7 vantaggi dell'analisi dei dati per le piccole imprese

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Analisi dei dati benefits not just large organizations who have vast amounts of data but also smaller businesses who need insights that will boost their growth.  In fact, small businesses may experience many of the same challenges that when it comes to data analysis, if not more. To understand, you need only consider the scale of resources and capital that a small business has access to, which is almost always considerably less than a major organization or corporation.

L'analisi dei dati - ottenuta attraverso la corretta raccolta, l'elaborazione e l'applicazione delle informazioni - non consiste solo nell'avere i giusti strumenti e software. Avete anche bisogno di accedere a persone esperte e analisti qualificati o scienziati. Avete bisogno di sistemi di automazione e soluzioni di elaborazione, e avete anche bisogno di un ambiente strutturato per raccogliere i dati dalle fonti in primo luogo.

Diciamo, per esempio, che state facendo qualcosa di molto semplice come raccogliere indirizzi e-mail dai vostri clienti. Inizialmente, dovete preoccuparvi dell'inserimento e dell'accuratezza dei dati, dell'affidabilità dei sistemi usati per acquisire e memorizzare queste informazioni, e della corretta organizzazione dei dati memorizzati. Solo una volta che avete i dati è quando inizia la vera parte "analisi" dell'operazione.

A questo punto, l'analisi dei dati sembra sicuramente insormontabile. Viene da chiedersi: Vale la pena investire? Una piccola impresa dovrebbe preoccuparsi di impostare e mantenere una strategia di analisi dei dati?

La risposta è "sì" - perché offre così tanti vantaggi. Si stima che l'analisi dei dati potrebbe aumentare la produttività del posto di lavoro negli Stati Uniti di 1,5% e aumentare il reddito nazionale di 30%. Per aiutare a portare a casa questo punto, ecco alcuni dei vantaggi che ci si può aspettare.

1. Vi aiuterà a risparmiare tempo

I proprietari di piccole imprese devono indossare molti cappelli e bilanciare il loro tempo tra una varietà di compiti e responsabilità. Non hanno accesso alle stesse risorse di una grande azienda, il che significa che non possono delegare le responsabilità minori, almeno non così tanto. Quindi è fondamentale che gli strumenti e le soluzioni che implementano siano efficaci e non facciano perdere tempo. I dati sono significativi solo quanto si è bravi a interpretarli. Le piccole imprese spesso esternalizzano il lavoro o assumono consulenti che si occupano di questo noioso lavoro. Utilizzando apprendimento automatico, automating processes, mapping insights to businesses strategy — all of these are crucial to increase the efficiency of a business.

2. Può sbloccare nuove intuizioni 

Insights and actionable intelligence are generated as a result of data analysis, which requires sifting through information to find trends and patterns or to come to varying conclusions. The significance of this cannot be overstated, especially for small businesses that have limited resources.

Con i giusti strumenti di analisi dei dati, specialmente con l'aiuto dell'AI e del machine learning, questi sistemi possono sbloccare e identificare intuizioni che altrimenti sarebbero off limits. Per esempio, improvvisamente si può vedere, attraverso i dati storici, qual è la soluzione migliore per una futura campagna o promozione. Si può anche prevedere un risultato basato su una varietà di fattori. L'analitica avanzata e la modellazione predittiva hanno aiutato un produttore ad aumentare i guadagni del 55%, secondo questo rapporto McKinsey.

3. Può risolvere i problemi, gli errori, gli sbagli 

Una delle cose che l'analisi dei dati può fornire sono risposte e in un contesto migliore. Questo è molto vantaggioso per i problemi che potreste avere o per gli errori che state facendo. A volte, potreste anche scoprire incongruenze che non avevate idea che esistessero.

L'analisi è particolarmente adatta per evidenziare gli errori nell'inserimento e nella gestione dei dati, in particolare quando si tratta dell'inserimento dei dati. Si tratta solo di guardare le informazioni in vari modi e identificare cosa sta succedendo dove e quando. Per esempio, forse un cassiere ha difficoltà a inserire i dettagli del cliente alla cassa. Oppure, forse il vostro sistema sta correggendo automaticamente le informazioni e, di fatto, le rende errate alla fine. Un'analisi approfondita può aiutare le aziende a capire cosa sta andando storto, dove e in quale fase. Su Energia del Duca, an alert from the analisi predittiva software warned employees that there was something wrong with the turbines, helping to save over $4.1 million. 

4. Permette interazioni in tempo reale o reattive

Convenzionalmente, un'azienda dovrebbe agire e raccogliere dati sulle prestazioni e approfondimenti sui clienti per informare i propri movimenti, ma questo permetterebbe di agire solo dopo il fatto. Immediatamente prima del lancio di un prodotto, per esempio, un'azienda potrebbe essere in grado di vedere quanto è ricettivo il pubblico, quanto vende o anche se è un fallimento o meno.

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L'analisi dei dati permette di utilizzare i dettagli in tempo reale, permettendo alle aziende di prevedere le prestazioni o i risultati, ma anche di affrontare gli eventi nel momento. Taylor Barstow scrive in il suo articolo che l'analisi in tempo reale è "spostando il paradigma verso un luogo in cui le aziende possono guidare proattivamente il proprio destino, piuttosto che limitarsi a riflettere su di esso".. Un'azienda potrebbe fermare l'ulteriore produzione di un prodotto che è impopolare, per esempio. Con le piccole imprese, questo è cruciale perché può aiutare a eliminare i costi gonfiati, le soluzioni inefficaci e aumentare la sicurezza generale del futuro dell'azienda.

5. Le campagne di marketing guidate dai dati hanno più successo

Le piccole imprese devono anche fare i conti con il fatto che non hanno il budget di marketing espansivo delle grandi organizzazioni. Di conseguenza, devono essere più attente, cioè più mirate a cosa e dove spendono i soldi.

L'analisi dei dati può aiutare a rivelare e sbloccare intuizioni di marketing in modo che le campagne abbiano molto più successo, ma soprattutto, in modo da raggiungere un pubblico più ampio e persino nuovi mercati. Un'azienda potrebbe scoprire una demografia che prima sembrava irrilevante, o anche una nuova regione o area locale. Strumenti online come Moz, Kissmetrics e SEMRush aiutano a capire chi sono i vostri clienti, cosa stanno cercando, se state soddisfacendo le loro esigenze e che tipo di opportunità esistono. L'uso di questi strumenti è assolutamente essenziale per le piccole imprese, che hanno meno budget da sperimentare, e non possono permettersi di perdere soldi a causa di un targeting irrilevante.

6. Miglioramento della personalizzazione

In un sondaggio, 31% dei consumatori hanno detto che vorrebbero che le esperienze di shopping fossero molto più personalizzate per loro. Un altro rapporto simile ha rivelato che solo 22% di acquirenti sono soddisfatti del livello di personalizzazione che ricevono attualmente. Qual è il risultato?

I consumatori vogliono esperienze più personalizzate e rilevanti, che è qualcosa che è incredibilmente difficile da fornire per qualsiasi piccola impresa. Un'azienda come Amazon o Walmart ha accesso alle risorse necessarie e un'enorme raccolta di dati per far sì che questo accada.

Le piccole imprese possono sbloccare questa opportunità attraverso gli approfondimenti in tempo reale e l'estrazione di dati strutturati che i sistemi di analisi forniscono. Possono costruire interazioni e impegni basati sulle precedenti interazioni con un cliente. Infatti, una corretta analisi dei dati è ciò che permette la raccolta e l'ulteriore applicazione di tali dati. IBM riferisce che il 62% dei rivenditori trova che l'uso dei big data e dell'analitica sta dando loro un vantaggio competitivo rispetto alle altre organizzazioni. 

7. Vi aiuterà a risparmiare denaro

I vantaggi dell'analisi dei dati non devono essere limitati a coloro che hanno un esercito di data scientist interni. Le piccole imprese possono accedere facilmente agli approfondimenti attraverso software gratuiti, strumenti open-source e soluzioni economiche progettate esclusivamente per loro. Piattaforme come Blendo rendono facile anche per le piccole imprese implementare l'analisi dei dati sulle loro vetrine. Utilizzando strumenti gratuiti come Wolfram Alpha (c'è anche una versione pro), o strumenti open-source come OpenRefine e RapidMineraiuta ad analizzare le informazioni e a ricavare intuizioni e informazioni rapidamente. Cdati di learStory è progettato per le piccole imprese e aiuta a convertire i dati in storie efficaci. Power BI di Microsoft può aiutare le piccole imprese a identificare le opportunità rapidamente e facilmente, aiutandole a ridurre i costi e a prendere decisioni guidate dai dati. Assumere un scienziato dei dati freelance per progetti specifici e brevi aiuta gli imprenditori a risparmiare sull'assunzione di uno scienziato di dati a tempo pieno. Li aiuta anche a togliersi il carico dalle mani, in modo che possano andare avanti con i compiti operativi e gestionali quotidiani.

Alla fine, l'analisi dei dati, le soluzioni di big data e le molte tecnologie automatizzate possono offrire notevoli vantaggi alle piccole imprese e ai proprietari di piccole imprese. Forse il più grande è la quantità di tempo e risorse che si ottengono indietro come risultato dell'adozione della tecnologia. Le intuizioni estratte da vari set di dati possono fornire ampie opportunità di crescita, miglioramento e successo. Si tratta di raccogliere le informazioni giuste, trovare modi nuovi e innovativi per guardarle, estrarre intuizioni e convertirle in qualcosa di utilizzabile. L'analisi dei dati permette a una piccola impresa di competere a livelli da grande impresa, e questo da solo vale il costo.


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L'autore

Nathan Sykes, il fondatore di Finding an Outlet (https://www.findinganoutlet.com/), viene da Pittsburgh, PA. Si diverte a scrivere sulle ultime notizie e tendenze in materia di AI, big data, cloud computing e altre tecnologie emergenti. Resta aggiornato sulla tecnologia aziendale seguendo Nathan su Twitter @nathansykestech.

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