Wie Analytics und Data Science die Effizienz Ihres Unternehmens verbessern

Unternehmen, insbesondere solche, die sich auf die Generierung von Verkäufen an ein breites Publikum konzentrieren – im Gegensatz zum Verkauf einer kleinen Anzahl großer Artikel – waren schon immer sehr daran interessiert, wie Kunden mit ihren Marken interagieren, um den Verkauf zu steigern. Dies können wir als Datenanalyse bezeichnen. Aber viele Unternehmen entscheiden sich dafür, ihre Bemühungen mit Data Science noch einen Schritt weiter zu gehen.

Was ist Data Science und Analyse?

Techopedia definiert Data Science als:
„[…] ein weites Feld, das sich auf die kollektiven Prozesse, Theorien, Konzepte, Werkzeuge und Techniken bezieht, die die Überprüfung, Analyse und Extraktion von Wissen und wertvollen Informationen aus Rohdaten ermöglichen. Es soll Einzelpersonen und Organisationen dabei helfen, bessere Entscheidungen anhand von Daten zu treffen, die gespeichert, genutzt und verwaltet werden. ”

Dieser Begriff war früher als Datalogie bekannt, aber da die Idee, riesige Datenmengen für die Nutzung durch Marketingunternehmen zu untersuchen, durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu einer viel praktischeren Realität geworden ist,

Obwohl die Definition von Data Science die Analyse umfasst, ist es eine gute Idee, die Datenanalyse gemäß der Definition von Techopedia zu berücksichtigen. Sie beschreiben es als;

„[…] die quantitativen und qualitativen Techniken und Prozesse, die verwendet werden, um die Produktivität zu steigern und Geschäftsgewinne zu erzielen. Daten werden extrahiert und klassifiziert, um Daten und Verhaltensmuster zu identifizieren und zu analysieren, und die Techniken variieren je nach behördlichen Anforderungen. ”

Das Wachstum von Data Science und Analytics als praktisches Werkzeug

Traditionell wurden diese Werkzeuge verwendet, um aus vorhandenen Daten neue Konstrukte zu erstellen. Aber die Fähigkeit der IT, verwertbare Daten zu sammeln und zu generieren, hat unsere Fähigkeit, sie zu nutzen, längst überholt. Allein die Analyse aller Daten hat sich zu einer eigenen Wachstumsbranche entwickelt.

Moderne Datenerstellungs- und -erfassungsfunktionen verlagern die Datenwissenschaft und -analyse jedoch über ihre traditionelle Nützlichkeit als Werkzeug zur Entwicklung neuer Theorien hinaus in den praktischeren Bereich des direkten Organisationsmanagements. Einfach ausgedrückt, können Data Science und Analytics jetzt verwendet werden, um Marketingaktivitäten aktiv zu verfeinern und auszurichten und sie effektiver zu machen, um den Geschäftsbetrieb effizienter zu gestalten.

Vorausdenkende Organisationen nutzen die allgemeinen Optimierungstechniken, die wir im Folgenden besprechen werden. Sie sind Echtzeit-Reporting und Interpretation vorhandener Daten.

Echtzeitberichte

Unternehmen mit kritischen Interaktionen mit Kunden, sei es im echten Leben oder online, profitieren von Real Time Reporting (RTR). RTR hat den Vorteil, dass es sofort umsetzbar ist und Händlern mit Publikumskontakt die Möglichkeit gibt, Verkaufsprozesse so schnell wie möglich zu verbessern. Da sich die Märkte an den RTR-basierten Wettbewerb gewöhnen, können Sie davon ausgehen, dass Unternehmen bessere Reaktionszeiten priorisieren.

RTR macht Berichte zur Kundeninteraktion aussagekräftiger, indem es den Servicemitarbeitern ermöglicht, ein umfassenderes Verständnis der Kunden zu gewinnen, während sie mit ihnen interagieren. Denken Sie daran, wie oft Sie eine Kundendienst-Hotline angerufen haben, nur um dann unterbrochen zu werden, einer endlosen Anzahl von Fragen ausgesetzt zu sein und dann wieder festzustecken. Dies ist die traditionelle Version des RTR. Aber natürlich hat das nichts "Echtzeit". Heutzutage kann eine Serviceruf-Fragesitzung durchgeführt werden, während ein Kunde mit einem Kundendienstmitarbeiter interagiert.

Dies macht den Kundenservice für den Kunden schneller und weniger nervig und ist gleichzeitig für den Händler hilfreicher. Es ist eine Win-Win-Situation und jeder bekommt, was er will. Darüber hinaus kann es sein, dass Sie als Kunde beim nächsten Anruf schneller bekommen, was Sie wollen, wenn das betreffende Unternehmen die Daten verwendet, die ihm der Anruf liefert.

Und das ist erst der Anfang.

Interpretation aktueller Daten

Echtzeit-Reporting eignet sich hervorragend zum Erstellen und Nutzen kleiner Interaktionen und ist damit ein hervorragendes Werkzeug für Unternehmen, um vorübergehende Richtlinienänderungen vorzunehmen. Einige Probleme erfordern jedoch präventive Lösungen. Mit anderen Worten, RTR ist eine großartige Möglichkeit, aus Fehlern zu lernen, die Sie auf persönlicher Ebene machen, aber Continuous Data Interpretation (EDI) kann Ihnen helfen, diese Probleme vollständig zu vermeiden. Aber nicht nur das, EDI antizipiert die Zukunft auf organisatorischer Ebene.

Der Zweck von EDI besteht darin, Vorhersagemodelle zu erstellen, die Unternehmen helfen, problematische Vorfälle in der Kunden-(Kunden-)Beziehung zu vermeiden, die beispielsweise vermieden werden können.

Auf organisatorischer Ebene kann EDI Ihnen die Möglichkeit geben, Ihre Assets umzurüsten, um saisonale Gelegenheiten zu nutzen. Sie sind beispielsweise mit dem Verkaufszyklus des Immobilienmarktes vertraut (der in den XNUMXer Jahren vom Ökonomen Homer Hoyt entdeckt wurde) und werden die Fähigkeit von EDI zu schätzen wissen, langfristige Erwartungen zu entwickeln, die sich nur wenige vorstellen können. Heute wissen die meisten Immobilienprofis nichts von Hoyts Entdeckung, und diejenigen, die sie wiederentdecken und richtig nutzen, sind zu einem großen Geschäft geworden.

Hoyt startete seinen Immobilien-Lauf, lange bevor die Datentechnologie die Fähigkeiten von Unternehmern steigerte. Stellen Sie sich vor, wie viele Hoyt-ähnliche Vorhersagen mit Hilfe dieser Techniken und Methoden Wirklichkeit werden könnten.

Die Möglichkeiten sind, ehrlich gesagt, unbegrenzt.

Datengesteuerte Ergebnisse in einem technologiegestützten Markt

Stellen Sie sich vor, Sie sind dieser Autor auf POS-Ebene. Ausgestattet mit Ihren RTR-Tools (oder Ihren Ausrüstungswerkzeugen) sind Sie für das Unternehmen unendlich wertvoller. Darüber hinaus werden Sie von End-to-End-EDI-Architekturen geleitet, die Ihnen helfen, bekannte Knackpunkte zu vermeiden, die einen Verkauf beenden, eine Veranstaltung verderben oder wichtige Gelegenheiten stören können.

Auf diese Weise werden diese Technologien an den Kleinunternehmer vermarktet. Aber die wahre Stärke von Data Science und Analyse wird sich mehr auf der Organisationsebene bemerkbar machen und zu neuen Effizienzsteigerungen führen, die vor einem Jahrzehnt schwer vorstellbar waren. Echte Veränderungen werden als Ergebnis von Entscheidungen des Senior Managements eintreten, die aus großen Paketen interpretierter Daten abgeleitet werden, wodurch wichtige Bereiche der Geschäftsprozessoptimierung aufgedeckt werden, die Ihre Geschäftsabläufe revolutionieren werden.

Mit Big-Data-Analysediensten die Lernkurve überspringen

Die volle Leistungsfähigkeit jeder neuen Technologie ist für jedes Unternehmen ohne die Hilfe von Experten nicht zu erreichen. Die jüngste Geschichte der internetbasierten Technologie hat bewiesen, dass Outsourcing der Schlüssel zur Nutzung der neuesten Datenprodukte und -dienste ist. Analytics und Data Science sind keine Ausnahme.

Vorausschauende Unternehmen haben keine Mühe, ihre eigenen Big Data- und Produktanalysen selbst zu erstellen oder interne Abteilungen einzurichten, die die Arbeit von Grund auf neu erledigen. Wettbewerbsfähige Unternehmen lagern kritische Datenanforderungen aus.

Bis diese Technologien und Methoden allgegenwärtig sind, sind Big-Data-Dienste, Big-Data-Angebote und Big-Data-Beratung Vollzeitjobs – das Beste, was Profis bieten können. Sie müssen mit Big Data Consulting und Services zusammenarbeiten, die bereits der Zeit voraus sind.

Hier kommt die nächste Generation von Data-Science-Marketing-Profis ins Spiel. Es hat die Produkte und Dienstleistungen, die sich die Leute wünschen, und die führenden Datenberater verfügen über die Wissenschaft von prädiktiven Designs, um Ihre Marke weiterzuentwickeln.

Zu diesem Zeitpunkt besteht der eigentliche Wettbewerb darin, wer zuerst auf diese High-End-Datendienste zugreifen darf.