月与他们的直接下属进行一对一的会谈，以审查他们的绩效指标数据。
• WBR（每周商业评论）： 让 WBR 成为您组织中的主要内容。这些审查提供了一个反复检查点，以确保与公司目标保持一致，并提供根据最新数据调整策略的机会。
  • 例子： The sales team holds WBRs to discuss the previous week’s data, analyzing what worked, what didn’t, and strategizing for the upcoming week.

提升主人翁意识

• 授权决策： 将数据交给您的团队，为他们配备必要的资源，并赋予他们执行任务的自主权。
  • 例子： A team lead is given access to customer feedback data and trusted to make adjustments to their team’s strategy based on that feedback.
• 提供支持： 确保团队成员能够获得有效利用数据所需的培训和资源。
  • 例子： 该公司提供有关如何使用最新数据分析工具的研讨会。
• KPI 和 WBR： 结合 KPI 和 WBR 的力量。设定明确的绩效指标，然后利用每周审核来监控这些关键绩效指标的进展情况。这种持续的反馈循环确保团队保持敏捷，实时进行基于数据的调整。
  • 例子： 运营团队设定 KPI 以降低运营成本。在他们的 WBR 中，他们评估每周的进展，使用数据来查明需要改进的领域。

一致的反馈

• 及时、具体的反馈： 在事件发生后（例如：产品发布、重大决策、营销活动启动）立即提供建设性反馈，以强化良好行为并解决需要改进的领域。
  • 例子：产品发布后，产品经理立即向营销团队提供反馈，了解营销活动指标与销售数据的匹配程度。
• 庆祝成功： 积极强化与建设性反馈一样重要。庆祝数据驱动的胜利，以鼓励更多相同的行为。
  • 例子： 在全公司范围内的电子邮件中，对一个成功利用数据简化运营和削减成本的部门进行了赞扬。
• WBR： 使用 WBR 作为提供即时反馈的平台。采取行动或做出决定后立即获得的见解使团队能够了解其选择的影响并实时学习。
  • 例子： 新产品发布后，团队聚集在 WBR 中讨论初始客户反馈和销售数据，并根据需要调整策略。

设定明确的期望

• 利用 SMART 目标： 目标应该是具体的、可衡量的、可实现的、相关的和有时限的。
  • 例子： Instead of “increase website traffic,” a goal is set as “increase website traffic by 10% over the next quarter using targeted content strategies.”
• Communicate the “Why”: Ensure your team understands the bigger picture—how their individual goals tie into the company’s overarching objectives.
  • 例子： When introducing a new company-wide data platform, leadership explains it’s because data showed that the lack of accessible data was leading to inefficiencies.
• 关键绩效指标： 利用 KPI 明确预期。清晰的指标提供了路线图，向团队展示成功是什么样子。 
  • 例子： 建立客户服务 KPI 是为了减少投诉解决时间，为团队提供明确的绩效目标。

纳入反馈循环

• 定期评估： 实施一致的行动、反馈和策略调整循环。
  • 例子： 实施新的数据工具后，IT 部门每季度进行一次审查，以收集反馈并做出必要的调整。
• 开放沟通渠道： 保持一对一会议或团队汇报等途径，以确保反馈双向流动。
  • 例子： 建立了在线论坛或聊天渠道，员工可以在其中提供有关新数据分析平台的反馈。
• 反馈收集工具： 采用可简化员工和客户反馈收集的工具。
  • 例子： Microsoft Forms、Google Forms、Typeform 或 SurveyMonkey 等工具非常适合提供内部和外部反馈。
• KPI 和 WBR： Integrate feedback loops into your KPI and WBR processes. After setting performance indicators, use the weekly reviews to gather feedback on the team’s progress towards these metrics. This iterative process ensures that goals remain relevant and teams stay aligned.
  • 例子： 财务团队设定了季度成本节省的 KPI。在 WBR 中，他们回顾了自己的进展，并根据最新数据讨论了挑战和策略。

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数据驱动文化的旅程需要不断的努力、承诺和调整。拥抱数据驱动的文化需要理解这些步骤，然后将其付诸实践。这些示例简要介绍了如何将数据和责任整合到业务的日常节奏中，从而提高业务的增长和效率

With accountability as your guiding principle, you’ll foster an environment where data is valued and integral to every decision made.

6.1.奠定基础：

• 客观的： Start by defining what ‘data-driven’ means for your organization. For example, is it about improving product offerings, streamlining operations, or enhancing customer experiences?
  • 例子： SaaS 公司可能会使用以用户参与度指标为中心的 KPI 来不断完善其产品功能。 
• 利益相关者的支持： 确保组织的关键成员与这一数据驱动的愿景保持一致。他们的承诺将有助于推动变革。
  • 设想： Conduct WBRs with department heads, discussing actionable insights and the week’s data-driven achievements. 
• 资源分配： 确定您是否拥有踏上此数据之旅所需的工具和专业知识。如果没有，请考虑在正确的领域进行投资。
  • 专家提示： 聘请经验丰富、合法且可信的数据分析师（全职或兼职）和/或投资强大的分析软件可以改变游戏规则。

6.2.实施反馈循环：

• 清晰的沟通渠道： 培育一种开放沟通的文化，可以讨论和验证数据。
  • 例子： 设置 WBR，团队聚集在一起分享绩效、每周数据趋势和见解。
• 根据反馈采取行动： 确保所提供的反馈不仅被听到，而且被采取行动。
  • 例子： 在反馈表明某个数据可视化工具不方便用户使用后，该公司决定提供额外的培训课程。
• 迭代方法： 了解反馈循环会不断发展，因此第一个反馈循环可能并不完美。根据经验和数据进行迭代和完善，不断改进反馈循环。
  • 专家提示： 首先在一个部门进行试点反馈循环计划，然后再在全公司范围内推广。

6.3.培养责任感：

• 特定于角色的指标： 定义明确的 KPI 或指标，并将其分配给组织中的特定角色。当每个人都知道他们的衡量标准时，责任就成为固有的。
  • 示例：对于销售团队来说，可能是转化率；对于营销团队来说，可能是网站流量增长；对于产品团队来说，可能是用户参与度和保留率指标。
• 公共仪表板： 公开显示实时 KPI，激发积极性和责任感。
  • 示例：Tableau 等平台可以将指标可视化，显示在监视器、电视的公共区域或投影供每个人查看。

6.4.坚持到底：

• 一致性： Regularly evaluate your feedback loops’ efficiency and efficacy. Are they driving the desired change? If not, where’s the gap?
  • 方法： 将 KPI 纳入 WBR 中，确保每次审核都根据既定目标对绩效进行基准测试。 
• 细化： Regularly evaluate your feedback mechanisms. When something isn’t working, it’s time for a change. Take for example, a data collection method that’s falling short of providing actionable insights.
  • 例子： 考虑调整流程、采用新方法或增强方法，以更好地捕获和分析业务的关键方面。
• 文化强化： 庆祝胜利。通过定期交流通过数据驱动方法取得的成功，保持反馈循环畅通。即使是很小的胜利也要庆祝，以强调数据文化的重要性。
  • 建议：
    • 使用 WBR 分享 KPI 的进展情况，并围绕数据驱动决策的实际影响展开对话。
    • 分享每月的成功故事，其中数据在做出明智的决策中发挥了关键作用。

By integrating data into your feedback loops, you’re architecting a culture of continuous growth and accountability. As you embark on creating a data driven culture, each feedback cycle will make your business more agile, teams more data-driven, and decisions more strategic.