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

Дни интуиции и спонтанных решений подходят к концу, по крайней мере, в динамичных мирах логистики и маркетинга. Ввиду стремительного роста объема данных (так называемых больших данных) происходит сдвиг парадигмы в сторону принятия решений на основе данных. Но более важным, чем просто количество, является разумное использование этих данных: интеллектуальные данные. То, что когда-то считалось видением, ориентированным на будущее, теперь является обязательным условием для компаний, которые хотят конкурировать и расти. Умение фильтровать и анализировать соответствующие данные из потока информации и делать из этого 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 одним нажатием кнопки и интуитивного ощущения иллюстрирует огромную мощь процессов, поддерживаемых данными. Хотя интуиция основана на опыте и субъективных впечатлениях – ценных, но часто неполных и подверженных ошибкам, – интеллектуальный анализ данных предоставляет объективные, измеримые факты. Большие данные представляют собой основу необработанных данных, но только интеллектуальная фильтрация и анализ, ведущие к созданию интеллектуальных данных, позволяют распознавать сложные взаимосвязи, выявлять тенденции на ранней стадии и делать обоснованные прогнозы. Эта точность необходима 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 объемов данных имеет неоценимое значение. Основу составляют большие данные от датчиков, транспортных средств и систем, но только анализ интеллектуальных данных позволяет более точно планировать и контролировать сложные цепочки поставок. Благодаря анализу больших данных, преобразованному в интеллектуальную аналитику данных, компании могут выявлять узкие места на ранней стадии, прежде чем они окажут негативное влияние на операции. Запасы можно оптимизировать по мере необходимости, что позволяет избежать ненужных затрат на хранение и в то же время обеспечить возможность доставки. Маршруты перевозок можно сделать более эффективными, используя данные в реальном времени и историческую информацию, что приводит к экономии затрат и сокращению сроков доставки. Возможность моделировать процессы доставки и прорабатывать различные сценарии позволяет менеджерам по логистике заранее оценивать влияние потенциальных решений, тем самым сводя к минимуму риск принятия неправильных решений — и все это на основе больших данных и интеллектуального анализа данных.

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

Анализ данных также играет все более важную роль в маркетинге. Огромный объем данных о клиентах (большие данные) становится интеллектуальными данными благодаря интеллектуальному анализу, который помогает 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, маркетологи могут создавать подробные профили клиентов и более конкретно персонализировать свои кампании. Это приводит к более релевантным сообщениям, повышению вовлеченности клиентов и, в конечном итоге, к увеличению коэффициента конверсии. Интеллектуальная аналитика на основе данных также позволяет точно измерять эффективность маркетинговых мер и оптимально распределять бюджеты. A/B-тесты и многомерный анализ помогают определить наиболее эффективные рекламные средства 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.

Модели прогнозирования для перспективного 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. Ключевые показатели эффективности служат индикаторами эффективности и позволяют измерять прогресс и выявлять потенциал для улучшения на основе анализа больших данных для определения соответствующих ключевых показателей эффективности интеллектуальных данных.

Подходит для:

• Оптимизация 4.0: без ошибок благодаря ИИ? С ИИ до совершенства – автоматизация без ошибок за счет оптимизации процессов ИИ
• Будущее и развитие автоматизированных многоярусных складов – десятка лучших сведений 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 успеха кампании – анализ с помощью интеллектуальных данных

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 обеспечивают прозрачность выполнения процессов в обеих областях. Они позволяют объективно оценивать текущее состояние и отслеживать прогресс с течением времени. Эта прозрачность имеет решающее значение для принятия обоснованных решений и выявления потенциала для улучшения на основе четкого представления ключевых показателей эффективности интеллектуальных данных.

Выявление потенциала для улучшения

Анализируя ключевые показатели эффективности, компании могут выявить слабые места и неэффективность своих процессов. Отклонения от целевых значений или тенденций могут указывать на проблемы, которые необходимо изучить и решить более детально — Smart Data делает эти отклонения видимыми и понятными.

Основа принятия решений на основе данных

Ключевые показатели эффективности обеспечивают надежную основу данных для принятия решений по оптимизации процессов. Вместо того, чтобы полагаться на догадки или субъективные оценки, компании могут принимать обоснованные решения на основе измеримых фактов — Smart Data предоставляет эти факты в сжатой и понятной форме.

Интеграция технологий: цифровая трансформация в логистике и маркетинге – стала возможной 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 к искусственному интеллекту – на основе больших данных, под контролем интеллектуальных данных

В логистике все чаще используются такие технологии, как Интернет вещей (IoT), для автоматизации и оптимизации процессов. Датчики на товарах, транспортных средствах и на складах постоянно предоставляют большие данные о местоположении, состоянии и параметрах окружающей среды. Искусственный интеллект (ИИ) используется для распознавания сложных закономерностей в больших объемах данных, создания прогнозов спроса и оптимизации транспортных маршрутов путем создания соответствующих интеллектуальных данных на основе больших данных. Технологии автоматизации, такие как робототехника и беспилотные транспортные системы, помогают повысить эффективность и точность.

Подходит для:

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

Маркетинг: персонализация и взаимодействие с помощью технологий – на основе больших данных, индивидуализация с помощью интеллектуальных данных

Подобные технологии также используются в маркетинге для анализа пути клиента и адаптации кампаний в режиме реального времени. CRM-системы собирают и управляют большими данными о клиентах, которые используются для персонализированного маркетинга. Платформы автоматизации маркетинга позволяют автоматизировать маркетинговые процессы, такие как маркетинг по электронной почте и управление социальными сетями. Инструменты на основе искусственного интеллекта используются для анализа поведения клиентов, предоставления персонализированных рекомендаций по продуктам и создания чат-ботов для обслуживания клиентов — и все это основано на интеллектуальном использовании больших данных для преобразования интеллектуальных 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 имеет решающее значение для целостного анализа и оптимизации, что становится возможным благодаря объединению больших данных из разных источников.

Прогнозная аналитика для упреждающих 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 благодаря точным инструкциям, генерируемым на основе интеллектуальных данных.

Ориентация на клиента и персонализация: клиент в центре внимания – благодаря знаниям интеллектуальных данных

Последовательное использование данных позволяет как логистическим, так и маркетинговым компаниям лучше понимать своих клиентов и адаптировать свои предложения к индивидуальным потребностям, получая соответствующие интеллектуальные данные о своих клиентах из больших данных.

Логистика: индивидуальные варианты доставки для довольных клиентов – это стало возможным благодаря интеллектуальному анализу данных

В логистике анализ данных о клиентах приводит к лучшей координации сроков доставки и вариантов индивидуальных потребностей. Например, клиенты могут выбирать между различными датами и местами доставки. Отслеживание в режиме реального времени позволяет вам отслеживать статус вашего груза в любое время. Персонализированные сообщения заранее информируют вас о ходе доставки — и все это на основе информации о предпочтениях клиентов, полученной с помощью интеллектуальных данных.

Маркетинг: Актуальные предложения и индивидуальный подход – благодаря умному таргетингу на основе данных

Маркетинг использует данные клиентов для создания персонализированных рекомендаций по продуктам и индивидуальных предложений. Анализируя покупательское поведение и интересы, к клиентам можно обращаться с соответствующими сообщениями и предложениями, что увеличивает вероятность покупки и укрепляет лояльность клиентов — Smart Data делает такой целенаправленный подход возможным.

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

Повысьте удовлетворенность клиентов

Принимая во внимание индивидуальные потребности и предоставляя персонализированные услуги, компании могут значительно повысить удовлетворенность клиентов — интеллектуальные данные составляют основу для этих персонализированных услуг.

Повышение лояльности клиентов

Довольные клиенты – лояльные клиенты. Персонализированные предложения и превосходное обслуживание клиентов помогают повысить лояльность клиентов и построить долгосрочные отношения — Smart Data помогает определить правильные предложения и отличный сервис.

Увеличение пожизненной ценности клиента

За счет повышения лояльности клиентов и повторных покупок увеличивается пожизненная ценность клиента, что положительно влияет на успех компании — Smart Data определяет 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.

Конкретные типы данных для оптимизации цепочки поставок – сырье 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 целостно рассматривать свои цепочки поставок, выявлять неэффективность и принимать решения на основе данных, которые приводят к устойчивой оптимизации - путем извлечения ценных интеллектуальных данных из больших данных о сырье.

Методы анализа данных для оптимизации цепочек поставок – инструменты для получения умных 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. В цепочке поставок это позволяет более точно прогнозировать спрос, прогнозировать дефицит поставок и оптимизировать уровни запасов для лучшего соответствия спроса и предложения. Предиктивная аналитика генерирует интеллектуальные прогнозы данных для перспективного 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 методов анализа позволяет компаниям комплексно оптимизировать свои цепочки поставок, минимизировать риски и повысить эффективность. Ключевым моментом является интеграция разнообразных источников данных и использование передовых инструментов аналитики для получения значимой информации и принятия решений на основе данных, которые поддерживают конкурентоспособность, превращая большие данные в ценные и действенные 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

Конрад Вольфенштейн

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.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus