企業がデータ駆動型分析に関心を持つ 5 つの理由

公開: 2022-06-20

米国のドライバーの 4 分の 3 は、自分の運転技術は平均よりも優れていると考えています。これは数学的には意味がありませんが、データの力についての洞察を与えてくれます。収集した情報は、全体像を把握し、効果的な選択を行うのに役立ちます。十分な情報に基づいた意思決定を行うことは、どの組織においても優先事項である必要があります。データ駆動型分析が企業にとって興味深い 5 つの理由を探ってみましょう。

「自分の判断力と能力に対する人々の深い自信は、しばしば現実と相容れないものです。」 – Michael J. Mauboussin、ハーバードビジネスレビュー

1. 新しいリードを獲得する

データ駆動型の分析により、顧客のパターンと行動に関する洞察が得られるため、マーケティング活動をより集中的に行うことができます。

マーケティング担当者の 85% は、消費者はパーソナライズされたエクスペリエンスを期待していると考えています。

あなたのサービスを求めているバイヤーのタイプを知っていますか? データ分析は、顧客の人口統計を発見して、購入者のペルソナを開発するのに役立ちます。

過去の売上に基づいた詳細なバイヤーペルソナを使用すると、闇雲にショットを放つことなく、ビジネスから利益を得る特定のタイプの人々をターゲットにすることができます。また、どの種類のバイヤーに注目しないかについて十分な情報に基づいた決定を下すことができるため、時間とマーケティングコストを節約できます。

さらに、メールやソーシャルメディアを通じて現在のクライアントと関わり、レビューや意見を収集して、将来のマーケティングの意思決定を促進するためのデータをさらに作成することができます。このデータは、後で同様の購入者向けにブランドエクスペリエンスを調整するために使用できます。

関連ブログ:2. コスト削減

データが適切に保存および整理されている場合、ビジネス分析システムは、組織のあらゆる部分でパターンを見つけてデータを視覚化するのに役立ちます。

おそらく、投資しすぎている、または最も必要なときに十分に購入していない備品がありますか? 効率を改善するために最小限に抑えることができるサプライチェーンまたは無駄のいずれかの部分に遅延はありますか? データ分析を使用すると、これらの洞察を利用できるようになります。

たとえば、Web コマースビジネスを所有している場合、特定のサプライヤーが月の特定の時期に在庫切れになっていることに気付いていない可能性があります。このデータを使用して、事前に計画を立て、すべての受注を処理できます。

サプライチェーンのコストを 9% から 4% に削減すると、利益が 2 倍になります。

ただし、優れたデータが優れた意思決定を保証するとは限りません。その優れたデータをモデルに変換して、将来の選択を知らせる分析システムが必要です。

多くの組織には、収集したデータの一貫したアクセス可能な構造がありません。

Power BI などのビジネスインテリジェンスクラウドは、所有しているすべてのデータを消費し、視覚的なモデルと答えを提供します。ビジネスデータは、アプリケーションプログラミングインターフェイス (API)、クラウドソース、Web サイト、さらには単純なスプレッドシートから取得できます。

現在、データ分析を使用してビジネスプロセスを改善する企業は多くありません。実際、サプライチェーンを積極的に管理している企業はわずか 22% です。このような未踏の戦略を考えると、企業がデータ駆動型の分析に関心を持つのは不思議ではありません。

3. 競争力を維持する
Fortune 1000 企業 60 社の幹部は、組織の 97% がビッグデータと AI に投資していると述べています。したがって、あらゆる規模の企業が同様の戦略を適用して、データを効果的に活用していない競合他社より優位に立つことは理にかなっています。
データ分析ツールを使用すると、顧客満足度、売上、顧客回転率などの重要業績評価指標 (KPI) を追跡できます。これらの数値を念頭に置いて、会社の成功を促進する要因にエネルギーを集中できます。

良いデータが良い決定を保証するとは限りません。ただし、イニシアチブを開始するためのガイドを用意することは、当て推量に任せるよりも優れています。
関連ブログ:4. 成功のパターンを見つける
ビジネスで評価できるもう 1 つのタイプの KPI は、収益、成長、利益などの財務的なものです。会社がどのように成長しているかを理解することで、投資家、従業員、顧客のエンゲージメントを高めることができます。
サービスを提供している販売員に会うことを想像してみてください。彼らの売り込みは興味深いものですが、彼らの主張を裏付ける数字はありません。彼らの主張をデータで裏付ければ、潜在的な買い手は彼らを信頼する傾向がはるかに強くなる.

当然のことながら、企業にとって関心のあるデータ分析の洞察の 1 つは、どの製品またはサービスが最も売れているかということです。しかし、それ以上に、分析は製品の傾向を示すこともできます。たとえば、経時的な需要の伸び、売上が最も多かった四半期、特定の製品を必要とする人口統計などです。
関連ブログ:5. 情報に基づいた意思決定
企業がデータ駆動型分析に関心を持つ最大の理由の 1 つは、意思決定者が知識に基づいた選択を行うのに十分な情報を提供することです。
この明確な例は、 Netflix がビッグデータを使用して年間 10 億ドルを顧客維持から節約していることです。ストリーミング会社は、アルゴリズムを使用してデータを選別し、視聴者の行動を予測することでこれを達成しました。彼らはより良いレコメンデーションを作成し、ホームページをパーソナライズすることができたので、各視聴者は自分に的を絞った体験を得ることができました.

大小を問わず、組織はデータを使用して意思決定を改善することもできます。たとえば、より優れたサプライヤーを選択したり、より多くのマーケティングに値する製品を決定したり、従業員の時間と注意を必要としないサービスを決定したりできます。
したがって、データ駆動型の分析は、組織がリスクを軽減するのにも役立ちます。リーダーが当て推量に基づいて決定を下す場合、結果は運に依存します。プロセスとその結果をマッピングできれば、成功を再現したり、落とし穴を簡単に回避したりできます。
結論
データ駆動型分析は、組織が自身の成長、成功パターン、および落とし穴を理解するのに役立ちます。データを読み取って洞察を示すことができるビジネスインテリジェンスシステムは、あらゆる組織にとって非常に価値のあるツールです。

データ分析により、ビジネスが適切なリードをターゲットにし、コストを削減し、競争力を維持できる可能性が高まります。データから得られる情報は、組織のリーダーが最善の決定を下すための道を照らすこともできます。
このように豊富なツールがあるため、企業がデータ駆動型分析に関心を持っているのも不思議ではありません。
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