LİTVANCA
Dideli duomenys yra verslo pasaulio pokyčių veiksnys, todėl įmonės pradeda didinti skaitmeninę transformaciją. Dėl to labai išaugo duomenų analizės paklausa. Tada „Chapacash“, greitąsias paskolas teikianti įmonė, parodo duomenų analizės svarba priimant sprendimus.
Duomenų analizė priima protingesnius sprendimus
Mažosios įmonės patiria didžiausią analizės poveikį, ir nesitikima, kad tai sulėtės. Tiesa ta, kad jei jūsų verslas nesilaikys šių tendencijų, atsidursite nepalankioje padėtyje. Tai tapo visų strateginių verslo sprendimų kertiniu akmeniu.
Tinkamos auditorijos radimas yra svarbus žingsnis siekiant priimti geresnius sprendimus ateityje. Verslo analizė renka duomenis iš populiarių centrų, tokių kaip „Facebook“ ir „Instagram“, ir šie duomenys naudojami kuriant idealių prekės ženklo klientų demografinius rodiklius.
Savo ruožtu šis profilis nustato, kokių funkcijų jūsų klientai nori arba kurių reikia iš konkrečių produktų. Todėl tai yra galingas įrankis sprendžiant, kaip tobulinti esamus produktus ir paslaugas.
Duomenų analizės naudojimas siekiant kuo geriau išnaudoti vartojimo modelius
Šiandienos įmonės turi žinoti, ko nori jų klientai, kad galėtų priimti teisingus sprendimus ir judėti į priekį. Jei fizinėse parduotuvėse lentynose nėra tinkamų produktų, jų pardavimai sumažės.
Jei interneto paslaugų teikėjai nesiūlo tinkamų paslaugų, jie praras klientus. Pirmasis verslo žingsnis yra įsitikinti, kad parduodate tinkamus produktus reikiamiems žmonėms.
Čia atsiranda verslo analizė. Pateikite informaciją, reikalingą užtikrinti, kad jūsų įmonė teikia tinkamus produktus ir paslaugas. Šis procesas žinomas kaip nuspėjamoji analizė ir naudoja keturis metodus:
- Segmentavimas: naudoja informaciją apie tikslinius klientus, kad suskirstytų juos į atskiras kategorijas pagal demografinius rodiklius, elgesį ir požiūrį. Tada į šiuos segmentus nukreipiami konkretūs produktai ar paslaugos.
- Prognozavimas: naudoja analizę, kad nuspėtų konkrečius modelius, leidžiančius įmonėms iš anksto suprasti produkto ar paslaugos paklausą.
- Kainodara: tai duomenų iš įvairių šaltinių, dažniausiai konkurentų, analizės procesas, siekiant nustatyti, kiek tikslinė rinka nori mokėti už konkretų produktą ar paslaugą.
- Klientų pasitenkinimas: svarbu tobulinti klientų kelią, o šiandieniniai klientai nebijo pasidalyti tuo, ką darote ne taip. Naudokite šiuos duomenis, kad pagerintumėte savo patirtį.
Šiuo metu vartotojai turi visą galią versle. Įmonė turi prisitaikyti prie savo klientų poreikių, kitaip jie bus ignoruojami. Klientai tikisi lengvatinio režimo.
Dar svarbiau, kad vartotojai pateikia tiek daug informacijos, kad tikisi, kad įmonės žinos savo modelius. „Analytics“ leidžia geriau planuoti ir gauti įžvalgų, pagrįstų jūsų klientų modeliais.
Įmonės, kurios visapusiškai naudojasi klientų elgesiu priimdamos sprendimus, savo konkurentus lenkia 85%. Tų pačių įmonių pelnas taip pat padidėjo 25 proc. Tai rodo, kad analizė yra galinga, nes ji nustato pirkimo modelius. Tada ši informacija naudojama priimant svarbius rinkodaros sprendimus.
Tai gali jus sudominti: 8 finansinės strategijos, kaip padidinti jūsų verslo pardavimą
Duomenys gali padidinti našumą
Mažos įmonės gali praleisti daug laiko analizuodamos duomenis, kad nustatytų pirkimo modelius, tačiau taip pat svarbu sutelkti dėmesį į našumą. Duomenų analizė atlieka gyvybiškai svarbų vaidmenį įmonės viduje, nes suteikia įžvalgų apie efektyvumo gerinimą, pagrįstą sprendimų priėmimu.
Idėja yra racionalizuoti šias verslo operacijas, kad laikui bėgant jos būtų efektyvesnės. Kai kurie pavyzdžiai apima veiklos išlaidas, produkto kūrimą ir darbo jėgos planavimą.
Informacijos naudojimas suteikia unikalią įžvalgą apie sudėtingus vidinius verslo scenarijus. Įmonės gali naudoti analitiką, kad pagerintų savo pelno maržas, kurdamos efektyvesnius procesus.
Rizikos mažinimas pagerinamas atliekant analizę
Viena iš pagrindinių priežasčių, kodėl įmonės turi naudoti analizę, kad priimtų geresnius sprendimus, yra rizika, kurią kelia didžiulis surinktų duomenų kiekis.
Pateikiama tiek daug nestruktūrizuotų duomenų, kad nesunku priimti netinkamus sprendimus, nebent jie tinkamai analizuojami. Todėl, turint duomenų analizės strategija Tinkamai numato riziką ir padeda priimti geresnius sprendimus ateityje.
Verslo analizė taip pat daro plėtrą daug mažiau rizikingą, nes įmonės turi prieigą prie vertingos informacijos prieš priimdamos galutinį sprendimą. Taip pat galima sąveikauti su informacija, kad ją būtų galima panaudoti kuriant veiksmų planą.
Įmonės, kurios turi minimalius rizikos matavimo standartus, galės įtraukti tikslius skaičius į savo sprendimų modeliavimo procesą. Trumpai tariant, jie gali numatyti tam tikrus scenarijus ir planuoti juos iš anksto.
Dabar tu žinai kodėl duomenų analizė yra svarbi priimant sprendimus. Duomenų įžvalgos yra trikdanti technologija, todėl įmonės turi būti pasirengusios nuolat atnaujinti savo sistemas. Taip pat mažos įmonės turi turėti galimybę kuo anksčiau nustatyti naujas galimybes.
