5 modi per utilizzare l'analisi dei dati aziendali per aumentare le vendite
L' espansione aziendale si basa fortemente sull'accesso ai dati aziendali, alla creazione di report e all'analisi. Pertanto, le aziende dovrebbero dare priorita alle proprie tecnologie informatiche implementando soluzioni avanzate che semplificano la comunicazione per ottimizzarne la scalabilita.
Le organizzazioni che utilizzano ancora sistemi tradizionali per monitorare l'inventario, le vendite e le transazioni limitano la loro crescita a causa di operazioni inefficienti e scambio di dati. Tuttavia, le aziende con processi aziendali automatizzati hanno accesso all'analisi dei dati e alle informazioni dettagliate relative a tutti i servizi. Cio consente al management di creare un piano d'azione basato sui dati per promuovere i profitti e l'espansione.
Data Analytics e Big Data
Business Data e un'ampia collaborazione di informazioni provenienti da varie prestazioni di attivita. Questo database raccoglie velocita, velocita di scambio di informazioni e portata dei dati da piu servizi e formati. Queste informazioni interne integrate con i dati provenienti da risorse esterne sono note come big data.
Per accedere ai Big Data e possibile estrarre informazioni qualitative e quantitative da fonti strutturate e non strutturate interne o pubbliche. I dati strutturati sono gia inseriti in un foglio di calcolo o in un formato organizzato, quindi e piu facile da comprendere.
Ad esempio, le informazioni recuperate dal software di controllo dell'inventario potrebbero gia essere dettagliate dal sistema. I dati non strutturati sono tutte le informazioni che non sono gia state preparate o modellate in un modello. Le aziende possono estrarre dati non strutturati dai social media, ad esempio, per ottenere informazioni dettagliate sulle recensioni e sull'esperienza dei clienti.
I dati aziendali non vengono spesso archiviati fisicamente, ma su un software di cloud computing con funzionalita di reporting e connettivita ad alto funzionamento. Utilizzando una rete basata sul Web, le informazioni sono disponibili per gli analisti di gestione e business.
L' analisi dei dati aziendali prende queste informazioni grezze e genera report e analisi per formare conclusioni. Spesso vengono utilizzati software con algoritmi programmati e calcoli personalizzati per creare report completi.
Le analisi aziendali utilizzano i dati per individuare quali operazioni sono sottoperformanti ed eccellenti. I rapporti aiutano inoltre la direzione a creare un piano d'azione per migliorare le funzioni necessarie sulla base di standard specifici. Gli analisti possono scambiare questi standard per ottenere informazioni su criteri diversi. Questo processo segue in genere quattro passaggi-
1. Determinare i requisiti dei dati- le categorie possono essere impostate per eta, popolazione, razza, reddito, sesso o qualsiasi metodo di organizzazione applicabile alla societa.
2. Raccogliere dati - Le informazioni possono essere raccolte tramite risorse online, personale o software.
3. Organizza dati - Gli analisti dei dati prendono le informazioni grezze ed eseguirle attraverso il software per generare statistiche e report.
4. Controllo finale - Prima che le analisi vengano trasmesse, le informazioni vengono controllate due volte per garantire che non vi siano dati ripetitivi o errori.
L' obiettivo principale dell'analisi aziendale e ottimizzare l'efficienza operativa e le prestazioni complessive attraverso decisioni basate sui dati.
5 modi in cui un'azienda puo utilizzare l'analisi dei
Big Data promuove il processo decisionale per qualsiasi operazione aziendale. L'accesso a analisi approfondite consente alle organizzazioni di prendere decisioni rapide e informate per rimanere competitive all'interno del proprio settore. I modi comuni in cui le aziende utilizzano l'analisi aziendale includono-
1. Boost Customer Loyalty
I clienti sono il piu grande asset di un'azienda e, pertanto, dovrebbero rimanere la massima priorita. Stabilire una base di clienti stabile garantisce che un'azienda possa mantenere le vendite, i profitti e i loro profitti. Tuttavia, man mano che i mercati diventano sempre piu competitivi, la fidelizzazione dei clienti puo essere messa a repentaglio. E facile offrire beni di bassa qualita per attirare nuovi acquirenti, ma cio non promuovera la conservazione a lungo termine.
Utilizzando i big data, gli analisti possono monitorare il comportamento dei clienti, le vendite e gli interessi per rilevare modelli e tendenze. Piu informazioni vengono raccolte, piu la gestione dei piani puo implementare per migliorare l'esperienza e la soddisfazione dei consumatori.
Ad esempio, nel 2015 Coca-Cola ha sviluppato un programma di fidelizzazione per rafforzare la sua raccolta dati con informazioni dettagliate sui clienti. Il programma di fidelizzazione consente ai consumatori di esprimere le proprie opinioni e lasciare recensioni, fornendo critiche di prima mano. Il direttore della societa ha osservato che le loro strategie di dati sono la ragione della loro eccellente fidelizzazione e fidelizzazione dei clienti.
2. Marketing Insights
Il settore marketing richiede una notevole quantita di capitale per la pubblicazione di annunci pubblicitari. Pertanto, e essenziale che gli amministratori abbiano accesso alle analisi dei dati dei clienti al fine di creare promozioni efficaci e campagne mirate. Senza dati significativi che rivelano perche i clienti possono desiderare un articolo o un servizio specifico, le aziende possono sprecare migliaia di dollari in campagne di marketing non riuscite.Le
analisi possono aiutare i team di marketing a sviluppare promozioni efficaci mostrando informazioni dettagliate sulle attivita online e sulle transazioni. Con queste informazioni, e possibile creare una campagna mirata che riduce l'investimento iniziale limitando gli annunci pubblicitari su articoli specifici, dati demografici dei clienti o linee di prodotti. I sistemi possono quindi monitorare il rendimento di una campagna di marketing in base alla percezione dei clienti, alle rispettive vendite e alle revisioni. Questi dati consentono agli esperti di marketing di modificare tattiche che non si sono rivelate efficaci.
3. Gestione del rischio
Man mano che le industrie diventano piu competitive e l'economia cambia, le imprese dovrebbero disporre di un'adeguata gestione del rischio. Lo sviluppo di un piano di gestione del rischio garantisce che un'azienda possa rimanere redditizia indipendentemente dal futuro incerto. La
comunicazione dei dati relativi alle operazioni interne ed esterne e essenziale per prevenire adeguatamente i rischi. Dai prezzi dei fornitori di terze parti all'efficienza di gestione e ai report, le analisi possono aiutare la gestione a creare piani di backup.
4. Sviluppo del prodotto
Specialmente quando si innovano o si sviluppano nuovi prodotti, i big data sono essenziali per garantire il miglioramento degli articoli. Molti test vengono eseguiti durante la creazione di nuovi progetti per determinare come i clienti reagiscono a diverse immagini ed estetica. Una volta completato il rebranding, le aziende devono garantire che la produzione del prodotto sia efficiente in termini di tempo e costi.
I dati aziendali possono tenere traccia dei costi di produzione, dei prezzi dei concorrenti e dei feedback dei clienti per ottimizzare il successo dello sviluppo dei prodotti. Ad esempio, Amazon ha sviluppato i propri mercati Fresh e Whole Foods utilizzando i big data per tenere traccia delle preferenze dei clienti. Attraverso l'analisi, sono stati in grado di comprendere come i consumatori preferiscono acquistare generi alimentari e interagire con i fornitori.
5. Supply Chain Management La
raccolta di dati dalle operazioni quotidiane in tutta la supply chain consente alla gestione di riconoscere le tendenze e implementare strumenti per migliorare l'efficienza e ridurre i costi. Dall'analisi dei prezzi dei fornitori alla comprensione di come i costi di produzione limitano i margini di profitto, le aziende possono prendere decisioni informate su come incrementare i profitti.
Questo si estende alla vetrina, dove i clienti interagiscono con i prodotti. Ad esempio, PepsiCo ha aggregato i dati provenienti da piu magazzini, punti vendita (POS), ordini, controllo dell'inventario e sistemi di previsione della domanda per ottenere un ambito piu ampio delle loro prestazioni. Attraverso questa analisi dei big data, garantiscono che tutti i loro scaffali siano immagazzinati, i riordini vengono elaborati e le spedizioni sono soddisfatte in modo che le vendite e i profitti possano essere mantenuti.
I dati aziendali sono una risorsa vitale che le aziende devono avere per prendere decisioni critiche all'interno della propria supply chain, promozioni di marketing e relazioni con i clienti. Sfruttando l'analisi dei Big Data, le organizzazioni possono garantire la loro longevita e promuovere l'espansione.
Pianificazione e previsione della domanda- Differenze e procedure ottimali
Come utilizzare l'analisi delle previsioni per ottimizzare l'inventario
