การใช้ข้อมูลในการสร้างกลยุทธ์สมัยใหม่
เม.ย. 7
02:00
2022
ฮิว ดักลาส
พิมพ์บทความนี้
บิ๊กดาต้าเป็นแรงผลักดันเบื้องหลังความสำเร็จในการเริ่มต้นและการนำกลยุทธ์ทางธุรกิจที่สำคัญและสำคัญไปใช้
กลยุทธ์นั้นขึ้นอยู่กับลูกค้าและรายได้เป็นหลัก อย่างไรก็ตาม ลูกค้าที่โพสต์โดยแขกไม่ได้เพียงแค่เดินไปหาผลิตภัณฑ์และบริการของคุณโดยบังเอิญ รับจดทะเบียนบริษัทพวกเขาสนใจการตลาดธุรกิจของคุณ และวิธีที่คุณเข้าถึงพวกเขาได้ ดังนั้นพวกเขาจึงถูกบังคับให้ซื้อผลิตภัณฑ์ของคุณ คุณต้องสร้างกลยุทธ์ที่ทันสมัยเพื่อให้สิ่งนี้เกิดขึ้นได้ และกลยุทธ์ที่ไม่มีข้อมูลคืออะไร? ไม่เป็นไร.
เมื่อห้าหรืออาจหกปีที่แล้ว มีบริษัทจำนวนหนึ่งที่ทำการติดตามและจัดเก็บข้อมูลทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับธุรกรรมรายวันในฐานข้อมูลของตนเองตามหลักจริยธรรมตามหลักจริยธรรม พวกเขาใช้ข้อมูลที่เก็บไว้มากมายเพื่อวิเคราะห์แนวโน้มของตลาดในอนาคตและคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าในวันนี้หรือสองวันต่อจากนี้
แต่นั่นก็นานมาแล้ว ตอนนี้ปัจจัยทั้งสองได้กลายเป็นเรื่องใหญ่ ธุรกิจขนาดใหญ่สามารถรวบรวมข้อมูลการคลิกสตรีมเกี่ยวกับการโต้ตอบกับลูกค้า/ผู้มีโอกาสเป็นลูกค้ากับเว็บไซต์ได้ นอกจากนี้ยังช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดสามารถรวบรวมข้อมูลอันมีค่าเกี่ยวกับสิ่งที่ลูกค้าแต่ละรายพูดเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์/แบรนด์/บริการของตนบนเว็บได้ คำถามคือสิ่งที่ทำให้ทั้งหมดนี้เป็นไปได้? คำตอบคือกระบวนการใหม่ๆ มากมาย ผสมผสานกับเทคโนโลยีอัจฉริยะและกลไกต่างๆ ที่ได้รับการอ้างอิงจุดหนึ่งและนั่นคือ Big Data
ต่อไปนี้คือองค์ประกอบบางส่วนของ Big Data ที่ทำให้การสร้างกลยุทธ์ทางธุรกิจสมัยใหม่เป็นไปได้:
1. การกำกับดูแลการปฏิบัติงาน
การกำกับดูแลประสิทธิภาพทำให้เกิดความเข้าใจอย่างครอบคลุมเกี่ยวกับการทำงานของ Big Data ผ่านการผสานรวมการสืบค้นข้อมูลที่ตั้งไว้ล่วงหน้าและการประเมินหลายแพลตฟอร์มและหลายมิติ แหล่งข้อมูลหลักสำหรับการวิเคราะห์ประเภทนี้คือการทำธุรกรรมเพียงอย่างเดียว ตัวอย่างเช่น ธุรกรรมและกิจกรรมของลูกค้าหลายทศวรรษ ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับสินค้าคงคลัง และความผันผวนของมูลค่าการซื้อขาย และด้วยความช่วยเหลือนี้ ผู้นำธุรกิจและผู้จัดการสามารถตั้งคำถาม เช่น “ในกลุ่มลูกค้าทั้งหมดกลุ่มใดที่สร้างรายได้มากขึ้น” และพวกเขาสามารถได้รับคำตอบทันทีและแบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยให้พวกเขาสร้างกลยุทธ์และการตัดสินใจทางธุรกิจในระยะสั้นและระยะยาวได้ดีขึ้น
2. การสำรวจข้อมูล/ข้อมูลใต้ท้องทะเล
การทำเหมืองข้อมูลและการสำรวจเกี่ยวข้องกับการรวมสถิติที่ซับซ้อนและซับซ้อน เพื่อให้ได้คำตอบสำหรับปัญหาและคำถามที่พวกเขาสามารถคิดได้ก่อนหน้านี้ วิธีการนี้มีอิทธิพลต่อกลยุทธ์และเทคนิคการสร้างแบบจำลองที่คาดการณ์ได้ ซึ่งสามารถใช้เพื่อรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า/ผู้ใช้โดยอิงจากธุรกรรมและการคาดการณ์ในอดีตเป็นหลัก การวิเคราะห์แบบผสมผสานนี้สามารถนำไปใช้เพื่อแบ่งลูกค้าออกเป็นกลุ่มๆ โดยระบุลักษณะการซื้อที่นักวิเคราะห์ของบริษัทอาจมองไม่เห็นในเรดาร์ของเขา การสำรวจข้อมูลช่วยให้ผู้จัดการและผู้นำธุรกิจพัฒนากลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพเพื่อรักษากลุ่มลูกค้าที่ทำกำไรได้มากที่สุด และลดอัตราการเลิกใช้งานของลูกค้า
3. การวิเคราะห์ทางสังคม
การวัดผลการวิเคราะห์ทางสังคมใน Big Data ส่วนใหญ่จะคำนวณข้อมูลที่ไม่ใช่ธุรกรรมจำนวนมหาศาล ข้อมูลที่ไม่ใช่ธุรกรรมส่วนใหญ่มีอยู่ในเครือข่ายโซเชียลมีเดียต่างๆ รวมถึง Facebook, Yelp, Twitter และ Pinterest โดยจะประเมินปัจจัยที่ไม่ใช่ธุรกรรมที่สำคัญสามประการ ได้แก่ การรับรู้ การมีส่วนร่วม และการเข้าถึงตลาด ปัจจัยการรับรู้จะดูแลจำนวนรีวิว วิดีโอ และการกล่าวถึงอื่นๆ บนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียที่กำหนดโดยสมาชิก
ปัจจัยการมีส่วนร่วมจะคำนวณความถี่และการทำซ้ำของกิจกรรมระหว่างผู้ใช้แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย สุดท้ายแต่ไม่ท้ายสุด ปัจจัยการเข้าถึงจะวัดระดับที่เนื้อหาโซเชียลมีเดียถูกเผยแพร่และเผยแพร่ผ่านแพลตฟอร์มที่กว้างขึ้นและกับพวกเขา ไปจนถึงผู้ใช้รายอื่น
ดังที่คุณเห็นแล้ว องค์ประกอบเหล่านี้ซึ่งรวมกันเป็นบิ๊กดาต้าเป็นแรงผลักดันเบื้องหลังการเริ่มต้นที่ประสบความสำเร็จและการนำกลยุทธ์ทางธุรกิจที่สำคัญและสำคัญไปใช้ให้เกิดผลสำเร็จ และด้วยเหตุนี้ธุรกิจจึงเจริญเติบโตได้ในยุคปัจจุบัน