Comment l'analytique et la science des données améliorent l'efficacité de votre entreprise

Les entreprises, en particulier celles qui se concentrent sur la génération de ventes à un large public - par opposition à la vente d'un petit nombre de gros articles de billetterie - ont toujours été très intéressées par le broyage des chiffres liés à la façon dont les clients interagissent avec leurs marques pour augmenter les ventes. C'est ce que nous pouvons appeler l'analyse des données. Mais de nombreuses organisations choisissent de pousser leurs efforts un peu plus loin en utilisant la science des données.

Qu'est-ce que la science et l'analyse des données?

Tecopedia définit la science des données comme suit:
« […] un vaste domaine qui fait référence aux processus, théories, concepts, outils et techniques collectifs qui permettent l'examen, l'analyse et l'extraction de connaissances et d'informations de valeur à partir de données brutes. Il vise à aider les individus et les organisations à prendre de meilleures décisions à partir de données stockées, consommées et gérées. ”

Ce terme était auparavant connu sous le nom de datalogie, mais depuis que l'idée d'étudier des quantités massives de données à l'usage des entités marketing est devenue une réalité beaucoup plus pratique en raison de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique,

Bien que la définition de la science des données couvre l'analyse, c'est une bonne idée d'examiner l'analyse des données telle que définie par Techopedia. Ils le décrivent comme;

«[...] techniques et processus quantitatifs et qualitatifs utilisés pour améliorer la productivité et réaliser des gains commerciaux. Les données sont extraites et classées pour identifier et analyser les données et les modèles de comportement, et les technologies varient en fonction des exigences réglementaires. "

La croissance de la science et de l'analyse des données comme outil pratique

Traditionnellement, ces outils ont été utilisés pour créer de nouvelles constructions à partir de données existantes. Mais la capacité des technologies de l'information à collecter et à générer des données exploitables a longtemps dépassé notre capacité à les utiliser. La simple analyse de toutes les données est devenue une industrie de croissance à part entière.

Cependant, les capacités modernes de génération et de capture de données déplacent la science et l'analyse des données au-delà de leur utilité traditionnelle en tant qu'outil pour créer de nouvelles théories et dans un monde plus pratique de gestion organisationnelle directe. En termes clairs, la science et l'analyse des données peuvent désormais les utiliser pour contrôler et aligner l'activité marketing sur l'activité, et les rendre plus efficaces pour rendre les opérations commerciales plus efficaces.

Les organisations de réflexion avancée bénéficient des méthodes générales d'amélioration dont nous parlerons ci-dessous. Ce sont des rapports en temps réel et l'interprétation des données existantes.

Rapports en temps réel

Les entreprises avec des interactions clients significatives, que ce soit dans la vie réelle ou en ligne, bénéficient de rapports en temps réel (RTR). RTR a l'avantage d'être instantanément exploitable, ce qui donne aux commerçants confrontés au public la possibilité d'optimiser les opérations de vente aussi rapidement qu'ils peuvent les connaître. Alors que les marchés s'habituent à la concurrence basée sur le RTR, vous pouvez vous attendre à voir les entreprises prioriser de meilleurs temps de réponse.

RTR rend les rapports d'interaction avec les clients plus gratifiants en permettant aux représentants du service d'acquérir une meilleure compréhension des clients lorsqu'ils interagissent avec eux. Considérez le nombre de fois que vous avez appelé la hotline du service client à suspendre uniquement, sous réserve d'un nombre infini de questions, puis commentez à nouveau. Il s'agit de la version traditionnelle de RTR. Mais, bien sûr, il n'y a rien "en temps réel" sur ce sujet. Aujourd'hui, une session de questions sur les appels de service peut avoir lieu pendant l'interaction d'un client avec un représentant du service client.

Cela rend le service client plus rapide et moins gênant pour le client tout en étant plus avantageux pour le commerçant. C'est une situation dans laquelle tout le monde gagne et chacun obtient ce qu'il veut. De plus, en tant que client - vous pouvez vous retrouver à obtenir ce que vous voulez plus rapidement la prochaine fois que vous appelez si l'entreprise en question utilise les données que l'appel leur fournit.

Et ce n'est qu'un début.

Interprétation des données actuelles

Le reporting en temps réel est idéal pour créer et développer de petites interactions, ce qui en fait un excellent outil pour les entreprises pour effectuer des changements de politique intermédiaires. Mais certains problèmes appellent des solutions préventives. En d'autres termes, le RTR est un excellent moyen d'apprendre des erreurs que vous faites à un niveau personnel, mais l'interprétation continue des données (EDI) peut vous aider à éviter complètement ces problèmes. Mais non seulement cela, l'EDI attend l'avenir au niveau organisationnel.

Le but de l'EDI est de construire des modèles prédictifs qui aident les organisations à éviter les incidents client (client) impliquant des problèmes, par exemple, qui peuvent être évités.

Au niveau organisationnel, l'EDI peut vous offrir la possibilité de rééquiper vos actifs pour profiter des opportunités saisonnières. Familiers avec le cycle de vente du marché immobilier, par exemple (découvert par l'économiste Homer Hoyt dans les années XNUMX), ils apprécieraient la capacité de l'EDI à développer des attentes à long terme que peu d'entre eux pourraient imaginer. Aujourd'hui, la plupart des professionnels de l'immobilier ignorent la découverte de Hoyt et ceux qui la redécouvrent et en font bon usage sont devenus de grands hommes d'affaires.

Hoyt a atteint son cycle immobilier bien avant que la technologie des données n'améliore les capacités commerciales. Imaginez combien de prédictions de type Hoyt peuvent devenir réalité grâce à ces techniques et méthodes.

Franchement, les possibilités sont illimitées.

Des résultats basés sur les données dans un marché basé sur la technologie

Imaginez que vous êtes l'auteur de ce niveau POS. Armé d'outils (ou d'équipements) RTR qui vous font le plus de valeur infiniment pour l'entreprise. De plus, vous êtes également dirigé vers les structures EDI avec une finition qui vous aide à éviter les points de blocage connus qui peuvent tuer une vente, gâcher un événement ou perturber des opportunités essentielles.

C'est ainsi que ces technologies seront commercialisées auprès des propriétaires de petites entreprises. Mais la véritable puissance de la science et de l'analyse des données se fera sentir de manière plus organisationnelle, conduisant à de nouvelles compétences difficiles à imaginer il y a dix ans. Le véritable changement se produira à la suite des décisions de la haute direction dérivées de grands ensembles de données qui sont interprétées, ce qui révèlera des domaines clés pour simplifier les processus métier qui révolutionneront votre façon de travailler.

Sautez la courbe d'apprentissage avec des services d'analyse de Big Data

Le plein potentiel de toute nouvelle technologie dépasse la capacité de toute entreprise à y parvenir sans l'assistance d'un expert. L'histoire récente de la technologie Internet a prouvé que l'externalisation est la clé pour tirer parti des derniers produits et services de données. L'analytique et la science des données ne font pas exception.

Les organisations avancées ne peinent pas à créer leurs mégadonnées, à analyser des produits seuls ou à former des services internes pour faire le travail à partir de zéro. Des organisations compétitives et l'externalisation d'importants besoins en données.

Jusqu'à ce que ces technologies et méthodes deviennent omniprésentes, les services de Big Data, les offres de Big Data et le conseil en Big Data sont des emplois à temps plein - les meilleurs que les professionnels offrent. Vous devez travailler avec Big Data Consulting et des services qui sont déjà en avance sur la courbe.

C'est là qu'intervient la prochaine génération de professionnels du marketing de la science des données. Vous avez les produits et les services que les gens veulent, et d'éminents consultants en données ont la science des conceptions prédictives pour faire évoluer votre marque.

À ce stade, la concurrence réelle est en concurrence avec qui aura accès en premier à ces services de données avancés.