Дифференциатор данных — повышение гибкости и устойчивости бизнеса с помощью данных

Даже при увеличении потребительской базы компаниям приходится бороться между собой, чтобы максимально использовать низкую прибыль на большинстве услуг и продуктов. Кроме того, гиганты прошлых лет уступают место более инновационным компаниям, которые используют данные в своих интересах. Orkut был заменен Facebook, подобным Nokia и Blackberry Apple, и Blockbuster Netflix. Компании начали использовать данные в бизнес-целях, таких как лучшее понимание клиентов, придумывание новых идей для продуктов, обновление стратегий найма и многое другое. Использование данных в бизнес-процессах обеспечивает гибкость бизнеса и устойчивость к изменениям.

Принятие решений на основе данных:

Сегодня компании используют данные для принятия важных решений вместо того, чтобы полагаться на интуицию ключевого персонала или определять направление, основанное на поддержке большинства. Крупные встречи, на которых будет намечен курс действий, требуют подробного представления существующих данных, а также тенденций, закономерностей и корреляций, которые можно извлечь из данных. Часто исторические данные для бизнеса используются для экстраполяции, чтобы лучше понять, как бизнес может измениться на основе рекомендуемых изменений.

Понимание клиента:

Большинство новых компаний закрываются, потому что не понимают, что является их реальной клиентской базой, их покупательной способностью и как они могут реагировать на такие изменения, как повышение цены или добавление новых функций. Данные из исторических источников, а также из источников в реальном времени могут помочь вам понять своих пользователей. Компании используют различные источники данных, такие как сообщения и комментарии в социальных сетях, а также обзоры на разных веб-сайтах, чтобы понять своих клиентов. Если компания все еще находится на стадии «предварительного запуска», она обычно проводит опросы, раздает образцы, чтобы получить быструю обратную связь, и проводит маркетинговые исследования того, как обстоят дела с аналогичными продуктами.

Операционная эффективность:

Независимо от того, являетесь ли вы веб-сайтом электронной коммерции, сталкивающимся с проблемами, связанными с управлением складом, или новым продавцом спичек, столкнувшимся с проблемами дистрибуции, операционную эффективность можно повысить только с использованием данных в 21 веке. По мере того, как компании масштабируются и переходят к стадиям быстрого роста, возникают трения в повседневных рабочих процессах. Их нужно решать, анализируя данные и находя оптимальные решения, а не бросая деньги на проблемы. Например, предположим, что компания столкнулась с проблемами со складами и просто решила пойти по легкому пути, открывая склады в каждом новом городе, в котором она продает товары, — это было бы невозможно масштабировать, и после того, как деньги венчурного капитала будут потрачены, обязательно возникнет денежный кризис.

Разработка нового продукта/функции:

Сегодня ни одна компания не хочет делать все ставки на один продукт, учитывая, что новая конкуренция может привести к потере числа клиентов. Лояльность клиентов к одному продукту может быть слишком рискованной, учитывая, что даже компании с оборотом в миллиарды долларов падают из-за изменения предпочтений клиентов. Однако для диверсификации или добавления новых функций для удержания клиентов компаниям нужны данные, чтобы усилия не были потрачены впустую и не отвлекались от основных продуктов.

Управление рисками:

Когда разразился Covid, множество компаний, как крупных, так и мелких, ушли под воду. Те, у кого не было непредвиденных обстоятельств, затонули быстрее. Некоторые воспользовались пандемией и политикой «работы на дому», чтобы быстро расти. Даже эти компании пострадали после того, как большинству была введена вакцина, и все начало возвращаться к норме. В обоих случаях компаниям, которые не рассчитали риск, связанный с изменениями, пришлось свернуть деятельность. Данные об исторических событиях помогают компаниям иметь планы на случай непредвиденных обстоятельств, такие как BCP. Даже столкнувшись с беспрецедентными ситуациями, компании могут экстраполировать данные для бизнеса, чтобы получить некоторое представление о том, как будут развиваться события в течение нескольких месяцев или лет в зависимости от изменений на рынке.

Компании, которые использовали данные для роста

Если вы не уверены, дадут ли данные вам значительное преимущество, или вам удобно сосредоточиться только на развитии вашего продукта или услуги, вот некоторые компании, которые использовали данные для достижения высот:

Нетфликс:

Когда дело доходит до обработки данных в больших масштабах и разработки рекомендательных систем, Netflix выходит на первое место. Его рекомендательная система является ярким примером принятия решений на основе данных. Он работает на основе пользовательских данных, работает в режиме реального времени и предлагает рекомендации, основанные на том, какие шоу и фильмы клиенты смотрели в прошлом.

Зиллоу:

Популярный рынок недвижимости Zillow использует веб-скрапинг для получения точек данных о списках недвижимости, тенденциях рынка и последних новостях в сфере недвижимости. Таким образом он может предоставить своим пользователям исчерпывающую информацию для результатов поиска. Все эти данные помогли Zillow стать единым контактным лицом по всем вопросам, связанным с недвижимостью, и ускорили его рост.

PriceGrabber, Kayak, Shopzilla и другие:

Подобные веб-сайты сравнения цен в последние годы приобрели известность, собирая данные из Интернета и показывая покупателям, как цена продукта изменилась за последние несколько месяцев. Они также показывают его самую низкую и самую высокую цену за последнее время вместе с рекомендациями «купить сейчас» или «подождать падения цен». Благодаря этим веб-сайтам покупатели могут использовать данные для принятия более обоснованных решений о покупке.

Убер:

Крупнейшая в мире компания, занимающаяся заказом такси, анализирует такие данные, как схемы движения, поведение пользователей, данные о предыдущих поездках и новости о крупных авариях или перекрытых дорогах, чтобы улучшить взаимодействие с пользователем. Данные помогают сократить время ожидания, обеспечивают более эффективные маршруты для водителей и улучшают общее качество обслуживания клиентов.

Спотифай:

Spotify — это музыкальное приложение, основанное на данных, которое выделяется среди множества других, используя данные для создания персонализированных рекомендаций. Он изучает привычки и предпочтения слушателей, а также последние тенденции в музыкальной индустрии, чтобы создавать методы фильтрации, улучшающие общее впечатление от потоковой передачи музыки. Учитывая, что для прослушивания песен можно использовать любое музыкальное приложение, такой подход, основанный на данных, отличает компанию от других.

Источник данных

Наша команда в PromptCloud предоставляет решение DaaS, которое поставляется с подходом plug-and-play. Всего 3 простых шага –

1. Предоставьте нам список веб-сайтов и точки данных, которые необходимо очистить, а также частоту очистки.
2. Ознакомьтесь с демо-решением, созданным нами, и заключите контракты на интеграцию с вашей существующей системой.
3. Внедрите полностью управляемое облачное решение для парсинга веб-страниц, работающее в режиме реального времени .

Наше решение для веб-скрапинга предоставляет чистые и точные данные, которые используются для различных приложений, таких как исследование рынка, анализ конкурентов, анализ настроений, анализ цен, обогащение данных и многое другое. Учитывая, что наше решение DaaS оплачивается по факту использования, оно может масштабироваться в зависимости от ваших потребностей, а ваш ежемесячный счет будет основываться на количестве просмотренных вами веб-страниц и объеме потребленных данных.

Предоставление высококачественных данных является основным направлением, и для этого мы используем новейшие технологии в области интеллектуального анализа данных, веб-скрапинга и искусственного интеллекта. Это гарантирует, что сложное форматирование данных обрабатывается, и клиенты всегда могут доверять данным, на которых они строят свой бизнес.