От больших данных к интеллектуальным данным: анализ данных как необходимость для логистики и маркетинга

От данных к решениям одним нажатием кнопки: как интеллектуальные данные приводят компании к успеху

Времена интуитивного мышления и спонтанных решений подходят к концу, по крайней мере, в динамичных мирах логистики и маркетинга. В условиях взрывного роста объёма данных – так называемых «больших данных» – происходит сдвиг парадигмы в сторону принятия решений на основе данных. Но важнее, чем их объём, — разумное использование этих данных: «умные данные». То, что когда-то считалось видением будущего, теперь стало неотъемлемой необходимостью для компаний, стремящихся к выживанию и росту в условиях конкуренции. Умение отфильтровывать и анализировать релевантные данные из потока информации и делать правильные выводы стало решающим фактором успеха.

Подходит для:

• Как принятие решений на основе данных меняет логистику и маркетинг: больше эффективности, лучшая ориентация на клиентов и новые возможности

Анализ одним нажатием кнопки благодаря интеллектуальным данным вместо интуиции: почему процессы на основе данных в логистике и маркетинге непобедимы

Сравнение анализа, основанного на нажатии кнопки, и интуиции наглядно демонстрирует огромную силу процессов, основанных на данных. В то время как интуиция основана на опыте и субъективных впечатлениях – ценных, но часто неполных и подверженных ошибкам – анализ интеллектуальных данных предоставляет объективные, измеримые факты. Большие данные представляют собой исходную базу данных, но только интеллектуальная фильтрация и анализ – ведущие к интеллектуальным данным – позволяют выявлять сложные взаимосвязи, выявлять тенденции на ранних этапах и строить обоснованные прогнозы. Такая точность крайне важна в современном быстро меняющемся деловом мире.

От больших данных к стратегии умных данных: как компании формируют свое будущее с помощью решений на основе данных

Компании, которые осознают ценность данных и используют их стратегически, получают значительное конкурентное преимущество. Речь идет уже не просто о сборе больших данных, а о создании интеллектуальных данных из этого огромного количества данных и превращении их в практические идеи. Этот переход от цифр к стратегии позволяет принимать обоснованные решения во всем: от оптимизации цепочки поставок до разработки целевых маркетинговых кампаний. Таким образом, действия, основанные на данных, — это не изолированный процесс, а скорее неотъемлемая часть ориентированного на будущее корпоративного управления, основанного на интеллектуальных данных.

Большие данные как движущая сила, интеллектуальные данные как навигатор: растущая важность измеримых процессов в логистике и маркетинге

В последние годы важность данных и измеримых процессов быстро возросла как в логистике, так и в маркетинге. Большие данные открывают потенциал, а интеллектуальные данные предоставляют конкретные инструменты для оптимизации и инноваций. В логистике интеллектуальный анализ данных позволяет упростить процессы, снизить затраты и повысить удовлетворенность клиентов. В маркетинге они помогают лучше понять потребности клиентов, более эффективно разрабатывать кампании и максимизировать отдачу от инвестиций. Осознание того, что обе области извлекают выгоду из подхода, ориентированного на данные, основанного на интеллектуальных данных, ведет к усилению конвергенции и обмену передовым опытом.

Принятие решений на основе данных в деталях: от исходных больших данных к уточненным знаниям и интеллектуальным данным

Принятие решений на основе данных — это больше, чем просто применение аналитических инструментов. Это образ мышления, который пронизывает все уровни компании. Речь идет о том, чтобы принимать решения не на догадках, а на убедительных доказательствах, полученных в результате анализа больших данных как интеллектуальных данных.

Логистика: точность и эффективность благодаря интеллектуальному анализу данных

В логистике анализ больших объёмов данных бесценен. Большие данные с датчиков, транспортных средств и систем составляют основу, но только анализ интеллектуальных данных обеспечивает более точное планирование и управление сложными цепочками поставок. Благодаря аналитике больших данных, преобразованной в интеллектуальные данные, компании могут выявлять узкие места на ранних этапах, до того, как они негативно повлияют на операционную деятельность. Уровни запасов можно оптимизировать в соответствии со спросом, избегая ненужных затрат на хранение и обеспечивая при этом возможность доставки. Транспортные маршруты можно сделать более эффективными, используя данные в режиме реального времени и архивные данные, что приводит к экономии средств и сокращению сроков доставки. Возможность моделирования процессов доставки и запуска различных сценариев позволяет менеджерам по логистике заранее оценивать влияние потенциальных решений и, таким образом, минимизировать риск принятия ошибочных решений – всё это основано на анализе больших данных в интеллектуальных данных.

Маркетинг: Понимайте и восхищайте клиентов с помощью интеллектуальных аналитических данных, основанных на данных.

Аналитика данных также играет всё более важную роль в маркетинге. Интеллектуальный анализ преобразует огромные объёмы данных о клиентах (большие данные) в интеллектуальные данные, помогая компаниям лучше понимать своих клиентов – их потребности, предпочтения и модели поведения. Анализируя данные о клиентах из различных источников, таких как CRM-системы, веб-аналитика и активность в социальных сетях, специалисты по маркетингу могут создавать подробные профили клиентов и эффективнее персонализировать свои кампании. Это приводит к созданию более релевантных сообщений, расширению охвата аудитории и, в конечном итоге, повышению конверсии. Интеллектуальная аналитика на основе данных также позволяет точно оценивать эффективность маркетинговых мер и оптимально распределять бюджеты. A/B-тестирование и многомерный анализ помогают определить наиболее эффективные рекламные каналы и коммуникационные стратегии.

Подходит для:

• Кодекс стратегии: сначала поймите и узнайте потребности клиентов, прежде чем предлагать свои продукты и услуги.

Общие преимущества принятия решений на основе данных в логистике и маркетинге: от больших данных к интеллектуальным ответам на основе данных

Анализ в реальном времени для быстрого реагирования

Как в логистике, так и в маркетинге анализ в реальном времени позволяет немедленно реагировать на текущие события. Большие потоки данных становятся интеллектуальными сигналами данных, которые позволяют немедленно действовать. Например, в логистике данные о текущем местоположении транспортных средств и датчиков можно использовать для динамической оптимизации маршрутов доставки и предотвращения задержек. В маркетинге данные о поведении пользователей на веб-сайте или в приложении в режиме реального времени позволяют отображать персонализированные предложения в нужный момент и повышать коэффициент конверсии.

Прогнозные модели для forward-looking планирования

Используя модели прогнозирования, компании в обеих областях могут лучше предвидеть будущее развитие событий. Большие данные предоставляют исторические данные, а интеллектуальные данные извлекают закономерности и тенденции, которые имеют решающее значение для точных прогнозов. В логистике они помогают прогнозировать спрос и оптимизировать уровень запасов, чтобы избежать узких мест или излишних запасов. В маркетинге они позволяют прогнозировать тенденции клиентов и заранее адаптировать кампании для обеспечения конкурентных преимуществ.

Автоматизация рутинных задач

Автоматизация рутинных задач — еще одно ключевое преимущество принятия решений на основе данных. Рабочие процессы и процессы можно автоматизировать на основе интеллектуальных данных. Например, в логистике заказы на транспортировку можно автоматически оптимизировать на основе данных о наличии и затратах. В маркетинге кампании по электронной почте или публикации в социальных сетях могут автоматически разыгрываться на основе сегментов пользователей и моделей взаимодействия, что освобождает драгоценное время для стратегических задач.

Оптимизация процессов с помощью ключевых показателей: измеримый прогресс в логистике и маркетинге благодаря интеллектуальным данным

Определение и мониторинг ключевых показателей эффективности (KPI) является неотъемлемой частью оптимизации процессов на основе данных. KPI служат ориентиром для оценки эффективности, позволяя измерять прогресс и выявлять потенциал для улучшения – основе анализа больших данных для определения соответствующих KPI на основе интеллектуальных данных.

Подходит для:

• Оптимизация 4.0: Ошибка -free благодаря ИИ? С ИИ до совершенства – Автоматизация без ошибок с помощью оптимизации процесса искусственного интеллекта
• Будущее и разработка автоматического склада с высоким содержанием – десятка лучших информации и советов по оптимизации процессов на складах

Логистика: ключевые показатели эффективности как компас для эффективных процессов – контролируемых интеллектуальными данными

Логистические компании используют различные ключевые показатели эффективности для постоянного улучшения своих процессов. Точность доставки, которая измеряет процент отправлений, доставленных вовремя и в полном объеме, является важнейшим показателем качества обслуживания. Коэффициент своевременной доставки показывает, насколько точно соблюдаются сроки доставки. Оборачиваемость запасов показывает, насколько быстро продаются и заменяются запасы, и является важным фактором удержания капитала. Другие важные ключевые показатели эффективности включают транспортные расходы на единицу продукции, время выполнения заказа и скорость безошибочной доставки. Постоянно отслеживая и анализируя эти показатели, полученные из больших данных и отфильтрованные в интеллектуальные данные, логистические компании могут выявить неэффективность, устранить узкие места и оптимизировать свои операции.

Маркетинг: ключевые показатели эффективности как отражение успешности кампании – анализ с помощью Smart Data

Ключевые показатели эффективности также важны в маркетинге для измерения и оптимизации эффективности мер. Коэффициент конверсии показывает, сколько пользователей совершают желаемое действие, например совершают покупку или заполняют форму. Пожизненная ценность клиента (CLTV) прогнозирует общую ценность, которую клиент генерирует во время своих отношений с компанией. Рентабельность расходов на рекламу (ROAS) измеряет рентабельность рекламных расходов. Другие важные маркетинговые KPI включают рейтинг кликов (CTR), уровень вовлеченности в социальных сетях и цену за приобретение (CPA). Анализируя эти показатели, которые извлекают соответствующие интеллектуальные данные из множества больших данных, маркетологи могут оценивать эффективность своих кампаний, более эффективно использовать бюджеты и постоянно адаптировать свои стратегии для достижения максимальных результатов.

Прозрачность благодаря интеллектуальным данным

Прозрачность эффективности процессов

Ключевые показатели эффективности (KPI) обеспечивают прозрачность эффективности процессов в обеих областях. Они позволяют объективно оценивать текущее состояние и отслеживать прогресс. Эта прозрачность критически важна для принятия обоснованных решений и выявления потенциала для улучшения – основанного на наглядном представлении KPI на основе интеллектуальных данных.

Выявление потенциала для улучшения

Анализируя ключевые показатели эффективности (KPI), компании могут выявить слабые места и неэффективность своих процессов. Отклонения от целевых значений или тенденций могут указывать на проблемы, требующие дальнейшего изучения и решения – интеллектуальные данные делают эти отклонения видимыми и понятными.

Основа принятия решений на основе данных

Ключевые показатели эффективности (KPI) обеспечивают надежную информационную базу для принятия решений по оптимизации процессов. Вместо того, чтобы полагаться на предположения или субъективные оценки, компании могут принимать обоснованные решения, основанные на измеримых фактах – интеллектуальные данные представляют эти факты в сжатой и понятной форме.

Интеграция технологий: цифровая трансформация в логистике и – благодаря большим данным и интеллектуальным данным

Интеграция технологий является еще одним важным фактором оптимизации логистических и маркетинговых процессов на основе данных. Современные технологии позволяют собирать большие данные в режиме реального времени, анализировать их и использовать в качестве интеллектуальных данных для принятия решений.

Логистика: от Интернета вещей до искусственного интеллекта – под управлением больших данных и контролем интеллектуальных данных

Логистика всё больше использует такие технологии, как Интернет вещей (IoT), для автоматизации и оптимизации процессов. Датчики на товарах, транспортных средствах и складах непрерывно предоставляют большие данные о местоположении, состоянии и параметрах окружающей среды. Искусственный интеллект (ИИ) используется для распознавания сложных закономерностей в больших объёмах данных, составления прогнозов спроса и оптимизации транспортных маршрутов – генерации релевантных интеллектуальных данных на основе больших данных. Технологии автоматизации, такие как робототехника и беспилотные транспортные системы, способствуют повышению эффективности и точности.

Подходит для:

• Свежая логистика: сотрудничество датчиков Интернета вещей и технологии блокчейна для улучшения свежей логистики цепочки поставок.

Маркетинг: персонализация и взаимодействие с помощью технологий – подкрепленных большими данными и индивидуализированных интеллектуальными данными

Аналогичные технологии также используются в маркетинге для анализа поведения клиентов и адаптации кампаний в режиме реального времени. CRM-системы собирают и управляют большими данными о клиентах, которые используются для персонализированных маркетинговых мер. Платформы автоматизации маркетинга позволяют автоматизировать такие маркетинговые процессы, как email-маркетинг и управление социальными сетями. Инструменты на основе искусственного интеллекта используются для анализа поведения клиентов, предоставления персонализированных рекомендаций по продуктам и управления чат-ботами для обслуживания клиентов – всё это основано на интеллектуальном использовании больших данных для создания «умных» данных.

Общие преимущества интеграции технологий: создание сетей и прогнозирование благодаря большим данным и интеллектуальным данным.

Объединение систем и источников данных в сеть

Интеграция технологий позволяет объединить в сеть различные системы и источники данных, создавая более полную картину процессов. Это критически важно для комплексного анализа и оптимизации – стало возможным благодаря консолидации больших данных из разрозненных источников.

Прогностическая аналитика для forward-looking действий

Современные технологии позволяют использовать прогнозную аналитику для прогнозирования будущих событий и действовать упреждающе. Большие данные обеспечивают основу для этих прогнозов, а интеллектуальные данные дают значимую информацию. Например, в логистике можно предсказать и избежать узких мест при доставке. В маркетинге тенденции клиентов можно выявить на ранней стадии и использовать для планирования кампаний.

Автоматизация сложных процессов

Автоматизация сложных процессов с помощью таких технологий, как искусственный интеллект и робототехника, приводит к повышению эффективности, снижению затрат и уменьшению количества человеческих ошибок – подкрепляется точными инструкциями, генерируемыми на основе интеллектуальных данных.

Клиентоориентированность и персонализация: клиент в центре внимания – благодаря знаниям, полученным из интеллектуальных данных

Последовательное использование данных позволяет как логистическим, так и маркетинговым компаниям лучше понимать своих клиентов и адаптировать свои предложения к индивидуальным потребностям – путем извлечения релевантных интеллектуальных данных о своих клиентах из больших данных.

Логистика: индивидуальные варианты доставки для довольных – благодаря интеллектуальному анализу данных

В логистике анализ данных клиентов позволяет более точно подбирать сроки и варианты доставки в соответствии с индивидуальными потребностями. Например, клиенты могут выбирать различные даты и места доставки. Отслеживание в режиме реального времени позволяет им в любой момент отслеживать статус своего груза. Персонализированные сообщения заблаговременно информируют их о ходе доставки – всё это основано на информации о предпочтениях клиентов, полученной с помощью интеллектуальных данных.

Маркетинг: актуальные предложения и индивидуальная коммуникация – благодаря интеллектуальному таргетингу на основе данных

Маркетинг использует данные клиентов для создания персонализированных товарных рекомендаций и специальных предложений. Анализируя покупательское поведение и интересы, можно направлять клиентам релевантные сообщения и предложения, повышая вероятность совершения покупки и укрепляя лояльность клиентов – Интеллектуальные данные делают такой таргетированный подход возможным.

Общие цели ориентации на клиента и персонализации: повышение удовлетворенности клиентов за счет интеллектуального анализа данных.

Повысьте удовлетворенность клиентов

Учитывая индивидуальные потребности и предоставляя персонализированные услуги, компании могут значительно повысить удовлетворенность клиентов – интеллектуальные данные составляют основу таких персонализированных услуг.

Повышение лояльности клиентов

Довольные клиенты — это лояльные клиенты. Персонализированные предложения и превосходное обслуживание клиентов способствуют повышению их лояльности и построению долгосрочных отношений – интеллектуальные данные помогают формировать правильные предложения и обеспечивать превосходное обслуживание.

Увеличение пожизненной ценности клиента

Более высокая лояльность клиентов и повторные покупки увеличивают пожизненную ценность клиентов, что положительно влияет на успех компании – Smart Data выявляет факторы, которые приводят к повышению лояльности клиентов и, следовательно, к более высокому CLTV.

Будущее принадлежит компаниям, которые преобразуют большие данные в интеллектуальные данные

И логистика, и маркетинг могут повысить свою эффективность и добиться конкурентных преимуществ за счет последовательного использования данных и измеримых процессов. Ключ заключается в разумном связывании источников данных, использовании передовых инструментов анализа и постоянной оптимизации на основе ключевых показателей. Крайне важно преобразовать огромные объемы больших данных в полезные интеллектуальные данные. Компании, которые реализуют эти подходы в обеих областях и учатся друг у друга, хорошо подготовлены к вызовам цифровой трансформации. Будущее принадлежит компаниям, которые не только собирают данные, но и понимают их и, прежде всего, используют их в форме интеллектуальных данных для принятия более эффективных решений, оптимизации своих процессов и удовлетворения своих клиентов. Таким образом, принятие решений на основе данных — это не просто тенденция, а фундаментальный компонент успешной корпоративной стратегии в эпоху цифровых технологий, когда интеллектуальные данные представляют собой решающее конкурентное преимущество.

Специальные типы данных для оптимизации цепочки поставок – исходный материал для интеллектуального анализа данных

Конкретные типы данных имеют решающее значение для детальной оптимизации цепочки поставок, поскольку они дают представление о различных аспектах операций и служат основой для принятия обоснованных решений. Эти данные представляют собой основу больших данных, из которой посредством анализа получаются ценные интеллектуальные данные.

Данные инвентаризации

Точная информация о количестве запасов необходима для обеспечения эффективного планирования запасов. Коэффициент оборачиваемости запасов предоставляет информацию о том, как быстро продаются запасы, и помогает избежать затоваривания или дефицита. Точность инвентаризации гарантирует, что физические запасы соответствуют бухгалтерским, что важно для надежного планирования. Отношение запасов к продажам (ISR) связывает запасы с продажами и помогает оптимизировать затраты на запасы. Анализ этих данных инвентаризации предоставляет интеллектуальную информацию для оптимизации управления запасами.

Данные поставщика

Анализ работы поставщиков с точки зрения пунктуальности и качества имеет решающее значение для выбора надежных партнеров. Соблюдение заказов поставщиков дает информацию о надежности поставщиков. Оценка рисков поставщиков помогает выявить и минимизировать потенциальные сбои в цепочке поставок на ранней стадии. Интеллектуальные данные из данных о поставщиках позволяют осуществлять осознанный выбор и управление поставщиками.

Транспортные данные

Точная информация о сроках доставки важна для обеспечения удовлетворенности клиентов. Скорость доставки в срок характеризует надежность транспортных процессов. Анализ транспортных расходов позволяет определить потенциал экономии. Оптимизация маршрута помогает сократить время и затраты на транспортировку. Анализ транспортных данных генерирует интеллектуальные данные для оптимизации маршрутов и затрат.

Требуемые данные

Текущие показатели продаж являются основой для точных прогнозов спроса. Учет сезонных колебаний позволяет более точно планировать объемы производства. Анализ поведения клиентов помогает лучше прогнозировать будущие изменения спроса. Интеллектуальные данные из данных о спросе имеют решающее значение для планирования производства и удовлетворения спроса.

Данные процесса

Измерение времени производственного процесса на различных этапах производства помогает выявить узкие места. Анализ производственных мощностей позволяет оптимально использовать ресурсы. Мониторинг уровня использования помогает повысить эффективность. Показатели качества имеют решающее значение для обеспечения высоких стандартов продукции. Интеллектуальные данные из данных процесса выявляют неэффективность и позволяют оптимизировать процесс.

Данные клиента

Анализ сроков выполнения заказов клиентов позволяет оптимизировать процесс заказа. Измерение удовлетворенности клиентов имеет решающее значение для оценки качества обслуживания. Идеальная частота заказов показывает, сколько заказов обрабатывается без ошибок. Уровень заполнения измеряет способность полностью выполнять заказы клиентов. Интеллектуальные данные из данных клиентов позволяют улучшить качество обслуживания клиентов и оптимизировать процессы заказа.

Интеграция и анализ этих разнообразных типов данных позволяет компаниям получить целостное представление о своих цепочках поставок, выявить неэффективность и принимать решения на основе данных, которые ведут к устойчивой оптимизации – путем извлечения ценных интеллектуальных данных из необработанного материала больших данных.

Методы анализа данных для оптимизации цепочки поставок – инструменты для получения интеллектуальных данных

Различные методы анализа данных оказались особенно эффективными для оптимизации цепочек поставок и предлагают различные подходы к получению ценной информации. Эти методы представляют собой инструменты для извлечения полезных интеллектуальных данных из больших данных.

Предиктивная аналитика: этот метод использует исторические данные и статистические алгоритмы для прогнозирования будущих событий и тенденций. Это позволяет более точно прогнозировать спрос, выявлять узкие места в цепочке поставок и оптимизировать уровни запасов для лучшего соответствия спроса и предложения. Предиктивная аналитика генерирует интеллектуальные прогнозы данных для forward-looking планирования.

Аналитика в реальном времени

Мониторинг и анализ данных цепочки поставок в режиме реального времени позволяют быстро реагировать на изменения. Это позволяет осуществлять непрерывный мониторинг состояния цепочки поставок, раннее обнаружение проблем и узких мест, а также принимать решения на основе данных в режиме реального времени, например, в случае задержек транспортировки или неожиданных колебаний спроса. Аналитика в реальном времени предоставляет интеллектуальные оповещения о данных для немедленных действий.

Предписывающая аналитика

Этот расширенный метод анализа выходит за рамки простого прогнозирования и дает конкретные рекомендации к действию. Оно обеспечивает автоматическую оптимизацию процессов, расчет оптимальных маршрутов и графиков доставки, а также предложения по снижению рисков для максимизации эффективности цепочки поставок. Предписывающая аналитика предоставляет интеллектуальные рекомендации по данным для принятия оптимальных решений.

Аналитика больших данных

Анализ больших разнородных объемов данных из разных источников позволяет обнаружить тонкие закономерности и тенденции, которые было бы трудно выявить с помощью традиционных методов. Это приводит к целостному представлению всей цепочки поставок и позволяет выявить потенциал для улучшения, который ранее оставался скрытым. Аналитика больших данных — это процесс распознавания соответствующих закономерностей интеллектуальных данных на основе объема необработанных данных.

Машинное обучение и искусственный интеллект

Искусственный интеллект и машинное обучение постоянно совершенствуют аналитические возможности. Они позволяют автоматически обнаруживать аномалии, разрабатывать самообучающиеся модели прогнозирования и обрабатывать неструктурированные данные для более глубокого понимания процессов цепочки поставок. Машинное обучение и искусственный интеллект — это сложные инструменты для извлечения интеллектуальных данных из сложных наборов данных.

Технологический майнинг

Этот метод анализирует журналы событий для понимания и оптимизации процессов. Он выявляет неэффективность процессов, определяет потенциал автоматизации и позволяет создавать цифровые двойники цепочки поставок для виртуального моделирования и оптимизации процессов. Интеллектуальный анализ процессов обеспечивает интеллектуальное понимание данных о реальных потоках процессов.

Сочетание этих аналитических методов позволяет компаниям комплексно оптимизировать свои цепочки поставок, минимизировать риски и повысить эффективность. Ключ к успеху заключается в интеграции различных источников данных и использовании передовых аналитических инструментов для получения содержательной информации и принятия решений на основе данных, которые устойчиво укрепляют конкурентоспособность – путём преобразования больших данных в ценные и применимые на практике интеллектуальные данные.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса

 

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

 

 

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Вы можете найти больше по адресу: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus