I dati hanno trasformato il modo in cui svolgiamo i nostri lavori e gestiamo le aziende. Inizialmente esisteva come una metrica che dovevamo monitorare, ma negli ultimi anni è stata raccolta in laghi e oceani di informazioni utili. Quest'acqua, se vuoi, deve essere domata e analizzata. La sua complessità ha portato sia le aziende che i fornitori di soluzioni a creare sistemi e software intelligenti. No, non risponde, ma piuttosto esegue analisi statistiche sui dati disponibili e quindi indirizza il sistema a consigliare determinate azioni o a eseguirle da solo. Questo non è necessariamente un concetto nuovo, ma è ancora più possibile che mai grazie alla disponibilità di numerosi asset di dati, tecniche di data science e software in grado di elaborare queste informazioni alla velocità delle decisioni.
Le fonti oggi disponibili comprendono categorie principali selezionate di dati, ciascuna con una pletora di risorse informative effettive al loro interno. Che provenga da sistemi interni o da fonti esterne, l'ecosfera digitale continua a rendere questi dati strutturati e non strutturati più accessibili che mai. Alcune di queste categorie includono:
Le numerose fonti specifiche all'interno di ciascuna delle categorie di cui sopra includono dati transazionali interni provenienti da sistemi di gestione di clienti e proprietà, soluzioni per punti vendita, scorte di approvvigionamento, statistiche sulla domanda, benchmark competitivo, posizionamento e prezzi dei canali, dati sugli eventi, feedback dei clienti, analisi dei siti Web, pubblicità segmentazioni, attività sui social media e molto altro.
In qualità di dirigente aziendale, è importante circondarsi di metriche di performance di qualità. Il passo successivo naturale è trasformare questi dati in input per i processi e i sistemi decisionali principali, consentendo a questi sistemi di analizzare i dati con la guida di un utente qualificato. Ciò consente a un sistema di ricevere più input di quanti una persona tipica potrebbe essere in grado di raccogliere nello stesso lasso di tempo e, di conseguenza, di prendere decisioni migliori per un'azienda.
Ora diamo un'occhiata ad alcuni esempi di come i dati vengono combinati con il software per creare una soluzione che in precedenza non era possibile a causa di varie limitazioni.
Gestione delle entrate
La gestione delle entrate continua a diventare più sofisticata per quanto riguarda l'uso delle fonti di dati. Fin dai primi giorni di questi sistemi, si basavano su interfacce con altri sistemi interni. Tuttavia, il loro crescente utilizzo di informazioni provenienti da fonti esterne li ha resi più intelligenti e in grado di svolgere compiti in modo più efficiente. Queste soluzioni ora includono input tra cui statistiche sulla domanda e offerta locali, prezzi competitivi, attività di volo a livello di mercato, condizioni meteorologiche ed eventi per fornire previsioni più accurate e fissare i prezzi. Esplora LodgiQ, Maxim e IDeaS per esempi di soluzioni potenziate da questo tipo di informazioni.
Remarketing
Molteplici soluzioni pubblicitarie consentono alle aziende di remarketing di prodotti a persone che hanno precedentemente visitato il loro sito web. Questa opportunità pubblicitaria presenta i prodotti dell'inserzionista alla stessa persona quando visita un sito diverso che fa parte di una rete pubblicitaria. La persona viene solitamente identificata tramite tecniche di tracciamento anonimo come un cookie, ma possono essere impiegate anche altre tecniche. In effetti, questo è il risultato dell'analisi web di proprietà di un inserzionista che viene riproposta in una rete pubblicitaria per identificare una persona specifica che in precedenza ha mostrato interesse per il proprio prodotto al fine di rivitalizzare l'interesse di questa persona. AdRoll, Google, Facebook, Perfect Audience e Sojern forniscono tutte soluzioni di remarketing o retargeting.
Pubblicità comportamentale e di intenti
Questo tipo di soluzione pubblicitaria si basa su una base di dati. Tuttavia, la differenza qui è che le informazioni si basano sulla cronologia di navigazione passata di un individuo, sulle transazioni di acquisto effettive o su altre fonti che rappresentano gli interessi della persona e la probabile intenzione di acquistare. Le informazioni vengono aggregate e vengono fatte ipotesi per classificare una persona o un segmento di pubblico in un gruppo di interesse per determinati inserzionisti. Aziende come Adara, Journera, Sojern, Cendyn/ONE, Acxiom e AdTheorent possono essere considerate esempi di questo tipo di servizio così come varie soluzioni di analisi predittiva.
Molte di queste tecnologie software stanno producendo capacità non precedentemente possibili. Inoltre, ognuno di essi è unico nel suo genere. Questi sistemi sono spesso in grado di proteggere la privacy degli interessati infondendola nei loro algoritmi di base anziché esporla a un'interfaccia. Quindi facilitano le decisioni e le raccomandazioni che devono essere eseguite da una persona o dal sistema stesso.
Sebbene gli elenchi di prodotti all'interno di una categoria siano spesso utili, è imperativo comprendere le grandi differenze tra i suddetti prodotti all'interno di una categoria nonostante alcune somiglianze a livello di superficie. Comprendere queste capacità uniche è fondamentale per generare prestazioni aziendali. In effetti, i dirigenti devono rendersi conto rapidamente che l'implementazione di un'applicazione basata sui dati richiede una lungimiranza strategica. Se l'applicazione diventa disallineata con la direzione prevista, un'organizzazione potrebbe essere costretta ad apportare una modifica non pianificata. Sebbene esistano questi rischi, le applicazioni infuse di dati dovrebbero essere in grado di creare un vantaggio competitivo significativo.
