På hvilket nivå er din organisasjon når det gjelder å ta informerte beslutninger? stockimage
I en tid og i en verden hvor datainnsikt blir stadig mer kritisk for suksess, blir det stadig viktigere for organisasjoner å forstå hvordan de kan bruke denne ressursen for å få dypere innsikt og ta bedre beslutninger.
Dette er bør være spesielt relevant for medlemsdrevne organisasjoner som fagforeninger, innsamlingsbransjen, og andre samfunnsdrevne enheter.
Men hva betyr det egentlig å være "datadrevet"? Og hvordan kan organisasjoner navigere i et landskap fylt med buzzord som "big data", "AI" og "maskinlæring"? Denne artikkelen vil utforske ulike grader av innsikt, fra overfladisk til datadrevet, og hvordan teknologi som Winorg AIM kan hjelpe organisasjoner i denne transformasjonen.
Les også: Valg av organisasjonssystem: Winorg eller Microsoft Dynamics?
Les også: Hvordan lage en moderne medlemsreise
Ulike Grader av Innsikt
Overfladisk Innsikt
Dette er den mest grunnleggende formen for innsikt. Den er ofte basert på anekdotiske bevis og overfladisk analyse.
Praktisk Eksempel: I dette eksempelet har vi en leder i en fagforening som bestemmer seg for å fokusere på et bestemt tema, for eksempel arbeidsforhold, i det neste møtet. Denne beslutningen er tatt basert på en enkelt samtale lederen har hatt med et medlem av fagforeningen. Lederen har ikke konsultert noen form for data, som medlemsundersøkelser eller tidligere møtereferater, for å støtte denne beslutningen.
Fordi beslutningen er tatt på et veldig tynt grunnlag (en enkelt samtale), kan det føre til at andre viktige saker blir oversett. For eksempel, hvis det har vært flere klager om lønnsforhold eller medlemsfordeler, vil disse ikke bli adressert i møtet fordi lederen har valgt å fokusere utelukkende på arbeidsforhold basert på sin "magefølelse."
Dette er et eksempel på "Overfladisk Innsikt" fordi beslutningen er tatt uten en dypere forståelse av hva medlemmene faktisk er opptatt av eller hva som har blitt diskutert i tidligere møter. Det er en reaktiv tilnærming som kan føre til feilaktige beslutninger og gå glipp av viktige saker som trenger oppmerksomhet.
Erfaringsbasert Innsikt
Dette nivået av innsikt er basert på tidligere erfaringer og intuisjon.
Praktisk Eksempel: En lokal idrettsklubb har i mange år arrangert sitt årlige lotteri i juni. Denne tradisjonen startet fordi klubben opplevde stor suksess med sitt første lotteri, som tilfeldigvis ble arrangert i juni. Siden den gang har klubben fulgt denne tradisjonen, uten å vurdere andre tidspunkter eller metoder for å øke inntektene fra lotteriet.
Fordi denne beslutningen er basert på tidligere suksess, kan det hende at klubben går glipp av muligheter for å øke inntektene ytterligere. For eksempel, hvis det er en stor, populær begivenhet i byen i august, som tiltrekker mange mennesker, kan det være en god idé å flytte lotteriet til denne måneden for å dra nytte av den økte trafikken. Men fordi klubben stoler på tidligere erfaringer, blir denne muligheten oversett.
Dette er et eksempel på "Erfaringsbasert Innsikt" fordi beslutningen er tatt basert på hva som har fungert i fortiden, uten å vurdere nye data eller muligheter. Selv om det kan være trygt og komfortabelt å følge en velprøvd metode, kan det også begrense organisasjonens evne til å tilpasse seg nye forhold eller oppdage mer lønnsomme alternativer.
Analytisk Innsikt
Analytisk innsikt går et skritt videre ved å bruke statistiske metoder og analyseverktøy for å forstå trender og mønstre.
Praktisk Eksempel: En leder i en veldedig organisasjon bruker enkel Excel-analyse for å se hvilke typer arrangementer som har høyest deltakelse. Ved å samle data fra tidligere arrangementer, som antall deltakere, inntekter, og tilbakemeldinger, lager lederen enkle grafer og tabeller for å visualisere denne informasjonen.
Selv om denne tilnærmingen gir en mer objektiv vurdering av hvilke arrangementer som er mest populære, tar den ikke hensyn til andre faktorer som kan påvirke deltakelsen. For eksempel, hvis et arrangement falt på en dag med dårlig vær, eller samtidig som en stor sportsbegivenhet, kan det ha påvirket deltakelsen negativt. Men fordi analysen er begrenset til de dataene som er tilgjengelige, blir slike eksterne faktorer oversett.
Dette er et eksempel på "Analytisk Innsikt" fordi det gir en mer objektiv vurdering basert på faktiske data, men det kan være begrenset av kvaliteten og omfanget av tilgjengelige data. Det gir en god indikasjon på hva som har fungert tidligere, men mangler dybden som er nødvendig for å forstå hele bildet og tilpasse seg endringer i miljøe
Datadrevet Innsikt
Dette er den dypeste formen for innsikt. Her benyttes avanserte dataanalysemetoder, inkludert AI og maskinlæring, for å trekke konklusjoner og forutsi fremtidige trender.
Praktisk Eksempel: En miljøorganisasjon har tilgang til en rekke datakilder, inkludert sosiale medier, nyhetsartikler, og donasjonsdata. Ved å bruke maskinlæring, kan de analysere disse dataene for å forutsi hvilke miljøsaker som vil engasjere deres medlemmer mest i de kommende månedene.
For eksempel, hvis analysen viser at det er en økende trend i diskusjoner om plastforurensing i havet, kan organisasjonen velge å fokusere mer på dette temaet i sin kommende kommunikasjonsstrategi. Dette kan inkludere alt fra å lansere en ny kampanje, til å tilpasse innholdet på deres nettside og sosiale medier, til å organisere arrangementer eller webinarer som fokuserer på dette spesifikke problemet.
Fordi denne tilnærmingen er basert på avanserte analytiske metoder, gir det organisasjonen en mulighet til å være proaktiv i stedet for reaktiv. De kan tilpasse sin strategi i forkant, basert på hva de forventer vil engasjere deres medlemmer, noe som kan være svært effektivt for å øke engasjement og donasjoner
Fremtidens innsikt: Adaptiv innsikt
Hva det kan være: I fremtiden kan vi se for oss en form for "Adaptiv Innsikt" som kombinerer elementer fra alle tidligere nivåer av innsikt med realtidsanalyse og adaptiv læring. Dette vil gå utover dagens bruk av AI og maskinlæring ved å inkludere kontinuerlig tilpasning og læring fra nye datakilder og endringer i miljøet.
Praktisk Eksempel: Tenk deg en helseorganisasjon som bruker en adaptiv innsiktsplattform for å overvåke og forutsi utbrudd av sykdommer. Systemet kan samle data fra en rekke kilder, inkludert sosiale medier, helsejournaler, og miljødata, og tilpasse sine prediksjonsmodeller i sanntid basert på nye informasjon. Hvis det for eksempel oppdages et nytt virus, kan systemet raskt tilpasse sine modeller for å forutsi potensiell spredning og effektivitet av ulike intervensjoner, noe som gir organisasjonen muligheten til å handle raskt og effektivt.
Fordi systemet er adaptivt, kan det også lære fra tidligere "feil" eller unøyaktigheter i sine prediksjoner, og kontinuerlig forbedre sin nøyaktighet og effektivitet over tid.
Konklusjon
Datadrevet innsikt gir en mer objektiv, skalerbar og presis forståelse av situasjonen. AI og maskinlæring gir muligheten for å forutsi fremtidige hendelser og tilpasse strategier i sanntid, noe som er vanskelig med andre former for innsikt.
Les også: Hvordan ser organisasjonen ut i 2030?
Hvorfor Winorg AIM?
Winorg AIM er en avansert løsning som bruker AI for å gi medlemsdrevne organisasjoner den innsikten de trenger for å ta informerte beslutninger. Med funksjoner som avansert dataanalyse, automatiserte arbeidsflyter og AI-drevne innsikter, setter det organisasjoner i stand til å gå fra overfladisk til datadrevet innsikt.
Innsamlingsbransjen
For innsamlingsorganisasjoner kan Winorg AIM hjelpe med å forstå giveratferd, optimalisere innsamlingsstrategier, og forutsi fremtidige givermønstre ved hjelp av AI.
Fagforeninger
For fagforeninger kan Winorg AIM gi innsikt i medlemsengasjement og hjelpe med å tilpasse tjenester og fordeler basert på medlemsbehov, alt drevet av AI-analyser.
Andre medlemsdrevne og samfunnsdrevne organisasjoner
Winorg AIM kan tilpasses for å møte de unike behovene til en rekke ulike organisasjonstyper, fra mellomstore til store samfunnsdrevne initiativer, ved hjelp av AI og avansert dataanalyse.
