ビジネスデータ分析を使用して売上を伸ばす5つの方法ビジネスデータを収集
企業の拡大は、ビジネスデータ、レポート、分析へのアクセスに大きく依存しています。したがって、企業は、通信を合理化してスケーラビリティを最適化する高度なソリューションを実装することで、情報テクノロジーに優先順位を付けなければなりません。
在庫、販売、トランザクションを追跡するために従来のシステムを使用している組織は、非効率的な運用とデータ交換による成長を制限します。ただし、 自動化されたビジネスプロセスを 持つ企業は、すべてのサービスに関するデータ分析とインサイトにアクセスできます。これにより、経営陣は利益と拡大を促進するために、データ主導型の行動計画を作成することができます。
データ分析とビッグデータ
ビジネスデータは、さまざまなタスクパフォーマンスからの情報の広範なコラボレーションです。このデータベースは、複数のサービスとフォーマットからレート、情報交換の速度、およびデータ範囲を収集します。外部リソースからのデータと統合されたこの内部情報は、ビッグデータとして知られています。
ビッグデータは、内部または公開されている構造化および非構造化ソースから定性的および定量的な情報を引き出すことによってアクセスされます。構造化データは、スプレッドシートまたは整理された形式にすでに入力されているため、理解しやすくなります。
たとえば、在庫管理ソフトウェアから取得した情報は、システムによってすでに明細化されている場合があります。非構造化データは、まだ準備されていない、またはモデルに成形されていない情報です。企業は、例えば、ソーシャルメディアから構造化されていないデータを取り出して、顧客のレビューやエクスペリエンスに関する洞察を得ることができます。
ビジネスデータは、多くの場合、物理的に保存されるのではなく、高度な機能レポート機能と接続機能を備えたクラウドコンピューティングソフトウェアに格納されます。Webベースのネットワークを活用することで、経営者やビジネスアナリストが情報を入手できます。
ビジネスデータ分析は、この生の情報を受け取り、レポートと分析を生成して結論を形成します。多くの場合、プログラムされたアルゴリズムとパーソナライズされた計算を備えたソフトウェアを使用して、包括的なレポートを作成します。
ビジネス分析では、データを使用して、パフォーマンスが低いオペレーションや優れたオペレーションを特定します。このレポートは、経営陣が特定の基準に基づいて必要な機能を改善するための行動計画を作成するのにも役立ちます。アナリストは、これらの基準を交換して、さまざまな基準に関する洞察を得ることができます。このプロセスは、通常、4 つのステップに従います
。1.データ要件を決定する- カテゴリは、年齢、人口統計、人種、収入、性別、または会社に適用される任意の組織方法によって設定できます。
2.データの収集- 情報は、オンラインのリソース、スタッフ、またはソフトウェアを通じて収集できます。
3.データの整理- データアナリストは、生の情報を取得し、統計とレポートを生成するためにソフトウェアを介してそれを実行します。
4.Final Check- 解析を渡す前に、情報をダブルチェックして、繰り返しデータやエラーがないことを確認します。
ビジネス分析の主な目標は、データ主導の意思決定を通じて、運用効率と全体的なパフォーマンスを最適化することです。
ビジネスが Analytics を使用できる 5 つの方法
ビッグデータ分析は、あらゆるビジネス運営の意思決定を促進します。徹底した分析にアクセスすることで、組織は業界内で競争力を維持するために、情報に基づいた迅速な意思決定を行うことができます。企業がビジネス分析を使用する一般的な方法は次のとおりです
。1.
顧客ロイヤルティを高める顧客は会社の最大の資産であるため、最優先事項を維持する必要があります。安定した顧客基盤を確立することで、企業は販売、利益、および収益を維持することができます。しかし、市場の競争力がますます高まるにつれて、顧客のロイヤルティは危険にさらされる可能性があります。新しいバイヤーを引き付けるために低品質の商品を提供することは容易ですが、これは長期的な保持を促進しません。
ビッグデータを使用することで、アナリストは顧客の行動、売上、関心事を監視し、パターンや傾向を検出できます。より多くの情報が収集されるほど、より多くの計画管理は、消費者の経験と満足度を高めるために実装することができます。
例えば、2015年にコカ・コーラは、顧客インサイトによるデータ収集を強化するロイヤルティプログラムを開発しました。ロイヤルティプログラムは、消費者が自分の意見を表明し、レビューを残し、直接批判を提供することを可能にします。同社のディレクターは、データ戦略が優れた顧客ロイヤルティと保持の理由であると指摘しました。
2.マーケティングインサイト
マーケティング部門では、広告を実行するために多額の資本が必要です。したがって、効果的なプロモーションやターゲットを絞ったキャンペーンを作成するには、取締役が顧客データ分析にアクセスすることが不可欠です。顧客が特定のアイテムやサービスを望む理由を明らかにする意味のあるデータがないと、企業は成功しなかったマーケティングキャンペーンに数千ドルを浪費する可能性があります。
分析は、オンラインでの活動や取引に関する洞察を示すことで、マーケティングチームが効果的なプロモーションを開発するのに役立ちます。この情報を使用して、特定のアイテム、顧客の人口統計、または製品ラインの広告を制限することにより、初期投資を削減するターゲットを絞ったキャンペーンを作成できます。その後、システムは、顧客の認識、それぞれの売上、レビューに基づいて、マーケティングキャンペーンのパフォーマンスを監視できます。このデータにより、マーケティング担当者は効果的ではない戦術を変更することができます。
3.リスク管理
業界の競争力が高まり、経済がシフトするにつれ、企業は適切なリスク管理を行う必要があります。リスク管理計画を開発することで、企業は関係なく、不確実な将来の、収益性を維持することができます。
リスクを適切に防ぐには、社内外の業務からデータを報告することが不可欠です。サードパーティベンダーの価格設定からフルフィルメント効率やレポートまで、分析は経営陣のバックアップ計画の作成に役立ちます。
4.製品開発
特に新製品の革新や開発を行う場合、商品改善の確保にはビッグデータが不可欠です。新しいデザインを作成する際には、さまざまな画像や美学に対する顧客の反応を判断するために多くのテストが行われます。ブランド変更が完了したら、企業は製品の製造に時間と費用対効果を確保する必要があります。
ビジネスデータは、生産コスト、競合他社の価格設定、顧客からのフィードバックを追跡して、製品開発の成功を最適化できます。例えば、Amazonはビッグデータを使用して顧客の嗜好を追跡することで、生鮮食品および全食品市場を開発しました。分析を通じて、消費者がどのように食料品を購入し、サプライヤーと交流するかを理解することができました。
5.サプライチェーン管理
サプライチェーン全体の日常業務からデータを収集することで、経営陣はトレンドを認識し、効率を向上させ、コストを削減するためのツールを実装できます。ベンダーの価格設定の分析から、生産コストが利益率をどのように制限するかを理解することまで、企業は利益を促進する方法について、十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。
これは、顧客が製品と対話する店頭にまで広がります。たとえば、PepSicoでは、複数の倉庫、POS（販売時点管理）、注文、在庫管理、需要予測システムからのデータを集計して、パフォーマンスのより広い範囲を得ることができます。このビッグデータの分析により、すべての棚が在庫され、再注文が処理され、出荷が履行され、売上と利益が維持されます。
ビジネスデータは、企業がサプライチェーン、マーケティングプロモーション、顧客関係の中で重要な意思決定を行うために必要不可欠なリソースです。ビッグデータ分析を活用することで、組織の寿命を確保し、拡大を促進することができます。
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