В этот век технологий корпорации имеют доступ к данным миллионов людей. Основная роль данных заключается в том, чтобы дать возможность руководителям бизнеса принимать решения на основе фактов, тенденций и статистических данных. Компании стремятся добиться эффективного использования этих данных для содействия принятию решений. По мере того, как растет использование искусственного интеллекта в корпоративном секторе, любая организация, которая не успевает за ним, в конечном итоге страдает. ИИ расширяет возможности бизнеса, эффективно исследуя большие и разнообразные наборы данных. Мир стал свидетелем того, как почти все крупные корпорации (Mcdonald’s, Uber и т. д.) изменили свой традиционный подход к принятию решений на основе аналитики.

Спрос на эффективные навыки анализа данных растет в геометрической прогрессии, и такие программы, как степень MBA по анализу данных, становятся все более популярными во всем мире.

Несмотря на то, что данные доступны и могут быть проанализированы, бизнес должен определить, где использовать эти данные. Некоторые решения, которые можно улучшить, если руководствоваться аналитикой данных, обсуждаются ниже.

Представляем новые продукты

Компании легко оценивают рыночные условия и судьбу аналогичных продуктов с помощью оценок. Оценка и анализ помогают бизнесу распознать свой целевой рынок. Более того, анализируется результат продажи аналогичных товаров на мировых рынках. Такой анализ помогает организации определить фундаментальные аспекты продукта, такие как его цена, чтобы сделать его более привлекательным.

Используя данные и аналитику, компании создают продукты, которые обеспечивают повышенную полезность для потребителей. Прогнозирование производительности продуктов на реальных рынках также может быть сделано с помощью эффективного анализа. Предиктивный анализ помогает компаниям осознать жизнеспособность продукта, экономя кучу денег на будущих потерях из-за непредсказуемости.

Неотъемлемой частью продукта являются его обзоры. Данные об отзывах о продукте помогают бизнесу получить решающее представление о продукте и рынке. Таким образом, это помогает бизнесу понять, где продукт нуждается в улучшении.

Маркетинг

Традиционный подход к маркетингу, который заключался в создании продуктов и последующем поиске рынка, давно ушел в прошлое. Аналитика данных позволяет бизнесу предлагать потребителям наилучшие возможные решения, облегчая взаимодействие с ними, понимание их потребностей и повышение уровня их удовлетворенности.

Поскольку мир электронной коммерции растет экспоненциально, особенно во время Covid-19, для предприятий становится необходимым оснастить себя новейшими технологиями. Рост электронной коммерции также привел к увеличению объема данных, доступных в Интернете. Корпорации, которые хотят добиться успеха, эффективно используют эти данные для прогнозирования потребительского спроса. Затем компании согласовывают свои маркетинговые стратегии с изменениями спроса.

Набор персонала

Предиктивная аналитика все чаще используется компаниями при принятии решений о найме. Аналитика рабочей силы измеряет производительность разных работников. Большие наборы данных производительности нескольких кандидатов анализируются, чтобы наилучшим образом смоделировать то, что может произойти в разных ситуациях.

Различные системы отслеживания также могут определить, будет ли сотрудник хорошим кандидатом на должность, на основе нескольких входных данных, таких как резюме, сопроводительные письма, практические оценки и тесты на профпригодность. Это позволяет бизнесу инициировать целевой подход к процессу найма.

Объективный подход при подборе персонала имеет абсолютную сущность. Использование данных и эффективного анализа позволяет компаниям достичь этого объективного подхода. Тысячи заявок отфильтровываются, чтобы соответствовать установленным критериям бизнеса. Прогностический анализ может дополнительно подчеркнуть, как кандидат будет себя вести в будущем.

Обслуживание клиентов

Подход к обслуживанию клиентов, основанный на данных, оказывает значительное влияние на бизнес. Данные позволяют вам узнать своих клиентов, и чем лучше вы их знаете, тем большую ценность вы можете добавить к их опыту. Инвестиции в аналитику данных приводят к росту лояльности клиентов и удержанию бренда.

Анализируя взаимодействие со службой поддержки клиентов, компании осознают наиболее распространенные проблемы и лучшие особенности своего бизнеса. Затем компания может попытаться устранить свои проблемы и создать лучшие решения для предотвращения сбоев в обслуживании. Более того, компания может также получать больше дохода от наиболее популярных функций продукта или услуги, предлагая премиум-пакеты.

Аналитика обслуживания клиентов также позволяет вам рассчитать удовлетворенность клиентов. Она также дает представление о том, как улучшить лояльность к бренду любого бизнеса. По сути, данные помогают вам понять ваших клиентов. Чем лучше вы знаете своих клиентов, тем лучше ваше обслуживание клиентов.

Выход на новые рынки

Понимание местного населения и культуры имеет важное значение при выходе на новый рынок. Аналитика данных помогает компаниям разбить большие данные, которые детализируют предпочтения потребителей, поведение и культурные тенденции. Анализ таких данных может помочь бренду с эффективными стратегиями маркетинга и роста для разных рынков.

Аналитика также помогает компаниям осознать покупательную способность в различных сегментах рынка. Она помогает компаниям принимать обоснованные решения о ценах и стратегиях размещения своих продуктов. Прогнозы делаются относительно потенциального успеха продуктов или бренда в целом.

Поэтому перед выходом на новый рынок компания должна все это учесть и сравнить жизнеспособность различных рынков.

Улучшение рабочей среды

Производительность труда сотрудников можно проанализировать с помощью данных и аналитики для улучшения рабочей среды в компании.

Действия, мотивирующие сотрудников, могут быть признаны и поощрены, в то время как решения, влияющие на общий моральный дух, могут быть отменены для повышения эффективности. Это не только экономит время и деньги предприятий, но и удовлетворенность сотрудников, снижая текучесть кадров. Это приводит к более сплоченной рабочей силе, преданной компании и ее долгосрочному видению.

Бренды также могут получать данные о навыках своих сотрудников. Эти данные могут использоваться для рекомендации различных учебных сессий и курсов. Аналитика данных позволяет оценить эффективность этих тренингов. Если они оказываются полезными, они проводятся в масштабах всей компании.

Некоторые ключевые моменты

Современный потребитель ожидает от бизнеса персонализированного и качественного обслуживания. Анализ больших данных позволяет организациям предоставлять такие качественные и персонализированные услуги.

Это не просто предоставление наилучших услуг, это теперь вопрос выживания. Аналитика данных помогает эффективности и прибыльности на многих уровнях. Поэтому для каждой корпорации, которая стремится к совершенству, важно принять анализ данных перед принятием важных решений.