ستساعدك المقالة التالية: كيفية استخدام تحليلات البيانات لتحقيق رؤى أعمال أفضل
ليس سراً أن تحليلات البيانات يمكن أن تكون ذات قيمة للشركات من جميع الأشكال والأحجام. يساعد المسوقين على تخطيط رحلات العملاء السلسة وتخصيص المحتوى لمطابقة النية.
ومع ذلك ، من التنبؤ بالمشتريات المستقبلية إلى اضطراب العملاء ، أبلغ أكثر من 4 من كل 5 مديرين تنفيذيين للتسويق عن صعوبة في اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات على الرغم من الوصول إلى بيانات المستهلك وفقًا لـ Venture Beat.
يتمثل التحدي في الوصول إلى التقنيات القادرة على تحليل وفرة البيانات في فترة قصيرة. بينما يمكن للعديد من الشركات تسجيل كميات كبيرة من البيانات ، إلا أنها غير قادرة على معالجة هذه المعلومات وتحليلها بفعالية.
لذا ، ما الذي يمكن للمؤسسات فعله لاستخدام تحليلات البيانات لتحقيق رؤى أفضل تساعدك في التعرف على عملائك بشكل أفضل وزيادة المبيعات؟
ما الذي يمكن أن تحققه البيانات الضخمة؟
مفتاح استخدام البيانات الضخمة هو فهم ما يمكن أن يساعد عملك على تحقيقه. بينما ترتبط البيانات الضخمة بشكل متكرر بالتسويق والتجارة الإلكترونية ، فمن الخطأ الاعتقاد بأن البيانات مقصورة على تلك القطاعات فقط.
يمكن للشركات عبر الصناعات الاستفادة من البيانات مع التحليل المناسب الذي يمكّن الشركة من التميز عن المنافسة. قد تكتشف مثل هذه الممارسات أيضًا الأخطاء المحتملة قبل حدوثها أو تمنع الاحتيال ، لا سيما في قطاعي الأدوية أو التمويل.
لشركات التجارة الإلكترونية – مثل Amazon- الاستراتيجية هي استخدام البيانات لصالحهم. من خلال تقييم سلوك التصفح لمستخدميها ، تفهم هذه الشركات احتياجات وعادات المتسوقين بشكل أفضل.
تساعد هذه المعلومات الشركات بعد ذلك على زيادة أرباحها. كما أنه يمكّن الشركة من الترويج للمنتجات عبر الإنترنت التي من المرجح أن يطلبها مستخدمون محددون ويشترونها.
ماذا تحتاج لفهم البيانات؟
قبل أن تبدأ الشركة في جمع كميات كبيرة من البيانات ، من المهم صياغة خطة وهدف طويل الأجل. يمكن أن يكون تخزين البيانات مكلفًا وقد يكون تحليل المعلومات أكثر تكلفة.
لذلك ، من المهم تحديد أهداف شركتك للبيانات في وقت مبكر (استخدم هذا الهدف ومجموعة أدوات مؤشرات الأداء الرئيسية لمساعدتك على القيام بذلك). اطرح أسئلة مثل
- ما هي مصادر البيانات التي لديك حاليًا وكيف تستخدم البيانات حاليًا؟
- ما هي البيانات التي لديك وتريد الوصول إليها؟
- ما الذي ترغب في الحصول عليه من بياناتك؟ على سبيل المثال ، هل تريد معرفة المزيد عن عملائك ، أم أنك تتخذ إجراءات احترازية لمنع الاحتيال؟
- هل لديك أهداف عمل قائمة وهل تتوافق مع استراتيجية البيانات الضخمة الخاصة بك؟
بمجرد تحديد الغرض من بياناتك ، يجب عليك إنشاء خارطة طريق توضح الفجوات في احتياجات عملك والتكنولوجيا. يجب أن تساعدك هذه الخطوات الست على استخدام البيانات لتوجيه احتياجات عملك.
1. جمع البيانات
اكتشف كيف ينوي عملك جمع بيانات المستهلك. الاحتمالات لا حصر لها تقريبا.
هناك عدة قنوات لجمع البيانات والتي تشمل:
- شبكات التواصل الاجتماعي مثل Facebook و Twitter
- بيانات محرك البحث مثل Google Analytics
- الدراسات الاستقصائية
- تتبع المعاملات (مثل المشتريات السابقة)
- أشكال جيل الرصاص
- الاشتراكات أو الإصدارات التجريبية المجانية
- تتبع عبر الإنترنت أو موقع الويب
- رحلة العميل أو مراقبة المستخدم
ضع في اعتبارك أن هناك أنواعًا مختلفة من البيانات من الطرف الأول (بيانات توافقية مثل عنوان البريد الإلكتروني) إلى بيانات الطرف الثالث (ملفات تعريف الارتباط من مواقع الويب الخارجية يتم التخلص منها تدريجياً بواسطة Google في عام 2024).
2. تقييم ملاءمة البيانات ودقتها
بعد ذلك ، تحتاج إلى تحديد القيمة الحقيقية لبياناتك. كيف تم جمع المعلومات؟ قد تكون المعلومات التي تم تجميعها عشوائياً غير دقيقة ومليئة بالعيوب وعديمة القيمة.
وجدت “ حالة مبيعات B2B لعام 2022 ” أن ثلثي العملاء المحتملين لا يغلقون بسبب جودة البيانات السيئة بينما تحتوي ما يصل إلى 25 في المائة من سجلات العملاء والمحتملين للشركات على أخطاء فادحة في البيانات تؤثر بشكل مباشر على المبيعات.
لذلك ، يجب عليك تحليل دقة معلوماتك قبل إنفاق الوقت والمال لتحليل البيانات في المقام الأول. سيساعدك هذا في تحديد ما إذا كانت البيانات ستحتوي على أي رؤى قيمة. إذا لم يحدث ذلك ، فقم بجمع البيانات بشكل أكثر دقة قبل المضي قدمًا.
3. اكتساب رؤى أفضل
تقوم غالبية الشركات الحديثة بالفعل بتخزين كمية كافية من البيانات بانتظام. للحصول على رؤى أفضل ، يجب معالجة بعض الأسئلة أولاً:
- ما مدى معرفتك ببيانات شركتك وعمليات جمعها؟
- كم مرة يتم تحديث المعلومات وأين يتم تخزينها؟
- هل يتم تحليل المعلومات بانتظام؟
- هل هناك أي مخاوف تتعلق بالأمان أو السرية فيما يتعلق بالمعلومات المخزنة؟
يمنحك الحصول على إجابات لهذه الأسئلة ميزة ويضمن لك فهم أفضل للممارسات الحالية لشركتك – بما في ذلك الامتثال للقوانين المحلية والدولية مثل القانون العام لحماية البيانات (GDPR). تأكد أيضًا من استشارة الفريق أو الفرد المسؤول عن تحليل بيانات شركتك.
4. القدرات الداخلية
صدق أو لا تصدق ، يمكن أن يكون تخزين البيانات الضخمة وتحليلها عملية ضخمة ومكلفة. هناك حاجة إلى مهارة وخبرة كبيرة للبحث عن المعلومات بشكل فعال والاستفادة من البرامج المرتبطة.
وفقًا لمكتب إحصاءات العمل الأمريكي ، من المتوقع أن ينمو الطلب على محللي أبحاث العمليات بنسبة 23 في المائة من 2021 إلى 2031 ، وهو أسرع بكثير من المتوسط لجميع المهن. هذا يعني أن المنافسة على هذه المهارات عالية.
في الوقت نفسه ، لا تستطيع العديد من الشركات الحفاظ على مواهبها الداخلية وإدارتها. في حين أنه قد يبدو فكرة جيدة أن يتم تخصيص الموارد لبرامج تحليل البيانات فقط ، إلا أن هذا قد يثبت في النهاية أنه خطأ مكلف.
لتحقيق أقصى استفادة من بياناتك ، من المهم ربط تحليلات البيانات وتقنيات تكنولوجيا المعلومات. تجنب التجزئة! بدلاً من ذلك ، حاول توسيع مواردك عبر كلا القطاعين. يجب أن تتزامن الاستثمارات في البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات مع تقنيات تحليل البيانات والعكس صحيح.
يوضح هذا الرسم البياني من Gartner المجالات الرئيسية للابتكار التكنولوجي للشركات التي تستثمر في البيانات والتحليلات. تمثل التكنولوجيا السحابية ما يقرب من نصف الاستثمار تليها الذكاء الاصطناعي والبرمجيات.
5. تصور البيانات
بمجرد أن تتعلم كيفية جمع البيانات الدقيقة ، فقد حان الوقت لاستخلاص رؤى من المعلومات. يعد تصور البيانات جانبًا رئيسيًا في هذه العملية لأنه يمنحك القدرة على تمثيل المعلومات بطريقة أكثر قابلية للفهم.
في جميع الاحتمالات ، سيكون لدى فريقك عدد قليل من الأشخاص غير مرتاحين للأرقام. للتأكد من استخدام بياناتك بكفاءة ، تحتاج إلى عرض المعلومات بشكل مرئي.
يتيح استخدام أدوات معينة مثل مخططات Google أو Datawrapper تحويل البيانات إلى رسوم بيانية ومخططات. الرسوم البيانية سهلة الفهم وستساعد في ضمان مشاركة فريقك ومشاركته.
6. تحويل الرؤى إلى أفعال
إن الوصول إلى البيانات الضخمة والقدرة على تحليلها ليس مفيدًا إلا إذا كان بإمكانك ترجمتها إلى إجراءات ناجحة.
يعد الحصول على الأدوات اللازمة لتحليل البيانات خطوة واحدة في الاتجاه الصحيح. سواء كان الهدف النهائي هو زيادة الأمان أو زيادة الأرباح ، يجب عليك معرفة كيفية تحويل المعرفة لدفع رؤى الأعمال.
يجب أن يكون الرئيس التنفيذي والفريق التنفيذي الأول على استعداد لاستخدام تحليلات الأعمال هذه لأنشطة التسويق. . يجب دمج رؤى العملاء في كل خطوة من خطوات اتخاذ القرار على جميع المستويات. سواء كان الأمر يتعلق بإنشاء إستراتيجية إعلانية جديدة أو وضع إستراتيجيات في مكان آخر. تعرف على كيفية الاستفادة من هذه المعلومات لتحسين وتنمية عملك.
دراسات الحالة: Netflix & Walmart
نيتفليكس
ربما تكون قد سمعت عن Netflix ، ونجاحها الذي لا يمكن إيقافه حيث ترى خدمة البث المباشر أن لديها 223 مليون مشترك مدفوع تم الإبلاغ عنها بواسطة Statista.
أحد الأسباب هو كيفية استخدام Netflix للبيانات الضخمة. من خلال فهم احتياجات العملاء ، تمتلك الشركة واحدة من أقل معدلات التقلب في خدمات الاشتراك مقارنة بخدمات أخرى مثل Hulu بنسبة 2.4 في المائة فقط.
تستخدم Netflix البيانات الضخمة لتحليل سلوك المستخدم ثم تخصيصها مع المحتوى المخصص. على سبيل المثال ، يقومون بجمع بيانات مثل الوقت الذي يشاهد فيه المشتركون العرض إذا كان قد تم مشاهدته بنهم أو استغرقهم بعض الوقت للانتهاء.
في عام 2019 ، استثمرت Netflix في تقنية الذكاء الاصطناعي لأتمتة مقطورات الأفلام والتلفزيون. يمكن أن تساعد هذه التقنية الشركة على خفض تكلفة إنشاء المقطورات مع إضافة التخصيص لمشتركيها.
وول مارت
مثال آخر هو تاجر التجزئة الضخم ، وول مارت. مع أكثر من 245 مليون عميل في جميع أنحاء العالم في ما يقرب من 20000 متجر ، تجمع Walmart 2.45 تيرابايت من البيانات غير المنظمة من مليون عميل كل ساعة وفقًا لـ ProjectPro!
تستخدم هذه البيانات بطرق متنوعة لتحسين خدمة العملاء واكتساب العملاء والاحتفاظ بهم وزيادة الإيرادات. في إستراتيجيتها PPC ، تحلل Walmart 100 مليون كلمة رئيسية كل يوم لتحسين عروض الأسعار. كما أنه يتتبع كل إجراء مثل نشاط الوسائط الاجتماعية ، وعمليات الشراء داخل المتجر وعبر الإنترنت ، والأحداث المحلية للاستفادة منها.
يوضح الرسم أدناه من جامعة هارفارد أمثلة على كيفية استخدام المتجر الكبير للبيانات ليكون متمحورًا حول العميل ولكنه يركز أيضًا على تحسين العمليات والعمليات.
الاستفادة من تحليلات البيانات لنجاح الأعمال
قد يكون من الصعب فهم البيانات التي يجب جمعها وكيفية استخدامها لإشراك العملاء وزيادة الإيرادات. ستعرفك دورة تحليل البيانات والويب القصيرة في معهد دبي للإعلام على الأساسيات بما في ذلك GA4 والبحث في أمان البيانات والامتثال وكيفية تصور البيانات وتقديمها. ابدأ اليوم للاستفادة من بياناتك.
