У цю епоху технологій корпорації мають доступ до даних мільйонів людей. Основна роль даних полягає в тому, щоб надати лідерам бізнесу можливість приймати рішення на основі фактів, тенденцій і статистичних цифр. Компанії прагнуть досягти ефективного використання цих даних для прийняття рішень. Оскільки використання штучного інтелекту в корпоративному секторі зростає, будь-яка організація, яка не встигає, зрештою страждає. Штучний інтелект розширює можливості компаній, ефективно досліджуючи великі та різноманітні набори даних. Світ був свідком того, як майже всі великі корпорації (Mcdonald’s, Uber тощо) змінили свій традиційний підхід на прийняття рішень на основі аналітики.

Попит на навички ефективного аналізу даних експоненціально зростає, і такі програми, як ступінь MBA з аналітики даних, зростають у всьому світі.

Незважаючи на те, що дані доступні та їх можна проаналізувати, бізнес повинен визначити, де використовувати ці дані. Деякі рішення, які можна покращити, керуючись аналітикою даних, обговорюються нижче.

Представляємо нові продукти

Компанії охоче оцінюють ринкову кон’юнктуру і долю аналогічних товарів через оцінки. Оцінка та оцінка допомагають бізнесу розпізнати свій цільовий ринок. Крім того, аналізується результат подібних товарів, що продаються на світових ринках. Такий аналіз допомагає суб’єкту господарювання визначити фундаментальні аспекти продукту, наприклад його ціну, щоб зробити його більш привабливим.

Використовуючи дані та аналітику, компанії створюють продукти, які забезпечують більшу корисність для споживачів. Прогнозування продуктивності продуктів на реальних ринках також можна зробити за допомогою потужного аналізу. Прогнозний аналіз допомагає підприємствам усвідомити життєздатність продукту, заощаджуючи купу грошей на майбутніх збитках через непередбачуваність.

Важливою частиною продукту є відгуки. Дані про відгуки про продукт допомагають компанії отримати вирішальне розуміння продукту та ринку. Таким чином, це допомагає підприємствам усвідомити, де продукт потребує вдосконалення.

Маркетинг

Традиційний підхід до маркетингу, який полягав у створенні продуктів, а потім пошуку ринку, давно пішов у минуле. Аналітика даних дозволяє компанії пропонувати споживачам найкращі можливі рішення, полегшуючи взаємодію з ними, розуміння їхніх потреб і підвищення рівня їхньої задоволеності.

Оскільки світ електронної комерції зростає в геометричній прогресії, особливо під час Covid-19, підприємствам стає важливо оснастити себе найновішими технологіями. Зростання електронної комерції також призвело до збільшення обсягу даних, доступних в Інтернеті. Корпорації, які хочуть досягти успіху, ефективно використовують ці дані для прогнозування споживчого попиту. Потім компанії узгоджують свої маркетингові стратегії з коливаннями попиту.

вербування

Прогностична аналітика все частіше використовується компаніями під час прийняття рішень про найм. Аналітика робочої сили вимірює продуктивність різних працівників. Великі набори даних щодо ефективності кількох заявників аналізуються, щоб найкраще змоделювати, що може статися в різних ситуаціях.

Різні системи відстеження також можуть визначити, чи підійде працівник на роботу на основі кількох вхідних даних, таких як резюме, супровідні листи, практичні оцінки та тести на здібності. Це дозволяє компанії запровадити цілеспрямований підхід до процесу найму.

Об’єктивний підхід при підборі персоналу є обов’язковим. Використання даних та ефективний аналіз дозволяє компаніям досягти цього об’єктивного підходу. Тисячі заявок відфільтровуються, щоб відповідати встановленим критеріям бізнесу. Прогнозний аналіз може додатково підкреслити, як заявник буде працювати в майбутньому.

Обслуговування клієнтів

Підхід до обслуговування клієнтів, який базується на даних, має значний вплив на бізнес. Дані дають вам змогу пізнати своїх клієнтів, і чим більше ви знаєте своїх клієнтів, тим більше цінності ви можете додати до їх досвіду. Інвестиції в аналітику даних призводять до зростання лояльності клієнтів і збереження бренду.

Аналізуючи взаємодію зі службою підтримки клієнтів, підприємства усвідомлюють найпоширеніші проблеми та найкращі характеристики свого бізнесу. Тоді компанія може спробувати вирішити свої проблеми та створити кращі рішення, щоб запобігти збоям у обслуговуванні. Крім того, компанія також може отримати більше прибутку від продуктів або послуг, які найбільше подобаються, пропонуючи пакети преміум-класу.

Аналітика обслуговування клієнтів також дозволяє розрахувати задоволеність клієнтів. Він також надає інформацію про те, як підвищити лояльність бренду будь-якого бізнесу. По суті, дані допомагають вам зрозуміти своїх клієнтів. Чим краще ви знаєте своїх клієнтів, тим краще обслуговування клієнтів.

Розширення на нові ринки

Розуміння місцевого населення та культури є важливим при переході на новий ринок. Аналітика даних допомагає компаніям розбивати великі дані, які детально описують уподобання, поведінку та культурні тенденції споживачів. Аналіз таких даних може допомогти бренду розробити ефективні маркетингові стратегії та стратегії зростання для різних ринків.

Аналітика також допомагає підприємствам усвідомити купівельну спроможність у різних сегментах ринку. Це допомагає компаніям приймати обґрунтовані рішення щодо ціни та стратегії розміщення своїх продуктів. Робляться прогнози щодо потенційного успіху продуктів або бренду в цілому.

Тому компанія повинна скласти все це на карті та порівняти життєздатність різних ринків для компанії, перш ніж шукати новий ринок.

Поліпшення робочого середовища

Продуктивність співробітників можна аналізувати за допомогою даних і аналітики, щоб покращити робоче середовище компанії.

Діяльність, яка мотивує співробітників, може бути визнана та заохочена, тоді як рішення, які впливають на загальний моральний стан, можуть бути скасовані для підвищення ефективності. Це не тільки економить час і гроші підприємств, але й задоволеність працівників, знижуючи плинність кадрів. Це веде до більш об’єднаної робочої сили, відданої компанії та її довгострокового бачення.

Бренди також можуть отримати дані про кваліфікацію своїх співробітників. Ці дані можна використовувати для рекомендацій різних тренінгів і курсів. Аналітика даних усвідомлює ефективність цього навчання. Якщо виявляється корисним, вони проводяться в масштабах усієї компанії.

Деякі ключові моменти

Сучасний споживач очікує від бізнесу персоналізованого та якісного обслуговування. Аналіз великих даних дозволяє організаціям надавати такі якісні та персоналізовані послуги.

Це не лише надання найкращих послуг, це тепер питання виживання. Аналітика даних сприяє ефективності та прибутковості на багатьох рівнях. Тому для кожної корпорації, яка прагне до досконалості, дуже важливо застосовувати аналіз даних перед прийняттям важливих рішень.