数据差异化因素 – 使用数据构建业务敏捷性和弹性

即使消费者基础不断增加，公司也必须相互竞争才能充分利用大多数服务和产品的微薄利润。 此外，昔日的庞然大物正在为更具创新性的公司让路，这些公司利用数据来发挥自己的优势。 Orkut 被 Facebook 取代，诺基亚和黑莓被苹果取代，百视达被 Netflix 取代。 公司已开始将数据用于商业目的，例如更好地了解客户、提出新产品创意、升级招聘策略等等。 在业务流程中使用数据可以提高业务敏捷性和适应变化的能力 –

数据驱动决策：

如今，企业使用数据来做出关键决策，而不是支持关键人员的直觉或基于多数人的支持来决定方向。 制定行动方针的主要会议需要详细介绍现有数据以及可以从数据中提取的趋势、模式和相关性。 通常，业务的历史数据用于推断，以便更好地了解业务将如何根据建议的变更而发展。

了解客户：

大多数新企业都关门大吉，因为他们无法了解他们的实际客户群、他们的消费能力以及他们对价格上涨或添加新功能等变化的反应。 来自历史和实时来源的数据可以在帮助您了解用户方面发挥很大作用。 公司利用不同的数据源（例如社交媒体帖子和评论以及不同网站上的评论）来了解客户。 如果公司仍处于“上市前”阶段，它通常会进行调查，分发样品以获得快速反馈，并对类似产品的表现进行市场研究。

运营效率：

无论您是面临仓库管理相关问题的电子商务网站，还是面临分销困境的新火柴卖家，只有使用 21 世纪的数据才能提高运营效率。 随着公司规模扩大并进入快速增长阶段，日常工作流程中的摩擦就会出现。 这些需要通过分析数据并找出最佳解决方案来解决，而不是在问题上砸钱。 例如，假设一家公司面临仓库问题，并决定采取一种简单的方法，在其销售的每个新城镇开设仓库，那么它就无法扩展，而且一旦风险投资资金花完，必然会出现现金短缺。

新产品/功能开发：

鉴于新的竞争可能导致客户数量流失，当今没有一家公司愿意将所有赌注都押在单一产品上。 鉴于即使价值数十亿美元的公司也会随着客户偏好的变化而衰落，客户对单一产品的忠诚度可能风险太大。 然而，为了实现多元化或引入新功能以保持客户参与度，公司需要数据，这样才不会浪费精力或将精力从核心产品上转移。

风险管理：

当新冠疫情袭来时，大量大大小小的公司都陷入困境。 那些没有采取应急措施的人沉没得更快。 一些企业利用疫情和“在家工作”政策实现了快速增长。 一旦大多数人接种了疫苗并且事情开始恢复正常，即使这些公司也受到了影响。 在这两种情况下，没有计算与变革相关的风险的公司都不得不停止运营。 来自历史事件的数据可帮助公司制定 BCP 等应急计划。 即使面临前所未有的情况，公司也可以推断业务数据，以根据市场的变化了解数月或数年的情况将如何发展。

利用数据实现增长的公司

如果您不确定数据是否会给您带来相当大的优势，或者是否愿意只专注于您的产品或服务开发，这里有一些公司利用数据达到了顶峰 –

Netflix：

在大规模数据处理和推荐系统设计方面，Netflix 名列前茅。 它的推荐系统是数据驱动决策的一个典型例子。 它基于用户数据，实时运行，并根据客户过去观看过的节目和电影提供建议。

齐洛：

Zillow 是一个受欢迎的房地产市场，它使用网络抓取来获取有关房地产列表、市场趋势和房地产最新新闻的数据点。 这就是它为用户提供搜索结果的全面信息的方式。 所有这些数据帮助 Zillow 成为所有房地产领域的单一联络点，并促进了其增长。

PriceGrabber、Kayak、Shopzilla 等：

近年来，此类价格比较网站通过从网络上抓取数据并向客户展示产品价格在过去几个月的变化情况而变得引人注目。 他们还显示了近期的最低和最高价格以及“立即购买”或“等待价格下跌”的建议。 借助这些网站，买家可以利用数据做出更明智的购买决策。

优步：

全球最大的网约车公司分析交通模式、用户行为、先前行程数据以及重大事故或道路封闭的新闻等数据，以改善用户体验。 这些数据有助于减少等待时间，为司机提供更高效的路线，并改善整体客户体验。

Spotify：

Spotify 是一款数据驱动的音乐应用程序，通过使用数据创建个性化推荐而脱颖而出。 它了解聆听习惯和偏好以及音乐行业的最新趋势，以创建可增强整体音乐流媒体体验的过滤技术。 鉴于任何音乐应用程序都可以用于听歌曲，这种数据驱动的方法使该公司脱颖而出。

数据来源

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