El diferenciador de datos: creación de agilidad y resiliencia empresarial mediante el uso de datos

Incluso con el aumento de la base de consumidores, las empresas tienen que luchar entre ellas para aprovechar al máximo los escasos márgenes de la mayoría de los servicios y productos. Además, los gigantes de antaño dan paso a empresas más innovadoras que utilizan los datos en su beneficio. Orkut fue reemplazado por facebook, como Nokia y Blackberry por Apple, y Blockbuster por Netflix. Las empresas han comenzado a utilizar los datos con fines comerciales, como comprender mejor a los clientes, generar nuevas ideas de productos, mejorar las estrategias de contratación y más. El uso de datos en los procesos comerciales permite la agilidad comercial y la resiliencia a los cambios:

Toma de decisiones basada en datos:

Las empresas usan datos para tomar decisiones críticas hoy en día en lugar de respaldarse en los instintos del personal clave o decidir una dirección basada en el respaldo de la mayoría. Las reuniones importantes que trazarán el curso de acción requieren una presentación detallada de los datos existentes, así como de las tendencias, patrones y correlaciones que se pueden extraer de los datos. A menudo, los datos históricos de la empresa se utilizan para la extrapolación a fin de obtener una mejor comprensión de cómo puede evolucionar la empresa en función de los cambios recomendados.

Comprender al cliente:

La mayoría de las empresas nuevas cierran porque no entienden cuál es su base de clientes real, su poder adquisitivo y cómo podrían reaccionar ante cambios como un aumento en el precio o la adición de nuevas funciones. Los datos de fuentes históricas y en tiempo real pueden ser de gran ayuda para comprender a sus usuarios. Las empresas aprovechan diferentes fuentes de datos, como publicaciones y comentarios en redes sociales, así como reseñas en diferentes sitios web para comprender a sus clientes. En caso de que una empresa aún se encuentre en la fase de "prelanzamiento", generalmente realiza encuestas, entrega muestras para obtener comentarios rápidos y realiza estudios de mercado sobre cómo les está yendo a productos similares.

Eficiencia operacional:

Si usted es un sitio web de comercio electrónico que se enfrenta a problemas relacionados con la gestión de almacenes o un nuevo vendedor de fósforos que se enfrenta a problemas de distribución, la eficiencia operativa solo se puede mejorar utilizando datos en el siglo XXI. A medida que las empresas escalan y pasan a etapas de rápido crecimiento, surgen fricciones en los flujos de trabajo diarios. Estos deben resolverse analizando los datos y descubriendo soluciones óptimas en lugar de tirar dinero a los problemas. Por ejemplo, supongamos que una empresa enfrenta problemas de almacenamiento y simplemente decide tomar una salida fácil al abrir almacenes en cada nueva ciudad en la que vende: no sería escalable y seguramente habrá una escasez de efectivo una vez que se gaste el dinero de capital de riesgo.

Desarrollo de nuevos productos/características:

Ninguna empresa quiere colocar todas sus apuestas en un solo producto hoy en día, dado que la nueva competencia puede conducir a la pérdida de números de clientes. La lealtad del cliente a un solo producto puede ser demasiado arriesgada dado que incluso las empresas de miles de millones de dólares han caído con el cambio en las preferencias de los clientes. Sin embargo, para diversificarse o incorporar nuevas funciones para mantener el interés de los clientes, las empresas necesitan datos, de modo que los esfuerzos no se desperdicien ni se desvíen de los productos principales.

Gestión de riesgos:

Cuando llegó Covid, toneladas de empresas, tanto grandes como pequeñas, se hundieron. Aquellos que no tenían contingencias en su lugar se hundieron más rápido. Algunos aprovecharon la pandemia y las políticas de “trabajo desde casa” para crecer rápidamente. Incluso estas empresas se vieron afectadas una vez que se administró la vacuna a la mayoría y las cosas comenzaron a volver a la normalidad. En ambos casos, las empresas que no calcularon el riesgo relacionado con los cambios tuvieron que liquidar operaciones. Los datos de eventos históricos ayudan a las empresas a mantener planes de contingencia como BCP. Incluso cuando se enfrentan a situaciones sin precedentes, las empresas pueden extrapolar datos para que los negocios comprendan cómo se desarrollarían las cosas durante meses o años en función de los cambios en el mercado.

Empresas que usaron datos para crecer

En caso de que no esté seguro de si los datos le darían una ventaja considerable o si se siente cómodo centrándose solo en el desarrollo de su producto o servicio, aquí hay algunas empresas que usaron datos para alcanzar las alturas:

netflix:

Cuando se trata de procesar datos a gran escala y diseñar sistemas de recomendación, Netflix ocupa el primer lugar. Su sistema de recomendación es un excelente ejemplo de toma de decisiones basada en datos. Se asienta sobre los datos del usuario, se ejecuta en tiempo real y proporciona sugerencias basadas en los programas y películas que los clientes han visto en el pasado.

Zillow:

Zillow, un popular mercado de bienes raíces, utiliza web scraping para obtener puntos de datos sobre listados de propiedades, tendencias del mercado y las últimas noticias en bienes raíces. Así es como puede proporcionar a sus usuarios información completa para sus resultados de búsqueda. Todos estos datos han ayudado a Zillow a convertirse en un único punto de contacto para todo lo relacionado con bienes raíces y ha impulsado su crecimiento.

PriceGrabber, Kayak, Shopzilla y más:

Los sitios web de comparación de precios como estos han ganado prominencia en los últimos años al recopilar datos de la web y mostrar a los clientes cómo ha cambiado el precio de un producto en los últimos meses. También muestran su precio más bajo y más alto en los últimos tiempos junto con recomendaciones de "compre ahora" o "espere a que bajen los precios". Gracias a estos sitios web, los compradores pueden utilizar los datos para tomar decisiones de compra más informadas.

Uber:

La empresa de transporte compartido más grande del mundo analiza datos como patrones de tráfico, comportamiento de los usuarios, datos de viajes anteriores y noticias de accidentes importantes o cierres de carreteras para mejorar la experiencia del usuario. Los datos ayudan a reducir los tiempos de espera, brindan rutas más eficientes a los conductores y mejoran la experiencia general del cliente.

Spotify:

Spotify es una aplicación de música basada en datos que se destaca entre la multitud al usar datos para crear recomendaciones personalizadas. Aprende hábitos y preferencias de escucha junto con las últimas tendencias en la industria de la música para crear técnicas de filtrado que mejoran la experiencia general de transmisión de música. Dado que cualquier aplicación de música se puede utilizar para escuchar canciones, este enfoque basado en datos distingue a la empresa.

La fuente de datos

Nuestro equipo en PromptCloud proporciona una solución DaaS que viene con un enfoque plug-and-play. Tiene solo 3 simples pasos:

1. Proporciónenos una lista de sitios web y los puntos de datos que deben rasparse junto con la frecuencia de raspado.
2. Consulte una solución de demostración creada por nosotros y finalice los contratos de integración con su sistema existente.
3. Vaya en vivo con una solución de web scraping en tiempo real, totalmente administrada y en la nube .

Nuestra solución de raspado web proporciona datos limpios y precisos que se utilizan para una variedad de aplicaciones, como estudios de mercado, análisis de la competencia, análisis de sentimientos, inteligencia de precios, enriquecimiento de datos y más. Dado que nuestra solución DaaS es de pago por uso, puede escalar según sus necesidades y su facturación mensual se basará en la cantidad de páginas web que extrajo y la cantidad de datos que consumió.

La entrega de datos de alta calidad es el enfoque principal y para eso, empleamos la última tecnología en minería de datos, web scraping e inteligencia artificial. Esto garantiza que se maneje el formateo de datos complejos y que los clientes siempre puedan confiar en los datos sobre los que construyen sus negocios.