הנתונים שינו את האופן שבו אנו מבצעים את התפקידים שלנו ומנהלים חברות. זה היה קיים בהתחלה כמדד שהיינו צריכים לעקוב אחריהם, אבל במהלך השנים האחרונות הוא נאסף באגמים ובאוקיינוסים בשווי מידע. את המים האלה, אם תרצו, יש לאלף ולנתח. המורכבות שלו הובילה גם חברות וגם ספקי פתרונות ליצור מערכות ותוכנות חכמות. לא, היא לא מדברת בחזרה, אלא מבצעת ניתוח סטטיסטי על נתונים זמינים ואז מכוונת את המערכת להמליץ על פעולות מסוימות או לבצע אותן בעצמה. זה לא בהכרח רעיון חדש, אבל זה ממשיך להיות אפשרי יותר מאי פעם עם הזמינות של נכסי נתונים רבים, טכניקות מדעיות ותוכנות המסוגלות לעבד מידע זה במהירות ההחלטות.
המקורות הזמינים כיום מקיפים קטגוריות מרכזיות נבחרות של נתונים, כל אחת עם שפע של משאבי מידע ממשיים בתוכם. בין אם מקורו במערכות פנימיות או ממקורות חיצוניים, האקוספירה הדיגיטלית ממשיכה להפוך את הנתונים המובנים והבלתי מובנים הללו לנגישים מתמיד. כמה מהקטגוריות הללו כוללות:
המקורות הספציפיים הרבים בכל אחת מהקטגוריות לעיל כוללים נתוני עסקאות פנימיים ממערכות ניהול לקוחות ונכסים, פתרונות נקודות מכירה, מלאי אספקה, סטטיסטיקות ביקוש, השוואות תחרותיות, מיקום ערוץ ותמחור, נתוני אירועים, משוב לקוחות, ניתוח אתרים, פרסום פילוחים, פעילות במדיה חברתית ועוד רבים.
כמנהל עסקים, חשוב להקיף את עצמך עם מדדי ביצועים איכותיים. הצעד הבא הטבעי הוא להפוך את הנתונים הללו לתשומות עבור תהליכי הליבה ומערכות ההחלטות שלך, מה שמאפשר למערכות אלו לנתח נתונים בהנחיה של משתמש מוסמך. זה מאפשר למערכת לקבל יותר תשומות ממה שהאדם הטיפוסי יוכל לאסוף באותו פרק זמן ולאחר מכן לקבל החלטות טובות יותר עבור העסק.
כעת נסתכל על כמה דוגמאות כיצד משולבים נתונים עם תוכנה כדי ליצור פתרון שלא היה אפשרי בעבר בגלל מגבלות שונות.
ניהול הכנסות
ניהול ההכנסות ממשיך לעלות בתחכום ככל שהוא נוגע לשימוש במקורות נתונים. מאז הימים הראשונים של מערכות אלו, הם הסתמכו על ממשקים למערכות פנימיות אחרות. עם זאת, השימוש הגובר שלהם במידע ממקורות חיצוניים הפך אותם לאינטליגנטיים יותר ומסוגלים לבצע משימות ביעילות רבה יותר. פתרונות אלה כוללים כעת תשומות כולל סטטיסטיקות היצע וביקוש מקומיות, תמחור תחרותי, פעילות טיסה ברמת השוק, מזג אוויר ואירועים כדי לספק תחזיות מדויקות יותר וקביעת תמחור. חקור את LodgiQ, Maxim ו-IDeaS לקבלת דוגמאות לפתרונות המוסמכים על ידי מידע מסוג זה.
שיווק מחדש
פתרונות פרסום מרובים מאפשרים לחברות לשווק מוצרים מחדש לאנשים שביקרו בעבר באתר שלהם. הזדמנות פרסום זו מציגה את המוצרים של המפרסם לאותו אדם כאשר הוא מבקר באתר אחר המהווה חלק מרשת מודעות. האדם מזוהה בדרך כלל באמצעות טכניקות מעקב אנונימיות כגון עוגיה, אך ניתן להשתמש גם בטכניקות אחרות. למעשה, זוהי תוצאה של ניתוח אינטרנט בבעלותו של מפרסם שהוכנס מחדש לרשת מודעות כדי לזהות אדם ספציפי שגילה בעבר עניין במוצר שלו כדי להחיות את העניין של אדם זה. AdRoll, Google, Facebook, Perfect Audience ו-Sojern כולן מספקות פתרונות שיווק מחדש או מיקוד מחדש.
פרסום התנהגותי וכוונות
סוג זה של פתרון פרסום בנוי על בסיס נתונים. עם זאת, ההבדל כאן הוא שהמידע מבוסס על היסטוריית הגלישה בעבר של אדם, עסקאות רכישה בפועל או מקורות אחרים המייצגים את האינטרסים של האדם ואת כוונתו הסבירות לרכוש. המידע מצטבר ומניחים הנחות כדי לסווג אדם או פלח קהל לקבוצה שמעניינת מפרסמים מסוימים. חברות כגון Adara, Journera, Sojern, Cendyn/ONE, Acxiom ו-AdTheorent עשויות להיחשב כדוגמאות לשירות מסוג זה, כמו גם פתרונות ניתוח חזויים שונים.
רבות מטכנולוגיות התוכנה הללו מייצרות יכולות שלא היו אפשריות בעבר. יתר על כן, כל אחד מהם ייחודי בפני עצמו. מערכות אלו מסוגלות לעתים קרובות להגן על פרטיותם של נושאי מידע על ידי החדרת אותה אלגוריתמי הליבה שלהן במקום חשיפתן לממשק. לאחר מכן הם מקלים על החלטות והמלצות שיבוצעו על ידי אדם או על ידי המערכת עצמה.
בעוד שרשימות של מוצרים בתוך קטגוריה הן שימושיות לרוב, הכרחי להבין את ההבדלים העצומים בין המוצרים שהוזכרו לעיל בתוך קטגוריה למרות כמה קווי דמיון ברמת פני השטח. הבנת היכולות הייחודיות הללו היא המפתח ליצירת ביצועים עסקיים. למעשה, מנהלים חייבים להבין במהירות שהטמעת אפליקציה בהסתמכות על נתונים דורשת מחשבה אסטרטגית מראש. אם האפליקציה לא מתאימה לכיוון המיועד, ייתכן שארגון ייאלץ לבצע שינוי לא מתוכנן. בעוד שקיימים סיכונים אלו, האפליקציות המוזררות בנתונים אמורות להיות מסוגלות ליצור יתרון תחרותי משמעותי.
