Il differenziatore dei dati: creare agilità e resilienza aziendale utilizzando i dati

Anche con l'aumento della base di consumatori, le aziende devono lottare tra loro per sfruttare al massimo i margini sottili sulla maggior parte dei servizi e dei prodotti. Inoltre, i colossi del passato lasciano il posto ad aziende più innovative che utilizzano i dati a proprio vantaggio. Orkut è stato sostituito da Facebook come Nokia e Blackberry da Apple e Blockbuster da Netflix. Le aziende hanno iniziato a utilizzare i dati per scopi commerciali come comprendere meglio i clienti, proporre nuove idee di prodotto, aggiornare le strategie di assunzione e altro ancora. L'uso dei dati nei processi aziendali consente l'agilità aziendale e la resilienza ai cambiamenti:

Decisioni basate sui dati:

Le aziende utilizzano i dati per prendere decisioni critiche oggi invece di basarsi sui sentimenti istintivi del personale chiave o decidere su una direzione basata sul sostegno della maggioranza. Le riunioni principali che tracceranno il corso dell'azione richiedono una presentazione dettagliata dei dati esistenti, nonché tendenze, modelli e correlazioni che possono essere estratte dai dati. Spesso i dati storici per le aziende vengono utilizzati per l'estrapolazione per ottenere una migliore comprensione di come l'azienda potrebbe configurarsi in base alle modifiche consigliate.

Comprendere il cliente:

La maggior parte delle nuove aziende chiude i negozi perché non riesce a capire quale sia la loro effettiva base di clienti, il loro potere di spesa e come potrebbero reagire a cambiamenti come un aumento del prezzo o l'aggiunta di nuove funzionalità. I dati provenienti da fonti storiche e in tempo reale possono fare molto per aiutarti a comprendere i tuoi utenti. Le aziende attingono a diverse fonti di dati come post e commenti sui social media, nonché recensioni su diversi siti Web per comprendere i propri clienti. Nel caso in cui un'azienda sia ancora nella fase di "pre-lancio", di solito conduce sondaggi, distribuisce campioni per ottenere un feedback rapido e conduce studi di mercato su come stanno andando prodotti simili.

Efficienza operativa:

Che tu sia un sito di e-commerce che sta affrontando problemi relativi alla gestione del magazzino o un nuovo venditore di fiammiferi che affronta problemi di distribuzione, l'efficienza operativa può essere migliorata solo utilizzando i dati nel 21° secolo. Man mano che le aziende si ridimensionano e passano a fasi di rapida crescita, aumentano gli attriti nei flussi di lavoro quotidiani. Questi devono essere risolti analizzando i dati e trovando soluzioni ottimali invece di buttare soldi ai problemi. Ad esempio, supponiamo che un'azienda stia affrontando problemi di magazzino e decida semplicemente di uscire facilmente aprendo magazzini in ogni nuova città in cui vende: non sarebbe scalabile e ci sarà sicuramente una stretta di cassa una volta spesi i soldi di VC.

Sviluppo di nuovi prodotti/funzionalità:

Nessuna azienda vuole piazzare tutte le sue scommesse su un singolo prodotto oggi, dato che la nuova concorrenza può portare alla perdita del numero di clienti. La fedeltà dei clienti a un singolo prodotto può essere troppo rischiosa dato che anche le aziende da miliardi di dollari sono diminuite con il cambiamento delle preferenze dei clienti. Tuttavia, per diversificare o introdurre nuove funzionalità per mantenere i clienti coinvolti, le aziende hanno bisogno di dati, in modo che gli sforzi non vengano sprecati o deviati dai prodotti principali.

Gestione del rischio:

Quando il Covid ha colpito, tonnellate di aziende grandi e piccole sono andate sott'acqua. Quelli che non avevano contingenze in atto affondarono più velocemente. Alcuni hanno approfittato della pandemia e delle politiche di "lavoro da casa" per crescere rapidamente. Anche queste aziende sono state colpite una volta che il vaccino è stato somministrato alla maggior parte e le cose hanno iniziato a tornare alla normalità. In entrambi i casi, le società che non hanno calcolato il rischio relativo ai cambiamenti hanno dovuto chiudere le operazioni. I dati degli eventi storici aiutano le aziende a mantenere in atto piani di emergenza come BCP. Anche di fronte a situazioni senza precedenti, le aziende possono estrapolare i dati per il business per capire come andrebbero le cose nel corso di mesi o anni in base ai cambiamenti del mercato.

Aziende che hanno utilizzato i dati per crescere

Nel caso in cui non sei sicuro se i dati ti darebbero un vantaggio considerevole o ti senti a tuo agio concentrandoti solo sullo sviluppo del tuo prodotto o servizio, ecco alcune aziende che hanno utilizzato i dati per raggiungere le vette:

Netflix:

Quando si tratta di elaborare dati su larga scala e progettare sistemi di raccomandazione, Netflix è al top. Il suo sistema di raccomandazione è un ottimo esempio di processo decisionale basato sui dati. Si trova sopra i dati degli utenti, viene eseguito in tempo reale e fornisce suggerimenti basati su programmi e film che i clienti hanno guardato in passato.

Zillow:

Un popolare mercato immobiliare, Zillow utilizza il web scraping per ottenere punti dati su elenchi di proprietà, tendenze di mercato e ultime notizie nel settore immobiliare. In questo modo può fornire ai suoi utenti informazioni complete per i loro risultati di ricerca. Tutti questi dati hanno aiutato Zillow a diventare un unico punto di contatto per tutto ciò che riguarda il settore immobiliare e ne ha favorito la crescita.

PriceGrabber, Kayak, Shopzilla e altro:

I siti Web di confronto dei prezzi come questi sono diventati importanti negli ultimi anni raccogliendo dati dal Web e mostrando ai clienti come è cambiato il prezzo di un prodotto negli ultimi mesi. Mostrano anche il suo prezzo più basso e più alto negli ultimi tempi insieme a raccomandazioni di "acquista ora" o "aspetta che i prezzi scendano". Grazie a questi siti Web, gli acquirenti possono utilizzare i dati per prendere decisioni di acquisto più informate.

Super:

La più grande azienda di ride-hailing al mondo analizza dati come modelli di traffico, comportamento degli utenti, dati di viaggi precedenti e notizie di incidenti gravi o chiusure stradali, per migliorare l'esperienza dell'utente. I dati aiutano a ridurre i tempi di attesa, forniscono percorsi più efficienti ai conducenti e migliorano l'esperienza complessiva del cliente.

Spotify:

Spotify è un'app musicale basata sui dati che si distingue dalla massa utilizzando i dati per creare consigli personalizzati. Impara le abitudini e le preferenze di ascolto insieme alle ultime tendenze nel settore musicale per creare tecniche di filtraggio che migliorano l'esperienza complessiva di streaming musicale. Dato che qualsiasi applicazione musicale può essere utilizzata per ascoltare le canzoni, questo approccio basato sui dati contraddistingue l'azienda.

La fonte dei dati

Il nostro team di PromptCloud fornisce una soluzione DaaS con un approccio plug-and-play. Ha solo 3 semplici passaggi:

1. Forniscici un elenco di siti Web e i punti dati che devono essere raschiati insieme alla frequenza di raschiamento.
2. Dai un'occhiata a una soluzione demo creata da noi e finalizza i contratti di integrazione con il tuo sistema esistente.
3. Vai live con una soluzione di web scraping in tempo reale, completamente gestita, sul cloud .

La nostra soluzione di web scraping fornisce dati puliti e accurati che vengono utilizzati per una varietà di applicazioni come ricerche di mercato, analisi della concorrenza, analisi del sentiment, informazioni sui prezzi, arricchimento dei dati e altro ancora. Dato che la nostra soluzione DaaS è pay-per-use, può essere scalata in base alle tue esigenze e la tua fatturazione mensile sarà basata sul numero di pagine web che hai scaricato e sulla quantità di dati che hai consumato.

La fornitura di dati di alta qualità è l'obiettivo principale e per questo utilizziamo la tecnologia più recente nel data mining, nel web scraping e nell'intelligenza artificiale. Ciò garantisce che venga gestita la complessa formattazione dei dati e che i clienti possano sempre fidarsi dei dati su cui costruiscono le loro attività.