데이터 차별화 요소 – 데이터를 사용하여 비즈니스 민첩성 및 탄력성 구축

소비자 기반이 증가하더라도 회사는 대부분의 서비스 및 제품에서 적은 마진을 최대한 활용하기 위해 서로 싸워야 합니다. 또한 과거의 거대 기업은 데이터를 유리하게 활용하는 보다 혁신적인 기업에 길을 열어줍니다. Orkut은 Apple의 Nokia 및 Blackberry와 같은 Facebook으로, Netflix의 Blockbuster로 대체되었습니다. 기업은 고객을 더 잘 이해하고, 신제품 아이디어를 제시하고, 채용 전략을 업그레이드하는 등의 비즈니스 목적으로 데이터를 사용하기 시작했습니다. 비즈니스 프로세스에서 데이터를 사용하면 비즈니스 민첩성과 변화에 대한 탄력성을 확보할 수 있습니다.

데이터 기반 의사 결정:

오늘날 기업은 핵심 인력의 직감에 의존하거나 다수의 지지를 바탕으로 방향을 결정하는 대신 중요한 결정을 내리는 데 데이터를 사용합니다. 행동 과정을 계획할 주요 회의에는 기존 데이터뿐만 아니라 데이터에서 추출할 수 있는 추세, 패턴 및 상관 관계에 대한 자세한 프레젠테이션이 필요합니다. 종종 비즈니스에 대한 기록 데이터는 권장 변경 사항을 기반으로 비즈니스가 어떻게 형성될 수 있는지 더 잘 이해하기 위해 외삽에 사용됩니다.

고객 이해:

대부분의 신규 비즈니스는 실제 고객 기반, 구매력, 가격 인상이나 새로운 기능 추가와 같은 변화에 어떻게 반응할지 이해하지 못하기 때문에 문을 닫습니다. 과거 및 실시간 소스의 데이터는 사용자를 이해하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. 기업은 고객을 이해하기 위해 소셜 미디어 게시물, 댓글, 다양한 웹사이트의 리뷰와 같은 다양한 데이터 소스를 활용합니다. 회사가 아직 '출시 전' 단계에 있는 경우 일반적으로 설문 조사를 수행하고 샘플을 배포하여 빠른 피드백을 받고 유사 제품이 어떤지 시장 조사를 수행합니다.

운영 효율성:

창고 관리와 관련된 문제에 직면한 전자 상거래 웹 사이트이든 유통 문제에 직면한 새로운 성냥개비 판매자이든 운영 효율성은 21세기 데이터를 사용하여 개선할 수 있습니다. 회사가 확장되고 급속한 성장 단계로 이동함에 따라 일상적인 워크플로의 마찰이 발생합니다. 이러한 문제는 문제에 돈을 들이는 대신 데이터를 분석하고 최적의 솔루션을 찾아 해결해야 합니다. 예를 들어, 회사가 창고 문제에 직면해 있고 판매하는 모든 새로운 도시에 창고를 열어 쉽게 탈출하기로 결정했다고 가정해 보겠습니다. 확장이 불가능하고 VC 자금이 소비되면 현금 위기가 있을 수밖에 없습니다.

신제품/기능 개발:

새로운 경쟁이 고객 수 감소로 이어질 수 있다는 점을 감안할 때 오늘날 단일 제품에 모든 것을 걸고 싶어하는 회사는 없습니다. 단일 제품에 대한 고객 충성도는 수십억 달러 규모의 기업도 고객 선호도의 변화로 인해 하락했다는 점을 고려할 때 너무 위험할 수 있습니다. 그러나 기업은 고객 참여를 유지하기 위해 다양화하거나 새로운 기능을 도입하기 위해 노력이 낭비되거나 핵심 제품에서 벗어나지 않도록 데이터가 필요합니다.

위기 관리:

Covid가 닥쳤을 때 크고 작은 수많은 회사가 물에 빠졌습니다. 비상 사태가 없었던 사람들은 더 빨리 침몰했습니다. 일부는 빠르게 성장하기 위해 팬데믹과 "재택근무" 정책을 이용했습니다. 백신이 대부분의 사람들에게 투여되고 상황이 정상으로 돌아가기 시작하면 이 회사들조차 영향을 받았습니다. 두 경우 모두 변경과 관련된 위험을 계산하지 않은 회사는 운영을 중단해야 했습니다. 과거 사건의 데이터는 회사가 BCP와 같은 비상 계획을 유지하는 데 도움이 됩니다. 전례 없는 상황에 직면한 경우에도 기업은 시장의 변화에 ​​따라 몇 달 또는 몇 년에 걸쳐 상황이 어떻게 전개될 것인지 어느 정도 이해하기 위해 비즈니스용 데이터를 추정할 수 있습니다.

성장을 위해 데이터를 사용한 회사

데이터가 상당한 이점을 제공하는지 또는 제품 또는 서비스 개발에만 집중하는 것이 편한지 확실하지 않은 경우 여기 데이터를 사용하여 높이에 도달한 회사가 있습니다.

넷플릭스:

방대한 규모의 데이터 처리 및 추천 시스템 설계에 관해서는 Netflix가 최고입니다. 추천 시스템은 데이터 기반 의사 결정의 대표적인 예입니다. 사용자 데이터 위에 위치하며 실시간으로 실행되며 고객이 과거에 본 프로그램 및 영화를 기반으로 제안을 제공합니다.

질로우:

인기 있는 부동산 시장인 Zillow는 웹 스크래핑을 사용하여 부동산 목록, 시장 동향 및 최신 부동산 뉴스에 대한 데이터 포인트를 얻습니다. 이것이 사용자에게 검색 결과에 대한 포괄적인 정보를 제공할 수 있는 방법입니다. 이 모든 데이터는 Zillow가 모든 부동산에 대한 단일 연락 창구가 되고 성장을 촉진하는 데 도움이 되었습니다.

PriceGrabber, Kayak, Shopzilla 등:

이와 같은 가격 비교 웹사이트는 웹에서 데이터를 스크랩하고 고객에게 지난 몇 개월 동안 제품 가격이 어떻게 변했는지 보여줌으로써 최근 몇 년 동안 유명해졌습니다. 그들은 또한 "지금 구매" 또는 "가격이 떨어질 때까지 기다리기"와 같은 권장 사항과 함께 최근 최저 및 최고 가격을 보여줍니다. 이러한 웹사이트 덕분에 구매자는 데이터를 사용하여 정보에 입각한 구매 결정을 내릴 수 있습니다.

우버:

세계에서 가장 큰 승차 공유 회사는 교통 패턴, 사용자 행동, 이전 여행 데이터, 주요 사고 또는 도로 폐쇄 소식과 같은 데이터를 분석하여 사용자 경험을 개선합니다. 이 데이터는 대기 시간을 줄이는 데 도움이 되고, 운전자에게 보다 효율적인 경로를 제공하고, 전반적인 고객 경험을 개선합니다.

스포티 파이:

Spotify는 데이터를 사용하여 개인화된 추천을 생성함으로써 군중들 사이에서 눈에 띄는 데이터 기반 음악 앱입니다. 음악 산업의 최신 트렌드와 함께 청취 습관과 선호도를 학습하여 전반적인 음악 스트리밍 경험을 향상시키는 필터링 기술을 만듭니다. 모든 음악 응용 프로그램을 사용하여 노래를 들을 수 있다는 점을 감안할 때 이 데이터 기반 접근 방식은 회사를 차별화합니다.

데이터 소스

PromptCloud의 우리 팀은 플러그 앤 플레이 접근 방식과 함께 제공되는 DaaS 솔루션을 제공합니다. 간단한 3단계만 거치면 됩니다.

1. 스크랩 빈도와 함께 스크랩해야 하는 웹 사이트 및 데이터 포인트 목록을 제공하십시오.
2. 당사에서 구축한 데모 솔루션을 확인하고 기존 시스템과의 통합 계약을 완료하십시오.
3. 실시간 완전 관리형 온더클라우드 웹 스크래핑 솔루션을 사용하여 라이브로 전환하십시오 .

당사의 웹 스크래핑 솔루션은 시장 조사, 경쟁사 분석, 정서 분석, 가격 인텔리전스, 데이터 강화 등과 같은 다양한 애플리케이션에 사용되는 깨끗하고 정확한 데이터를 제공합니다. 당사의 DaaS 솔루션은 종량제이므로 필요에 따라 확장할 수 있으며 스크랩한 웹 페이지 수와 소비한 데이터 양에 따라 월별 요금이 청구됩니다.

고품질 데이터를 제공하는 것이 주요 초점이며 이를 위해 데이터 마이닝, 웹 스크래핑 및 인공 지능의 최신 기술을 사용합니다. 이를 통해 복잡한 데이터 형식을 처리하고 고객이 비즈니스를 구축하는 데 사용하는 데이터를 항상 신뢰할 수 있습니다.