MijnDataProvider » Blog » Hoe data-intelligentie de onderneming transformeert

Hoe data-intelligentie de onderneming transformeert

  • by

Een traditionele bedrijfsaanpak alleen kan een bedrijf niet helpen om gelijke tred te houden met de concurrentie in de huidige datagestuurde omgeving. Dit verklaart waarom datawetenschap deze ouderwetse methoden overtreft, met name in sommige belangrijke regio's.

Ondernemers moeten op zoek naar nieuwe manieren om hun producten te verbeteren, hun proces te verbeteren en meer klanten te krijgen. Er zijn de afgelopen jaren tal van innovatieve technieken ontwikkeld. Desalniettemin zijn slechts enkelen van hen potentieel een game-changer geweest als de data-intelligentie. Vooruitgang in datawetenschap heeft het voor bedrijven gemakkelijker gemaakt om hun data te ordenen in bruikbare inzichten.

De impact is buitengewoon opvallend, zodat vertrouwen op een niet-gegevensgebaseerde aanpak alleen niet voldoende is om uw bedrijf gunstig te laten concurreren op de markt. Er is meer dan genoeg informatie die voor individuen toegankelijk is om binnen een redelijke termijn te verwerken. Data-intelligentie houdt de details vast en filtert de meest nuttige informatie voor menselijke aandacht. Hier volgt een overzicht van hoe data-intelligentie op drie belangrijke gebieden de oude bedrijfspraktijken overtreft.

Klantsegmentatie en profilering

Traditionele benadering

Bij de conventionele methode wordt klantsegmentatie uitgevoerd volgens de demografische gegevens waarvan wordt aangenomen dat ze geassocieerd zijn met de meest prominente invloed op het koopgedrag. Dit omvat leeftijd, geslacht, inkomen, postcode en burgerlijke staat. Hoewel het essentieel is om ze in overweging te nemen, zijn de demografische categorieën breed. Aangezien personalisatie een belangrijke trend in marketing is, kan het implementeren van uw marketingstrategieën op basis van ruwe demografische gegevens potentiële klanten vervreemden en resulteren in slecht presterende campagnes.

Gegevenswetenschap

Met behulp van data intelligence kunnen bedrijven hun data eenvoudig combineren tijdens segmentatie. De gebruikte gegevens worden verzameld uit verschillende bronnen, zoals marketingcampagnes, eerdere verkopen en externe informatie over marktsituatie en klanten, sociale media, klantloyaliteitsprogramma en samenwerking in de winkel.

Innovatieve technieken zoals machine learning elimineren de vooringenomenheid van de vrouw uit het proces. Intelligente klantsegmentatie begint zonder aannames en krijgt gedeelde kenmerken tussen klanten die verder gaan dan eenvoudige demografische gegevens. Demografische gegevens werden in de eerste plaats vaak gebruikt vanwege het ontbreken van een beter alternatief. Met behulp van datawetenschap zijn marketeers in een betere positie om hun klanten te sorteren op aspecten als carrière, gezinsstructuur, wederzijdse interesses, hobby's en andere levensstijldetails.

Klantprofielen die met dit soort gegevens worden gemaakt, zijn gebaseerd op de realiteit en niet op ambitie. Ze geven de klanten aan die het bedrijf al gebruiken en bepalen de aspecten die inspireren tot conversie en mogelijke lifetime value verhogen. Bedrijven zullen deze informatie vervolgens gebruiken om hun marketing- en verkoopmethodologieën te sturen.

Marketingcampagnes

Ouderwets

Zonder het gebruik van moderne technologie zoals analysesoftware, moeten marketingbeslissingen gebaseerd zijn op de combinatie van verkoopverwachtingen en eerdere seizoensverkopen. Sommige bedrijven gebruiken wekelijkse verkoopcijfers en operationele cijfers. Het is moeilijk om in korte tijd alle data te genereren om direct te gebruiken. Voor deze aanpak moest je de projectie bijhouden, zodat je de hele strategie kunt sturen, maar ze zijn inherent afhankelijk van verouderde gegevens.

Gegevenswetenschap

Datawetenschap wordt vaak gebruikt in realtime analyses, waarbij deze programma's gegevens uit verschillende bronnen combineren en onderzoeken terwijl deze worden verzameld om onmiddellijke en tijdige inzichten te bieden op basis van verschillende factoren. Dit omvat lokale verkooppatronen, voorraadniveaus, lokale gebeurtenissen, verkoopgeschiedenis in het verleden en seizoensaspecten. Streaminganalyses bevelen activiteiten aan die zijn ontworpen om te voldoen aan de verwachtingen en behoeften van de klant wanneer ze zich voordoen, waardoor inkomsten worden gegenereerd en de klanttevredenheid wordt vergroot.

Data-intelligentie mag niet worden beschouwd als een remedie voor alle inventiviteitsproblemen. Dit komt omdat onrealistische vooruitzichten een datawetenschapsproject kunnen doden vanwege een gebrek aan ondersteuning. Veel bedrijven raken verstrikt in de hype van het gebruik van deze tool en verwachten onmiddellijke ROI. Houd er rekening mee dat analyses geen magie zijn. Ze bieden gerichte inzichten en aanbevelingen die managers helpen bij het vormgeven van de bedrijfsstrategie. In staat zijn om haalbare verwachtingen over hun potentieel te behouden, is een enorme stap in de richting van het vinden van een duurzame oplossing van data-intelligentieprogramma's.