Datu spēks: kā vadošās organizācijas izmanto datus kā konkurētspējīgu priekšrocību

Dataladder: datu piesaistes spēks

Dati ir pašreizējais un nākotnes konkurences priekšrocību avots.

Borja Gonzáles del Regueral — IE Universitātes Humanitāro zinātņu un tehnoloģiju skolas prodekāns

Uzņēmumu vadītāji pilnībā saprot datu nozīmi kā viņu biznesa izaugsmes pamatlīdzekli. Lai gan daudzi ir sapratuši tā nozīmi, vairumam no viņiem joprojām ir grūti saprast cik to var izmantot, lai iegūtu uzlabotus biznesa rezultātus, piemēram, lai vairāk potenciālo klientu pārvērstu par klientiem, uzlabotu zīmola reputāciju vai iegūtu konkurētspēju nozarē pret citiem spēlētājiem.

Rūpniecības konkurētspēju var atvasināt daudzi faktori. Taču ir novērots, ka lielāko daļu no šiem faktoriem var kontrolēt un manipulēt, vācot un analizējot datus. Šajā rakstā mēs uzzināsim faktorus, kas ietekmē uzņēmuma konkurētspēju šajā nozarē, un to, kā organizācijas dati var palīdzēt uzlabot konkurētspēju.

Pārspējot konkurentus ar datu iniciatīvām

Pašreizējā laikmetā patērētājiem ir garš izvēles iespēju saraksts, meklējot produktu vai pakalpojumu. Datu vākšana un analīze var plaši palīdzēt organizācijai noteikt sevi kā atšķirīgu spēlētāju tirgū.

Apskatīsim trīs galvenos faktorus, kas ietekmē patērētāja izvēli, vienlaikus koncentrējoties uz to, kā datu apkopošana un analīze var uzlabot zīmola pievilcību salīdzinājumā ar citiem konkurentiem tirgū.

1. faktors: tirgus vajadzības atbilst produktu piedāvājumam

Produkta unikālās īpašības un atribūti to atšķir no konkurentiem. Ja pārdodat to pašu produktu kā konkurenti bez papildu unikālas vērtības, pastāv liela iespēja, ka jūsu konkurenti ar pievienotās vērtības piedāvājumiem piesaistīs vairāk patērētāju. Patērētāju uzvedības prognozēšana un viņu prasību izpratne ir svarīgs solis, lai tirgū iegūtu konkurences priekšrocības.

Datu iniciatīva uz prognozēt patērētāju uzvedību

Tam, ko patērētāji pērk tirgū un kādas funkcijas viņi meklē, pieņemot lēmumu par pirkumu, ir noteikts modelis. Varat analizēt tirgus datus, lai saprastu:

  • Kurām produkta īpašībām patērētāji pievērš lielāku uzmanību?
  • Kādas vajadzības patērētāji apmierina ar saviem pirkumiem?
  • Kurus produktus patērētāji parasti pērk kopā?

2. faktors: konkurētspējīgs stratēģiskais redzējums

Ir ļoti svarīgi apzināties konkurenci un tās stratēģiskos virzienus, lai arī jūs varētu konkurētspējīgi saskaņot savus lēmumus. Neatkarīgi no tā, vai tās ir akcijas, atlaides vai informācija par cenām, ir svarīgi šo informāciju secināt no pagātnes datiem, nevis sekot iekšējiem instinktiem.

Datu iniciatīva par konkurences lēmumu pieņemšana

Datu analīze var palīdzēt labāk izprast konkurenci saistībā ar:

  • Kādas reklāmas shēmas un atlaižu piedāvājumus piedāvā citi konkurenti?
  • Kādi faktori ietekmē jūsu konkurentu cenas?
  • Cik apmierināti ir jūsu konkurenta klienti ar pirkumiem?

3. faktors: uzlabota produktu pieejamība un pieejamība

Patērētāji mūsdienās sagaida ātru produktu piegādi, kā arī vienmērīgu daudzkanālu pieredzi. Šī iemesla dēļ zīmoliem ir jānodrošina, lai to krājumi būtu piepildīti ar atbilstošu produktu daudzumu un veidu atbilstoši tirgus prasībām. Tāpat ļoti svarīga ir precīza produktu informācijas mārketings un iespēja klientiem piekļūt tiem pašiem produktiem un tos pasūtīt gan tiešsaistes, gan veikala kanālos.

Datu iniciatīva uz uzlabot produktu pieejamību un pieejamību

Datu analīze var palīdzēt jums atbildēt uz tādiem jautājumiem kā:

  • Kādi procenti ir pārdošanas apjomi veikalā, salīdzinot ar pārdošanu tiešsaistē?
  • Kuras ir izplatītākās produktu piegādes vietas?
  • Kur patērētāji lasa par jūsu produktiem/pakalpojumiem?

Spēks Tīrīt Datums

Uz visiem iepriekš izceltajiem jautājumiem varat uzminēt atbildes uz tiem, pamatojoties uz instinktiem, vai arī izmantot precīzus, uzticamus pagātnes datus un pieņemt aprēķinātus nākotnes lēmumus. Bet tas ir nedaudz sarežģītāk par šo. Dati, ko apkopo un glabā daudzas organizācijas, nav pareizajā un precīzajā formātā, lai tos izmantotu analīzei, un tiem ir jāveic datu kvalitātes pārvaldības dzīves cikls, pirms tos var izmantot šādu iemeslu dēļ.

Datu kvalitātes dzīves cikla ietvaros jūsu dati tiek veikti, veicot virkni darbību, lai nodrošinātu datu lietojamību un precizitāti, piemēram, datu integrāciju, profilēšanu, attīrīšanu, tīrīšanu, dublēšanu un sapludināšanu. Pašapkalpošanās datu kvalitātes rīki ir ievērojami atvieglojuši datu kvalitātes pārvaldības automatizāciju, samazinot laiku, izmaksas un darbaspēka ieguldījumu. Savlaicīga datu kvalitātes pārvaldība var nodrošināt reāllaika konkurētspējīgu pasākumu, piemēram, tirgus prasību, patērētāju izvēles, cenu un akcijas, produktu pieejamības u.c., aprēķinu.