Kuidas andmed -otsuste tegemine logistika ja turundus revolutsiooniliselt: rohkem tõhusust, paremat kliendilehet ja uusi võimalusi

Suured andmed fookuses: miks otsustavad andmed -strateegiad tänapäeval edu või ebaõnnestumise üle

Andmeid peetakse sageli uueks õliks ja need on juba ammu muutunud otsustavaks teguriks ettevõtetele, kes soovivad end digiteerimise ajastul kinnitada. Maailmas, kus klientide vajadused muutuvad üha dünaamilisemaks ja konkurentsisurve pidevalt kasvab, avavad andmed lugematu arv võimalusi logistika ja turunduse protsesside optimeerimiseks ning jätkusuutlikuks muutmiseks. Sest kui tuginete puhtale kogemusele või kurikuulsale "soolestiku tunnetusele", on teil oht jätta väärtuslikud võimalused kasutamata või teha valesid otsuseid. Keskendutakse mõõdetavate protsesside järjepidevale kasutamisele ja täpsele võtmekujule strateegilise kursuse määramiseks, riskide minimeerimiseks ja konkurentsieeliste tagamiseks.

„Andmed on tänapäeva majanduse kütus“ – see väide näitab selgelt, kui oluliseks on teave muutunud praktiliselt kõigis ärivaldkondades. Erinevate andmeallikate omavaheline seotus, suurandmete analüüsi võimalused ja tehisintellekti kasvav võimsus on paljudes ettevõtetes loonud andmepõhise kultuuri. See areng pakub erilisi võimalusi turundusele ja logistikale, kuna mõlemad valdkonnad teevad üha tihedamat koostööd, et paremini mõista klientide vajadusi, kiirendada tarnemarsruute ja lõppkokkuvõttes suurendada klientide rahulolu.

Logistikas tunnustatakse andmepõhiseid tehnoloogiaid ja analüüsiprotsesse juba varases staadiumis, marsruute optimeeritud ja laoseisu tõhusalt hallatakse. Sel viisil saab kulusid vähendada ja tarneaega saab lühendada. Turunduses võimaldab põhjalik andmeanalüüs segmenteerida sihtrühmade, klientide ootuste täpset mõistmist ja kampaaniate isikupärastamist. Võimsad võtmefiguurid ja täiustatud analüüsimeetodid mängivad keskset rolli, mis võimaldab hästi tehtud otsuste tegemist. Nende teadmiste intelligentse seose tõttu ei saa logistika ja turundus mitte ainult nende vastavaid protsesse parandada, vaid ka üksteist inspireerida ja sulanduda ühikuks, mille kliendikogemus tundub terviklik ja pidevalt optimeeritud.

See artikkel valgustab, kuidas logistika ja turunduse andmete loomine võib muutuda nii eduteguriks. Selgitatakse, millised võtmekujud ja andmete tüübid on eriti asjakohased ning kuidas täiustatud analüüsimeetodid, näiteks ennustamis- või retseptianalüütika, tulenevad konkreetseteks tegevuste soovitusteks. See näitab ka seda, milliseid rollitehnoloogiaid nagu asjade Internet, tehisintellekt ja automatiseerimine mängivad, et muuta andmepõhised protsessid veelgi tõhusamaks. Kõik see rõhutab, et andmekeskne protseduur ei ole lihtsalt kaasaegne sumin, vaid ka hädavajalik kang kasvu, innovatsiooni ja pikaajalise konkurentsivõime jaoks.

Sobib selleks:

• Lao Automation Global: võrdlus USA, Hiina ja Lõuna -Korea vahel – 80% käsitsi lao Ameerika Ühendriikides!

Andmete -juhitud otsuste tegemine võtmetegurina

Paljudes ettevõtetes töötab see tänapäeval paradigma nihke suunas: eemal subjektiivsetest arvamistest ja objektiivselt mõõdetavatest faktidest. "Analüüs ühe nupuvajutuse asemel soolestiku tunde asemel" võtab selle lähenemisviisi kokku. Andmepõhised mudelid pakuvad struktureeritud ja korratavat protseduuri, mis aitab minimeerida valesid otsuseid. Kui juhtkond ja spetsialistid vahetasid lõputult õiget strateegiat, pakuvad tööriistad ja analüüsiplatvormid nüüd selgeid näitajaid tegevuseks.

Eriti logistikas, kus see puudutab kaupade transporti, tarneahelate kavandamist ning lao- ja transpordivõime optimaalset kasutamist, võib andmepõhine lähenemisviis põhjustada olulist tõhusust. Suurimaid andmeid registreeritakse reaalajas, et jätkata tarnete, transpordi- ja ladustamise vahendite staatust. Ennustatavate analüüside abil saab ennustada tulevasi arenguid ja võimalikke kitsaskohti, nii et näiteks järgnevat sünnitust saab korraldada varases staadiumis. Klassikaline näide on dünaamiline marsruudi kavandamine: kiireima või odavaima marsruudi saab arvutada GPS -i andmete ja liiklusvoogude kohta reaalajas teabe kaudu.

Turunduse korral on andmete juhitav otsuste tegemine mitte vähem revolutsiooniline. Laia hajumise vahetamise asemel, mis võib jõuda paljude inimesteni, kuid konverteerida vaid vähe, avab kliendiandmete hindamine võimaluse täpselt määratleda sihtrühmad. Aadressi saab isikupärastada, näiteks hankida teavet ainult toodete või teenuste kohta, mis vastavad teie huviprofiilile. Klõpsu ja ostukäitumise, demograafiliste andmete või sotsiaalmeedia kanalite tagasiside hindamine loob üksikasjaliku pildi kliendi nõuetest ja vajadustest. Kes teab, millal klient on pakkumise suhtes kõige vastuvõtlikum ja millist kanalit talle meeldib teada saada, saab reklaamieelarveid palju tõhusamalt kasutada.

Nende kahe valdkonna – logistika ja turunduse – omavaheline seos näitab, kuidas andmetest võivad saada võtmetegurid: niipea kui turundus prognoosib toote nõudluse kasvu, saab logistika tihedalt koostööd teha lao ettevalmistamiseks, transpordivõimsuse tagamiseks ja tarneaegade optimeerimiseks. See suurendab lisaks klientide rahulolule ka kasumlikkust. Selle koostöö aluseks on jagatud andmebaas, kus asjakohane teave on reaalajas kättesaadav ja seda pidevalt hinnatakse.

Sobib selleks:

• Tehisintellekt – nutikas äri tänu suurtele andmetele

Protsessi optimeerimine võtmefiguuride kaudu

Andmepõhiste otsuste oluline eelis on võimalus kasutada võtmefiguure ("peamised tulemusnäitajad", KPI -d lühidalt), et muuta protsessid läbipaistvaks ja pidevalt parandada. Kui logistikas domineerivad sellised võtmefiguurid nagu sünnituse täpsus, ajapikkune kiirus ja salvestusümbris, keskendub turundus rohkem mõõdikutele nagu konversioonimäär, klõpsamise määr, klõpsu hind või AD-i tootlus. Sõltumata rakenduspiirkonnast on põhiidee alati sama: "Te ei saa parandada seda, mida te ei saa mõõta."

Logistikas aitavad KPI -d hinnata tarneahelate tõhusust ja tuvastada sihtkruppe. Näiteks kui teatud marsruutidel esinevad viivitused korduvalt, annavad andmed teavet selle kohta, kas need on tingitud liiklusummikutest, transpordivõime puudumisest või tarnijatega ebapiisavast suhtlusest. Kui transpordi- ja varude andmeid pidevalt analüüsitakse, võib näha ka suundumusi, mis voolavad ennetavale planeerimisele. Näiteks intelligentne süsteem võiks talvel automaatselt soovitada alternatiivset kohaletoimetamisvõrku, et vältida lume kaost teatud piirkondades.

Turunduses mängivad võtmefiguurid omakorda keskset rolli eelarveplaneerimise ja edu kontrollimisel. KPI -de, näiteks klientide omandamise kulude või klientide eluaegse väärtuse jälgimise kaudu ei tunne turundajad mitte ainult, millised kanalid on kõige kasumlikumad, vaid ka seda, kui palju tuleks investeerida pikaajaliselt kasumliku kasvu saavutamiseks. Sel moel saab veebi- ja võrguühenduseta kanalitelt sageli väga keerulist klaviatuuri optimaalselt sobitada. Näiteks kui on kindlaks tehtud, et teatud sotsiaalmeedia platvormil on kõige suurem kaasamismäär, saab investeerida sisusse, mis soodustab nii REACH -i kui ka teisendamist.

Võimalus tõlgendada võtmefiguure õiges kontekstis on keskse tähtsusega. Lühiajaline logistika ajapikkune tõus võib tunduda positiivne, kuid sellega võib kaasneda ka kõrgemad kulud, kui täiendav transpordimaht on olnud kallis. Turunduse kõrge klõpsu määr võib olla ka petlik, kui konversioonimäär jääb pärast seda madalaks. Andmepõhine otsuste tegemine tähendab, et mitte kunagi vaadelda võtmeisikuid eraldatult, vaid alati üldpilti manustama ja vajadusel olema seotud teiste KPI -dega.

Tehnoloogiate integreerimine

Andmeküsimustega protsessid nõuavad tehnoloogilist infrastruktuuri, mis hõlbustab suures koguses andmete kogumist, töötlemist, töötlemist ja kasutamist. Pilvandmetöötluse, asjade Interneti (IoT) ja tehisintellekti (AI) ajastul on ettevõtted avatud oma süsteemide võrgustamiseks ja automatiseeritud töövoogude loomiseks.

Logistikas tagavad IoT -andurid pakettide ja konteinerite täieliku tagakiusamise, saates teavet reaalajas asukoha, temperatuuri või vibratsiooni kohta. See hõlbustab tundlike kaupade, näiteks toidu või ravimite transportimist optimaalsetes tingimustes. Kui määratletud parameetritest tekivad kõrvalekalded, tõstab süsteem häire ja algatab vastumeetmed enne ebaõnnestumise või kvaliteedi kadumist. "Tarneahela läbipaistvus on klientide lojaalsuse võti," ütles kogenud logistikahaldur ja just see läbipaistvus loob Interneti.

Sarnaseid tehnoloogiaid kasutatakse turunduses klientide teekonna jätkamiseks ja kliendikogemuste isikupärastamiseks reaalajas. Näiteks saavad vestlusbotid reageerida kohe veebisaitidel või Messenger teenustes, kui kasutaja küsib toote kohta küsimusi või tal on tellimisprotsessis raskusi. Vestlusbotid õpivad suhtlemisest pidevalt ning saavad vastuseid anda üha täpsemalt ja tõhusamalt. Masinaõppe algoritmid otsivad läbi tohutu hulga klientide andmeid, et tuvastada eelistused ja ostuharjumused, mille tulemuseks on täpselt täpsed pakkumised.

Teine tehnoloogia integreerimise teine ​​aspekt on turundus- ja logistikasüsteemide sulandumine. Süsteemide reaalne suhtlus mängib siin üliolulist rolli. Näiteks kui turundus loob konkreetse toote jaoks eripakkumise, tuleb logistikat viivitamatult teavitada nõudluse eeldatavast suurenemisest, et täita inventuuri õigel ajal ja turvaline transpordivõime. Kui neid andmeid ei jagata õigeaegselt või kui need on isoleeritud süsteemides ainult detsentraalselt kättesaadavad, tekivad hääletamisprobleemid. Tulemus: kohaletoimetamise kitsaskohad, viivitused ja rahulolematud kliendid.

Ühendades IT -maastikku ja seadistades avatud liidestel või tänapäevastel platvormidel, saavad ettevõtted luua põhjaliku ökosüsteemi, kus kõik asjakohased andmed koguvad ja on kättesaadavad kõigile, kes on reaalajas osalenud. See võrgustike loomine moodustab agiilse andmehalduse aluse, mis pakub vajadusel ulatuslikke aruandeid, lubab trendianalüüse ja genereerib ennetavaid soovitusi tegutsemiseks.

Sobib selleks:

• Sensorism ja mõõtmistehnoloogia: kuidas muudab GS1 DataMarrixi kood sensori tehnoloogia tööstust?

Kliendile orienteerumine ja isikupärastamine

Andmepõhiste protsesside üks suurimaid tugevusi on nende võime parandada klientide kogemusi ja suurendada klientide lojaalsust. Logistikas tähendab see, et tarneajad ja võimalused on üha enam kohandatud individuaalsete vajaduste järgi. Näiteks klient, kes on professionaalselt väga hõivatud, on näiteks prioriteet, et tema pakett tarnitakse õhtul või nädalavahetustel. Teine klient, kes väärtustab jätkusuutlikkust, on õnnelik kliima -neutraalse tarnevõimaluste üle. Kõik see on võimalik ainult siis, kui klientide andmeid hinnatakse pidevalt ja integreeritakse põhjalikesse planeerimisprotsessidesse.

Turunduses on isikupärastamine päevakorral. „Õige sõnum õigel ajal, õige kanali kaudu“ – see või midagi sarnast on andmepõhistele lähenemisviisidele toetuvate turundajate kreedo. Kliendiandmete kogumine ja analüüsimine erinevatest kokkupuutepunktidest, näiteks veebipoodidest, sotsiaalmeedia kanalitest või füüsilistest kauplustest, võimaldab teha isikupärastatud tootesoovitusi või arendada sooduskampaaniaid, mis vastavad tõeliselt kliendi individuaalsetele eelistustele. Uuringud näitavad, et isikupärastamine suurendab oluliselt ostu sooritamise tõenäosust ja edendab samal ajal klientide lojaalsust.

Logistika ja turunduse tihe integreerimine tugevdab veelgi kliendikesksust, sest mõlema valdkonna andmeid saab kasutada kliendist tervikliku pildi loomiseks. Näiteks kui ettevõte teab, et klient on viimastel kuudel sageli tellinud tooteid konkreetsest tootevalikust, saab ta pakkuda talle kiiret kohaletoimetamist või sobivate toodete puhul erisoodustusi. Ideaalis kohandub tarneprotsess isegi kliendi isiklike oludega – näiteks logistikasüsteem tuvastab, et klient saab nädala sees pakke vastu võtta ainult varahommikul, ja seab need ajapilud vastavalt tähtsuse järjekorda.

Lisaks võimaldab andmetepõhine kliendidialoog teil aktiivselt saada tagasisidet ja reageerida kiiresti kriitikale. Kui kliendid on tarneajaga rahul või leiavad saatmisega probleeme, saavad nad reaalajas tagasisidet anda, mis süsteemidesse automaatselt voolab. See näitab selgelt, kus protsess endiselt haakub ja kus on vaja parandusi. "Klientide tagasiside on kingitus," öeldakse sageli ja andmepõhised tagasiside süsteemid aitavad seda kingitust asjakohaselt hinnata ja kasutada.

Sobib selleks:

• Vältige rahvusvahelisi müügivigu – projektitehingud on suhete äri

Andmetüübid tarneahela optimeerimiseks

Tarneahelate edukaks kontrollimiseks tuleb koguda ja analüüsida mitmekesiseid andmetüüpe. See andmete mitmekesisus loob tervikliku ülevaate kõigist protsessidest, mis tunnistavad kiiresti kitsaskohti, ebatõhusust ja potentsiaali.

Inventuuriandmed

See hõlmab varusid, ladusid või varude ja müügi suhet. Varude täpne ülevaade on oluline, et leida optimaalne tasakaal liigsete varude ja kitsaskohtade vahel. Liiga kõrge ladustamine seob kapitali ja põhjustab lisakulusid, samas kui liiga madal eksisteerimine võib põhjustada sünnitusabi viivitusi ja müügi kaotust.

Tarnija andmed

Teave tarnijate toimivuse kohta – näiteks täpsus, kvaliteet või tarnekindlus – on usaldusväärsete partnerite leidmiseks ja hankeriski vähendamiseks ülioluline. Tihti öeldakse, et „tarneahel on sama tugev kui selle nõrgim lüli“ ja just siin aitavad tarnijate andmed nõrkusi eelnevalt tuvastada ja vastumeetmeid võtta.

Transpordiandmed

Tarnimisajad, täpsed saatmiskiirused, transpordikulud või marsruudi optimeerimine on võtmearvud, mis kaardistavad transpordi tõhusust. Reaalajas seire- ja GPS-i jälgimine avavad võimalused tarnete tegemiseks ja vajadusel otse protsessi sekkumiseks. Kes teab, millised transpordi marsruudid on kõige kasumlikumad ja kus sageli esinevad liiklusummikud või viivitused, võivad välja töötada paindlikult vastustrateegiad.

Nõudluse andmed

Müüginumbrid, hooajalised kõikumised ja klientide eelistused on nõudluse täpse planeerimise võtmeks. Hoolikas analüüs võimaldab tootmismahtusid ja laoseisu ennetavalt kohandada. Turunduskampaaniad, näiteks sooduspakkumised või tooteesitlused, mõjutavad nõudlust otseselt – mistõttu on turunduse ja logistika tihe koostöö nii oluline.

Töötlemisandmed

See hõlmab läbilaskeaega, tootmisvõimet, kasutusastet või kvaliteedinäitajaid. Kui teate täpselt, kui kiiresti tooteid saab teha või valida, saate kitsaskohti paremini vältida. Näiteks kui tootmispiirkond töötab juba limiidiga, võib see kogu tarneprotsessi edasi lükata, kui turundus teatab uue suure tellimuse.

Kliendiandmed

Lisaks puhtale tellimusele või teenuse andmetele on asjakohased ka sellised tegurid nagu klientide rahulolu või kaebuste sagedus. Igaüks, kes täiendab oma aruandlust selliste võtmeisikute, näiteks täiusliku tellimuse määr ja täitmise määr, tunnistab kiiresti, kui hästi ettevõte tegelikult klientide taotlusi täidab. Mida paremini mõistate, millal ja miks on ebaõnnestumisi või kaebusi, seda konkreetsemaid meetmeid saab teenuse kvaliteedi suurendamiseks võtta.

Kõigi nende andmete integreerimine annab üldpildi, mis võimaldab tarneahelatel neid turuvajadusega optimeerida ja kohandada. Kui üksikud piirkonnad varem tegutsesid eraldi, luuakse uus läbilaskvus digitaalse muundamise ja jätkusuutliku edu aluse.

Andmete analüüsi meetodid tarneahelas

Selleks, et suure hulga andmeid saaks väärtuslikuks teadmiseks, on vaja spetsiaalseid analüüsimeetodeid ja tööriistu, mis muudavad keerulised suhted nähtavaks. Ettevõtted tuginevad erinevatele strateegiatele nii ajalooliste kui ka reaalajas andmete hindamisel ning tuletada soovitusi tegutsemiseks.

Ennustav analüüs

Ajaloolisi andmeid kasutatakse statistiliste mudelite ja algoritmide kasutamiseks tulevaste sündmuste ennustamiseks. Näiteks tarneahelas tähendab see hooajaliste kõikumiste või varases staadiumis kitsaskohtade tuvastamist. Sel moel saab logistika koos turundusega paremini kavandada ja tagada, et vajalikud ressursid on õigel ajal saadaval.

Reaalajas analüüsid

Reaalse aja analüüsis hinnatakse andmeid kohe kohe, kui need tekivad. See võimaldab tarne oleku või masina kasutamise pidevat jälgimist. Kui andmed näitavad esimesi probleemide näidustusi, võite kohe vastumeetmed võtta. Praktikas võib see tähendada näiteks seda, et liiklusummikus valitakse erinev transporditee või edastatakse kohaletoimetamine, kuna klient muutub teisele aadressile.

Ettekirjutav analüüs

See on umbes järgmine samm pärast ennustust: konkreetsete ettepanekute tuletamine toimimiseks ja protsesside optimeerimine. Selle asemel, et ennustada, et see võib olla kohaletoimetamine. Sel viisil on otsused automatiseeritud ja protsessid sujuvad.

Big Data Analytics

Erinevatest allikatest – näiteks sotsiaalmeediast, anduritest, ERP-süsteemidest ja klientide tagasisidest – pärit andmete kombineerimisel tekib tohutu hulk andmeid. Suurandmete analüüs pakub vajalikke tööriistu mustrite ja seoste tuvastamiseks, mis tavapärastes analüüsides jäävad varjatuks. Näiteks saab tuvastada seoseid väliste tegurite, näiteks ilmastikuandmete ja tarneaegade vahel, mis omakorda aitab muuta tarneahela veelgi tugevamaks.

Masinõpe ja AI

Eneseõppe algoritmide abil saavad ettevõtted automaatselt ära tunda kõrvalekaldeid, parandada prognoose ja isegi osaliselt inimese otsustusprotsesse asendada. Üks näide on dünaamiline tuuride kavandamine, milles algoritmid kohanevad uute tingimustega. "AI ei maga kunagi", mõned ütlevad, ja logistikas saab see alaliseks assistendiks, kes otsib pidevalt optimeerimispotentsiaali.

Protsessikaevandamine

Siin analüüsitakse sündmuste logisid, et muuta protsessid läbipaistvaks ja määraksid kitsaskohad või kõrvalekalded. Tarneahela digitaalne pilt ("digitaalne kaksik") võimaldab erinevatel stsenaariumidel mängida ja näha, kuidas muudatused mõjutavad üldist struktuuri. Nii et saate täpselt aru, miks teatud protsessi samm põhjustab viivitusi ikka ja jälle ja kuidas neid saab parandada.

Nende analüüsimeetodite kombineerimisega ei saa ettevõtted mitte ainult suurendada oma tarneahelate töö efektiivsust, vaid muutuda ka strateegiliselt jätkusuutlikuks. Andmed muutuvad iga planeerimise südameks, need on varajase hoiatamise süsteem ja moodustavad uuenduste aluseks.

Logistika ja turunduse vaheline sünergia

Esmapilgul erinevad logistika ja turundus oma ametialase orientatsiooni poolest suuresti. Kuid kui vaatate sügavamale, saate kiiresti aru, et mõlemale alale on lähedasem hambad kasu. "Arvud strateegiast" kehtib mõlema kohta, sest lõppkokkuvõttes on see täpsem prognoos, suurem tõhusus ja parem kliendikeskmine.

Kiirem reageerimine nõudluse muutustele

Kui turundus teab tänu andmepõhistele turu -uuringutele, et teatud toode on peagi trendikas, saab logistika varases staadiumis kohandada ja kitsaskohti vältida. Soovitakse sujuvat protsessi alates tarnijatelt tarnimiseni või otse kliendile.

Kulukasulikkus

Kasutatud andmed ei vähenda mitte ainult halbade investeeringute riski, vaid võimaldavad ka kampaaniate ja vedamiste täpsemat kavandamist. Kui turundus pakub praeguseid müügiprognoose, saab logistika oma varusid ja marsruute kavandada, ilma et peaksite reserveerima liiga kõrge või madala varude. See säästab kulusid mõlemalt poolt.

Terviklik kliendikogemus

Täna ei oota kliendid mitte ainult head toodet, vaid ka täpset, mugavat ja läbipaistvat kohaletoimetamist. Selle tagamiseks peab turundus teadma, milliseid ootusi klientidel on, ja logistika tagavad nende ootuste täitmise. Näiteks saab pärast ostu ostmist pakkuda isikupärastatud jälgimislehte, mis hoiab kliente iga sammuga kursis.

Andmepõhine isikupärastamine

Kuna turunduspoodides on kogu teave klientide käitumise kohta, saab logistika ka selle protsesse paremini individualiseerida. Sel moel saab olemasolevat klienti, kes ostab sagedamini tarnimisel prioriteetseid või automaatselt töödelda. Vastutasuks saab turundus logistikalt väärtuslikku tagasisidet, näiteks tarneaega või tagastamise määra, mida peetakse klientide rahulolu näitajaks.

Kiirem kohanemine turudünaamikaga

Turud muutuvad kiiresti, suundumused tulevad ja lähevad. Kiiresti reageerimiseks on vaja sujuvat teavet. Kui turundus tunnistab tarbijakäitumise muutust (nt tugevam veebipõhine nõudlus teatud piirkonnas), võib logistika kohe tegutseda ja suurendada kohapeal. See pidev andmete võrdlus võimaldab paindlikku lähenemist, mis võib muutuda turueeliseks.

Need sünergia näitavad selgelt, kui tugev turundus ja logistika saab üksteiselt õppida. Kuigi turundus võib logistikaprotsesside mudeliks võtta täpset mõõta, saab logistika kasuks turunduse kliendi tsentreerimisest ja sihtrühma orientatsioonist. Andmed on alati ühendusielement, sest ainult siis, kui seda registreeritakse ühtlaselt, hinnatakse ja leidudele üle kantakse, saavad mõlemad valdkonnad edukalt koostööd teha.

### Jätkusuutlik edu andmete kaudu -divensed protsessid

Andmed ei ole enam lihtsalt abi ebamääraste eelduste toetamiseks, vaid moodustavad kaasaegse ettevõtte juhtkonna aluse. Nii logistika kui ka turunduse osas saab andmepõhiseid strateegiaid muuta läbipaistvaks, vähendades kulusid ja parandades märkimisväärselt kliendikogemusi. Keskne nõue on järjepidev andmekultuur, milles teabe kogumine, jagamine ja analüüsimine on väga oluline.

Täieliku potentsiaali ärakasutamiseks peaksid ettevõtted arvesse võtma järgmisi aspekte:

1. terviklik andmehaldus

Andmed peavad olema osakondades kättesaadavad. Silo mõtlemine tähendab, et teave ei jõua õigete inimesteni kohe ja potentsiaalseks.

2. pidev optimeerimine

Võtmearvud ei ole omaette eesmärk, vaid teenivad pidevat paranemist. Pilk KPI -dele reaalajas võimaldab ennetavat tegevust ning edendab õppimise ja kohanemisvõime kultuuri.

3. Tehnoloogiline alus

Olgu tegemist pilvelahenduste, asjade interneti andurite või tehisintellekti algoritmidega – andmete tõhusaks kogumiseks ja töötlemiseks on vaja kindlat, skaleeritavat ja turvalist infrastruktuuri.

4. töötajate koolitus

Parim tehnoloogia toob vähe, kui töötajad ei suuda andmeid asjatundlikult tõlgendada ja neid rakendada operatiivseteks otsusteks. Seetõttu on koolitus ja täiendav koolitus keskne edutegur.

5. Jätkusuutlikkuse integreerimine

Eriti turunduse ja logistika koostoimes võib andmeid leida jätkusuutliku ettevõtte strateegia andmete abil. Kuigi turundus kajastab klientide kasvavat teadlikkust ökoloogiliste ja sotsiaalsete probleemide osas, võib logistika vähendada heitkoguseid optimeeritud marsruudi kavandamise või alternatiivsete transpordivahendite kasutamise kaudu.

Andmepõhised protsessid on "ületamatu", kuna need põhinevad mõõdetavusel, läbipaistval ja pideval õppimiskõveral. Kui ettevõtetel õnnestub oma tarneahelad põhjalikult ja tihedalt siduda oma turundusstrateegia logistikaprotsessidega, luuakse tagasiside ja parendamise tsükkel, millel on positiivne mõju kogu väärtusahelale. Veelgi enam: kahe eriala vahelise andmete põhjal tõstetakse kliendikogemus uuele tasemele, kuna kogu protsess töötab sujuvalt toote rakendamisel lõpptarbijale lõplikule kohaletoimetamisele.

Ettevõtted, kes investeerivad andmepõhise organisatsiooni loomise alguses ja kasutavad suurandmete, AI ja reaalse aja analüüsi võimalusi täies mahus, on digitaalse ümberkujundamise väljakutseteks hästi ette valmistatud. Andmed võimaldavad teil reageerida paindlikult turudünaamikale, avada uusi ärivaldkondi ja samal ajal maksimaalse tõhususe tagamiseks. See ei devalveeri soolestiku tunnet täielikult, kuid see toimib üha enam objektiivsete faktide täienduseks. Kuna tulevik kuulub neile, kes koondavad mõlemad: inimkogemused ja intuitsioon, mida toetavad usaldusväärsed, kvantitatiivsed andmed.

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ digitaalse strateegia loomine või ümberpaigutamine ja digiteerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ teerajaja ettevõtluse arendamine

 

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

 

 

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus