جریانات اخیر نشان می‌دهند که شخصی‌سازی، سفارشی‌سازی 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 نرم‌افزار 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 نرم‌افزار پیش‌بینی 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 پیش‌بینی و آزمایش کنید.
برای آینده کسب و کار خود برنامه‌ریزی کنید
کلان داده به تحلیل مفصل نیاز دارد. زمانی که صحبت از بازاریابی می‌شود، 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 تصمیم‌گیری 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
-
جمع‌آوری داده‌ها از منابع موجود
-
استفاده از منابع اطلاعاتی خارجی برای پر کردن شکاف‌های دانشی
-
تحلیل رقابتی
-
آزمون و مدل‌سازی
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 تصمیم‌گیری کمک می‌کند. تحلیلگران حرفه‌ای می‌توانند داده‌ها را بر روی استراتژی کسب و کار بلندمدت پیاده کنند و انعطاف‌پذیری 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، نرم‌افزار 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.
شخصی‌سازی با کلان داده
آمازون نمونه بارز تجربه خرید آنلاین شخصی‌سازی‌شده است. آمازون و الگوریتم‌هایش در کنار موتور جستجوی مؤثر خود، نگاهی فراتر از جمعیت‌شناسی 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)، تقسیم‌بندی 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 شخصی‌سازی کنید.
در مرحله آخر باید به جمع‌آوری 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 وب‌سایت 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 شبیه‌سازی 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 تصمیم‌گیری کنند، داده‌ها را جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل کنند، مدل‌های مالی گوناگون را ردیابی کنند و تحلیل رقابتی عمیق‌تری داشته باشند.
حتی اگر تمامی این این کارها توسط نرم‌افزار صورت گیرند، در وهله اول افرادی که این نرم‌افزارها را برنامه‌ریزی 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.
