Der Datenunterscheider – Aufbau von geschäftlicher Agilität und Widerstandsfähigkeit mithilfe von Daten

Trotz der wachsenden Verbraucherbasis müssen Unternehmen untereinander kämpfen, um die geringen Margen bei den meisten Dienstleistungen und Produkten optimal zu nutzen. Außerdem machen Giganten vergangener Zeiten Platz für innovativere Unternehmen, die Daten zu ihrem Vorteil nutzen. Orkut wurde durch Facebook, Nokia und Blackberry von Apple und Blockbuster von Netflix ersetzt. Unternehmen haben damit begonnen, Daten für geschäftliche Zwecke zu nutzen, etwa um Kunden besser zu verstehen, neue Produktideen zu entwickeln, Einstellungsstrategien zu verbessern und mehr. Die Nutzung von Daten in Geschäftsprozessen ermöglicht geschäftliche Agilität und Widerstandsfähigkeit gegenüber Veränderungen –

Datengesteuerte Entscheidungsfindung:

Unternehmen nutzen heute Daten, um wichtige Entscheidungen zu treffen, anstatt sich auf das Bauchgefühl wichtiger Mitarbeiter zu verlassen oder eine Richtung auf der Grundlage einer Mehrheit zu bestimmen. Wichtige Besprechungen, bei denen die Vorgehensweise festgelegt wird, erfordern eine detaillierte Darstellung vorhandener Daten sowie Trends, Muster und Korrelationen, die aus den Daten extrahiert werden können. Oftmals werden historische Unternehmensdaten zur Extrapolation herangezogen, um ein besseres Verständnis dafür zu erhalten, wie sich das Unternehmen aufgrund der empfohlenen Änderungen entwickeln könnte.

Den Kunden verstehen:

Die meisten neuen Unternehmen schließen ihre Geschäfte, weil sie nicht verstehen, was ihr tatsächlicher Kundenstamm ist, wie groß ihre Kaufkraft ist und wie sie auf Änderungen wie Preiserhöhungen oder die Hinzufügung neuer Funktionen reagieren könnten. Daten aus historischen und Echtzeitquellen können Ihnen dabei helfen, Ihre Benutzer besser zu verstehen. Unternehmen nutzen unterschiedliche Datenquellen wie Social-Media-Beiträge und -Kommentare sowie Bewertungen auf verschiedenen Websites, um ihre Kunden zu verstehen. Befindet sich ein Unternehmen noch in der „Pre-Launch“-Phase, führt es in der Regel Umfragen durch, verteilt Muster, um schnelles Feedback zu erhalten, und führt Marktstudien zur Entwicklung ähnlicher Produkte durch.

Betriebseffizienz:

Ganz gleich, ob Sie eine E-Commerce-Website haben, die Probleme im Zusammenhang mit der Lagerverwaltung hat, oder ein neuer Streichholzverkäufer, der mit Vertriebsproblemen zu kämpfen hat: Die betriebliche Effizienz kann im 21. Jahrhundert nur mithilfe von Daten verbessert werden. Wenn Unternehmen wachsen und schnelle Wachstumsphasen erreichen, kommt es zu Reibungsverlusten in den täglichen Arbeitsabläufen. Diese müssen gelöst werden, indem die Daten analysiert und optimale Lösungen gefunden werden, anstatt Geld für Probleme auszugeben. Angenommen, ein Unternehmen steht vor Lagerproblemen und beschließt, einen einfachen Ausweg zu finden, indem es in jeder neuen Stadt, in der es verkauft, Lagerhäuser eröffnet – das wäre nicht skalierbar und es wird zwangsläufig zu einer Geldknappheit kommen, sobald das VC-Geld ausgegeben wird.

Entwicklung neuer Produkte/Funktionen:

Kein Unternehmen möchte heute voll und ganz auf ein einziges Produkt setzen, da neue Konkurrenz zu Kundenverlusten führen kann. Die Bindung der Kunden an ein einzelnes Produkt kann zu riskant sein, wenn man bedenkt, dass selbst milliardenschwere Unternehmen mit der Veränderung der Kundenpräferenzen zurückgegangen sind. Um jedoch zu diversifizieren oder neue Funktionen einzuführen, um die Kunden zu binden, benötigen Unternehmen Daten, damit ihre Anstrengungen nicht verschwendet oder von den Kernprodukten abgelenkt werden.

Risikomanagement:

Als Covid zuschlug, gingen unzählige große und kleine Unternehmen unter Wasser. Diejenigen, die keine Eventualverbindlichkeiten hatten, sanken schneller. Einige nutzten die Pandemie und die „Work-from-Home“-Politik, um schnell zu wachsen. Sogar diese Unternehmen waren betroffen, als den meisten der Impfstoff verabreicht wurde und sich die Lage wieder normalisierte. In beiden Fällen mussten Unternehmen, die das mit den Änderungen verbundene Risiko nicht kalkuliert hatten, ihre Geschäftstätigkeit einstellen. Daten aus historischen Ereignissen helfen Unternehmen dabei, Notfallpläne wie BCP aufrechtzuerhalten. Selbst wenn Unternehmen mit noch nie dagewesenen Situationen konfrontiert sind, können sie Geschäftsdaten extrapolieren, um sich ein Bild davon zu machen, wie sich die Dinge aufgrund von Marktveränderungen über Monate oder Jahre hinweg entwickeln würden.

Unternehmen, die Daten zum Wachstum nutzten

Falls Sie sich nicht sicher sind, ob Daten Ihnen einen erheblichen Vorteil verschaffen würden, oder ob Sie sich lieber nur auf die Entwicklung Ihres Produkts oder Ihrer Dienstleistung konzentrieren möchten, finden Sie hier einige Unternehmen, die Daten genutzt haben, um große Erfolge zu erzielen:

Netflix:

Wenn es darum geht, Daten in großem Umfang zu verarbeiten und Empfehlungssysteme zu entwickeln, liegt Netflix an der Spitze. Sein Empfehlungssystem ist ein Paradebeispiel für datengesteuerte Entscheidungsfindung. Es basiert auf Benutzerdaten, läuft in Echtzeit und bietet Vorschläge basierend darauf, welche Sendungen und Filme Kunden in der Vergangenheit gesehen haben.

Zillow:

Zillow, ein beliebter Immobilienmarktplatz, nutzt Web Scraping, um Datenpunkte zu Immobilienangeboten, Markttrends und den neuesten Nachrichten im Immobilienbereich abzurufen. So kann es seinen Nutzern umfassende Informationen für ihre Suchergebnisse bereitstellen. All diese Daten haben dazu beigetragen, dass Zillow ein zentraler Ansprechpartner für alles rund um die Immobilienbranche geworden ist und sein Wachstum angekurbelt hat.

PriceGrabber, Kayak, Shopzilla und mehr:

Preisvergleichs-Websites wie diese haben in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen, indem sie Daten aus dem Internet sammeln und Kunden zeigen, wie sich der Preis eines Produkts in den letzten Monaten verändert hat. Sie zeigen auch den niedrigsten und höchsten Preis der letzten Zeit sowie Empfehlungen wie „Jetzt kaufen“ oder „Warten, bis die Preise fallen“. Dank dieser Websites können Käufer Daten nutzen, um fundiertere Kaufentscheidungen zu treffen.

Uber:

Das größte Ride-Hailing-Unternehmen der Welt analysiert Daten wie Verkehrsmuster, Nutzerverhalten, Daten zu früheren Fahrten und Nachrichten über schwere Unfälle oder Straßensperrungen, um das Nutzererlebnis zu verbessern. Die Daten tragen dazu bei, Wartezeiten zu verkürzen, den Fahrern effizientere Routen zu bieten und das Kundenerlebnis insgesamt zu verbessern.

Spotify:

Spotify ist eine datengesteuerte Musik-App, die sich von der Masse abhebt, indem sie Daten nutzt, um personalisierte Empfehlungen zu erstellen. Es lernt Hörgewohnheiten und Vorlieben sowie die neuesten Trends in der Musikindustrie, um Filtertechniken zu entwickeln, die das gesamte Musik-Streaming-Erlebnis verbessern. Angesichts der Tatsache, dass jede Musikanwendung zum Anhören von Songs verwendet werden kann, zeichnet dieser datengesteuerte Ansatz das Unternehmen aus.

Die Datenquelle

Unser Team bei PromptCloud bietet eine DaaS-Lösung mit Plug-and-Play-Ansatz. Es besteht aus nur 3 einfachen Schritten –

1. Stellen Sie uns eine Liste der Websites und der Datenpunkte zur Verfügung, die gescrapt werden müssen, sowie die Häufigkeit des Scrapings.
2. Schauen Sie sich eine von uns erstellte Demolösung an und schließen Sie Verträge zur Integration in Ihr bestehendes System ab.
3. Gehen Sie live mit einer vollständig verwalteten Echtzeit- Web-Scraping-Lösung in der Cloud .

Unsere Web-Scraping-Lösung liefert saubere und genaue Daten, die für eine Vielzahl von Anwendungen wie Marktforschung, Wettbewerbsanalyse, Stimmungsanalyse, Preisinformationen, Datenanreicherung und mehr verwendet werden. Da es sich bei unserer DaaS-Lösung um eine Pay-per-Use-Lösung handelt, kann sie je nach Bedarf skaliert werden und Ihre monatliche Abrechnung basiert auf der Anzahl der von Ihnen gecrapten Webseiten und der von Ihnen verbrauchten Datenmenge.

Das Hauptaugenmerk liegt auf der Bereitstellung hochwertiger Daten. Dafür setzen wir die neuesten Technologien in den Bereichen Data Mining, Web Scraping und künstliche Intelligenz ein. Dadurch wird sichergestellt, dass komplexe Datenformatierungen gehandhabt werden und Kunden jederzeit auf die Daten vertrauen können, auf denen sie ihr Unternehmen aufbauen.