Les données ont transformé la façon dont nous effectuons notre travail et gérons les entreprises. Il existait initialement en tant que mesure que nous devions suivre, mais au cours des dernières années, il a été collecté dans les lacs et les océans pour une valeur d'informations. Cette eau, si l'on veut, doit être apprivoisée et analysée. Sa complexité a conduit les entreprises et les fournisseurs de solutions à créer des systèmes et des logiciels intelligents. Non, il ne répond pas, mais effectue plutôt une analyse statistique sur les données disponibles, puis demande au système de recommander certaines actions ou de les exécuter lui-même. Ce concept n'est pas nécessairement nouveau, mais il continue d'être plus possible que jamais avec la disponibilité de nombreux actifs de données, de techniques de science des données et de logiciels capables de traiter ces informations à la vitesse des décisions.
Les sources disponibles aujourd'hui englobent des catégories majeures de données sélectionnées, chacune contenant une pléthore de ressources d'information réelles. Qu'elles proviennent de systèmes internes ou de sources externes, l'écosphère numérique continue de rendre ces données structurées et non structurées plus accessibles que jamais. Certaines de ces catégories comprennent :
Les nombreuses sources spécifiques au sein de chacune des catégories ci-dessus comprennent les données transactionnelles internes des systèmes de gestion des clients et des propriétés, les solutions de point de vente, les inventaires d'approvisionnement, les statistiques de la demande, l'analyse comparative concurrentielle, le placement et la tarification des canaux, les données d'événement, les commentaires des clients, l'analyse de sites Web, la publicité segmentations, activité sur les réseaux sociaux et bien d'autres.
En tant que dirigeant d'entreprise, il est important de s'entourer d'indicateurs de performance de qualité. L'étape suivante naturelle consiste à transformer ces données en entrées pour vos principaux processus et systèmes de décision, permettant à ces systèmes d'analyser les données avec les conseils d'un utilisateur qualifié. Cela permet à un système de recevoir plus d'entrées que la personne typique peut être capable de rassembler dans le même laps de temps et de prendre par la suite de meilleures décisions pour une entreprise.
Examinons maintenant quelques exemples de la façon dont les données sont combinées avec un logiciel pour créer une solution qui n'était pas possible auparavant en raison de diverses limitations.
La gestion des recettes
La gestion des revenus continue de gagner en sophistication en ce qui concerne l'utilisation des sources de données. Depuis les premiers jours de ces systèmes, ils se sont appuyés sur des interfaces avec d'autres systèmes internes. Cependant, leur utilisation croissante d'informations provenant de sources externes les a rendus plus intelligents et capables d'effectuer des tâches plus efficacement. Ces solutions incluent désormais des intrants, notamment des statistiques sur l'offre et la demande locales, des prix compétitifs, l'activité des vols au niveau du marché, la météo et les événements pour fournir des prévisions plus précises et des prix fixés. Explorez LodgiQ, Maxim et IDeaS pour des exemples de solutions optimisées par ce type d'informations.
Remarketing
De multiples solutions publicitaires permettent aux entreprises de recommercialiser les produits aux personnes qui ont déjà visité leur site Web. Cette opportunité publicitaire présente les produits de l'annonceur à la même personne lorsqu'elle visite un site différent faisant partie d'un réseau publicitaire. La personne est généralement identifiée via des techniques de suivi anonymes telles qu'un cookie, mais d'autres techniques peuvent également être utilisées. En effet, il s'agit du résultat de l'analyse Web détenue par un annonceur qui est réutilisée dans un réseau publicitaire pour identifier une personne spécifique qui a précédemment manifesté de l'intérêt pour son produit afin de revitaliser l'intérêt de cette personne. AdRoll, Google, Facebook, Perfect Audience et Sojern proposent tous des solutions de remarketing ou de reciblage.
Publicité comportementale et intentionnelle
Ce type de solution publicitaire repose sur une base de données. Cependant, la différence ici est que les informations sont basées sur l'historique de navigation passé d'un individu, les transactions d'achat réelles ou d'autres sources représentant les intérêts de la personne et son intention probable d'achat. Les informations sont agrégées et des hypothèses sont faites pour classer une personne ou un segment d'audience dans un groupe qui intéresse certains annonceurs. Des entreprises telles qu'Adara, Journera, Sojern, Cendyn/ONE, Acxiom et AdTheorent peuvent être considérées comme des exemples de ce type de service, tout comme diverses solutions d'analyse prédictive.
Bon nombre de ces technologies logicielles produisent des capacités qui n'étaient pas possibles auparavant. De plus, chacun d'eux est unique en soi. Ces systèmes sont souvent capables de protéger la vie privée des personnes concernées en l'insérant dans leurs algorithmes de base plutôt que de l'exposer à une interface. Ils facilitent ensuite les décisions et les recommandations à exécuter soit par une personne, soit par le système lui-même.
Bien que les listes de produits d'une catégorie soient souvent utiles, il est impératif de comprendre les grandes différences entre les produits susmentionnés au sein d'une catégorie malgré quelques similitudes au niveau de la surface. Comprendre ces capacités uniques est essentiel pour générer des performances commerciales. En fait, les dirigeants doivent rapidement se rendre compte que la mise en ?uvre d'une application reposant sur des données nécessite une réflexion stratégique. Si l'application n'est pas conforme à la direction prévue, une organisation peut être forcée d'effectuer un changement imprévu. Bien que ces risques existent, les applications infusées de données devraient être en mesure de créer un avantage concurrentiel significatif.
