Liczy się efekt! Analiza danych w Twojej firmie

|
|
Kategorie: Analityka Internetowa

Dawniej jednym z największych wyzwań, jakie stały przed specjalistami w zakresie marketingu, było znalezienie i zatrudnienie dobrego analityka w celu analizy danych. Z najnowszych informacji Harvard Business Review wynika, że sytuacja się zmieniła. Obecnie wyzwanie stanowi znalezienie odpowiedniego sposobu na wykorzystanie zebranych danych w konkretnych działaniach.

 

Przeprowadzone badania wykazały, że organizacje zajmujące się marketingiem nadal potrzebują specjalistów w zakresie analizy danych, którzy potrafią zebrać dane, opracować je i w poprawny sposób przeanalizować. Wszystko po to, aby zdobytą wiedzę wykorzystać w przyszłości. Dodatkowo, według ekspertów, osoby decyzyjne powinny położyć większy nacisk na pracę z danymi.

 

Będąc na rynku powinniśmy analizować dane i działać na ich podstawie – jeżeli tego nie robimy, klienci zwykle nie uzyskają od nas nic nadzwyczajnego.

 

Ludzie, którzy zajmują się opracowywaniem danych to niesamowici specjaliści potrafiący w świetny sposób zarządzać danymi. (…) Nauka o analizie danych to opracowywanie wzorców, tworzenie hipotez, które można sprawdzić. Wszystko to po to, aby wyciągnąć wnioski, które doprowadzą do konkretnych działań i pomogą podjąć trudne decyzje.Peter Fader - profesor marketingu, autor książki „Customer Centricity: Focus on <br>the Right Customers for Strategic Advantage”

 

NAUKA MASZYN

 

Machine learning (uczenie maszynowe) pozwoli na przyspieszenie analizy danych i poprawi pracę Twojego zespołu analitycznego. To wszystko poprzez przetwarzanie ogromnych zbiorów danych w celu znalezienia pewnych wzorów i anomalii. Jest to pewien rodzaj sztucznej inteligencji, która analizuje dane za pomocą wykorzystywanych algorytmów iteracyjnych. Dzięki temu możemy zaprogramować maszynę tak, jak chcemy, a ona po przetworzeniu danych podzieli się z nami zdobytą wiedzą. To sprawia, że analiza ogromnych ilości danych staje się bardziej efektywna.

Sztuczna inteligencja jest w stanie szybciej niż my znaleźć pewne problemy i poznać odpowiedzi na pytania, których nawet jeszcze nie postawiliśmy.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji poszerza horyzonty i pozwala na więcej osobom zajmującym się marketingiem oraz analizą danych. Dzięki takim rozwiązaniom możemy jeszcze lepiej poznać klienta i w efektywniejszy sposób odtwarzać jego „ścieżkę”.

Jeden z zarządców firmy Accenture twierdzi: „Jeżeli nie potrafisz sprostać wyzwaniu, jakim jest zdyscyplinowana analiza, to wrażenia użytkowników nie będą tak dobre, jak mogłyby być. Podobnie wygląda sytuacja w przypadku pozyskiwaniu danych z wszelakich źródeł. Najpierw należy „zanurzyć się w danych”, a następnie je przeanalizować. Dzięki temu uzyskane wyniki będzie można wykorzystać podczas podejmowania decyzji, w celu uzyskania pożądanych wyników.”

 

 

 

 

W jaki sposób Lenovo wykorzystuje dane do kreowania wartości konsumenckiej?

 

Podejście ukierunkowane na analizę danych może przynieść firmom określone korzyści wyróżniające je względem konkurencji. Lenovo jest najlepszym przykładem teamu marketingowego, który opanował użycie zaawansowanych technologii i narzędzi analitycznych, prowadząc firmę do wykreowania lepszej wartości dla jej klientów.

Ajit Sivadsan, wiceprezes i główny manager Global E-commerce, ujawnił, że daneych konsumenckich jest coraz więcej. Lenovo postanowiło je wykorzystać. Rozpoczęto od stworzenia grupy analityków w jego jednostce e-commerce, która dzisiaj integruje i analizuje dane klientów oraz marketingowe z więcej niż 60 źródeł z całego świata.

Poprzez integrowanie i analizowanie danych Lenovo, Sivadasan odkrył trzy główne wskaźniki satysfakcji klientów korelującej z lojalnością:

  • Jakość doświadczeń online. Grupa Sivadasana śledziła ważne zmienne, takie jak to, czy łatwo jest znaleźć informacje produktowe i czy Lenovo zapewnia odpowiednią kontynuację przebiegu zamówienia.
  • Wywiązywanie się ze zobowiązań. Jest to drugi wskaźnik zawierający informację o tym, jak często firma nie dotrzymuje terminów dostarczenia.
  • Doświadczenia z samym produktem. Poprzez analizę social media i bezpośrednich zwrotnych informacji od klientów, grupa e-commerce Lenovo pomaga firmie ulepszyć jej produkty.

 

RYWALIZACJA W ANALITYCE

 

W celu kontynuowania efektywnej strategii analitycznej kierownictwo musi jasno zdefiniować problemy biznesowe i określić, na które pytania analityka ma odpowiedzieć. Jeśli tego nie zrobi, ryzykuje powrót do danych, które nakierowują organizację na zły tor.

Przykładowo, przedsiębiorstwa często usiłują zagłębić się w konwersjach pod względem oczekiwań demograficznych. Organizacje powinny być zdolne do analizowania danych, zadawania konsumentom i potencjalnym konsumentom właściwych pytań, a także eksperymentowania z oferowaniem różnych rozwiązań w celu optymalizacji odczuć konsumentów. 

Uczenie maszynowe może pomóc przedsiębiorstwom działać strategicznie. Kierownictwo może podejmować decyzje, bazując na posiadanych danych.

Joerg Niessing, Profesor Marketingu na INSEAD: „Kierownicy nadal mogą podejmować takie same decyzje strategiczne, jakie do tej pory podejmowali. Potrzebują oni zrozumieć dynamikę rynku i to, co robi konkurencja – na podstawie tych informacji ustalić, jak przedsiębiorstwo powinno reagować. Jedyną różnicą jest to, że obecnie mamy znacznie więcej danych i analityki, żeby pomóc im podjąć te decyzje.”

 

W „Measuring Marketing Insights: Turning Data Into Action”, udostępnionej online przez Insight Center CollectionHarvard Business Review możesz dowiedzieć się więcej o wykorzystywaniu analityki do tworzenia wartości konsumenckiej!

 

WYKORZYSTUJESZ TE METODY W SWOJEJ FIRMIE? PODZIEL SIĘ SWOIMI SPOSTRZEŻENIAMI W KOMENTARZU 🙂

 

 

Komentarze do artykułu: Liczy się efekt! Analiza danych w Twojej firmie