5 facons d'utiliser l'analyse des donnees d'entreprise pour stimuler les ventes
L' expansion de l'entreprise repose fortement sur son acces aux donnees commerciales, aux rapports et aux analyses. Par consequent, les entreprises devraient donner la priorite a leurs technologies de l'information en mettant en oeuvre des solutions avancees qui rationalisent la communication afin d'optimiser leur evolutivite.
Les organisations qui utilisent encore des systemes traditionnels pour suivre les stocks, les ventes et les transactions limitent leur croissance en raison de l'inefficacite des operations et de l'echange de donnees. Toutefois, les entreprises disposant de processus metier automatises ont acces a des analyses de donnees et a des informations sur tous les services. Cela permet a la direction de creer un plan d'action axe sur les donnees pour promouvoir les profits et l'expansion.
Data Analytics et Big Data
Business Data est une vaste collaboration d'informations provenant de differentes performances de taches. Cette base de donnees recueille les taux, la vitesse d'echange d'informations et la portee des donnees a partir de plusieurs services et formats. Cette information interne integree aux donnees provenant de ressources externes est connue sous le nom de Big Data.
Les megadonnees sont accessibles en tirant des informations qualitatives et quantitatives de sources structurees et non structurees internes ou publiques. Les donnees structurees sont deja entrees dans une feuille de calcul ou un format organise, de sorte qu'elles sont plus faciles a comprendre.
Par exemple, les informations extraites du logiciel de controle des stocks peuvent deja etre detaillees par le systeme. Les donnees non structurees sont toute information qui n'est pas deja preparee ou moulee dans un modele. Les entreprises peuvent extraire des donnees non structurees des medias sociaux, par exemple, pour obtenir des informations sur les commentaires et l'experience des clients.
Les donnees d'entreprise ne sont pas souvent stockees physiquement, mais sur un logiciel d'informatique en nuage dote de fonctions de reporting et de connectivite elevees. Grace a l'utilisation d'un reseau Web, l'information est disponible pour les gestionnaires et les analystes commerciaux.
L' analyse des donnees d'entreprise prend ces informations brutes et genere des rapports et des analyses pour en tirer des conclusions. Souvent, des logiciels avec des algorithmes programmes et des calculs personnalises sont utilises pour creer des rapports complets.
Les analyses metier utilisent des donnees pour determiner quelles operations sont sous-performantes et excellentes. Les rapports aident egalement la direction a elaborer un plan d'action pour ameliorer les fonctions necessaires en fonction de normes specifiques. Les analystes peuvent echanger ces normes pour obtenir un apercu de differents criteres. Ce processus se deroule generalement en quatre etapes-
1. Determiner les exigences en matiere de donnees - Les categories peuvent etre definies par age, demographie, race, revenu, sexe ou toute autre methode d'organisation applicable a l'entreprise.
2. Collecter des donnees - Les informations peuvent etre collectees via des ressources en ligne, du personnel ou des logiciels.
3. Organiser les donnees - Les analystes de donnees prennent les informations brutes et les executent via un logiciel pour generer des statistiques et des rapports.
4. Verification finale - Avant que les analyses ne soient transmises, l'information est verifiee deux fois pour s'assurer qu'il n'y a pas de donnees repetitives ou d'erreurs.
L' objectif principal de l'analyse metier est d'optimiser l'efficacite operationnelle et les performances globales grace a des decisions basees sur les donnees.
5 facons dont une entreprise peut utiliser Analytics L'analyse des donnees
volumineuses favorise la prise de decision pour toutes les operations commerciales. L'acces a des analyses approfondies permet aux entreprises de prendre rapidement des decisions eclairees afin de rester competitives au sein de leur secteur d'activite. Les methodes les plus courantes utilisees par les entreprises sont les suivantes-
1. Augmenter la fidelisationdes
clients Les clients constituent le plus grand atout d'une entreprise et doivent donc rester la priorite absolue. L'etablissement d'une base de clients stable permet a une entreprise de maintenir ses ventes, ses benefices et son resultat net. Cependant, a mesure que les marches deviennent de plus en plus competitifs, la fidelisation des clients peut etre compromise. Il est facile d'offrir des produits de faible qualite pour attirer de nouveaux acheteurs, mais cela ne favorisera pas la retention a long terme.
En utilisant le Big Data, les analystes peuvent surveiller le comportement des clients, les ventes et les centres d'interet afin de detecter les tendances et les tendances. Plus l'information est recueillie, plus la direction peut mettre en oeuvre des plans pour ameliorer l'experience et la satisfaction des consommateurs.
Par exemple, en 2015, Coca-Cola a developpe un programme de fidelisation pour renforcer sa collecte de donnees grace a des informations client. Le programme de fidelisation permet aux consommateurs d'exprimer leurs opinions et de laisser des avis, en emettant des critiques de premiere main. Le directeur de l'entreprise a fait remarquer que leurs strategies de donnees sont la raison de leur excellente fidelisation et fidelisation de la clientele.
2. Perspectives sur
le marketing Le secteur du marketing a besoin d'un capital important pour diffuser des publicites. Par consequent, il est essentiel que les directeurs aient acces aux analyses des donnees clients afin de creer des promotions efficaces et des campagnes ciblees. Sans donnees significatives qui revelent pourquoi les clients souhaitent un article ou un service specifique, les entreprises peuvent gaspiller des milliers de dollars sur des campagnes marketing infructueuses.
Les analyses peuvent aider les equipes marketing a developper des promotions efficaces en montrant des informations sur l'activite et les transactions en ligne. Grace a ces informations, vous pouvez creer une campagne ciblee qui reduit l'investissement initial en limitant les publicites sur des articles specifiques, des donnees demographiques de clients ou des gammes de produits. Les systemes peuvent alors surveiller les performances d'une campagne marketing en fonction de la perception des clients, des ventes respectives et des avis. Ces donnees permettent aux specialistes du marketing de modifier des tactiques qui ne se sont pas revelees efficaces.
3. Gestion des risques
A mesure que les industries deviennent plus concurrentielles et que l'economie evolue, les entreprises devraient avoir une gestion appropriee des risques. L'elaboration d'un plan de gestion des risques permet a une entreprise de rester rentable, quel que soit l'avenir incertain. La
communication des donnees provenant des operations internes et externes est essentielle pour prevenir adequatement les risques. De la tarification des fournisseurs tiers a l'efficacite des expeditions et aux rapports, les analyses peuvent aider la direction a creer des plans de sauvegarde.
4. Developpement de produits
En particulier lors de l'innovation ou du developpement de nouveaux produits, le Big Data est essentiel pour garantir l'amelioration de l'article. De nombreux tests sont effectues lors de la creation de nouveaux designs afin de determiner comment les clients reagissent aux differentes images et a l'esthetique. Une fois le rebranding termine, les entreprises doivent s'assurer que la fabrication du produit est rentable et rentable.
Les donnees d'entreprise permettent de suivre les couts de production, les prix des concurrents et les commentaires des clients afin d'optimiser le succes du developpement des produits. Par exemple, Amazon a developpe ses marches Fresh and Whole Foods en utilisant le Big Data pour suivre les preferences des clients. Grace a l'analyse, ils ont pu comprendre comment les consommateurs preferent acheter des produits d'epicerie et interagir avec les fournisseurs.
5. Gestion de la chaine d'approvisionnement La
collecte de donnees des operations quotidiennes tout au long de la chaine d'approvisionnement permet a la direction de reconnaitre les tendances et de mettre en oeuvre des outils pour ameliorer l'efficacite et reduire les couts De l'analyse des prix des fournisseurs a la comprehension de la maniere dont les couts de production limitent les marges beneficiaires, les entreprises peuvent prendre des decisions eclairees sur la facon de generer des benefices.
Cela s'etend a la vitrine, ou les clients interagissent avec les produits. Par exemple, PepsiCo a regroupe des donnees provenant de plusieurs entrepots, de points de vente, de commandes, de controle des stocks et de previsions de la demande afin d'obtenir une plus large portee de ses performances. Grace a cette analyse du Big Data, ils s'assurent que toutes leurs etageres sont stockees, que les recommandes sont traitees et que les expeditions sont executees afin que les ventes et les profits puissent etre maintenus.
Les donnees commerciales sont une ressource essentielle dont les entreprises doivent disposer pour prendre des decisions cruciales au sein de leur chaine d'approvisionnement, de leurs promotions marketing et de leurs relations avec les clients. En tirant parti de l'analyse du Big Data, les entreprises peuvent assurer leur longevite et promouvoir leur expansion.
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