جریانات اخیر نشان می‌دهند که شخصی سازی، سفارشی سازی و بازاریابی مشتری محور برای موفقیت و رشد کسب و کار ضروری هستند. همچنین کلان داده‌ها، به ویژه زمانی که توسط هوش مصنوعی تجزیه و تحلیل می‌شوند نیز برای دستیابی به مشتریان و رفع نیازهای آن‌ها لازم و ضروری هستند. چگونه می‌توانیم نرم افزار هوش تجاری را جهت استفاده بهینه از کلان داده‌ها به کار بگیریم؟
رابطه بین هوش تجاری و کلان داده اساسی‌تر از آن چیزی است که فکر می‌کنید: می‌توانید با استفاده از نرم افزار پیش بینی BI (هوش تجاری)، کلان داده‌های جمع‌آوری‌شده توسط CRM (مدیریت ارتباط با مشتری)، دیگر منابع و تحلیلگران انسانی، مدل‌های کسب و کار مطمئن را برای آینده پیش بینی و آزمایش کنید.
برای آینده کسب و کار خود برنامه ریزی کنید
کلان داده به تحلیل مفصل نیاز دارد. زمانی که صحبت از بازاریابی می شود، بحث کلان داده‌ها به میان می‌آید. در مورد تصمیمات تجاری بلندمدت چطور؟ صنایع امروزی به سرعت در حال تغییر هستند، بنابراین داشتن اطلاعات کلیدی جهت تصمیم گیری بهتر برای کسب و کارها از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است.
برای تبدیل کلان داده‌ها به یک استراتژی واقع‌بینانه به دقت، آزمایش و دانش صنعتی نیاز است:
-
انتخاب مدل‌های اطلاعاتی
-
جمع آوری داده‌ها از منابع موجود
-
استفاده از منابع اطلاعاتی خارجی برای پر کردن شکاف‌های دانشی
-
تحلیل رقابتی
-
آزمون و مدل سازی
بهتر است این داده‌ها را بر روی تصمیمات و سناریوهای خاص یک کسب و کار اعمال کنید. تجزیه و تحلیل داده‌ها و فهم رابطه بین هوش تجاری و کلان داده دید کارآفرینان را بازتر می‌کند و به آن‌ها در تصمیم گیری کمک می‌کند. تحلیلگران حرفه‌ای می‌توانند داده‌ها را بر روی استراتژی کسب و کار بلندمدت پیاده کنند و انعطاف پذیری خود را برای تغییرات کوچک مسیر (تغییرات ناشی از واکنش بازار، پیشرفت‌ها یا مقررات جدید) افزایش دهند.
بیش از نیمی از مدیران عامل از تجزیه و تحلیل داده برای تعیین محصولات و خدمات جدید و 46 درصد از آن‌ها برای مدیریت خطر استفاده می‌کنند.
تجزیه و تحلیل و تبلیغات دیجیتال
به لطف کلان داده‌ها، نرم افزار هوش مصنوعی می‌تواند کسب و کار و وب سایت شما را تجزیه و تحلیل کند، با یک پلتفرم پولی مانند فیس‌بوک ارتباط برقرار کند، با دقت بیشتر و هزینه کمتری به بهترین شکل ، از بودجه تبلیغاتی شما استفاده کند.
شخصی سازی با کلان داده
آمازون نمونه بارز تجربه خرید آنلاین شخصی‌سازی‌شده است. آمازون و الگوریتم‌هایش در کنار موتور جستجوی مؤثر خود، نگاهی فراتر از جمعیت شناسی دارد تا بتواند خدمات درستی به افراد ارائه دهد. آمازون این کار را با استفاده از چهار لایه کلیدی، تحت عنوان رویکرد 4l انجام می‌دهد:
نوع داده‌هایی را که برای دستیابی، تعامل و ارائه خدمات به مشتریان کنونی و مشتریان بالقوه نیاز دارید، شناسایی کنید. شیوه‌های کراس رفرنس (ارجاع متقابل)، تقسیم بندی و به‌کارگیری داده‌ها را بررسی کنید.
داده‌های عملی و تاریخی به دست آمده از CRM و سایر منابع را ادغام کنید
هدف مشتری را بررسی کنید. چه شرایطی باعث می‌شوند مشتریان به دنبال محصول شما باشند؟ زندگی آن‌ها چگونه می‌گذرد؟ برای این که استراتژی خود را به بهترین نحو به کار بگیرید، باید شخصیت خریداران را مورد تحلیل و بررسی قرار دهید.
همه چیز به عملکرد شما بستگی دارد. در این مرحله باید نحوه اجرای استراتژی خود را بررسی کنید و دریابید که سریع‌ترین راه برای اجرای آن چیست. استراتژی شما باید منعطف باشد، به گونه‌ای که بتوانید با گذشت زمان آن را تغییر دهید. در این نقطه می‌توانید تجربه خود را شخصی سازی کنید.
در مرحله آخر باید به جمع آوری داده‌ها ادامه دهید تا ببینید چگونه می‌توانید به بهترین نحو پیش بروید. این کار می‌تواند به شما در شناسایی نیازهای آینده مشتری کمک کند. اگر این کار را بهتر از دیگر رقبای خود انجام دهید، نسبت به آن‌ها برتری پیدا می‌کنید.
ارتباط انسانی
بیمه خودرو را در نظر بگیرید. یکی از بدترین حس‌های دنیا بعد از تصادف رانندگی، برقراری تماس با شرکت بیمه است. ممکن است وب سایت یا اَپ شرکت بیمه این امکان را برای شما فراهم کرده باشد که بدون نیاز به پاسخگویی انسانی کار خود را راه بیندازید، اما گاهی اوقات، در موارد خاص و فوری پاسخگویی انسانی ضرورت پیدا می‌کند.
در حقیقت، 75 درصد از مشتریان برقراری تماس با مسئولان انسانی یک کسب و کار را مشکل می‌دانند. تا زمانی که هوش مصنوعی نتواند به طور کامل تعاملات انسانی را به گونه‌ای همدلانه و مدبرانه شبیه سازی کند، نیروی کار انسانی به خدمات رسانی خود ادامه می‌دهد و این موضوع تأثیر مستقیم با رضایت مشتری دارد.
شما باید نظرسنجی‌هایی را طراحی کنید،
به گونه‌ای که مشتریان بتوانند به طور خودکار میزان رضایت خود را از سیستم تلفنی و نیروی انسانی شما اعلام کنند. این داده‌ها با گذشت زمان اهمیت پیدا می‌کنند.
در نهایت، هوش تجاری با تجزیه و تحلیل کامل کلان داده‌ها به اطلاعات دسترسی پیدا می‌کند. در حالی که هر روزه پیشرفت‌های جدیدی در این زمینه حاصل می‌شود، هنوز برای افراد اهمیت دارد که بدانند چگونه بر اساس داده‌ها تصمیم گیری کنند، داده‌ها را جمع آوری و تجزیه و تحلیل کنند، مدل‌های مالی گوناگون را ردیابی کنند و تحلیل رقابتی عمیق‌تری داشته باشند.
حتی اگر تمامی این این کارها توسط نرم افزار صورت گیرند، در وهله اول افرادی که این نرم افزارها را برنامه ریزی می‌کنند باید بر اصول رابطه بین هوش تجاری و کلان داده تسلط داشته باشند. این امر فرایند یادگیری یکپارچه‌ای را برای تحلیلگران ایجاد می‌کند، به گونه‌ای که قادر باشند هوش انسانی خود را برای سنجش تجاری و تجزیه و تحلیل بازار حفظ کنند.
