MyDataProvider » المدونة » كيف تعمل ذكاء البيانات على تحويل المؤسسة

كيف تعمل ذكاء البيانات على تحويل المؤسسة

لا يمكن لنهج العمل التقليدي وحده أن يساعد الشركة على مواكبة معدل المنافسة في البيئة الحالية التي تعتمد على البيانات. وهذا يفسر سبب تفوق علم البيانات على أساليب المدرسة القديمة هذه ، لا سيما في بعض المناطق الرئيسية.

يجب على أصحاب الأعمال البحث عن طرق جديدة لتحسين منتجاتهم وتحسين عملياتهم والحصول على المزيد من العملاء. كانت هناك العديد من التقنيات المبتكرة التي تم تطويرها على مدار السنوات الماضية. ومع ذلك ، كان من المحتمل أن يغير عدد قليل منهم قواعد اللعبة مثل ذكاء البيانات. سهّل التقدم في علم البيانات على الشركات تنظيم بياناتها في رؤى قابلة للتنفيذ.

التأثير واضح للغاية بحيث أن الاعتماد على النهج غير القائم على البيانات وحده لا يكفي لجعل شركتك تنافس بشكل إيجابي في السوق. يوجد أكثر من معلومات كافية يمكن للأفراد الوصول إليها للتعامل معها في أي مدة معقولة. يقوم ذكاء البيانات بتجميع التفاصيل وتصفية المعلومات الأكثر فائدة لجذب انتباه الإنسان. فيما يلي مخطط تفصيلي لكيفية تفوق ذكاء البيانات على ممارسات الأعمال القديمة في ثلاثة مجالات رئيسية.

تجزئة العميل والتنميط

نهج تقليدي

في الطريقة التقليدية ، يتم تقسيم العملاء وفقًا للتركيبة السكانية التي يُفترض أنها مرتبطة بأبرز تأثير على سلوك الشراء. وهذا يشمل الجنس والدخل والرمز البريدي والحالة الاجتماعية. على الرغم من أنه من الضروري النظر فيها ، إلا أن الفئات الديموغرافية واسعة. نظرًا لأن التخصيص هو اتجاه مهم في التسويق ، فإن تنفيذ استراتيجيات التسويق الخاصة بك اعتمادًا على التركيبة السكانية الخام يمكن أن ينفر العملاء المحتملين ويمكن أن يؤدي إلى ضعف أداء الحملات.

علم البيانات

بمساعدة ذكاء البيانات ، يمكن للشركات دمج بياناتها بسهولة أثناء التجزئة. يتم جمع البيانات المستخدمة من مصادر مختلفة مثل الحملات التسويقية والمبيعات السابقة والمعلومات الخارجية حول حالة السوق والعملاء والوسائط الاجتماعية وبرنامج ولاء العملاء والتعاون داخل المتجر.

التقنيات المبتكرة مثل التعلم الآلي تقضي على تحيز المرأة من هذه العملية. يبدأ التقسيم الذكي للعميل بدون افتراضات ويحصل على خصائص مشتركة بين العملاء تتجاوز التركيبة السكانية البسيطة. تم استخدام التركيبة السكانية بشكل شائع في المقام الأول بسبب عدم وجود بديل أفضل. بمساعدة علم البيانات ، يكون المسوقون في وضع أفضل لفرز عملائهم حسب جوانب مثل المهنة ، وهيكل الأسرة ، والاهتمامات المشتركة ، والهوايات من بين تفاصيل نمط الحياة الأخرى.

تستند ملفات تعريف العملاء التي يتم إنشاؤها باستخدام هذا النوع من البيانات إلى الواقع وليس على الطموح. تشير إلى العملاء الذين يستخدمون الشركة بالفعل وتحدد الجوانب التي تلهم التحويل وتزيد من قيمة الحياة المحتملة. ستستخدم الشركات بعد ذلك هذه المعلومات لتوجيه منهجيات التسويق والمبيعات.

الحملات التسويقية

المدرسة القديمة

بدون استخدام التكنولوجيا الحديثة مثل برامج التحليلات ، يجب أن تستند قرارات التسويق إلى مزيج من توقعات المبيعات والمبيعات الموسمية السابقة. ستستخدم بعض الأعمال أرقام المبيعات الأسبوعية والأرقام التشغيلية. من الصعب إنشاء جميع البيانات خلال فترة قصيرة لاستخدامها على الفور. يتطلب منك هذا النهج تتبع الإسقاط حتى تتمكن من توجيه الإستراتيجية بأكملها ، لكنها تعتمد في الأساس على البيانات القديمة.

علم البيانات

يشيع استخدام علم البيانات في التحليلات في الوقت الفعلي حيث تقوم هذه البرامج بمزج البيانات من عدة مصادر وتدقيقها أثناء جمعها لتقديم رؤى فورية وفي الوقت المناسب بناءً على عوامل مختلفة. يتضمن ذلك أنماط المبيعات المحلية ومستويات المخزون والأحداث المحلية وسجل المبيعات السابق والجوانب الموسمية. يوصي تدفق التحليلات بالأنشطة المصممة لتلبية توقعات العميل واحتياجاته فور ظهورها ، مما يؤدي إلى زيادة الدخل وتعزيز رضا العميل.

لا ينبغي اعتبار ذكاء البيانات علاجًا لجميع مشاكل الابتكار. هذا لأن الاحتمالات غير الواقعية يمكن أن تقتل مشروع علم البيانات بسبب نقص الدعم. تجد العديد من الشركات نفسها عالقة في ضجة استخدام هذه الأداة وتتوقع عائد استثمار فوري. ضع في اعتبارك أن التحليلات ليست سحرية. يقدمون رؤى وتوصيات هادفة تساعد المديرين في تشكيل إستراتيجية الشركة. تعد القدرة على الحفاظ على توقعات قابلة للتحقيق حول إمكاناتهم خطوة كبيرة نحو إيجاد حل دائم من برامج استخبارات البيانات.