5 maneras en que puede utilizar el analisis de datos empresariales para impulsar las ventas
La expansion de la empresa depende en gran medida de su acceso a datos empresariales, informes y analisis. Por lo tanto, las empresas deben priorizar su tecnologia de la informacion mediante la implementacion de soluciones avanzadas que simplifiquen la comunicacion para optimizar su escalabilidad.
Las organizaciones que todavia utilizan sistemas tradicionales para realizar un seguimiento del inventario, las ventas y las transacciones limitan su crecimiento debido a las operaciones ineficientes y el intercambio de datos. Sin embargo, las empresas con procesos de negocio automatizados tienen acceso a analisis de datos e informacion sobre todos los servicios. Esto permite a la administracion crear un plan de accion basado en datos para promover los beneficios y la expansion.
Data Analytics y Big Data
Business data es una amplia colaboracion de informacion de diversas actuaciones de tareas. Esta base de datos recopila las tasas, la velocidad del intercambio de informacion y el alcance de los datos de multiples servicios y formatos. Esta informacion interna integrada con datos de recursos externos se conoce como big data.
Se accede a big data mediante la extraccion de informacion cualitativa y cuantitativa de fuentes estructuradas y no estructuradas que son internas o publicas. Los datos estructurados ya se introducen en una hoja de calculo u formato organizado, por lo que es mas facil de comprender.
Por ejemplo, la informacion obtenida del programa informatico de control de inventario puede ser ya desglosada por el sistema. Los datos no estructurados son cualquier informacion que aun no esta preparada o moldeada en un modelo. Las empresas pueden extraer datos no estructurados de las redes sociales, por ejemplo, para obtener informacion sobre las opiniones y la experiencia de los clientes.
Los datos empresariales a menudo no se almacenan fisicamente, sino en un software de computacion en la nube con capacidades de conectividad y generacion de informes de alto funcionamiento. Mediante la utilizacion de una red basada en la web, la informacion esta disponible para los analistas de gestion y negocios.
El analisis de datos empresariales toma esta informacion sin procesar y genera informes y analisis para formar conclusiones. A menudo se utiliza software con algoritmos programados y calculos personalizados para crear informes completos.
Los analisis empresariales utilizan datos para determinar que operaciones tienen un rendimiento inferior y son sobresalientes. Los informes tambien ayudan a la direccion a crear un plan de accion para mejorar las funciones necesarias sobre la base de normas especificas. Los analistas pueden intercambiar estos estandares para conocer los diferentes criterios. Este proceso suele seguir cuatro pasos-
1. Determine los requisitos de datos- las categorias se pueden establecer por edad, demografia, raza, ingresos, sexo o cualquier metodo de organizacion aplicable a la empresa.
2. Recopilar datos - La informacion se puede recopilar a traves de recursos en linea, personal o software.
3. Organizar datos - Los analistas de datos toman la informacion sin procesar y la ejecutan a traves del software para generar estadisticas e informes.
4. Verificacion final- antes de que se transmitan los analisis, la informacion se comprueba dos veces para garantizar que no haya datos repetitivos o errores.
El objetivo principal de la analitica empresarial es optimizar la eficiencia operativa y el rendimiento general a traves de decisiones basadas en datos.
5 maneras en que una empresa puede utilizar el analisis de
Big Data Analytics promueve la toma de decisiones para cualquier operacion empresarial. El acceso a analisis exhaustivos permite a las organizaciones tomar decisiones rapidas e informadas para mantenerse competitivas dentro de sus industrias. Las formas mas comunes que las empresas utilizan el analisis empresarial incluyen-
1. Aumentar la lealtad del cliente
Los clientes son el mayor activo de una empresa y, por lo tanto, deben seguir siendo la maxima prioridad. El establecimiento de una base de clientes estable garantiza que una empresa pueda mantener las ventas, los beneficios y sus resultados finales. Sin embargo, a medida que los mercados se vuelven cada vez mas competitivos, la lealtad de los clientes puede verse comprometida. Es facil ofrecer productos de baja calidad para atraer nuevos compradores, pero esto no promovera la retencion a largo plazo.
Mediante el uso de big data, los analistas pueden supervisar el comportamiento, las ventas y los intereses de los clientes para detectar patrones y tendencias. Cuanta mas informacion se recoja, mas planes de gestion puede implementar para mejorar la experiencia y la satisfaccion del consumidor.
Por ejemplo, en 2015 Coca-Cola desarrollo un programa de fidelizacion para fortalecer su recopilacion de datos con conocimientos de los clientes. El programa de fidelizacion permite a los consumidores expresar sus opiniones y dejar comentarios, proporcionando criticas de primera mano. El director de la empresa senalo que sus estrategias de datos son la razon de su excelente lealtad y retencion de clientes.
2. Informacion de marketing
El sector de marketing requiere una cantidad significativa de capital para publicar anuncios. Por lo tanto, es esencial que los directores tengan acceso a los analisis de datos de los clientes para crear promociones efectivas y campanas especificas. Sin datos significativos que revelen por que los clientes pueden querer un articulo o servicio especifico, las empresas pueden gastar miles de dolares en campanas de marketing fallidas.
Los analisis pueden ayudar a los equipos de marketing a desarrollar promociones efectivas al mostrar informacion sobre la actividad y las transacciones en linea. Con esta informacion, se puede crear una campana segmentada que reduzca la inversion inicial limitando los anuncios en articulos especificos, datos demograficos de clientes o lineas de productos. Los sistemas pueden monitorear el rendimiento de una campana de marketing en funcion de la percepcion del cliente, las ventas respectivas y las revisiones. Estos datos permiten a los vendedores alterar tacticas que no resultaron ser efectivas.
3. Gestion de riesgos
A medida que las industrias se vuelven mas competitivas y la economia cambia, las empresas deben tener una gestion adecuada del riesgo. El desarrollo de un plan de gestion de riesgos garantiza que una empresa pueda seguir siendo rentable independientemente del futuro incierto. La
presentacion de datos procedentes de operaciones internas y externas es esencial para prevenir adecuadamente los riesgos. Desde los precios de proveedores externos hasta la eficiencia de gestion logistica y los informes, los analisis pueden ayudar a la administracion a crear planes de respaldo.
4. Desarrollo de productos
Especialmente al innovar o desarrollar nuevos productos, el big data es esencial para garantizar la mejora de los articulos. Muchas pruebas se realizan al crear nuevos disenos para determinar como reaccionan los clientes ante diferentes imagenes y estetica. Una vez completado el cambio de marca, las empresas deben asegurarse de que la fabricacion del producto sea rentable y rentable.
Los datos empresariales pueden realizar un seguimiento de los costos de produccion, los precios de la competencia y los comentarios de los clientes para optimizar el exito del desarrollo del producto Por ejemplo, Amazon desarrollo sus mercados Fresh and Whole Foods mediante el uso de big data para realizar un seguimiento de las preferencias de los clientes. A traves de la analitica, pudieron comprender como los consumidores prefieren comprar comestibles e interactuar con los proveedores.
5. Gestion de la cadena de suministro La
recopilacion de datos de las operaciones cotidianas en toda la cadena de suministro permite a la administracion reconocer tendencias e implementar herramientas para mejorar la eficiencia y reducir costos. Desde el analisis de los precios de los proveedores hasta la comprension de como los costos de produccion limitan los margenes de beneficio, las empresas pueden tomar decisiones informadas sobre como impulsar los beneficios.
Esto se extiende al escaparate, donde los clientes interactuan con los productos. Por ejemplo, PepsiCo agrego datos de sus multiples almacenes, puntos de venta (POS), sistemas de pedidos, control de inventario y prevision de demanda para obtener un alcance mas amplio de su rendimiento. A traves de este analisis de big data, se aseguran de que todos sus estantes esten almacenados, se procesen los repedidos y se cumplan los envios para que las ventas y los beneficios se puedan mantener.
Los datos empresariales son un recurso vital que las empresas deben tener para tomar decisiones criticas dentro de su cadena de suministro, promociones de marketing y relaciones con los clientes. Al aprovechar el analisis de big data, las organizaciones pueden garantizar su longevidad y promover la expansion.
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