データは、私たちが仕事を遂行し、会社を管理する方法を変えました。当初は追跡する必要のある指標として存在していましたが、近年、湖や海で収集され、価値のある情報が得られています。この水は、もしあなたがそうするなら、飼いならされて分析されなければなりません。その複雑さにより、企業とソリューションプロバイダーの両方が、スマートなシステムとソフトウェアを作成するようになりました。いいえ、それは話をしませんが、利用可能なデータに対して統計分析を実行し、特定のアクションを推奨するか、それ自体を実行するようにシステムに指示します。これは必ずしも新しい概念ではありませんが、多数のデータアセット、データサイエンス技術、および意思決定の速度でこの情報を処理できるソフトウェアが利用できるようになることで、これまで以上に可能になり続けています。

現在入手可能な情報源には、選択された主要なカテゴリのデータが含まれており、それぞれに多数の実際の情報リソースが含まれています。それが内部システムからのものであろうと外部ソースからのものであろうと、デジタルエコスフィアはこの構造化データと非構造化データをこれまで以上にアクセスしやすくし続けています。これらのカテゴリのいくつかは次のとおりです。

上記の各カテゴリ内の多くの特定のソースには、顧客および資産管理システムからの内部トランザクションデータ、POSソリューション、供給在庫、需要統計、競合ベンチマーク、チャネルの配置と価格設定、イベントデータ、顧客フィードバック、Webサイト分析、広告が含まれます。セグメンテーション、ソーシャルメディアアクティビティなど。

経営幹部として、質の高いパフォーマンス指標に身を包むことが重要です。自然な次のステップは、これらのデータをコアの意思決定プロセスとシステムの入力に変換し、これらのシステムが資格のあるユーザーからのガイダンスでデータを分析できるようにすることです。これにより、システムは、一般的な人が同じ時間内に収集できるよりも多くの入力を受け取り、その後、ビジネスのためにより良い意思決定を行うことができます。

次に、さまざまな制限のために以前は不可能だったソリューションを作成するために、データがソフトウェアとどのように組み合わされているかのいくつかの例を見てみましょう。

収益管理

収益管理は、データソースの使用に関連するため、高度化が進んでいます。これらのシステムの初期の頃から、それらは他の内部システムへのインターフェースに依存していました。ただし、外部ソースからの情報の使用が増えることで、よりインテリジェントになり、タスクをより効率的に実行できるようになりました。これらのソリューションには、地域の需給統計、競争力のある価格設定、市場レベルのフライトアクティビティ、天気、イベントなどの入力が含まれ、より正確な予測と設定された価格設定を提供します。このタイプの情報によって強化されたソリューションの例については、LodgiQ、Maxim、およびIDeaSを調べてください。

リマーケティング

複数の広告ソリューションにより、企業は以前にWebサイトにアクセスしたことのある個人に製品をリマーケティングできます。この広告機会は、広告ネットワークの一部である別のサイトにアクセスしたときに、同じ人に広告主の製品を提示します。個人は通常、Cookieなどの匿名の追跡手法によって識別されますが、他の手法を使用することもできます。事実上、これは、広告主が所有するWeb分析を広告ネットワークに転用して、以前に製品に関心を示した特定の人物を特定し、その人物の関心を活性化した結果です。 AdRoll、Google、Facebook、Perfect Audience、およびSojernはすべて、リマーケティングまたはリターゲティングソリューションを提供します。

行動と意図の広告

このタイプの広告ソリューションは、データの基盤の上に構築されています。ただし、ここでの違いは、情報が個人の過去の閲覧履歴、実際の購入取引、または個人の興味と購入の可能性のある意図を表すその他のソースに基づいていることです。情報は集約され、特定の広告主が関心を持つグループに個人またはオーディエンスセグメントを分類するための仮定が行われます。 Adara、Journera、Sojern、Cendyn / ONE、Acxiom、AdTheorentなどの企業は、さまざまな予測分析ソリューションと同様に、このタイプのサービスの例と見なすことができます。

これらのソフトウェアテクノロジーの多くは、これまで不可能だった機能を生み出しています。さらに、それぞれが独自の権利を持っています。これらのシステムは、多くの場合、データをインターフェイスに公開するのではなく、コアアルゴリズムに注入することで、データ主体のプライバシーを保護できます。次に、人またはシステム自体のいずれかによって実行される決定と推奨事項を容易にします。

カテゴリ内の製品のリストはしばしば有用ですが、いくつかの表面レベルの類似性にもかかわらず、カテゴリ内の前述の製品間の大きな違いを理解することが不可欠です。これらの独自の機能を理解することは、ビジネスパフォーマンスを生み出すための鍵です。実際、経営幹部は、データに依存してアプリケーションを実装するには戦略的な予見が必要であることをすぐに理解する必要があります。アプリケーションが意図した方向にずれた場合、組織は計画外の変更を余儀なくされる可能性があります。これらのリスクは存在しますが、データが注入されたアプリケーションは、大きな競争上の優位性を生み出すことができるはずです。