La Potenco de Datumoj: Kiel Gvidantaj Organizoj Utiligas Datumojn Kiel Konkurencivan Avantaĝon

Dataladder: The Power of Leveraging Data

Datumoj estas la nuna kaj estonta fonto de konkurenciva avantaĝo.

Borja Gonzáles del Regueral – Vicdekano, Lernejo de Homaj Sciencoj kaj Teknologio de IE University

Komercaj gvidantoj tute komprenas la gravecon de datumoj kiel fundamenta valoraĵo por sia komerca kresko. Kvankam multaj komprenis ĝian signifon, la plimulto el ili ankoraŭ luktas por kompreni kiom ĝi povas esti utiligita por derivi plibonigitajn komercajn rezultojn, kiel konverti pli da perspektivoj en klientojn, plifortigi markreputacion aŭ akiri konkurencivan avantaĝon en la industrio kontraŭ aliaj ludantoj.

Industria konkurencivo povas esti derivita de multaj faktoroj. Sed estis observite ke la plej multaj el ĉi tiuj faktoroj povas esti kontrolitaj kaj manipulitaj per datumkolektado kaj analizo. En ĉi tiu artikolo, ni lernos la faktorojn, kiuj influas la konkurencivan avantaĝon de kompanio en la industrio, kaj kiel organizaj datumoj povas kontribui al plibonigo de konkurencivo.

Superante Konkurantoj kun Datumaj Iniciatoj

En la nuna epoko, konsumantoj havas longan liston de elektoj por elekti dum serĉado de produkto aŭ servo. Datenkolektado kaj analizo povas vaste helpi organizon starigi sin kiel diferencigan ludanton en la merkato.

Ni trarigardu la tri ĉefajn faktorojn, kiuj influas la elekton de konsumanto dum ni fokusiĝas pri kiel datumkolektado kaj analizo povas plibonigi la allogecon de marko kontraŭ aliaj konkurantoj en la merkato.

Faktoro 1: Merkata bezono renkontas produktoferton

La unikaj trajtoj kaj atributoj de produkto distingas ĝin de ĝia konkurado. Se vi vendas la saman produkton kiel konkurantoj, sen plia unika valoro, estas alta ŝanco, ke viaj konkurantoj povas altiri pli da konsumantoj kun aldonaj proponoj. Antaŭdiri konsumantkonduton kaj kompreni iliajn postulojn estas grava paŝo por gajni konkurencivan avantaĝon en la merkato.

Dateniniciato al antaŭdiri konduton de konsumanto

Estas certa ŝablono malantaŭ tio, kion konsumantoj aĉetas en merkato kaj kiajn funkciojn ili serĉas dum la aĉetado de decido. Vi povas analizi merkatajn datumojn por kompreni:

  • Kiuj produktaj trajtoj ricevas pli da atento de konsumantoj?
  • Kiajn bezonojn konsumantoj plenumas per siaj aĉetoj?
  • Kiujn produktojn konsumantoj kutime aĉetas kune?

Faktoro 2: Konkurenciva Strategia Vizio

Estas grave resti konscia pri konkurado kaj iliaj strategiaj movoj por ke vi ankaŭ povu konkurenci vicigi viajn decidojn. Ĉu temas pri promocioj, rabatoj aŭ preza inteligenteco, gravas konkludi ĉi tiun informon el pasintaj datumoj, prefere ol sekvi instinktojn.

Dateniniciato por konkurenciva decidiĝo

Datumanalitiko povas helpi vin pli bone kompreni konkurencon laŭ:

  • Kiajn reklamajn planojn kaj rabatajn ofertojn proponas aliaj konkurantoj?
  • Kio estas la faktoroj influantaj la prezojn de viaj konkurantoj?
  • Kiom kontentaj estas la klientoj de via konkuranto pri siaj aĉetoj?

Faktoro 3: Plibonigita Produkta Havebleco kaj Alirebleco

Konsumantoj nuntempe atendas rapidajn produktajn liveraĵojn, kaj ankaŭ glatan ĉiukanalan sperton. Pro tio, markoj devas certigi, ke iliaj stokregistroj estas plenigitaj kun taŭgaj kvantoj kaj specoj de produktoj laŭ merkata postulo. Simile, surmerkatigi produktinformojn en preciza maniero, kaj ebligi klientojn aliri kaj mendi la samajn produktojn de interretaj kaj ankaŭ en-butikoj kanaloj estas tre grava.

Dateniniciato al plibonigi produktan haveblecon kaj alireblecon

Datumanalitiko povas helpi vin respondi demandojn kiel:

  • Kio estas la procentoj de vendo en vendejo kompare kun interreta?
  • Kiuj estas la plej oftaj lokoj por produktaj liveroj?
  • Kie konsumantoj legas pri viaj produktoj/servoj?

La Potenco de pura datumoj

Por ĉiuj demandoj elstarigitaj supre, vi povas aŭ diveni la respondojn al ili per instinktoj, aŭ uzi precizajn, fidindajn datumojn de la pasinteco kaj fari kalkulitajn estontajn decidojn. Sed ĝi estas iom pli komplika ol ĉi tio. Datenoj kiuj estas kolektitaj kaj stokitaj de multaj organizoj ne estas en la ĝusta kaj preciza formato por esti uzata por analizo, kaj ĝi devas esti submetita al datumkvalita administra vivociklo antaŭ ol ĝi povas esti utiligita pro tiaj kialoj.

Datumkvalita vivociklo prenas viajn datumojn tra serio de paŝoj por certigi datuman uzeblon kaj precizecon, kiel datumintegriĝo, profilado, frotado, purigado, dedupado kaj kunfandado. Memservaj datumkvalitaj iloj sufiĉe plifaciligis aŭtomatigi administradon de datuma kvalito kun reduktita tempo, kosto kaj laborinvesto. Administri datumkvaliton ĝustatempe povas ebligi realtempan kalkulon de konkurencivaj iniciatoj, kiel ekzemple merkatpostuloj, konsumantpreferoj, prezoj kaj reklamoj, kaj produktalirebleco, ktp.