Моћ података: Како водеће организације користе податке као конкурентску предност

Даталаддер: Моћ коришћења података

Подаци су тренутни и будући извор конкурентске предности.

Борха Гонзалес дел Регуерал – продекан, Факултет људских наука и технологије Универзитета ИЕ

Пословни лидери у потпуности разумеју важност података као основне имовине за њихов пословни раст. Иако су многи схватили његов значај, већина њих се и даље бори да разуме како може се користити за постизање побољшаних пословних резултата, као што је претварање већег броја потенцијалних клијената у купце, побољшање репутације бренда или стицање конкурентске предности у индустрији у односу на друге играче.

Индустријска конкурентност може бити изведена из многих фактора. Али примећено је да се већина ових фактора може контролисати и манипулисати прикупљањем података и анализом. У овом чланку ћемо научити факторе који утичу на конкурентску предност компаније у индустрији и како организациони подаци могу допринети побољшању конкурентности.

Надмашивање конкурената са иницијативама за податке

У садашњој ери, потрошачи имају дугачку листу опција за избор док траже производ или услугу. Прикупљање података и аналитика могу у великој мери помоћи организацији да се постави као диференцирајући играч на тржишту.

Хајде да пређемо преко три највећа фактора који утичу на избор потрошача док се фокусирамо на то како прикупљање података и анализа могу побољшати атрактивност бренда у односу на друге конкуренте на тржишту.

Фактор 1: Потребе тржишта задовољавају понуду производа

Јединствене карактеристике и атрибути производа разликују га од конкуренције. Ако продајете исти производ као конкуренти, без додатне јединствене вредности, постоји велика шанса да ће ваши конкуренти привући више потрошача са понудом са додатном вредношћу. Предвиђање понашања потрошача и разумевање њихових захтева је важан корак у стицању конкурентске предности на тржишту.

Подаци иницијатива за предвидети понашање потрошача

Постоји одређени образац иза онога што потрошачи купују на тржишту и које карактеристике траже док доносе одлуку о куповини. Можете анализирати тржишне податке да бисте разумели:

  • Које карактеристике производа привлаче више пажње потрошача?
  • Које потребе потрошачи испуњавају својом куповином?
  • Које производе потрошачи обично купују заједно?

Фактор 2: Конкурентна стратешка визија

Од пресудне је важности да останете свесни конкуренције и њених стратешких потеза како бисте и ви могли конкурентно ускладити своје одлуке. Било да се ради о промоцијама, попустима или обавештајним подацима о ценама, важно је закључити ове информације из прошлих података, уместо да следите инстинкте.

Иницијатива за податке за конкурентско доношење одлука

Аналитика података може вам помоћи да боље разумете конкуренцију у смислу:

  • Које промотивне шеме и попусте нуде други конкуренти?
  • Који су фактори који утичу на цене ваших конкурената?
  • Колико су купци вашег конкурента задовољни куповином?

Фактор 3: Побољшана доступност и приступачност производа

Потрошачи данас очекују брзу испоруку производа, као и неометано омниканално искуство. Због тога, брендови морају осигурати да су њихове залихе попуњене одговарајућим количинама и врстама производа према захтјевима тржишта. Слично томе, веома је важно пласирање информација о производу на тачан начин и омогућавање купцима да приступе и наруче исте производе са онлајн, као и канала у продавници.

Подаци иницијатива за побољшати доступност и доступност производа

Аналитика података може вам помоћи да одговорите на питања као што су:

  • Који су проценти продаје у продавници у поређењу са онлајн?
  • Које су најчешће локације за испоруку производа?
  • Где потрошачи читају о вашим производима/услугама?

Моћ Чистити Датум

За сва горе истакнута питања, можете или претпоставити одговоре на њих кроз инстинкт, или користити тачне, поуздане податке из прошлости и доносити прорачунате будуће одлуке. Али то је мало компликованије од овога. Подаци које прикупљају и чувају многе организације нису у исправном и тачном формату да би се користили за анализу и морају бити подвргнути животном циклусу управљања квалитетом података пре него што се могу користити из таквих разлога.

Животни циклус квалитета података води ваше податке кроз низ корака како би се осигурала употребљивост и тачност података, као што су интеграција података, профилисање, прочишћавање, чишћење, уклањање дупликата и спајање. Самоуслужни алати за квалитет података учиниле су прилично лакшим аутоматизацију управљања квалитетом података уз смањено време, трошкове и улагање у рад. Управљање квалитетом података на време може да омогући израчунавање конкурентских мера у реалном времену, као што су захтеви тржишта, преференције потрошача, цене и промоције, доступност производа итд.