Одним из преимуществ управления компанией, занимающейся цифровой трансформацией, является невероятно талантливая работа в цифровом пространстве. Команда в моей компании Centric Digital работает с нашими клиентами каждый день, и они находятся в авангарде последних тенденций в нашей области.
на ком женат джош хартнетт
Итак, основываясь на моей недавней статье о сравнительном анализе, я попросил свою команду рассказать, как сегодняшние тенденции в данных могут помочь добиться успеха в бизнесе. Полученные ими сведения могут помочь руководителям любой организации рассмотреть новые способы использования данных для улучшения бизнеса, экономии денег и даже увеличения доходов. Вот что они сказали.
Объединение цифровых и аналоговых KPI
«Сегодня у бизнеса может быть много цифровых инструментов, и он может платить за отслеживание», - объясняет специалист по стратегии в области данных Ашер Фельдман. «Но у вас должна быть стратегия, чтобы вы могли дополнить эти данные реальной информацией - вам нужно совместить цифровые ключевые показатели эффективности (KPI) с аналоговыми, чтобы получить полную картину».
«Цифровая стратегия направлена на то, чтобы переосмыслить аналоговый процесс и сделать его лучше для потребителя. Когда вы заменяете эти аналоговые точки соприкосновения, вам все равно нужно обращать внимание на реальную версию того, что это означает для вашего бизнеса. К сожалению, многие компании сталкиваются с проблемами атрибуции, когда у компании возникают проблемы с сопоставлением цифровых данных с реальным миром. «Умные» компании - это те, кто делает легкую работу по аналоговым точкам соприкосновения, принимая во внимание такие вещи, как оценка имиджа бренда, осведомленность, оценка удовлетворенности, чистая оценка промоутера, а также общее признание и популярность ».
Парки Диснея - прекрасная иллюстрация того, что думает Ашер. Несколько лет назад Disney World представил MagicBands - браслет типа FitBit, который гости Disney могут носить в парках. Эти группы отслеживают движение, могут использоваться у входных ворот, киосков с едой и киосков, а также позволяют пользователям быстро просматривать фотографии из поездок и даже открывать двери своих гостиничных номеров. Disney инвестировал 1 миллиард долларов в этот цифровой инструмент, который предоставит им ценные данные, включая записи транзакций, популярные поездки, средний потраченный доллар и т. Д. Но Disney удалось объединить данные, которые они собрали с этих диапазонов, и использовать их для улучшения работы в порядке для размещения в парках еще 3000 гостей в день.
Полная автоматизация сбора и анализа данных
В связи с огромным - и постоянно растущим - объемом больших данных, доступных сегодня, потребность в полной автоматизации сбора и анализа является востребованной. Многие компании обращаются к платформам управления данными или другим программным решениям для сбора, хранения, сортировки и анализа информации таким образом, чтобы конечные пользователи могли легко ее увидеть и понять. Этот процесс автоматизации упрощает анализ данных, а также может положить конец разрозненным разрозненным данным в организации.
«Идея тотальной автоматизации сейчас очень популярна, - объясняет Тейлор Уоллик, директор по цифровой стратегии Centric Digital. «Цифровые инструменты сегодня могут позволить вам доставлять информацию в реальном времени различным заинтересованным сторонам во всей организации, без того, чтобы одному человеку приходилось копаться в данных и строить презентацию на их основе. Вместо этого руководитель может вывести цифры на приборной панели и точно увидеть, что происходит в режиме реального времени ».
Помимо панелей визуализации данных и платформ управления данными, таких как Adobe Audience Manager, еще одну интересную иллюстрацию полной автоматизации можно найти в растущей популярности интерфейсов прикладного программирования (API). Эти системы инструментов можно использовать для автоматизации приложений, использующих данные, разными способами. Это может быть так же просто, как автоматизация коммуникации на основе действий пользователя - например, сообщение автоответа, отправляемого каждому новому подписчику в Твиттере - или столь же сложное, как создание всего веб-сайта, заполненного точками данных.
Weather.com и Zillow - это примеры API-интерфейсов, построенных с использованием набора логики, отображающего определенную информацию в режиме реального времени путем доступа к общедоступным точкам данных. Итак, если в Альпайне, штат Техас, начнется ливень, Национальная метеорологическая служба соберет и опубликует эти данные, которые затем передадут на Weather.com. По мере того, как эти данные перемещаются по логике сайта, сайт будет отображать изображение дождевого облака рядом с информацией о текущем прогнозе этого города.
Даже небольшие компании используют API на своих сайтах. Это чаще всего используется с производителями или дистрибьюторами малого бизнеса, которые предоставляют малому бизнесу наборы данных о запасах и ценах. Затем эти данные будут передаваться на веб-сайты компании в режиме реального времени.
Делать обоснованные предположения
«Прогнозная аналитика становится все более популярной, - объясняет Майкл Айелло, специалист по цифровой стратегии Centric Digital. «Компании используют интеллектуальный анализ данных и сложную математику, чтобы копаться в огромных объемах информации и делать выводы о том, что может произойти в будущем».
Хотя это не обязательно новая тенденция, она становится все более изощренной. В 2012 году алгоритму Target удалось предсказать беременность девочки-подростка до того, как об этом узнали ее родители. Образцы покупок девушки соответствовали аналогичным тенденциям, которые Target определила как поведение беременных женщин. Затем компания начала рассылать девочкам купоны на детское снаряжение на основе их
прогноз беременности.
Однако сегодня стало обычным явлением видеть в действии прогнозирующую аналитику, когда мы делаем покупки на Amazon или ищем фильм на Netflix. Amazon предлагает клиентам дополнительные продукты на основе прогнозируемого покупательского поведения, и Netflix недавно заявил, что почти 80% часов потоковой передачи являются результатом рекомендаций их алгоритмов.
Добавление контекста к вашим показателям
Важная тенденция, с которой согласились все три эксперта, - обеспечение контекста ваших данных. Это поможет вам избежать практики использования данных ради данных. Конечно, приятно знать, что ваше приложение было скачано три миллиона раз в день его выпуска, но это еще не все. Удалили ли пользователи приложение на следующий день? Используют ли они приложение так, как оно было задумано? Добавляет ли приложение удовлетворенность клиентов или снижает их? Это типы контекстных вопросов, которые вы должны задавать по поводу любых показателей или KPI.
Заключительное слово
Способность собирать данные и использовать их для достижения успеха возрастает с увеличением уровня цифровой зрелости бизнеса. Чем больше у компании точек соприкосновения с цифровыми технологиями, тем более обширную информацию они смогут анализировать и использовать. Тем не менее, если не брать в расчет цифровую зрелость, первым шагом для любой компании является обеспечение наличия стратегии обработки данных. Только тогда они смогут точно оценить, будут ли последние тенденции в данных иметь смысл для их бизнеса или будут ли использоваться в интересах клиента.
