Dvě třetiny top manažerů dávají při rozhodování přednost intuici před daty, ukázal průzkum

Ilustrační foto

Ilustrační foto Zdroj: Profimedia

Ilustrační foto
Ilustrační foto
Harley-Davidson (ilustrační foto)
London's Heathrow Airport
5
Fotogalerie

Manažeři a podnikatelé musí umět pro úspěch udělat jednu zásadní věc, ať je ekonomika v růstu nebo recesi – správně se rozhodnout. Dělají tak na základě zkušeností, momentální informovanosti, schopnosti určit budoucnost, ale samozřejmě i osobní odvahy, kreativity a určité dávky štěstí. Zkušenost si každý buduje sám, štěstí je náhodná veličina, ale informovanost či schopnost popsat budoucí vývoj je možné ovlivnit.

Jsme obklopeni informacemi. Data nelžou a mnohokrát pomáhají. Přiznejme si ale, že práce s nimi není jednoduchá – mezi největší problémy dnes patří již nepřeberné množství dat a jejich (ne)kvalita.

Svět v posledních letech generuje data neuvěřitelnou rychlostí – podle výzkumu Data Never Sleeps společnosti DOMO z roku 2017 vytvoříme 2,5 trilionu bytů denně. Navíc 90 procent dnešních dat vzniklo v uplynulých dvou letech.

Kvalita dat?

Stejně tak kvalita byla, je a ještě dlouho bude problém – podle výzkumu společnosti Forrester pro KPMG zhruba 60 procent dotázaných společností zcela nevěří výstupům svého prostředí dat a analytiky. A celých 70 procent dotázaných uvedlo, že jejich využití je vystavuje reputačnímu riziku.

Co z toho plyne? Přestože valná většina světových firem významně investuje do řešení pro využití dat a jejich analytiky, celé dvě třetiny top manažerů dají při svém rozhodování stejně přednost intuici.

Příklady táhnou

Data ovšem dávají reálné výsledky. Věrnostní program na letišti Heathrow dokázal díky pokročilé analytice a správné komunikaci o pětinu zvýšit útraty v letištních obchodech, o třetinu vzrostl počet „znovuaktivních“ členů.

Newyorská pobočka Harley-Davidson díky umělé inteligenci navýšila počet obchodních příležitostí až o neuvěřitelných 2 930 procent. A po roce využívání ztrojnásobila meziroční obrat.

Jistý britský retailový řetězec se stovkami prodejen využíval datové předpovědi k určení poptávky v konkrétních místech nových poboček. Snížil tak chybu expertního odhadu z 30 procent na deset, minimalizoval rozptyl chybovosti z ± 150 procent na ± 40. Finanční efekt představoval 30 milionů liber ročně.

Celý článek si můžete přečíst na serveru peak.cz >>>