スモールビジネスのデータ分析-それが重要な理由と3つのトレンド

スモールビジネスのデータ分析 March 25, 2021

Hanh Truong

中小企業データ分析の概要

あらゆる規模と分野の組織が、ビッグデータ・テクノロジーを活用して、競争力と収益性を向上させています。統計によると、ビッグデータ分析ツールを使用するブランドは、そうでないものと比較して 15% 多くの売り上げを経験します。

さらに、分析ソリューション徐々に成長し続ける。実際、2018年のレポートによると、組織の 97.2% はビッグデータと人工知能イニシアチブに投資しています。中小企業のデータ分析により、経営幹部は、業務全体をより明確に可視化し、情報に基づいた意思決定を行うことができます。

ビッグデータおよびデータ分析とは何ですか

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ビッグデータは、組織がその定期的な運用を通じて生成する大量の情報を指します。これらのデータソースは、企業のパフォーマンス、機能、部門に関する貴重な情報を提供します。

中小企業は、ビッグデータのソースを活用してコストの削減、運用効率を高め、収益性の高いオポチュニティを特定します。退職した役員のサービス部隊によると、中小企業の所有者の 51% は、ビッグデータ分析は企業の不可欠なコンポーネントであると述べています。しかし、このタイプの分析を実行する企業の 45% だけです。

テクノロジーの進歩と消費者の需要の拡大に伴い、中小企業はデータ分析のテクニックとツールを活用する必要があります。データの分析方法を実装することで、企業のリーダーが経験できる利点は次のとおりです。

情報に基づいた価格戦略を立てる
顧客のショッピング体験と購入のジャーニーを理解する
競争力のある先進的な製品とサービスの創出
リスクの特定
詐欺行為の防止

ビッグデータ分析は、小規模組織がさまざまな主要なビジネス機能について洞察を得るのにも役立ちます。次に、管理チームが重要な情報をソースできるプロセスをいくつか挙げます。

売上領収書と請求書
ソーシャルメディア統計
ウェブサイトのトラフィック分析
メールマーケティングエンゲージメント
市場および業界データ
パブリックデータ
地域および位置ベースの分析

3 つのデータ分析の傾向

データを効果的に分析することで、企業はオペレーションのすべてのコンポーネントについて詳細な洞察を得ることができます。これにより、管理者は意思決定能力を最適化し、戦略を革新することができます。アナリティクスを正確に理解して活用するには、ビジネスオーナーは次の3つの傾向を追跡する必要があります。

1.ディープラーニング

ディープラーニング (Deep Learning) は、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の一種で、人間が知識を得る方法を模倣する。ディープラーニングアルゴリズムを使用することで、ビジネスオーナーは非常に複雑な問題を解決するプロセスを合理化できます。ビッグデータの統計によると、人々は毎日2.5キロバイトのデータを生成します。ディープラーニングは、組織はこれらの大量のデータを迅速に分析するのに役立ちます。

したがって、中小企業は、意思決定を行う上で自分のスキルを高め、より長い長さに業務を操縦することができます。これは、チャットボットとインスタントメッセージングの使用で明らかです。オンライン小売業者は、これらのソリューションを使用して、ウェブサイトでの顧客からの問い合わせに対応します。ディープラーニングを活用したこれらのツールは、質問にインテリジェントに答え、デジタル訪問者との人間的なインタラクションを促進します。

2.主流の機械学習

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機械学習は、人間のプログラミングを必要とせずに、自動的に受信データを消費し、学習し、適応できるコンピュータプログラムです。この手法は、AmazonやNetflixなどの多くの主流企業の間でますます人気が高まっています。

これらのブランドは、機械学習を使用して顧客の過去のアクティビティをよりよく理解し、パーソナライズされた提案を作成できます。たとえば、Netflixは、ユーザーが視聴しているさまざまな映画やテレビ番組を自動的に追跡します。その後、これらの映画や番組のジャンルに基づいて、関連する推奨事項を提供します。

異なる業界の企業は、機械学習を活用して、より技術的に進歩することができます。データを統合する分析プロセス機械学習により、企業はマーケティング手法を革新することができます。たとえば、レストランでは、マーケティングデータを使用して、カスタマイズされたソーシャルメディアや電子メールプロモーションを作成できます。これらのパーソナライズされた機能は、顧客の場所、人口統計、または製品の好みの中心にすることができます。

3.ダークデータ

その不吉な名前にもかかわらず、ダークデータは、企業が収集、処理、保存しますが、使用しない情報を意味します。これは、本質的に、ビジネスにプラスの影響を与えた可能性があるが、効果的に活用されなかった貴重なインサイトを指します。したがって、同社は機会を逃しました。ダークデータの典型的な例は、従業員が電子メールの添付ファイルを開いたがその内容を確認しない場合です。また、カスタマーサービス担当者が購入者のフィードバックを読んだり返信したりしなかったりする場合も含まれます。

国際ビジネスマシン（IBM）は、全データの 80% 以上が暗く、構造化されていないと報告しました。彼らは、この割合は2020年までに93％に上昇すると推定した。これらの統計により、企業は、すべてのデータリソースを確実に活用するための戦略を導入しています。そのような戦略の1つは、カスタマーサポートのログデータを確認して、消費者が好む通信方法を分析する必要があります。これにより、ビジネスは特定のプラットフォームに集中し、そのプラットフォームを最適化してカスタマーサービスエクスペリエンスを向上させることができます。

また、組織はデータ統合プロセスを改善しています。多くのブランドは、異なるソフトウェアシステムからデータを生成し、データを暗くして未使用にすることが容易になります。データを統合することにより、ビジネスオーナーはすべての情報を1つの場所に統合し、それをレビュー用の標準形式に変換できます。これにより、組織はすべての貴重なインサイトにアクセスできるようになります。