Стандартизация таких явлений, как IoT (Интернет вещей), сделала взаимодействие с веб-страницами, социальными сетями или устройствами источником информации об их пользователях. Эти знания обладают огромным потенциалом для роста бизнеса, но без организации, изучения и анализа этих данных их полезность ограничена.
Аналитика данных в процессе принятия решений
Принятие решений — это постоянный процесс в повседневной жизни организаций, но, хотя он настолько распространен, это процесс, который может занять много времени и очень неэффективен. По мере роста компаний решения становятся более сложными, и становится все труднее принять эффективное решение, учитывающее все окружающие переменные и сценарии. Когда затрагиваются несколько аспектов организации, трудно определить приоритеты и выбрать сценарий, который обеспечивает наибольшую ценность. В таких ситуациях ассертивный анализ данных приобретает актуальность, обеспечивая безопасность при анализе различных сценариев.
Использование аналитики больших данных позволяет создать систему принятия решений. Это позволяет визуализировать разные сферы бизнеса, понять взаимосвязь процессов и возможные последствия, которые могут возникнуть в результате принятия решения. Принятие решений на основе данных , а не на основе восприятия, снижает вероятность ошибок и позволяет принимать более эффективные и гибкие решения. Применение анализа данных должно быть сквозным для всех отделов, принимая на себя соответствующую роль в управлении и росте организации.
Преимущества принятия стратегии анализа больших данных
Аналитика данных имеет множество преимуществ для организаций и потребителей, поскольку ее можно использовать для достижения таких целей, как:
1. Контроль затрат и эффективность
Как в новых компаниях, так и в существующих организациях структура затрат является важным фактором для обеспечения результатов и устойчивости. Решение о том, как распределять ресурсы или управлять инвестициями в проект с учетом бизнес-целей, является рискованным и подверженным ошибкам процессом.
Использование алгоритмов и инструментов аналитики данных позволяет одновременно изучить несколько сценариев, оценить риск каждого и выбрать наиболее выгодный вариант. Что касается эффективности, постоянный сбор данных в режиме реального времени позволяет визуализировать все типы операций, будь то процессы, связанные с клиентами, такие как маркетинг, или более технические процессы, такие как производство. Возможность анализировать этот огромный объем данных в режиме реального времени и обрабатывать эту информацию позволяет нам выявлять наибольшие потери эффективности и снижать эксплуатационные расходы.
2. Персонализируйте качество обслуживания клиентов и управляйте им.
Многие компании считают, что выигрышная стратегия — это та, которая ставит клиента в центр процесса принятия решений. Широкий доступ к личной, персонализированной информации о клиентах и их опыте работы с организацией изменил подход компаний к своим потребителям.
Применение инструментов анализа больших данных позволяет компаниям быстро визуализировать точки, в которых определенный клиент взаимодействует с бизнес-каналами, а также возможные болевые точки этого взаимодействия. Это создает возможность немедленно реагировать на путешествие клиента, перенаправляя его к опыту, более соответствующему моменту взаимодействия и персонализированному для каждого.
Например, алгоритм рекомендаций Netflix высоко персонализирован в зав номера индии исимости от ситуации и вкусов каждого пользователя. Чтобы рекомендовать выбор, алгоритм использует такие факторы, как время суток, когда пользователь взаимодействует с Netflix, используемое устройство и историю выбора пользователей со схожими предпочтениями. Данные, собранные в процессе взаимодействия с клиентом, позволяют нам реагировать именно в момент использования и обеспечивают персонализацию для большей удовлетворенности и удержания пользователей.
3. Стратегия конкуренции
С появлением новых компаний конкуренция на рынке становится фактором, который может ограничить рост организации. Дифференциация необходима организациям для выживания во все более специализированной среде. Использование анализа данных может помочь создать эффективную стратегию конкуренции, способную выявить инновационные возможности роста, ценимые клиентами.
Знание потребительских и конкурентных характеристик, обеспечиваемое системами анализа данных, может стать ключом к дифференциации. Анализ потребителей позволяет нам определить, какие характеристики побуждают их выбирать организацию и какие факторы направляют их к конкуренту. Кроме того, можно выявить закономерности в поведении потребителей, например, по каким каналам покупатель получает знания о бренде, какие продукты выбирает тот или иной тип потребителей и где они приобретают дополнительные продукты или услуги.
Эта информация важна для того, чтобы организация отличалась от конкурентов , поскольку эти данные можно использовать для предложения потребителям ценных услуг, которые не предоставляют конкуренты, или даже для создания дополнительных предложений продуктов , которые клиенты приобретают у компаний, входящих в компетенцию организации. С другой стороны, анализ данных, как самой организации, так и конкурентов, может способствовать расчету таких факторов, как насыщенность рынка, определение общего рынка, пригодного для эксплуатации, и выбор рынков с потенциалом роста.
