Analisi dei dati delle piccole imprese - Perche e importante e 3 tendenze

Analisi dei dati delle piccole imprese

Introduzione all'analisi dei dati delle piccole imprese

Le organizzazioni di tutte le dimensioni e i settori sfruttano la tecnologia dei big data per aumentare il loro vantaggio competitivo e la redditivita. Secondo le statistiche, i marchi che utilizzano strumenti di analisi dei big data sperimentano il 15% di vendite in piu rispetto a quelli che non lo fanno.

Inoltre, gli investimenti in soluzioni analitiche continuano a crescere progressivamente. Infatti, per report del 2018, il 97,2% delle organizzazioni ha investito in iniziative di big data e intelligenza artificiale. Con l'analisi dei dati delle piccole imprese, i dirigenti possono ottenere una visibilita piu chiara sul loro funzionamento complessivo e generare decisioni informate.

Cosa sono i Big Data e l'analisi dei dati?

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Big Data si riferisce a grandi volumi di informazioni che un'organizzazione genera durante il suo regolare funzionamento. Queste fonti di dati in ingresso forniscono informazioni preziose sulle prestazioni, le funzioni e i reparti di un'azienda.

Le piccole imprese possono sfruttare la loro fonte di big data per ridurre i costi , aumentare l'efficienza operativa e identificare opportunita redditizie. Secondo il Service Corps of Pensione Executives, il 51% dei proprietari di piccole imprese afferma che l'analisi dei grandi dati e una componente integrante di una societa. Tuttavia, solo il 45% delle aziende esegue questo tipo di analisi.

Con i progressi tecnologici e le esigenze dei consumatori in continua evoluzione, le piccole imprese dovrebbero utilizzare tecniche e strumenti di analisi dei dati. Di seguito sono riportati i vantaggi che i leader aziendali possono sperimentare implementando metodi di analisi dei dati.

  • Realizzate strategie di prezzo informate
  • Comprendere l'esperienza di acquisto dei clienti e il percorso di acquisto
  • Creare prodotti e servizi competitivi e avanzati
  • Identificare i rischi
  • Prevenire attivita fraudolente

L'analisi dei Big Data puo anche aiutare le piccole organizzazioni a ottenere informazioni dettagliate su varie funzioni aziendali chiave. Di seguito sono riportati alcuni processi da cui i team di gestione possono ottenere informazioni critiche.

  • Ricevute di vendita e fatture
  • Statistiche sui social media
  • Analisi del traffico dei siti web
  • Coinvolgimento di email marketing
  • Dati di mercato e di settore
  • Dati pubblici
  • Analisi regionali e basate sulla posizione

3 Tendenze per l'analisi

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L'analisi efficace dei dati consente alle aziende di avere informazioni dettagliate su tutti i componenti delle operazioni. Cio consente ai manager di ottimizzare le loro capacita decisionali e innovare le loro strategie. Per comprendere e sfruttare in modo accurato le analisi, gli imprenditori devono tenere traccia delle tre tendenze seguenti.

1. Apprendimento profondo

Il deep learning e un tipo di intelligenza artificiale (AI) e apprendimento automatico (ML) che imita il modo in cui gli esseri umani acquisiscono conoscenza. Attraverso l'uso di algoritmi di deep learning, gli imprenditori possono semplificare il processo di risoluzione di problemi altamente complessi. Secondo le statistiche dei big data, le persone generano 2,5 quintilioni di byte di dati ogni giorno. Il deep learning aiuta le organizzazioni ad analizzare rapidamente questi enormi volumi di dati.

Pertanto, le piccole imprese possono potenziare le proprie competenze nel prendere decisioni e orientare le loro operazioni a lunghezze maggiori. Questo e evidente con l'uso di chatbot e messaggistica istantanea. I rivenditori online utilizzano queste soluzioni per rispondere alle richieste dei clienti sui loro siti web. Grazie al deep learning, questi strumenti possono rispondere in modo intelligente alle domande e favorire interazioni simili a quelle umane con i visitatori digitali.

2. Machine Learning

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Machine Learning e un programma per computer che puo consumare, imparare e adattarsi automaticamente ai dati in entrata, senza la necessita di programmazione umana. Questa tecnica e diventata sempre piu popolare tra molte aziende mainstream come Amazon e Netflix.

Questi marchi utilizzano l'apprendimento automatico per comprendere meglio le attivita storiche dei clienti in modo che possano creare suggerimenti personalizzati. Ad esempio, Netflix tiene traccia automaticamente dei diversi film e programmi televisivi che un utente guarda. Fornira quindi raccomandazioni pertinenti in base al genere di questi film e spettacoli.

Aziende di diversi settori possono sfruttare l'apprendimento automatico per diventare piu tecnologicamente avanzati. Integrando i dati processi analitici con l'apprendimento automatico, le aziende possono innovare le loro tecniche di marketing. Ad esempio, un ristorante puo utilizzare i propri dati di marketing per creare social media personalizzati e promozioni via e-mail. Queste funzionalita personalizzate possono essere incentrate sulla posizione del cliente, sulla popolazione o sulle preferenze di prodotto.

3. Dati Oscuri

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Nonostante il suo nome inquietante, dati oscuri indicano informazioni che un'azienda raccoglie, elabora e memorizza ma non utilizza. Si riferisce essenzialmente a preziosi approfondimenti che avrebbero potuto avere un impatto positivo sul business, ma non sono stati sfruttati in modo efficace. Pertanto, l'azienda ha perso un'opportunita. Un tipico esempio di dati scuri e quando i dipendenti aprono un allegato e-mail ma non ne esaminano il contenuto. Include anche casi in cui i rappresentanti del servizio clienti non leggono o rispondono al feedback di un acquirente.

Le International Business Machines (IBM) hanno riferito che oltre l'80% di tutti i dati sono scuri e non strutturati. Secondo le stime, la percentuale sarebbe salita al 93% entro il 2020. Con queste statistiche, le aziende stanno implementando strategie per assicurarsi di utilizzare tutte le risorse di dati. Una di queste strategie comporta la revisione dei dati del registro del supporto clienti per analizzare quale metodo di comunicazione preferisce i consumatori. Cio consente all'azienda di concentrarsi su una piattaforma specifica e implementare modi per ottimizzarla per migliorare l'esperienza del servizio clienti.

Le organizzazioni stanno anche migliorando i processi di integrazione dei dati. Molti marchi generano dati da diversi sistemi software, rendendo piu semplice l'oscurita e l'inutilizzo dei dati. Integrando i dati, gli imprenditori possono consolidare tutte le informazioni in un'unica posizione e convertirle in un formato standard per la revisione. In questo modo l'organizzazione ha accesso a tutti i loro preziosi approfondimenti.

Key takeaway - Analisi dei dati delle piccole imprese

  • I Big Data sono grandi volumi di informazioni che un'organizzazione produce durante le normali operazioni.
  • L'analisi dei dati delle piccole imprese si riferisce al processo di utilizzo delle fonti di big data per ottenere visibilita su tutti gli aspetti delle operazioni.
  • L'analisi dei big data offre molti vantaggi, come il processo decisionale informato, un aumento dell'efficienza operativa e l'identificazione dei rischi.
  • Le tecniche di analisi dei dati aiutano gli imprenditori a comprendere meglio le diverse funzioni organizzative, come il coinvolgimento online e l'analisi dei clienti.
  • Le tre tendenze analitiche chiave che i proprietari di piccole imprese dovrebbero tenere d'occhio sono il deep learning, l'apprendimento automatico e i dati oscuri.

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