数据及其为您的业务带来的竞争优势
已发表: 2021-02-23在 2021 年收集数据以更好地掌握您的消费者（或任何利益相关者）并不是一项艰巨的任务。 事实上，它变得如此简单，以至于您实际上面临着处理太多数据的真正危险。 数据拥护者 Bernard Marr 在一篇文章中说：“虽然常规小型企业的自生数据略低于大型企业，但这并不意味着无法访问大数据。 相反，大数据更适合小型企业，因为它们更敏捷，并且能够根据从获取的数据中得出的见解采取行动。
福布斯一篇讨论德勤调查的文章称，高达 49% 的参与者表示分析有助于他们做出卓越的业务决策。 但要优化数据驱动的洞察力，必须知道如何从数据中获得最大价值，并作为一家纯粹的数据驱动公司工作。 事实上，经济中一些最大的参与者都是铁杆数据爱好者。 从依靠数据蓬勃发展的巨头谷歌，到相对较新的进入者优步。
成为数据优先公司的优势
使用数据来推动所有关键决策的公司使用高级分析来更好地了解客户、行业趋势和他们自己的商业模式——这确实让他们在竞争中脱颖而出。 不相信我们？ 相信我们的数据！
数据驱动的公司有：
* 2 倍更有可能在其域的财务业绩中排名前四分位。
* 与业内其他人相比，做出及时决策的可能性高出 5 倍。
既然我们已经确定数据驱动的公司比同行更胜一筹，那么它如何从整体上对业务决策及其产出产生影响？ 为了回答这个问题，我们汇总了数据驱动的决策如何帮助企业中的各个利益相关者：
1. 数据有助于留住客户
数据分析不仅限于营销策略。 消费者体验是 CRM 旅程中非常重要的一部分。 可以完全由数据辅助的部分。
分析客户互动，了解他们的偏好，研究购买和交易历史，首选服务渠道将建立客户忠诚度并推动整体收入。 您可以利用任何细节来推动他们或让他们感到重要，这将有很长的路要走。 客户通常总是对自己的数据感到惊讶。 他们知道他们喜欢什么，当你知道时他们会更喜欢它。
通过数据可视化和讲故事给与客户在任何级别进行交互的每个团队记录和充实这些细节，有助于推动直接增长。
例如，美国运通研究每位客户交易历史中的一百多个变量，以预测未来的客户行为。 实际上可以避免每一次负面的客户体验。 他们可以建立 24% 的帐户，每四个月将被客户禁用。 他们现在可以弄清楚为什么他们的烧钱率如此之高，并竭尽全力激励（财务和非财务）有风险的客户。
达美航空公司研究和分析了客户数据，并知道乘客最关心的是行李丢失。 尤其是当他们乘坐有多次中转的航班时。 他们进一步研究了他们的数据，并创建了一个巧妙的解决方案，可以完全解决这个痛点。 达美应用程序具有“跟踪我的包”功能，可帮助他们密切关注行李。
最终结果？ 数据驱动的决策可帮助您留住客户购买了解他们的主要痛点。
2. 数据挖掘可以帮助公司成长和敏捷
数据支持的决策几乎没有出错的余地。 我们正处于数字化和自动化转型的门槛。 数据是做出高质量决定的原因。
数据使您能够发现出现的正确模式并利用它们为您带来优势。 例如，如果您知道您在周三晚上达到了销售高峰，那么您将在周日之前增加您的展示广告。 您还碰巧知道 35-40 岁年龄段的女性正在订购它。 因此，您只需准确地向他们提供他们正在寻找的东西。 全部通过数据供电。
例如，快递巨头 UPS 使用数据做出最明智的决策。 它实时监控速度、交通方向、交通拥堵更新、天气和其他损害，为其交付团队创建最有效的路线。
您还可以节省实际成本：时间和精力。 例如，假设您有一个表现最好的销售代表，他被分配了最多的休假。 但是，您会惊讶地发现，在研究之后，他们以较低的速度完成交易，而不是那些获得较少潜在客户但以更高价值削减交易的人。 现在，这是您为多个潜在客户分配权重与潜在客户的销售价值的正确机会。
最终结果？ 数据驱动的决策可帮助您优化资源并最大限度地提高收入增长。
3. 质量数据管理改善业务
实时数据已成为许多大数据流程的主要卖点，这也是一个重要的原因。 借助实时洞察，您无需等待数月才能了解供应链的变化是否产生了预期的效果，或者变量中的这一变化如何影响整体产出。 你根本没有那个时间。
有了高质量的数据，您几乎可以立即做出业务决策时更有信心。 为了进一步证实这一点，普华永道对 1000 多名企业高管进行的一项调查发现，数据驱动型企业在决策能力方面取得重大改进的可能性是其三倍。
猜测不再是常态。 基于趋势和模式的主动步骤将改善您的业务。 它还可以帮助您重新分析产品的基本消费者反应并达到最佳效果。 您还可以找到其他产生收入的途径，这取决于您的业务的哪一部分通过简单地分解数据获得最大的吸引力。
最终结果？ 数据驱动的决策将帮助您解开公司的瓶颈。
听起来需要处理很多事情？ 幸运的是，有些数据可以帮助您抓取和收集获得不公平优势所需的所有数据。 数据处理和可视化的进步是您公司真正的增长黑客。 这就是您的业务需要的中断。
“数据是宝贵的东西，而且比系统本身的寿命还要长。”——万维网的发明者蒂姆·伯纳斯-李。