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Wie Data Intelligence das Unternehmen transformiert

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Der traditionelle Geschäftsansatz allein kann einem Unternehmen nicht dabei helfen, mit der Wettbewerbsrate in der aktuellen datengesteuerten Umgebung Schritt zu halten. Dies erklärt, warum Data Science diese Methoden der alten Schule in den Schatten stellt, insbesondere in einigen Schlüsselregionen.

Geschäftsinhaber müssen nach neuen Wegen suchen, um ihre Produkte zu verbessern, ihre Prozesse zu verbessern und mehr Kunden zu gewinnen. In den letzten Jahren wurden zahlreiche innovative Techniken entwickelt. Dennoch waren nur wenige von ihnen potenziell bahnbrechend wie die Datenintelligenz. Fortschritte in der Datenwissenschaft haben es Unternehmen erleichtert, ihre Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu organisieren.

Die Auswirkungen sind so deutlich, dass es nicht ausreicht, sich allein auf einen nicht datenbasierten Ansatz zu verlassen, um Ihr Unternehmen auf dem Markt erfolgreich zu machen. Es gibt mehr als genug Informationen, auf die Einzelpersonen in angemessener Zeit zugreifen können. Datenintelligenz speichert die Details und filtert die hilfreichsten Informationen für die menschliche Aufmerksamkeit heraus. Hier ist ein Überblick darüber, wie Datenintelligenz alte Geschäftspraktiken in drei Hauptbereichen in den Schatten stellt.

Kundensegmentierung und Profilerstellung

Traditioneller Ansatz

Bei der herkömmlichen Methode wird die Kundensegmentierung nach den demografischen Merkmalen durchgeführt, von denen angenommen wird, dass sie die stärksten Auswirkungen auf das Kaufverhalten haben. Dazu gehören Alter, Geschlecht, Einkommen, Postleitzahl und Familienstand. Auch wenn es wichtig ist, sie zu berücksichtigen, sind die demografischen Kategorien weit gefasst. Da Personalisierung ein bedeutender Trend im Marketing ist, kann die Umsetzung Ihrer Marketingstrategien in Abhängigkeit von rohen demografischen Merkmalen potenzielle Kunden abschrecken und zu Kampagnen mit schlechter Leistung führen.

Datenwissenschaft

Mithilfe von Data Intelligence können Unternehmen ihre Daten bei der Segmentierung einfach zusammenführen. Die verwendeten Daten stammen aus verschiedenen Quellen wie Marketingkampagnen, früheren Verkäufen und externen Informationen über Marktsituation und Kunden, soziale Medien, Kundenbindungsprogramm und Zusammenarbeit im Geschäft.

Innovative Techniken wie maschinelles Lernen eliminieren die weibliche Voreingenommenheit aus dem Prozess. Die intelligente Kundensegmentierung beginnt ohne Annahmen und erhält gemeinsame Merkmale unter den Kunden, die über einfache demografische Merkmale hinausgehen. In erster Linie wurden Demografien häufig verwendet, da es an besseren Alternativen mangelte. Mit Hilfe von Data Science sind Marketer besser in der Lage, ihre Kunden nach Aspekten wie Karriere, Familienstruktur, gemeinsamen Interessen, Hobbys und anderen Lifestyle-Details zu sortieren.

Kundenprofile, die mit dieser Art von Daten erstellt werden, basieren auf der Realität und nicht auf Ambitionen. Sie geben die Kunden an, die das Unternehmen bereits nutzen, und bestimmen die Aspekte, die zur Konversion anregen und den möglichen Lebenszeitwert erhöhen. Unternehmen werden diese Informationen dann verwenden, um ihre Marketing- und Verkaufsmethoden zu steuern.

Marketing-Kampagnen

Alte Schule

Ohne den Einsatz moderner Technologien wie Analysesoftware müssen Marketingentscheidungen auf der Kombination von Umsatzerwartung und früheren saisonalen Verkäufen basieren. Einige Unternehmen verwenden wöchentliche Verkaufszahlen und Betriebszahlen. Es ist schwierig, alle Daten innerhalb eines kurzen Zeitraums zu generieren, um sie sofort zu verwenden. Bei diesem Ansatz mussten Sie die Projektion verfolgen, damit Sie die gesamte Strategie steuern können, aber sie hängen von Natur aus von veralteten Daten ab.

Datenwissenschaft

Data Science wird häufig in Echtzeitanalysen verwendet, wobei diese Programme Daten aus mehreren Quellen mischen und während der Erfassung prüfen, um sofortige und zeitnahe Erkenntnisse auf der Grundlage verschiedener Faktoren zu bieten. Dazu gehören lokale Verkaufsmuster, Lagerbestände, lokale Ereignisse, vergangene Verkaufshistorie und saisonale Aspekte. Streaming-Analysen empfehlen Aktivitäten, die darauf ausgelegt sind, die Erwartungen und Bedürfnisse des Kunden zu erfüllen, sobald sie sich ergeben, das Einkommen steigern und die Kundenzufriedenheit steigern.

Datenintelligenz sollte nicht als Heilmittel für alle Erfindungsleiden betrachtet werden. Dies liegt daran, dass unrealistische Aussichten ein Data-Science-Projekt aufgrund mangelnder Unterstützung ruinieren können. Viele Unternehmen sind in den Hype um die Verwendung dieses Tools verwickelt und erwarten einen sofortigen ROI. Denken Sie daran, dass Analysen keine Zauberei sind. Sie bieten gezielte Erkenntnisse und Empfehlungen, die Manager bei der Gestaltung der Unternehmensstrategie unterstützen. In der Lage zu sein, erreichbare Erwartungen über ihr Potenzial aufrechtzuerhalten, ist ein großer Schritt auf dem Weg zu einer dauerhaften Lösung von Datenintelligenzprogrammen.