Igapäevaelus tehakse otsuseid liiga sageli pigem “kõhutunde” pealt, mitte aga vastavalt kontrollitud andmetel põhinevale tegelikkusele. See on lihtsalt inimese loomuses, et pigem üritatakse fakte sobitada raamistikuga ja leida neile loogiline põhjendus, mitte ei kontrollita fakte endid.  Tõsi – vahel võib ka kõhutunde järgi langetatud otsus osutuda õigeks, kuid see on pigem juhus kui reegel ning tugev ettevõte ei tohiks oma tulevikku juhusele rajada.

Müümata teenused

Näiteks SPA-sse on saabumas grupp Norra turiste. Kui kohalik Mari Maasikas üritab endale ka aega broneerida, teatab massöör, et norrakad on kõik ajad ära võtnud ja järgmisel nädalal saabuva grupi jaoks on ajad samuti juba broneeritud. Tegelikkuses aga olid enamus aegadest võetud juba enne norrakate saabumist ja enamus nendest vastavat teenust ei soovinudki. …

Hotelli teenuste juht oleks tellimuste analüüsist pidanud nägema, kes ja kui palju tegelikult vastavat teenust kasutab ning „igaks juhuks“ järgmisele grupile aja broneerimise asemel oleks kohalikule kliendile massaažiteenust osutades saanud müüki oluliselt tõsta.

Valesti tellitud kaup

Lillekaupluse juhataja vaatab kokkuvõtteid tehes, et eelmiste aastatega võrreldes oli selle aasta naistepäeval rooside müük oodatust väiksem, küll aga oli kasvanud huvi teist sorti lillede vastu – „loogilise“ järeldusena tellib ta järgmisel aastal oluliselt rohke teisi lillesorte ja vähem roose. Samas aga jättis ta arvesse võtmata laoseisud ja tegelikuks põhjuseks rooside väiksemale müügile oli hoopis see, et roosid said juba naistepäeva eelõhtul otsa ja kliendid lihtsalt olid „sunnitud“ eelistama teist sorti lilli. Valedele eeldustele tehtud tellimused on ühed sagedasemad „kõhutunde“ põhjal tehtavad vead, mis lähevad ettevõtjale kalliks maksma. Selle asemel peaks süüvima andmetesse ning kontrollima mitmeid erinevaid hüpoteese ning numbreid.

Vaata andmeid seostatult

Äriotsuseid tehes tarbijad tavaliselt ei oma meiega täpselt samasugust arvamust ja tegelikkuses on asjad hoopis teistsugused, kui meie arvame. Et hakata arvamise asemel otsustama vastavalt tegelikule olukorrale, peab konsolideerima erinevaid omavahel seostes olevaid, kuid tihtipeale eri allikatest pärit andmeid. Olenevalt andmete mahust võib see nõuda palju aega ja olla tülikas – siin tulevadki appi spetsiaalselt selleks otstarbeks loodud ärianalüüsitarkvarad, nagu näiteks QlikView. Andmete seostatud analüüs annab võimaluse teha õigemaid otsuseid ja seetõttu parendada oma äritulemust.