5 Moeglichkeiten zur Nutzung von Business Data Analytics zur Umsatzsteigerung
Die Unternehmenserweiterung beruht in hohem Masse auf dem Zugriff auf Geschaeftsdaten, Reporting und Analysen. Daher sollten Unternehmen ihre Informationstechnologie priorisieren, indem sie fortschrittliche Loesungen implementieren, die die Kommunikation optimieren, um ihre Skalierbarkeit zu optimieren.
Organisationen, die nach wie vor traditionelle Systeme nutzen, um Bestand, Verkaeufe und Transaktionen zu verfolgen, begrenzen ihr Wachstum aufgrund ineffizienter Ablaeufe und Datenaustausch. Unternehmen mit automatisierten Geschaeftsprozessen haben jedoch Zugriff auf Datenanalysen und Einblicke in alle Services. Dies ermoeglicht es dem Management, einen datengesteuerten Aktionsplan zu erstellen, um Gewinne und Expansion zu foerdern.
Data Analytics und Big Data
Business Data ist eine umfangreiche Zusammenarbeit von Informationen aus verschiedenen Aufgabenleistungen. Diese Datenbank erfasst Preise, Geschwindigkeit des Informationsaustauschs und Datenumfang aus mehreren Diensten und Formaten. Diese internen Informationen, die mit Daten aus externen Ressourcen integriert sind, werden als Big Data bezeichnet.Auf
Big Data wird zugegriffen, indem qualitative und quantitative Informationen aus strukturierten und unstrukturierten Quellen abgerufen werden, die intern oder oeffentlich sind. Strukturierte Daten werden bereits in ein Tabellenkalkulations- oder organisiertes Format eingegeben, so dass es leichter zu verstehen ist.
Beispielsweise koennen Informationen, die von der Bestandskontrollsoftware abgerufen werden, bereits vom System aufgezeigt werden. Unstrukturierte Daten sind alle Informationen, die noch nicht in ein Modell vorbereitet oder geformt sind. Unternehmen koennen unstrukturierte Daten aus sozialen Medien abrufen, um beispielsweise Einblicke in Kundenrezensionen und -erfahrungen zu erhalten.
Geschaeftsdaten werden nicht haeufig physisch gespeichert, sondern auf einer Cloud-Computing-Software mit hochfunktionierenden Reporting- und Konnektivitaetsfunktionen. Durch die Nutzung eines webbasierten Netzwerks stehen Management- und Geschaeftsanalysten Informationen zur Verfuegung.
Business Data Analytics nutzt diese Rohinformationen und generiert Berichte und Analysen, um Schlussfolgerungen zu bilden. Oft werden Software mit programmierten Algorithmen und personalisierten Berechnungen verwendet, um umfassende Berichte zu erstellen.
Geschaeftsanalysen verwenden Daten, um zu ermitteln, welche Vorgaenge unterleistungsstark und hervorragend sind. Die Berichte helfen dem Management auch, einen Aktionsplan zu erstellen, um die erforderlichen Funktionen auf der Grundlage spezifischer Standards zu verbessern. Analysten koennen diese Standards auswechseln, um Einblicke in verschiedene Kriterien zu erhalten. Dieser Prozess folgt in der Regel vier Schritte-
1. Bestimmen Sie die Datenanforderungen - Kategorien koennen nach Alter, demografischer Herkunft, Rasse, Einkommen, Geschlecht oder jeder fuer das Unternehmen geltenden Organisationsmethode festgelegt werden.
2. Daten sammeln - Informationen koennen ueber Online-Ressourcen, Personal oder Software gesammelt werden.
3. Organisieren von Daten - Datenanalysten nehmen die Rohinformationen und fuehren sie durch Software, um Statistiken und Berichte zu generieren.
4. Endpruefung - Vor der Weitergabe der Analysen werden die Informationen doppelt ueberprueft, um sicherzustellen, dass keine sich wiederholenden Daten oder Fehler vorliegen.
Das Hauptziel von Business Analytics ist die Optimierung der betrieblichen Effizienz und Gesamtleistung durch datengesteuerte Entscheidungen.
5 Moeglichkeiten, wie ein Unternehmen Analytics
Big Data-Analysen nutzen kann, foerdert die Entscheidungsfindung fuer jeden Geschaeftsbetrieb. Durch den Zugriff auf gruendliche Analysen koennen Unternehmen schnelle und fundierte Entscheidungen treffen, um innerhalb ihrer Branche wettbewerbsfaehig zu bleiben. Zu den gebraeuchlichen Methoden von Unternehmen zaehlen-
1. Boost Customer Loyalty
Kunden sind das groesste Kapital eines Unternehmens und sollten daher weiterhin oberste Prioritaet haben. Die Schaffung eines stabilen Kundenstamms stellt sicher, dass ein Unternehmen Umsatz, Gewinne und das Geschaeftsergebnis aufrechterhalten kann. Da die Maerkte jedoch zunehmend wettbewerbsfaehiger werden, kann die Kundenbindung gefaehrdet werden. Es ist einfach, minderwertige Waren anzubieten, um neue Kaeufer zu gewinnen, aber dies wird keine langfristige Retention foerdern.
Mithilfe von Big Data koennen Analysten Kundenverhalten, Verkaeufe und Interessen ueberwachen, um Muster und Trends zu erkennen. Je mehr Informationen gesammelt werden, desto mehr Plaene kann das Management umsetzen, um das Kundenerlebnis und die Zufriedenheit zu verbessern.
Zum Beispiel hat Coca-Cola 2015 ein Treueprogramm entwickelt, um die Datenerfassung mit Kundenkenntnissen zu staerken. Das Treueprogramm ermoeglicht es Verbrauchern, ihre Meinung zu aeussern und Bewertungen abzugeben, indem sie Kritiken aus erster Hand liefern. Der Unternehmensleiter stellte fest, dass ihre Datenstrategien der Grund fuer ihre hervorragende Kundenbindung und -bindung sind.
2. Marketing Insights
Der Marketingsektor benoetigt eine betraechtliche Menge an Kapital, um Werbung zu betreiben. Daher ist es wichtig, dass Direktoren Zugang zu Kundendatenanalysen haben, um effektive Werbeaktionen und gezielte Kampagnen zu erstellen. Ohne aussagekraeftige Daten, die zeigen, warum Kunden einen bestimmten Artikel oder eine Dienstleistung wuenschen, koennen Unternehmen Tausende von Dollar fuer erfolglose Marketingkampagnen verschwenden.
Analysen koennen Marketingteams dabei helfen, effektive Werbeaktionen zu entwickeln, indem sie Einblicke in Online-Aktivitaeten und Transaktionen zeigen. Mit diesen Informationen kann eine zielgerichtete Kampagne erstellt werden, die die anfaengliche Investition reduziert, indem Werbung fuer bestimmte Artikel, Kundendemografie oder Produktlinien begrenzt wird. Systeme koennen dann ueberwachen, wie gut eine Marketingkampagne auf der Grundlage der Kundenwahrnehmung, des jeweiligen Umsatzes und der Bewertungen ablaeuft. Diese Daten ermoeglichen es Vermarktern, Taktiken zu aendern, die sich nicht als wirksam erwiesen haben.
3. Risikomanagement
Da die Branchen wettbewerbsfaehiger werden und sich die Wirtschaft veraendert, sollten Unternehmen ueber ein angemessenes Risikomanagement verfuegen. Die Entwicklung eines Risikomanagementplans stellt sicher, dass ein Unternehmen unabhaengig von der unsicheren Zukunft profitabel bleiben kann. Die
Berichterstattung von Daten aus internen und externen Operationen ist unerlaesslich, um Risiken angemessen zu vermeiden. Von der Preisgestaltung von Drittanbietern bis hin zur Effizienz bei der Erfuellung und Berichten Analysen koennen das Management bei der Erstellung von Backup-Plaenen unterstuetzen.
4. Produktentwicklung
Vor allem bei der Innovation oder der Entwicklung neuer Produkte ist Big Data unerlaesslich, um die Artikelverbesserung zu gewaehrleisten. Viele Tests werden bei der Erstellung neuer Designs durchgefuehrt, um festzustellen, wie Kunden auf unterschiedliche Bilder und Aesthetik reagieren. Sobald das Rebranding abgeschlossen ist, muessen Unternehmen sicherstellen, dass die Herstellung des Produkts zeit- und kosteneffizient ist.
Geschaeftsdaten koennen Produktionskosten, Wettbewerberpreise und Kundenfeedback verfolgen, um den Erfolg der Produktentwicklung zu optimieren. Amazon entwickelte beispielsweise seine Maerkte fuer Fresh und Whole Foods, indem Big Data verwendet wurde, um die Praeferenzen der Kunden zu verfolgen. Durch Analysen konnten sie verstehen, wie Verbraucher es vorziehen, Lebensmittel zu kaufen und mit Lieferanten zu interagieren.
5. Supply Chain Management Das
Sammeln von Daten aus alltaeglichen Ablaeufen in der gesamten Lieferkette ermoeglicht es dem Management, Trends zu erkennen und Tools zu implementieren, um die Effizienz zu verbessern und Von der Analyse der Lieferantenpreise bis hin zum Verstaendnis, wie Produktionskosten die Gewinnmargen begrenzen Unternehmen koennen fundierte Entscheidungen treffen, wie Gewinne gesteigert werden koennen.
Dies erstreckt sich auf den Haendlershop, in dem Kunden mit Produkten interagieren. Zum Beispiel aggregierte PepsiCo Daten aus ihren mehreren Lagerhaeusern, Point-of-Sale (POS), Bestell-, Bestandskontroll- und Bedarfsprognose-Systemen, um einen breiteren Leistungsumfang zu erzielen. Durch diese Analyse von Big Data stellen sie sicher, dass alle ihre Regale gelagert werden, Nachbestellungen verarbeitet und Sendungen ausgefuehrt werden, damit Umsatz und Gewinne beibehalten werden koennen.
Geschaeftsdaten sind eine wichtige Ressource, die Unternehmen haben muessen, um kritische Entscheidungen innerhalb ihrer Lieferkette, Marketingaktionen und Kundenbeziehungen zu treffen. Durch die Nutzung der Big Data-Analyse koennen Unternehmen ihre Langlebigkeit sicherstellen und Expansion foerdern.
Automatisierte Bestandskontrolle- Wie es funktioniert und wie sie helfen kann,
Bedarfsplanung und -prognosen- Differenzen und Best Practices
Wie Sie mithilfe von Prognoseanalysen
POS-Integration- Wie Sie Ihre Online- und
