Τα δεδομένα αποτελούν κρίσιμους πόρους και πηγή γνώσης για κάθε επιχείρηση στη σημερινή εποχή.

Τα επιχειρηματικά δεδομένα μπορούν να βοηθήσουν σημαντικά στις προσπάθειες μιας επιχείρησης να μάθει περισσότερα σχετικά με τις επιθυμίες των πελατών της, προκειμένου να παρέχει ακόμα καλύτερη εξυπηρέτηση, να αυξήσει τα κέρδη της και να νικήσει τον ανταγωνισμό.

Στο σημερινό λοιπόν άρθρο θα δούμε:

Τι ορίζουμε ως επιχειρηματικά δεδομένα

Γιατί είναι σημαντικά τα δεδομένα για τις επιχειρήσεις

Πώς οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν τα δεδομένα

Ας ξεκινήσουμε με έναν βασικό ορισμό.

Τι Είναι τα Επιχειρηματικά Δεδομένα

Τα επιχειρηματικά δεδομένα είναι ένα σύνολο πληροφοριών που σχετίζονται με μια επιχείρηση και τις διάφορες δραστηριότητές της.

Αυτές οι πληροφορίες μπορούν να περιλαμβάνουν στατιστικά δεδομένα, ανεπεξέργαστα (raw) data analytics και αριθμούς πωλήσεων και δαπανών, μεταξύ άλλων.

Οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν διάφορες μεθόδους συλλογής δεδομένων, όπως έρευνες, δημοσκοπήσεις αλλά και Web Scraping ειδικά σε περιπτώσεις συλλογής μεγάλου όγκου δεδομένων (big data).

Η συλλογή ποιοτικών και μεγάλου πλήθους δεδομένων μπορεί να βοηθήσει τόσο τις μεγάλες όσο και μικρότερες επιχειρήσεις στον εξορθολογισμό των λειτουργιών και κρίσιμων αποφάσεων.

Συνεχίζοντας, ας δούμε πιο αναλυτικά γιατί τα δεδομένα είναι υψίστης σημασίας για τις επιχειρήσεις.

3 Λόγοι Που τα Δεδομένα Είναι Σημαντικά για τις Επιχειρήσεις

Τα δεδομένα είναι ιδιαίτερα σημαντικά για τις επιχειρήσεις για τους ακόλουθους λόγους:

   Λόγος #1: Βελτιστοποίηση Λήψης Αποφάσεων

Τα δεδομένα όπως προαναφέραμε μπορούν να βοηθήσουν μια επιχείρηση να λάβει καλύτερες και πιο μεθοδικές αποφάσεις.

Μέσα από την συλλογή και την ανάλυση μεγάλου όγκου δεδομένων μια εταιρεία μπορεί να λάβει κρίσιμες αποφάσεις άμεσα, να κατανοεί καλύτερα τα οφέλη αλλά και τις επιπτώσεις των αποφάσεών της.

Για παράδειγμα, εάν μια εταιρεία κρίνει ότι χρειάζεται να επεκταθεί σε μια νέα αγορά ή σε μια νέα χώρα, η συλλογή δεδομένων είναι κρίσιμη.

Αυτό συμβαίνει, καθώς είναι αναγκαίο να συγκεντρώσει πληροφορίες σχετικά με τον τρόπο λειτουργίας της αγοράς, τι ειδους καταναλωτικό κοινό μπορεί να εξυπηρετήσει με το προϊόν ή τις υπηρεσίες της και γενικότερα πού μπορεί να ενταχθεί στη νέα αγορά.

   Λόγος #2: Ενίσχυση της Ικανοποίησης των Πελατών

Η ενίσχυση της ικανοποίησης των πελατών μπορεί να συνδράμει στη βελτίωση της αφοσίωσης και της εμπιστοσύνης τους προς μια εταιρεία, κάτι το οποίο μπορεί να οδηγήσει σε αύξηση των πωλήσεων και του συνολικού κέρδους.

Ακόμη, με τη χρήση δεδομένων, οι επιχειρήσεις μπορούν να μελετήσουν αν αποδίδουν οι προσπάθειές τους, προσφέροντας μια πιο προσωποποιημένη εμπειρία στις ανάγκες του κάθε πελάτη.

Άλλωστε, όσο περισσότεροι πελάτες είναι ευχαριστημένοι με μια επιχείρηση, τόσο πιο πιθανό είναι να διαδώσουν μια καλύτερη φήμη για την εκάστοτε εταιρεία, βοηθώντας την επιχείρηση να ξεχωρίσει από τον ανταγωνισμό.

   Λόγος #3: Αύξηση Εσόδων και Μείωση Κόστους

Τα δεδομένα μπορούν να βοηθήσουν τις επιχειρήσεις όπως για παράδειγμα τις εταιρείες μάρκετινγκ ή λιανικού εμποριου, να μετρήσουν με χρήση διαφόρων KPIs εάν κάποιο προϊόν ή υπηρεσία είναι κερδοφόρο ή εν τέλει τα έξοδα είναι περισσότερα από τα έξοδα.

Μέσα λοιπόν από τα δεδομένα που συλλέγονται η εκάστοτε εταιρεία να εντοπίσει πού μπορεί να μειώσει τα έξοδα καθώς και πού μπορεί να κατανείμει τους πόρους της πιο αποτελεσματικά.

Αφού μιλήσαμε για τη σημασία των δεδομένων για μια επιχείρηση, ας δούμε πώς οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν τα δεδομένα.

Πώς οι Επιχειρήσεις Χρησιμοποιούν τα Δεδομένα

Οι επιχειρήσεις ανεξαρτήτως μεγέθους χρησιμοποιούν τα big data για σκοπούς έρευνας αγοράς και αυτοματοποίηση διαδικασιών, μεταξύ άλλων.

Ακολούθως, ας δούμε πιο αναλυτικά ορισμένες περιπτώσεις και χρήσεις των δεδομένων από τις εταιρείες:

   Χρήση #1: Επιχειρηματικός σχεδιασμός

Η μεθοδική μελέτη για την στρατηγική που εν τέλει θα ακολουθήσει μια εταιρεία, είναι καθοριστική για την πορεία της.

Μέσα από τα δεδομένα και τα διάφορα εργαλεία που χρησιμοποιούνται για προγνωστική ανάλυση, μπορούν να πραγματοποιηθούν προβλέψεις και τάσεις, ώστε να υλοποιηθεί ένα στρατηγικό και καλά μελετημένο business planning (επιχειρηματικός σχεδιασμός), μετριάζοντας τον κίνδυνο.

Οι ομάδες δεδομένων σε μια εταιρεία έχουν κρίσιμο ρόλο στον τομέα αυτό μιας και με την τεχνογνωσία τους πάνω σε data analytics και AI μπορούν να εντοπίσουν μέσα από την ανάλυση διάφορα επαναλαμβανόμενα μοτίβα για το που κυμαίνεται η αγορά και ποιο πλάνο χρειάζεται να γίνει.

   Χρήση #2: Αυτοματοποίηση Διαδικασιών

Στους σημερινούς ταχύτατους ρυθμούς ζωής, ο χρόνος είναι χρήμα για τις επιχειρήσεις.

Δεν είναι άλλωστε σπάνιο το φαινόμενο πολλές εταιρείες να σπαταλούν πολύτιμο χρόνο σε επαναλαμβανόμενες εργασίες.

Τη λύση στο πρόβλημα αυτό την δίνει η αυτοματοποίηση.

Ο data scientists, σε συνεργασία με τα υπόλοιπα μέλη της ομάδας, μπορούν να εντοπίσουν ευκαιρίες αυτοματοποίησης των ροών εργασίας, με τη χρήση AI και Machine Learning, μειώνοντας την συμμετοχή του ανθρώπινου παράγοντα.

Για παράδειγμα, οι ψηφιακοί βοηθοί που υποστηρίζονται από AI μπορούν χρησιμοποιηθούν πολύ αποτελεσματικά για να συνοψίσουν, να ταξινομήσουν, και να ανακτήσουν έγγραφα και συνομιλίες με πελάτες.

Ακόμη, τα διάφορα εργαλεία αυτοματισμού μπορούν να χρησιμοποιηθούν κατά την διαδικασία προσλήψεων.

Με τα εργαλεία αυτά, μια εταιρεία μπορεί να ταξινομήσει τα βιογραφικά και να φιλτράρει αυτόματα τους υποψηφίους που δεν ταιριάζουν και δεν πληρούν τις προϋποθέσεις που αναζητά για μια συγκεκριμένη θέση εργασίας.

   Χρήση #3: Έρευνα Αγοράς

Παλαιότερα, μια ιδιαίτερα διαδεδομένη μέθοδος για τη συλλογή δεδομένων για σκοπούς μάρκετινγκ και έρευνας αγοράς ήταν οι ομάδες εστίασης (focus groups).

Εντούτοις, πλέον όταν πρόκειται για μεγάλα δεδομένα, τα διαθέσιμα εργαλεία data science και data analytics χρησιμοποιούνται με πολύ καλά αποτελέσματα και λιγότερο κόστος.

Πιο συγκεκριμένα, το Web Scraping, δηλαδή η αυτόματη εξόρυξη δεδομένων από το διαδίκτυο, είναι ιδιαίτερα δημοφιλής μέθοδος στον τομέα του marketing, καθώς συλλέγοντας δεδομένα με βάση τη συμπεριφορά των πελατών, οι business analysts της εταιρείας μπορούν εξάγουν τα κατάλληλα πορίσματα.

Για παράδειγμα, μια εταιρεία μπορεί μέσα από τα δεδομένα που έχει συλλέξει, να παρακολουθήσει την εξέλιξη των δικών της τιμών και να κάνει πιο αποτελεσματική τιμολόγηση.

   Χρήση #4: Παρακολούθηση απόδοσης

Τα περισσότερα εργαλεία επιχειρηματικής ευφυΐας και ανάλυσης δεδομένων δίνουν τη δυνατότητα δημιουργίας προσαρμοσμένων αναφορών με βάση τους εκάστοτε επιχειρηματικούς στόχους.

Για παράδειγμα, μια εταιρεία μέσα από τα δεδομένα που έχει συλλέξει μπορεί να ανακαλύψει σημαντικές πληροφορίες αναφορικά με την παραγωγικότητα των εργαζομένων της.

Έπειτα, μπορεί να προβεί σε δημιουργία αναφορών, οι οποίες μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να ορίσουν στόχους απόδοσης υπαλλήλων.

Ακόμη, μια εταιρεία μπορεί μέσα από τα δεδομένα να παρακολουθήσει τη απόδοση μιας καμπάνιας μάρκετινγκ, για παράδειγμα.

Μάλιστα, μέσα από τα ευρήματα μπορεί να διαπιστώσει ότι διαθέτει ένα ποσοστό του προϋπολογισμού μάρκετινγκ σε καμπάνιες social media που δεν δημιουργούν κατάλληλους δυνητικούς πελάτες, και να αποφασίσει με αυτές τις πληροφορίες, αν τελικά αξίζει να κατανείμει κάπου αλλού τους πόρους της.

Με Λίγα Λόγια

Είδαμε λοιπόν αναλυτικά τι είναι τα επιχειρηματικά δεδομένα, γιατί είναι σημαντικά και πώς χρησιμοποιούνται από τις εταιρείες.

Οι δεξιότητες στο κλάδο του data science είναι ιδιαίτερα σημαντικές για την εξέλιξη μιας επιχείρησης στο σημερινό ανταγωνιστικό περιβάλλον.

Με το εταιρικό πρόγραμμα Data Science για Managers, μπορείτε να αποκτήσετε όλη την πρακτική γνώση και τα απαραίτητα εργαλεία που χρειάζονται για την αποτελεσματική καθοδήγηση της ομάδας σας, προσαρμοσμένα στις ανάγκες σας!