Сила данных: как ведущие организации используют данные в качестве конкурентного преимущества

Dataladder: возможности использования данных

Данные - это настоящий и будущий источник конкурентного преимущества.

Борха Гонсалес дель Регераль - заместитель декана факультета гуманитарных наук и технологий Университета IE

Руководители бизнеса полностью осознают важность данных как фундаментального актива для роста их бизнеса. Хотя многие осознали его значение, большинству из них все еще трудно понять КАК его можно использовать для улучшения бизнес-результатов, таких как превращение большего числа потенциальных клиентов в клиентов, повышение репутации бренда или получение конкурентного преимущества в отрасли по сравнению с другими игроками.

Промышленная конкурентоспособность может определяться многими факторами. Но было замечено, что большинством этих факторов можно управлять с помощью сбора и анализа данных. В этой статье мы узнаем о факторах, которые влияют на конкурентные преимущества компании в отрасли, и о том, как организационные данные могут способствовать повышению конкурентоспособности.

Превосходство конкурентов с помощью инициатив в области данных

В нынешнюю эпоху у потребителей есть длинный список вариантов выбора при поиске продукта или услуги. Сбор данных и аналитика могут значительно помочь организации занять лидирующее положение на рынке.

Давайте рассмотрим три основных фактора, влияющих на выбор потребителя, сосредоточив внимание на том, как сбор и анализ данных могут повысить привлекательность бренда по сравнению с другими конкурентами на рынке.

Фактор 1. Потребность рынка соответствует товарному предложению.

Уникальные особенности и атрибуты продукта выгодно отличают его от конкурентов. Если вы продаете тот же продукт, что и конкуренты, без дополнительной уникальной ценности, высока вероятность того, что ваши конкуренты смогут привлечь больше потребителей предложениями с добавленной стоимостью. Прогнозирование поведения потребителей и понимание их требований - важный шаг к получению конкурентного преимущества на рынке.

Инициатива данных для прогнозировать поведение потребителей

За тем, что потребители покупают на рынке, и какие функции они ищут, принимая решение о покупке, существует определенная закономерность. Вы можете анализировать рыночные данные, чтобы понять:

  • Какие особенности продукта привлекают больше внимания потребителей?
  • Какие потребности удовлетворяют покупатели?
  • Какие продукты потребители обычно покупают вместе?

Фактор 2: конкурентное стратегическое видение

Крайне важно помнить о конкурентах и ​​их стратегических действиях, чтобы вы также могли согласовывать свои решения на конкурентной основе. Будь то акции, скидки или ценообразование, важно выводить эту информацию из прошлых данных, а не следовать интуитивным инстинктам.

Инициатива данных для принятие конкурентных решений

Аналитика данных может помочь вам лучше понять конкуренцию с точки зрения:

  • Какие рекламные схемы и скидки предлагают другие конкуренты?
  • Какие факторы влияют на цены ваших конкурентов?
  • Насколько довольны покупками клиентов вашего конкурента?

Фактор 3: Повышение доступности и доступности продукта

В настоящее время потребители ожидают быстрых поставок продуктов, а также бесперебойной работы по всем каналам. Из-за этого брендам необходимо обеспечить, чтобы их запасы были заполнены соответствующим количеством и типами продуктов в соответствии с требованиями рынка. Аналогичным образом, очень важна точная маркетинговая информация о продуктах и ​​предоставление клиентам возможности доступа и заказа одних и тех же продуктов как в Интернете, так и в магазинах.

Инициатива данных для повысить доступность и доступность продукта

Аналитика данных может помочь вам ответить на такие вопросы, как:

  • Каков процент продаж в магазине по сравнению с онлайн-продажами?
  • Какие места доставки товаров наиболее распространены?
  • Где потребители читают о ваших продуктах / услугах?

Сила Oчистка Данные

На все вопросы, выделенные выше, вы можете либо угадывать ответы на них интуитивным чутьем, либо использовать точные и надежные данные прошлого и принимать взвешенные решения в будущем. Но это немного сложнее. Данные, которые собираются и хранятся многими организациями, не имеют правильного и точного формата для использования для анализа, и они должны быть подвергнуты жизненному циклу управления качеством данных, прежде чем их можно будет использовать для таких целей.

Жизненный цикл качества данных включает в себя ряд шагов для обеспечения удобства и точности данных, таких как интеграция данных, профилирование, очистка, очистка, дедупликация и слияние. Инструменты самообслуживания для обеспечения качества данных значительно упростили автоматизацию управления качеством данных с сокращением времени, затрат и трудозатрат. Своевременное управление качеством данных может позволить в реальном времени рассчитывать показатели конкуренции, такие как требования рынка, предпочтения потребителей, цены и рекламные акции, доступность продуктов и т. Д.