Datenanalysen fuer kleine Unternehmen - warum es darauf ankommt und 3 Trends

Datenanalysen für kleine Unternehmen March 25, 2021

Einfuehrung in die Datenanalyse fuer Kleinunternehmen

Unternehmen in allen Groessen und Bereichen nutzen Big Data-Technologie, um ihren Wettbewerbsvorteil und ihre Rentabilitaet zu steigern. Laut Statistik erzielen Marken, die Analysetools fuer Big-Data-Analysen verwenden, 15% mehr Umsatz im Vergleich zu denen, die dies nicht tun.

Darueber hinaus werden Investitionen in analytische Loesungen weiter wachsen weiter schrittweise. Tatsaechlich haben laut Berichten aus dem Jahr 2018 97,2% der Unternehmen in Big Data und Initiativen fuer kuenstliche Intelligenz investiert. Mit Datenanalysen fuer kleine Unternehmen koennen Fuehrungskraefte einen klareren Einblick in ihren Gesamtbetrieb erhalten und fundierte Entscheidungen generieren.

Was sind Big Data und Data Analytics?

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Big Data bezieht sich auf grosse Mengen an Informationen, die eine Organisation waehrend ihres regulaeren Betriebs generiert. Diese eingehenden Datenquellen liefern wertvolle Informationen ueber die Leistung, Funktion und Abteilungen eines Unternehmens.

Kleine Unternehmen koennen ihre Quelle fuer Big Data nutzen Kosten senken , erhoehen Sie die betriebliche Effizienz und identifizieren Sie profitable Chancen. Laut dem Service Corps of Retired Executives geben 51% der Kleinunternehmer an, dass die Analyse von Big-Data-Daten ein integraler Bestandteil eines Unternehmens ist. Allerdings fuehren nur 45% der Unternehmen diese Art von Analyse durch.

Angesichts der technologischen Fortschritte und der sich entwickelnden Verbraucheranforderungen sollten kleine Unternehmen Techniken und Tools zur Datenanalyse einsetzen. Im Folgenden finden Sie Vorteile, die Unternehmensfuehrer durch die Implementierung von Methoden zur Analyse von Daten erfahren koennen.

Machen Sie informierte Preisstrategien
Verstehen Sie das Einkaufserlebnis und die Kaufreise
Schaffen Sie wettbewerbsfaehige und fortschrittliche Produkte und Dienstleistungen
Identifizieren von Risiken
Verhindern Sie betruegerische Aktivitaeten

Big Data-Analysen koennen auch kleinen Unternehmen dabei helfen, Einblicke in verschiedene wichtige Geschaeftsfunktionen zu erhalten. Im Folgenden finden Sie einige Prozesse, aus denen Managementteams wichtige Informationen beziehen koennen.

Verkaufsbelege und Rechnungen
Statistiken ueber soziale Medien
Analyse des Website-Tra
E-Mail-Marketing Engagement
Markt- und Branchendaten
Oeffentliche Daten
Regionale und standortbezogene Analysen

3 Trends in der Datenanalyse

Die effektive Analyse von Daten ermoeglicht es Unternehmen, detaillierte Einblicke in alle Komponenten des Betriebs zu erhalten. Dies ermoeglicht es Managern, ihre Entscheidungsfaehigkeiten zu optimieren und ihre Strategien zu erneuern. Um Analysen genau zu verstehen und zu nutzen, sollten Geschaeftsinhaber die drei folgenden Trends verfolgen.

1. Tief lernen

Deep Learning ist eine Art von kuenstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML), die nachahmt, wie Menschen Wissen erlangen. Durch den Einsatz von Deep-Learning-Algorithmen koennen Geschaeftsinhaber den Prozess der Loesung hochkomplexer Probleme rationalisieren. Laut Big Data-Statistiken erzeugen Menschen taeglich 2,5 Trillionen Byte an Daten. Deep Learning hilft Unternehmen, diese riesigen Datenmengen schnell zu analysieren.

Daher koennen kleine Unternehmen ihre Faehigkeiten bei der Entscheidungsfindung verbessern und ihren Betrieb auf groessere Anstrengungen lenken. Dies zeigt sich bei der Verwendung von Chatbots und Instant Messaging. Online-Haendler verwenden diese Loesungen, um auf Kundenanfragen auf ihren Websites zu antworten. Angetrieben von Deep Learning koennen diese Tools auf intelligente Weise Fragen beantworten und menschenaehnliche Interaktionen mit digitalen Besuchern foerdern.

2. Mainstream Maschinelles Lernen

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Maschinelles Lernen ist ein Computerprogramm, das automatisch eingehende Daten konsumieren, lernen und sich an eingehende Daten anpassen kann, ohne dass eine menschliche Programmierung erforderlich ist. Diese Technik ist bei vielen Mainstream-Unternehmen wie Amazon und Netflix immer beliebter geworden.

Diese Marken nutzen maschinelles Lernen, um historische Kundenaktivitaeten besser zu verstehen, damit sie personalisierte Vorschlaege erstellen koennen. Zum Beispiel verfolgt Netflix automatisch die verschiedenen Filme und Fernsehsendungen, die ein Benutzer sieht. Es wird dann relevante Empfehlungen basierend auf dem Genre dieser Filme und Shows geben.

Unternehmen aus verschiedenen Branchen koennen maschinelles Lernen nutzen, um technologisch fortschrittlicher zu werden. Durch die Integration von Daten analytische Prozesse mit maschinellem Lernen koennen Unternehmen ihre Marketingtechniken erneuern. Beispielsweise kann ein Restaurant seine Marketingdaten verwenden, um massgeschneiderte Social-Media- und E-Mail-Werbeaktionen zu erstellen. Diese personalisierten Funktionen koennen sich auf den Standort, die demografische Gruppe oder die Produktpraeferenz eines Kunden konzentrieren.

3. Dunkle Daten

Trotz seines unheilvollen Namens sind dunkle Daten Informationen, die ein Unternehmen sammelt, verarbeitet und speichert, aber nicht verwendet. Es bezieht sich im Wesentlichen auf wertvolle Erkenntnisse, die das Unternehmen positiv beeinflusst haben koennten, aber nicht effektiv genutzt wurden. Daher hat das Unternehmen eine Chance verpasst. Ein typisches Beispiel fuer Dark Data ist, wenn Mitarbeiter einen E-Mail-Anhang oeffnen, dessen Inhalt jedoch nicht ueberpruefen. Es umfasst auch Faelle, in denen Kundendienstmitarbeiter das Feedback eines Kaeufers nicht lesen oder darauf antworten.

Die International Business Machines (IBM) berichteten, dass ueber 80% aller Daten dunkel und unstrukturiert sind. Sie schaetzten, dass der Prozentsatz bis 2020 auf 93% steigen wuerde. Mit diesen Statistiken implementieren Unternehmen Strategien, um sicherzustellen, dass sie alle ihre Datenressourcen nutzen. Eine solche Strategie beinhaltet die Ueberpruefung der Protokolldaten des Kundensupports, um zu analysieren, welche Kommunikationsmethode die Verbraucher bevorzugen. Auf diese Weise kann sich das Unternehmen auf eine bestimmte Plattform konzentrieren und Moeglichkeiten zur Optimierung der Kundendiensterfahrung implementieren.

Unternehmen verbessern auch ihre Datenintegrationsprozesse. Viele Marken generieren Daten aus verschiedenen Softwaresystemen, wodurch Daten leichter dunkel und ungenutzt bleiben. Durch die Integration von Daten koennen Geschaeftsinhaber alle ihre Informationen an einem Ort zusammenfassen und zur Ueberpruefung in ein Standardformat umwandeln. Dadurch wird sichergestellt, dass die Organisation Zugriff auf alle ihre wertvollen Erkenntnisse hat.

Wichtige Erkenntnisse - Datenanalysen fuer Kleinunternehmen

Big Data sind grosse Mengen an Informationen, die eine Organisation waehrend des normalen Betriebs produziert.

Datenanalysen fuer kleine Unternehmen beziehen sich auf den Prozess der Nutzung grosser Datenquellen, um Einblick in alle Aspekte des Betriebs zu erhalten.

Die Analyse von Big Data ermoeglicht viele Vorteile, wie z. B. eine fundierte Entscheidungsfindung, eine Steigerung der betrieblichen Effizienz und die Risikoidentifizierung.

Datenanalysetechniken helfen Geschaeftsinhabern, verschiedene organisatorische Funktionen wie Online-Interaktion und Kundenanalyse besser zu verstehen.