Последните тенденции показват, че персонализирането и ориентираният към клиента маркетинг са от съществено значение за успеха и растежа на бизнеса. Големите данни, също са от съществено значение за достигане до потребителите и задоволяване на техните нужди. И тук идва въпросът – как можем да използваме BI системите, за да оползотворим най-добре големи данни?

Връзката е по-органична, отколкото предполагате. С помощта на BI система, големи данни, събрани чрез CRM и други източници можете да предвидите и тествате солидни бизнес модели за бъдещето.

Голямата картина: планиране на бъдещето на вашия бизнес

Големите данни изискват пространен и задълбочен  анализ. Свикнали сме да обсъждаме големите данни, когато става въпрос за маркетинг, но какво да кажем за дългосрочни бизнес решения? В бързо променящите се индустрии е от съществено значение за бизнеса да разполага с ключови масиви от данни. Превеждането на големи данни в реалистична стратегия изисква прецизност, тестване и значително количество познания. Това включва:

Избор на информационни модели

Компилиране на данни от съществуващи източници

Използване на външни източници на информация за запълване на пропуски в знанията

Конкурентноспособен  анализ

Тестове и моделиране

Гаранции, че големите данни имат рамка за въвеждане

Най-добре е да приложите тези данни към конкретни решения и сценарии в бизнеса. Анализ, включващ прогнозирани пазарни показатели, предоставя информация в помощ на предприемачите при  вземане на  такива решения. Опитните анализатори могат да приложат данните към дългосрочна бизнес стратегия, позволявайки достатъчно гъвкавост за малки промени в процеса.

Малко над половината от всички изпълнителни директори използват анализ на данни, за да определят кои нови продукти и услуги да разработят. 46% го използват за управление на рисковете. Това не е тенденция, това е новото нормално.

Анализ и дигитална реклама

Благодарение на големите данни е възможно софтуерът да анализира вашия бизнес и неговия уебсайт, да се свърже с платена рекламна платформа като Facebook и да извлече максимума от рекламния ви бюджет с по-голяма точност и по-малко разходи.

Персонализиране с големи данни

Amazon остава основният пример за персонализирано онлайн пазаруване. В комплект със собствената си ефективна търсачка, Amazon и неговите алгоритми гледат отвъд демографските данни, за да създадат потребителско изживяване, обслужващо потребителя.

Определете до какъв тип данни ще трябва да достигнете, да се ангажирате и да обслужвате своите клиенти, както и потенциалните такива.  Вижте начини за кръстосани препратки, сегментиране и прилагане на тези данни.

Интегрирайте практически и исторически данни от вашия бизнес от вашия CRM и други източници. Това е мястото, където  личностните особености влизат в игра, за да  захранят с информация вашата стратегия.

Въвеждането е изпълнението – това е мястото, където разглеждате как ще изпълните стратегията си по гъвкав начин. На етапа „Подразбиране“ трябва да продължите да събирате данни, за да видите как най-добре да продължите напред. Това може да ви помогне да идентифицирате допълнителни нужди на клиента. Ако го направите по-добре от конкуренцията си, ще имате истинско предимство.

Човешкият елемент

Помислете за отрасли като автомобилното застраховане. Едно от най-лошите преживявания на  света  е след автомобилна катастрофа да се обадите на вашата застрахователна компания само за да намерите автоматизирано меню. Уебсайтът или приложението на застрахователната компания може да са ви позволили да навигирате в процеса на избор на полица, без да се налага да се занимавате с човек. Когато имате много специфична нужда, особено спешна, разговорът с  човек е първостепенно значение. 75% от клиентите смятат, че отнема твърде много време, за да се свържат с човек по телефона при  обаждане на център за клиентско обслужване.  Докато изкуственият интелект не може перфектно да симулира съпричастие, човешката работна сила за обслужване на клиенти е тук, за да остане – и е необходима за удовлетвореността на клиентите.

Можете и трябва да автоматизирате своите проучвания за удовлетвореността на клиентите. Продължавате напред, тези данни са важни.

В крайна сметка бизнес прогнозирането трябва да бъде съставено от задълбочен анализ на големи данни. Има технологичен напредък в тази област всеки ден. Все още е изключително важно за хората да разберат как да вземат решения въз основа на данни, да събират и анализират данни, да проследяват множество финансови модели и да надникнат по-задълбочено в конкурентен анализ.

Дори ако софтуерът върши работата, хората, които го програмират, първо трябва да овладеят тези основи на бизнес разузнаването и големите данни. Това създава интегриран процес на обучение за анализаторите. Те трябва да запазят човешкия инстинкт за бизнес преценка и анализ на пазара.

За да получите индивидуална консултация за това как BI системите могат да бъдат полезни за вашия бизнес, свържете се с екипа на ITC Consult.