أداة تمييز البيانات - بناء مرونة الأعمال والمرونة باستخدام البيانات

حتى مع زيادة قاعدة المستهلكين ، يتعين على الشركات أن تناضل فيما بينها لتحقيق أقصى استفادة من الهوامش الضئيلة لمعظم الخدمات والمنتجات. أيضًا ، تفسح الشركات العملاقة في الأمس الطريق أمام المزيد من الشركات المبتكرة التي تستخدم البيانات لصالحها. تم استبدال Orkut بـ facebook مثل Nokia و Blackberry بواسطة Apple ، و Blockbuster بواسطة Netflix. بدأت الشركات في استخدام البيانات لأغراض تجارية مثل فهم العملاء بشكل أفضل ، والتوصل إلى أفكار منتجات جديدة ، وترقية استراتيجيات التوظيف ، والمزيد. يتيح استخدام البيانات في العمليات التجارية مرونة الأعمال والمرونة في مواجهة التغييرات -

القرار المستند إلى البيانات:

تستخدم الشركات البيانات لاتخاذ قرارات حاسمة اليوم بدلاً من دعم المشاعر الغريزية للموظفين الرئيسيين أو اتخاذ قرار بشأن اتجاه يعتمد على دعم الأغلبية. تتطلب الاجتماعات الرئيسية التي ستحدد مسار العمل عرضًا تفصيليًا للبيانات الموجودة بالإضافة إلى الاتجاهات والأنماط والارتباطات التي يمكن استخلاصها من البيانات. غالبًا ما تُستخدم البيانات التاريخية للأعمال للاستقراء للحصول على فهم أفضل لكيفية تشكيل الأعمال بناءً على التغييرات الموصى بها.

فهم العميل:

أغلقت معظم الشركات الجديدة أبوابها لأنهم فشلوا في فهم قاعدة عملائهم الفعلية ، وقوتهم الشرائية ، وكيف يمكن أن يتفاعلوا مع التغييرات مثل زيادة السعر أو إضافة ميزات جديدة. يمكن للبيانات من المصادر التاريخية وكذلك في الوقت الفعلي أن تقطع شوطًا طويلاً في مساعدتك على فهم المستخدمين لديك. تستفيد الشركات من مصادر البيانات المختلفة مثل منشورات وسائل التواصل الاجتماعي والتعليقات وكذلك المراجعات على مواقع الويب المختلفة لفهم عملائها. في حال كانت الشركة لا تزال في مرحلة "ما قبل الإطلاق" ، فإنها عادةً ما تجري استطلاعات الرأي وتوزع العينات للحصول على تعليقات سريعة وتجري دراسات السوق حول كيفية أداء المنتجات المماثلة.

كفاءة العملية:

سواء كنت أحد مواقع التجارة الإلكترونية التي تواجه مشكلات تتعلق بإدارة المستودعات أو بائعًا جديدًا يواجه مشاكل التوزيع ، لا يمكن تحسين الكفاءة التشغيلية إلا باستخدام البيانات في القرن الحادي والعشرين. مع توسع الشركات وانتقالها إلى مراحل النمو السريع ، يزداد الاحتكاك في تدفقات العمل اليومية. هذه تحتاج إلى حل من خلال تحليل البيانات واكتشاف الحلول المثلى بدلاً من صرف الأموال في المشاكل. على سبيل المثال ، لنفترض أن شركة ما تواجه مشكلات في المستودعات وقررت فقط اتخاذ طريقة سهلة للخروج من خلال فتح مستودعات في كل مدينة جديدة تبيع فيها - لن يكون هذا الأمر قابلاً للتطوير ولا بد أن تكون هناك أزمة نقدية بمجرد إنفاق أموال رأس المال الاستثماري.

منتج جديد / تطوير الميزات:

لا توجد شركة ترغب في وضع كل رهاناتها على منتج واحد اليوم نظرًا لأن المنافسة الجديدة يمكن أن تؤدي إلى خسارة في أعداد العملاء. قد يكون ولاء العملاء لمنتج واحد محفوفًا بالمخاطر نظرًا لأن الشركات التي تبلغ قيمتها مليار دولار قد تراجعت مع التغيير في تفضيلات العملاء. ومع ذلك ، من أجل التنويع أو تقديم ميزات جديدة للحفاظ على مشاركة العملاء ، تحتاج الشركات إلى البيانات ، حتى لا تُهدر الجهود أو تُحول عن المنتجات الأساسية.

إدارة المخاطر:

عندما ضرب كوفيد ، غرقت أطنان من الشركات الكبيرة والصغيرة على حد سواء. تلك التي لم يكن لديها حالات طوارئ في مكانها غرقت بشكل أسرع. استفاد البعض من الجائحة وسياسات "العمل من المنزل" لينمو بسرعة. حتى هذه الشركات تأثرت بمجرد إعطاء اللقاح لمعظمها وبدأت الأمور تعود إلى طبيعتها. في كلتا الحالتين ، كان على الشركات التي لم تحسب المخاطر المتعلقة بالتغييرات إنهاء عملياتها. تساعد البيانات المستمدة من الأحداث التاريخية الشركات في الحفاظ على خطط الطوارئ مثل BCP. حتى عند مواجهة مواقف غير مسبوقة ، يمكن للشركات استقراء البيانات الخاصة بالأعمال للحصول على بعض الفهم لكيفية ظهور الأشياء على مدى شهور أو سنوات بناءً على التغييرات في السوق.

الشركات التي استخدمت البيانات للنمو

في حال لم تكن متأكدًا مما إذا كانت البيانات ستمنحك ميزة كبيرة أو كنت مرتاحًا للتركيز فقط على تطوير منتجك أو خدمتك ، فإليك بعض الشركات التي استخدمت البيانات للوصول إلى المرتفعات -

نتفليكس:

عندما يتعلق الأمر بمعالجة البيانات على نطاق واسع وتصميم أنظمة التوصية ، يأتي Netflix في المقدمة. يعد نظام التوصية الخاص بها مثالًا رئيسيًا على اتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات. إنه يجلس فوق بيانات المستخدم ، ويعمل في الوقت الفعلي ، ويقدم اقتراحات بناءً على العروض والأفلام التي شاهدها العملاء في الماضي.

زيلو:

يستخدم Zillow ، وهو سوق عقارات شهير ، تجريف الويب للحصول على نقاط بيانات حول قوائم العقارات واتجاهات السوق وآخر الأخبار في العقارات. هذه هي الطريقة التي يمكن بها تزويد مستخدميها بمعلومات شاملة عن نتائج البحث الخاصة بهم. ساعدت كل هذه البيانات Zillow في أن تصبح نقطة اتصال واحدة لجميع الأشياء العقارية وعززت نموها.

PriceGrabber و Kayak و Shopzilla والمزيد:

نمت مواقع مقارنة الأسعار مثل هذه إلى الصدارة في السنوات الأخيرة من خلال جمع البيانات من الويب وإظهار العملاء كيف تغير سعر المنتج خلال الأشهر القليلة الماضية. كما أنها تظهر أدنى وأعلى سعر في الآونة الأخيرة إلى جانب توصيات - "اشتر الآن" أو "انتظر حتى تنخفض الأسعار". بفضل هذه المواقع ، يمكن للمشترين استخدام البيانات لاتخاذ قرارات شراء أكثر استنارة.

اوبر:

تحلل أكبر شركة لاستدعاء الركاب في العالم البيانات مثل أنماط حركة المرور ، وسلوك المستخدم ، وبيانات الرحلة السابقة ، وأخبار الحوادث الكبرى أو إغلاق الطرق ، لتحسين تجربة المستخدم. تساعد البيانات في تقليل أوقات الانتظار ، وتوفر طرقًا أكثر كفاءة للسائقين ، وتحسن تجربة العملاء بشكل عام.

سبوتيفي:

Spotify هو تطبيق موسيقى يعتمد على البيانات ويبرز بين الحشود باستخدام البيانات لإنشاء توصيات مخصصة. يتعلم عادات الاستماع والتفضيلات جنبًا إلى جنب مع أحدث الاتجاهات في صناعة الموسيقى لإنشاء تقنيات تصفية تعزز تجربة دفق الموسيقى الشاملة. نظرًا لإمكانية استخدام أي تطبيق موسيقي للاستماع إلى الأغاني ، فإن هذا النهج القائم على البيانات يميز الشركة عن بعضها.

مصدر البيانات

يوفر فريقنا في PromptCloud حلاً DaaS يأتي مع نهج التوصيل والتشغيل. يحتوي على 3 خطوات بسيطة فقط -

1. زودنا بقائمة من مواقع الويب ونقاط البيانات التي يجب كشطها جنبًا إلى جنب مع تكرار الكشط.
2. تحقق من الحل التجريبي الذي صممناه وقم بوضع اللمسات الأخيرة على عقود التكامل مع نظامك الحالي.
3. انطلق مباشرة مع حل إزالة بيانات الويب في الوقت الفعلي ، ومُدار بالكامل ، على السحابة .

يوفر حل تجريف الويب الخاص بنا بيانات نظيفة ودقيقة تُستخدم لمجموعة متنوعة من التطبيقات مثل أبحاث السوق ، وتحليل المنافسين ، وتحليل المشاعر ، وذكاء الأسعار ، وإثراء البيانات ، والمزيد. نظرًا لأن حل DaaS الخاص بنا هو الدفع لكل استخدام ، فيمكنه التوسع بناءً على احتياجاتك وستعتمد فواتيرك الشهرية على عدد صفحات الويب التي كشطتها وكمية البيانات التي استهلكتها.

يعتبر تقديم بيانات عالية الجودة هو المحور الرئيسي ولهذا ، فإننا نستخدم أحدث التقنيات في استخراج البيانات ، وتجريف الويب ، والذكاء الاصطناعي. يضمن ذلك التعامل مع تنسيق البيانات المعقدة ويمكن للعملاء الوثوق دائمًا بالبيانات التي يبنون أعمالهم عليها.