Duomenų galia: kaip pirmaujančios organizacijos naudoja duomenis kaip konkurencinį pranašumą

Dataladder: duomenų panaudojimo galia

Duomenys yra dabartinis ir būsimas konkurencinio pranašumo šaltinis.

Borja Gonzáles del Regueral – IE universiteto Humanitarinių mokslų ir technologijų mokyklos prodekanas

Verslo vadovai visiškai supranta duomenų, kaip pagrindinio jų verslo augimo turto, svarbą. Nors daugelis suprato jo reikšmę, daugumai jų vis dar sunku suprasti kaip jis gali būti naudojamas siekiant geresnių verslo rezultatų, pavyzdžiui, paversti daugiau potencialių klientų klientais, gerinti prekės ženklo reputaciją arba įgyti konkurencinį pranašumą pramonėje prieš kitus žaidėjus.

Pramonės konkurencingumą gali lemti daugybė veiksnių. Tačiau pastebėta, kad daugumą šių veiksnių galima kontroliuoti ir jais manipuliuoti renkant ir analizuojant duomenis. Šiame straipsnyje sužinosime, kokie veiksniai turi įtakos įmonės konkurenciniam pranašumui pramonėje ir kaip organizacijos duomenys gali prisidėti prie konkurencingumo didinimo.

Pralenkiantis konkurentus duomenų iniciatyvomis

Šiuo metu vartotojai, ieškodami prekės ar paslaugos, turi ilgą pasirinkimų sąrašą. Duomenų rinkimas ir analizė gali labai padėti organizacijai tapti išskirtiniu rinkos dalyviu.

Peržiūrėkime tris pagrindinius veiksnius, turinčius įtakos vartotojo pasirinkimui, sutelkdami dėmesį į tai, kaip duomenų rinkimas ir analizė gali pagerinti prekės ženklo patrauklumą prieš kitus konkurentus rinkoje.

1 veiksnys: rinkos poreikis atitinka produktų pasiūlą

Unikalios produkto savybės ir atributai išskiria jį iš konkurentų. Jei parduodate tą patį produktą kaip ir konkurentai, be papildomos unikalios vertės, yra didelė tikimybė, kad jūsų konkurentai pritrauks daugiau vartotojų siūlydami pridėtinę vertę. Vartotojų elgesio numatymas ir jų reikalavimų supratimas yra svarbus žingsnis siekiant įgyti konkurencinį pranašumą rinkoje.

Duomenų iniciatyva į prognozuoti vartotojų elgesį

Yra tam tikras modelis, nulėmęs tai, ką vartotojai perka rinkoje ir kokių funkcijų jie ieško priimdami sprendimą pirkti. Galite analizuoti rinkos duomenis, kad suprastumėte:

  • Kurios produkto savybės sulaukia daugiau vartotojų dėmesio?
  • Kokius poreikius tenkina vartotojai pirkdami?
  • Kokius produktus vartotojai dažniausiai perka kartu?

2 veiksnys: konkurencinga strateginė vizija

Labai svarbu žinoti apie konkurenciją ir jos strateginius žingsnius, kad galėtumėte konkurencingai suderinti savo sprendimus. Nesvarbu, ar tai būtų akcijos, nuolaidos, ar informacija apie kainas, šią informaciją svarbu daryti iš praeities duomenų, o ne vadovautis nuojauta.

Duomenų iniciatyva, skirta konkurencinių sprendimų priėmimas

Duomenų analizė gali padėti geriau suprasti konkurenciją šiais aspektais:

  • Kokias reklamines schemas ir nuolaidų pasiūlymus siūlo kiti konkurentai?
  • Kokie veiksniai turi įtakos jūsų konkurentų kainodarai?
  • Ar jūsų konkurento klientai yra patenkinti pirkiniais?

3 veiksnys: geresnis produktų prieinamumas ir prieinamumas

Šiais laikais vartotojai tikisi greito produktų pristatymo ir sklandaus daugiakanalio naudojimo. Dėl šios priežasties prekės ženklai turi užtikrinti, kad jų atsargos būtų užpildytos atitinkamu kiekiu ir produktų rūšimis, atsižvelgiant į rinkos reikalavimus. Taip pat labai svarbu tiksliai reklamuoti informaciją apie produktą ir suteikti klientams galimybę pasiekti ir užsisakyti tuos pačius produktus tiek internetu, tiek parduotuvėse.

Duomenų iniciatyva į padidinti produktų prieinamumą ir prieinamumą

Duomenų analizė gali padėti atsakyti į tokius klausimus:

  • Kokie procentai yra pardavimo parduotuvėje, palyginti su internetu?
  • Kokios yra dažniausiai prekių pristatymo vietos?
  • Kur vartotojai skaito apie jūsų produktus / paslaugas?

Galia Švarus Duomenys

Į visus aukščiau paryškintus klausimus galite arba atspėti atsakymus į juos remdamiesi nuojauta, arba naudoti tikslius, patikimus praeities duomenis ir priimti apskaičiuotus ateities sprendimus. Bet tai yra šiek tiek sudėtingesnė nei ši. Duomenys, kuriuos renka ir saugo daugelis organizacijų, nėra tinkamo ir tikslaus formato, kad būtų galima naudoti analizei, todėl jiems turi būti taikomas duomenų kokybės valdymo ciklas, kad būtų galima juos naudoti dėl tokių priežasčių.

Duomenų kokybės gyvavimo ciklas apima kelis veiksmus, skirtus duomenų naudojimui ir tikslumui užtikrinti, pvz., duomenų integravimą, profiliavimą, šveitimą, valymą, dublių pašalinimą ir sujungimą. Savitarnos duomenų kokybės įrankiai Sumažėjo laiko, sąnaudų ir darbo sąnaudų automatizavimas duomenų kokybės valdymu. Laiku valdant duomenų kokybę, galima realiuoju laiku apskaičiuoti konkurencines priemones, tokias kaip rinkos reikalavimai, vartotojų pageidavimai, kainos ir akcijos, produktų prieinamumas ir kt.