データの差別化要因 – データを使用してビジネスの俊敏性と回復力を構築する

消費者ベースが増加したとしても、ほとんどのサービスや製品の薄利を最大限に活用するには、企業間で争わなければなりません。 また、かつての巨大企業は、データを有利に活用するより革新的な企業に取って代わられます。 Orkut は Facebook に置き換えられ、Nokia や Blackberry は Apple に、Blockbuster は Netflix に置き換えられました。 企業は、顧客の理解、新製品のアイデアの考案、採用戦略のアップグレードなどのビジネス目的でデータを使用し始めています。 ビジネス プロセスでのデータの使用により、ビジネスの機敏性と変化に対する回復力が可能になります。

データ主導の意思決定:

現在、企業は重要な意思決定を行うために、主要担当者の直感に頼ったり、大多数の支持に基づいて方向性を決定したりするのではなく、データを使用しています。 行動方針を示す主要な会議では、既存のデータと、データから抽出できる傾向、パターン、相関関係の詳細なプレゼンテーションが必要です。 多くの場合、推奨される変更に基づいてビジネスがどのように形成されるかをより深く理解するために、ビジネスの履歴データが推定に使用されます。

顧客を理解する:

ほとんどの新規事業は、実際の顧客ベース、購買力、価格の値上げや新機能の追加などの変化にどのように反応するかを理解していないために閉店します。 リアルタイム ソースだけでなく履歴ソースからのデータも、ユーザーを理解するのに大いに役立ちます。 企業は顧客を理解するために、ソーシャル メディアの投稿やコメント、さまざまな Web サイトのレビューなど、さまざまなデータ ソースを活用します。 企業がまだ「発売前」段階にある場合は、通常、アンケートを実施し、サンプルを配布して迅速なフィードバックを取得し、同様の製品の売れ行きについて市場調査を実施します。

運用効率:

倉庫管理に関する問題に直面している e コマース ウェブサイトであっても、流通の問題に直面している新しいマッチ棒販売者であっても、21 世紀ではデータを使用してのみ業務効率を改善できます。 企業が規模を拡大し、急速な成長段階に移行すると、日常のワークフローに摩擦が生じます。 これらは、問題にお金を投じるのではなく、データを分析して最適な解決策を見つけ出すことで解決する必要があります。 たとえば、ある企業が倉庫の問題に直面しており、販売先のすべての新しい町に倉庫を開設するという簡単な方法を選択したとします。それは拡張性がなく、VC の資金が使い果たされれば資金不足になるのは間違いありません。

新製品/機能の開発:

新たな競争が顧客数の減少につながる可能性があることを考えると、現在、単一の製品にすべての賭けをしたい企業はありません。 数十億ドル規模の企業でさえ顧客の嗜好の変化によって衰退していることを考えると、単一の製品に対する顧客ロイヤルティはリスクが高すぎる可能性があります。 しかし、顧客の関心を維持するために新機能を導入したり多様化したりするには、努力が無駄になったり、中核製品から転用されたりしないように、企業にはデータが必要です。

危機管理：

新型コロナウイルス感染症が発生したとき、大小を問わず多くの企業が水没しました。 不測の事態を想定していなかった企業はより早く沈没した。 パンデミックと「在宅勤務」政策を利用して急速に成長した企業もあった。 ワクチンがほとんどの企業に投与され、通常の状態に戻り始めると、これらの企業も影響を受けました。 どちらの場合も、変化に関連するリスクを計算しなかった企業は事業を縮小する必要がありました。 過去の出来事から得られたデータは、企業が BCP などの緊急時対応計画を適切に実施するのに役立ちます。 前例のない状況に直面した場合でも、企業はビジネス用のデータを推定して、市場の変化に基づいて数カ月または数年にわたって事態がどのように推移するかをある程度理解することができます。

データを活用して成長した企業

データが大きな利点をもたらすかどうか、あるいは自社の製品やサービスの開発だけに集中することに抵抗がないのかどうかわからない場合のために、データを使用して高みに達したいくつかの企業を紹介します。

Netflix:

大規模なデータ処理とレコメンダー システムの設計に関して言えば、Netflix がトップに挙げられます。 その推奨システムは、データ主導の意思決定の代表的な例です。 ユーザーデータを基にしてリアルタイムで実行され、顧客が過去に視聴した番組や映画に基づいて提案を提供します。

ジロウ:

人気の不動産マーケットプレイスである Zillow は、Web スクレイピングを使用して、不動産リスト、市場動向、不動産の最新ニュースに関するデータ ポイントを取得します。 これにより、検索結果に関する包括的な情報をユーザーに提供できるようになります。 これらすべてのデータは、Zillow があらゆる不動産に関する単一の窓口となるのに役立ち、その成長を促進しました。

PriceGrabber、Kayak、Shopzilla など:

このような価格比較 Web サイトは、Web からデータを収集し、過去数か月間で製品の価格がどのように変化したかを顧客に示すことで、近年有名になってきました。 また、最近の最低価格と最高価格も表示され、「今すぐ購入」または「価格が下がるまで待つ」という推奨事項も表​​示されます。 これらの Web サイトのおかげで、購入者はデータを使用して、より多くの情報に基づいて購入の意思決定を行うことができます。

ウーバー:

世界最大の配車会社は、ユーザー エクスペリエンスを向上させるために、交通パターン、ユーザーの行動、過去の旅行データ、重大な事故や通行止めのニュースなどのデータを分析しています。 データは待ち時間の短縮に役立ち、ドライバーにより効率的なルートを提供し、全体的な顧客エクスペリエンスを向上させます。

スポティファイ:

Spotify は、データを使用してパーソナライズされたおすすめを作成することで、群衆の中で際立ったデータ駆動型の音楽アプリです。 音楽業界の最新トレンドとともにリスニングの習慣や好みを学習し、全体的な音楽ストリーミング体験を向上させるフィルタリング技術を作成します。 どの音楽アプリケーションでも曲を聴くことができることを考えると、このデータ駆動型のアプローチは同社を際立たせています。

データのソース

PromptCloud のチームは、プラグ アンド プレイ アプローチを備えた DaaS ソリューションを提供します。 たった 3 つの簡単なステップだけです –

1. ウェブサイトとスクレイピングが必要なデータポイントのリストを、スクレイピングの頻度とともに提供してください。
2. 当社が構築したデモ ソリューションを確認し、既存のシステムとの統合契約を締結してください。
3. リアルタイムのフルマネージドのクラウド上の Web スクレイピング ソリューションを稼働させます。

当社の Web スクレイピング ソリューションは、市場調査、競合他社分析、センチメント分析、価格インテリジェンス、データ強化など、さまざまなアプリケーションに使用されるクリーンで正確なデータを提供します。 当社の DaaS ソリューションは従量課金制であるため、ニーズに応じて拡張でき、毎月の請求はスクレイピングした Web ページの数と消費したデータ量に基づいて行われます。

高品質のデータを提供することが主な焦点であり、そのために当社はデータマイニング、ウェブスクレイピング、人工知能の最新技術を採用しています。 これにより、複雑なデータ形式が確実に処理され、クライアントは常にビジネスを構築するデータを信頼できるようになります。