لقد غيرت البيانات طريقة أدائنا لوظائفنا وإدارة الشركات. كان موجودًا في البداية كمقياس كان علينا تتبعه ، ولكن خلال السنوات الأخيرة يتم جمعه في البحيرات والمحيطات من المعلومات. هذه المياه ، إذا صح التعبير ، يجب ترويضها وتحليلها. أدى تعقيدها إلى قيام كل من الشركات ومقدمي الحلول بإنشاء أنظمة وبرامج ذكية. لا ، لا يتكلم مرة أخرى ، بل يقوم بإجراء تحليل إحصائي على البيانات المتاحة ثم يوجه النظام إما إلى التوصية بإجراءات معينة أو تنفيذها بنفسه. هذا ليس بالضرورة مفهومًا جديدًا ، لكنه مفهوم لا يزال ممكنًا أكثر من أي وقت مضى مع توفر العديد من أصول البيانات وتقنيات علوم البيانات والبرمجيات القادرة على معالجة هذه المعلومات بسرعة اتخاذ القرارات.
تشمل المصادر المتاحة اليوم فئات رئيسية مختارة من البيانات ، لكل منها عدد كبير من موارد المعلومات الفعلية داخلها. سواء أكان مصدره أنظمة داخلية أو مصادر خارجية ، يستمر المحيط البيئي الرقمي في جعل هذه البيانات المهيكلة وغير المهيكلة أكثر سهولة من أي وقت مضى. تشمل بعض هذه الفئات ما يلي:
تتضمن المصادر العديدة المحددة ضمن كل فئة من الفئات المذكورة أعلاه بيانات المعاملات الداخلية من أنظمة إدارة العملاء والممتلكات ، وحلول نقاط البيع ، وقوائم جرد التوريد ، وإحصاءات الطلب ، والقياس التنافسي ، ووضع القناة والتسعير ، وبيانات الأحداث ، وتعليقات العملاء ، وتحليلات موقع الويب ، والإعلان التجزئة ونشاط وسائل التواصل الاجتماعي وغيرها الكثير.
بصفتك مديرًا تنفيذيًا للأعمال ، من المهم إحاطة نفسك بمقاييس أداء عالية الجودة. تتمثل الخطوة الطبيعية التالية في تحويل هذه البيانات إلى مدخلات لعمليات وأنظمة اتخاذ القرار الأساسية لديك ، مما يمكّن هذه الأنظمة من تحليل البيانات بتوجيه من مستخدم مؤهل. يسمح هذا للنظام بتلقي المزيد من المدخلات أكثر مما قد يتمكن الشخص العادي من جمعها في نفس القدر من الوقت وبالتالي اتخاذ قرارات أفضل للأعمال التجارية.
الآن دعونا نلقي نظرة على بعض الأمثلة حول كيفية دمج البيانات مع البرامج لإنشاء حل لم يكن ممكنًا في السابق بسبب القيود المختلفة.
إدارة العائدات
تستمر إدارة الإيرادات في الزيادة في التطور لأنها تتعلق باستخدام مصادر البيانات. منذ الأيام الأولى لهذه الأنظمة ، اعتمدوا على واجهات لأنظمة داخلية أخرى. ومع ذلك ، فإن استخدامهم المتزايد للمعلومات من المصادر الخارجية جعلهم أكثر ذكاءً وقدرة على أداء المهام بشكل أكثر كفاءة. تتضمن هذه الحلول الآن المدخلات بما في ذلك إحصاءات العرض والطلب المحلية ، والتسعير التنافسي ، ونشاط الطيران على مستوى السوق ، والطقس والأحداث لتقديم تنبؤات أكثر دقة وتحديد الأسعار. استكشف LodgiQ و Maxim و IDeaS للحصول على أمثلة للحلول التي يدعمها هذا النوع من المعلومات.
تجديد النشاط التسويقي
تمكّن الحلول الإعلانية المتعددة الشركات من إعادة تسويق المنتجات للأفراد الذين زاروا مواقعهم الإلكترونية مسبقًا. تقدم هذه الفرصة الإعلانية منتجات المعلن لنفس الشخص عندما يزور موقعًا مختلفًا يمثل جزءًا من شبكة إعلانية. عادة ما يتم التعرف على الشخص من خلال تقنيات تتبع مجهولة مثل ملفات تعريف الارتباط ، ولكن يمكن استخدام تقنيات أخرى أيضًا. على نحو فعال ، هذا هو نتيجة تحليلات الويب المملوكة للمعلن والتي تم إعادة توجيهها إلى شبكة إعلانية لتحديد شخص معين أبدى اهتمامًا سابقًا بمنتجهم من أجل تنشيط اهتمام هذا الشخص. توفر كل من AdRoll و Google و Facebook و Perfect Audience و Sojern حلول تجديد النشاط التسويقي أو إعادة الاستهداف.
الدعاية السلوكية والنية
هذا النوع من حلول الإعلانات مبني على أساس البيانات. ومع ذلك ، فإن الاختلاف هنا هو أن المعلومات تستند إلى سجل التصفح السابق للفرد أو معاملات الشراء الفعلية أو مصادر أخرى تمثل اهتمامات الشخص والنية المحتملة للشراء. يتم تجميع المعلومات ويتم وضع افتراضات لتصنيف شخص أو شريحة جمهور إلى مجموعة تهم معلنين معينين. يمكن اعتبار شركات مثل Adara و Journera و Sojern و Cendyn / ONE و Acxiom و AdTheorent أمثلة على هذا النوع من الخدمات مثل العديد من حلول التحليلات التنبؤية.
تنتج العديد من تقنيات البرامج هذه قدرات لم تكن ممكنة من قبل. علاوة على ذلك ، كل واحد منهم فريد من نوعه في حد ذاته. غالبًا ما تكون هذه الأنظمة قادرة على حماية خصوصية موضوعات البيانات عن طريق غرسها في خوارزمياتها الأساسية بدلاً من تعريضها لواجهة. ثم يقومون بتسهيل القرارات والتوصيات التي يجب أن يقوم بها الشخص أو النظام نفسه.
بينما غالبًا ما تكون قوائم المنتجات ضمن فئة ما مفيدة ، فمن الضروري فهم الاختلافات الشاسعة بين المنتجات المذكورة أعلاه ضمن فئة على الرغم من بعض أوجه التشابه على مستوى السطح. فهم هذه القدرات الفريدة هو المفتاح لتوليد أداء الأعمال. في الواقع ، يجب على المديرين التنفيذيين أن يدركوا بسرعة أن تنفيذ تطبيق يعتمد على البيانات يتطلب تدبرًا استراتيجيًا. إذا أصبح التطبيق غير متوافق مع الاتجاه المقصود ، فقد تضطر المنظمة إلى إجراء تغيير غير مخطط له. في حين أن هذه المخاطر موجودة ، يجب أن تكون التطبيقات المشبعة بالبيانات قادرة على خلق ميزة تنافسية كبيرة.
