Från big data till smart data: datainformation som ett behov av logistik och marknadsföring

Från data till beslut med en knapptryckning: Hur smarta data leder till framgång

Tiderna för magkänsla och besluten från EFFIP kommer till slut, åtminstone i de dynamiska världarna inom logistik och marknadsföring. Med tanke på den explosiva ökningen av data -den SO -kallade big data -ett paradigmskifte mot data -driven beslut -upprättas. Men mer avgörande än den stora mängden är den intelligenta användningen av dessa data: smarta data. Det som en gång ansågs vara en framtidsorienterad vision är idag ett oundvikligt måste för företag som finns och vill växa i tävlingen. Möjligheten att filtrera, analysera relevant information från översvämningen av information och dra rätt slutsatser har blivit den avgörande framgångsfaktorn.

Lämplig för detta:

• Hur data -driven beslut -att göra logistik och marknadsföring revolutionerar: mer effektivitet, bättre kundorientering och nya möjligheter

Analys med en knapptryckning tack vare smarta data istället för intuition: Varför databaserade processer inom logistik och marknadsföring är oslagbara

Jämförelsen mellan en analys med en knapptryckning och den nakna tarmkänslan illustrerar den enorma kraften, som är i databaserade processer. Medan intuition är baserad på erfarenhet och subjektiva intryck - värdefulla, men ofta ofullständiga och benägna för fel - ger analysen av smarta data objektiva, mätbara fakta. Big Data representerar RAW -databasen, men först den intelligenta filtreringen och analysen - mot smart data - gör det möjligt för dig att identifiera komplexa relationer, identifiera trender tidigt och skapa välgrundade prognoser. Denna precision är avgörande i dagens snabba affärsvärld.

Från Big Data till Smart Data Strategy: Hur företag formar sin framtid genom databaserade beslut

Företag som erkänner värdet på data och använder det strategiskt får en betydande konkurrensfördel. Det handlar inte längre bara om att samla in big data, utan om att generera smart data från denna mängd data och omvandla den till handling -relevant kunskap. Denna omvandling av siffror på strategin gör det möjligt att fatta sunda beslut på alla områden, från att optimera leveranskedjan till utveckling av riktade marknadsföringskampanjer. Databaserad åtgärd är därför inte en isolerad process, utan en integrerad del av framtidsorienterad företagsledning baserad på smart data.

Big data som drivkraft, smart data som navigator: den växande betydelsen av mätbara processer inom logistik och marknadsföring

Både inom logistik och marknadsföring har vikten av data och mätbara processer ökat snabbt under de senaste åren. Big data levererar potentialen, medan smarta data levererar de specifika instrumenten för optimering och innovation. I logistik möjliggör smarta dataanalyser smalare processer, lägre kostnader och högre kundnöjdhet. I marknadsföring hjälper de till att bättre förstå kundernas behov, göra kampanjer effektivare och maximera avkastningen på investeringen. Inse att båda områdena drar nytta av ett data -centerat tillvägagångssätt som bygger på smarta data leder till ett ökande tillvägagångssätt och utbyte av beprövade metoder.

Data -driven beslutsfattande i detalj: Från råmaterialet Big Data till Raffined Knowledge Smart Data

Datadrivna beslutsfattande är mer än bara användningen av analysverktyg. Det är ett sätt att tänka som går igenom alla nivåer i ett företag. Det handlar inte om att inte baseras på antaganden, utan på välgrundade bevis som erhålls från analys av big data som smart data.

Logistik: Precision och effektivitet genom smart datainformation

I logistik är analysen av stora mängder data ovärderlig. Big data från sensorer, transportmedel och system utgör grunden, men endast analysen av smarta data möjliggör en mer exakt planering och kontroll av de komplexa leveranskedjorna. Big Data Analytics, förfinad till Smart Data Interights, kan känna igen företag i ett tidigt skede innan de har en negativ inverkan på driftssekvensen. Lagringslager kan optimeras efter behov, vilket undviker onödiga lagringskostnader och samtidigt säkerställer leveranskapacitet. Transportvägar kan göras effektivare på grundval av verklig data och historisk information, vilket leder till kostnadsbesparingar och en minskning av leveranstiderna. Möjligheten att simulera leveransprocesser och spela genom olika scenarier gör det möjligt för logistikchefer att bedöma effekterna av potentiella beslut i förväg och därmed minimera risken för felaktiga beslut - allt baserat på analys av big data till smart data.

Marknadsföring: Förstå och inspirera kunder genom smarta datastödda insikter

Dataanalyser spelar också en allt viktigare roll i marknadsföringen. Den stora mängden kunddata (big data) blir smart data genom intelligent analys, vilket hjälper företag att förstå sina kunder bättre - deras behov, preferenser och beteendemönster. Genom att analysera kunddata från olika källor som CRM -system, webbanalyser och sociala medieaktiviteter kan marknadsföringsexperter skapa detaljerade kundprofiler och anpassa sina kampanjer. Detta leder till mer relevanta meddelanden, en högre kundmetod och i slutändan till en ökning av konverteringsrådet. Smarta databaserade insikter gör det också möjligt att mäta effektiviteten i marknadsföringsåtgärder exakt och att optimalt distribuera budgetar. A/B -tester och multivariata analyser hjälper till att identifiera de mest effektiva reklammaterial- och kommunikationsstrategierna.

Lämplig för detta:

• Strategikod: Förstår först och vet kundernas behov innan de erbjuder sina produkter och tjänster

Vanliga fördelar med datadriven beslutsfattande inom logistik och marknadsföring: Från big data till smarta datareaktioner

Real -Time -analyser för snabba reaktioner

I både logistik och marknadsföring möjliggör verkliga analyser en omedelbar reaktion på aktuella händelser. Big Data -strömmar blir smarta datasignaler som möjliggör omedelbar åtgärd. I logistik kan till exempel nuvarande platsdata för fordon och sensorer användas för att dynamiskt optimera leveransvägarna och undvika förseningar. I marknadsföring, realtidsdata via användarbeteende på en webbplats eller i en app gör att du kan spela personliga erbjudanden i rätt ögonblick och öka konverteringsfrekvensen.

Prognosmodeller för planering av framåtriktad planering

Genom att använda prognosmodeller kan företag bättre förutse den framtida utvecklingen inom båda områdena. Big data levererar historiska data, medan smarta data extraherar mönstren och trenderna som är avgörande för exakta prognoser. I logistik hjälper du till med kravprognosen och optimeringen av inventeringen för att undvika flaskhalsar eller överskott av lager. I marknadsföring möjliggör de förutsägelse av kundtrender och anpassning av kampanjer i förväg för att säkra konkurrensfördelar.

Automatisering av rutinmässiga uppgifter

Automatiseringen av rutinuppgifter är en annan viktig fördel med datadrivna beslut. Arbetsflöden och processer kan automatiseras baserat på smart data. I logistik kan till exempel transportorder automatiskt optimeras med hjälp av data om tillgänglighet och kostnader. Inom marknadsföring kan e-postkampanjer eller sociala medieinlägg användas automatiskt med hjälp av användarsegment och interaktionsmönster, vilket öppnar värdefull tid för strategiska uppgifter.

Processoptimering genom nyckeltal: Mätbara framsteg inom logistik och marknadsföring tack vare smarta data

Definitionen och övervakningen av Key Performance Indicator (KPI) är en integrerad del av data -driven processoptimering. KPI fungerar som en indikator för prestanda och gör det möjligt att göra framsteg mätbara och identifiera potential för förbättringsbaserad vid analys av big data för att definiera relevanta smarta data KPI: er.

Lämplig för detta:

• Optimering 4.0: Error -Gratis tack vare AI? Med AI till perfektion-automatisering utan fel genom AI-processoptimering
• Framtiden och utvecklingen av automatiserat lager med högt bay - Topp tio information och tips för processoptimering i lager

Logistik: KPI: er som en kompass för effektiva processer - styrs av smarta data

Logistikföretag använder en mängd KPI: er för att kontinuerligt förbättra sina processer. Leveransnoggrannheten, som mäter procentandelen av programmen som helt levereras i tid och helt, är en avgörande indikator på servicekvalitet. Fraktfrekvensen i tid indikerar hur tillförlitliga leveransmöten observeras. Lagerhöljet mäter hur snabbt inventeringen säljs och ersätts och är en viktig faktor för kapitalbindning. Andra relevanta KPI: er är transportkostnaderna per enhet, genomströmningstiden för order och hastigheten för felfri leveranser. Genom kontinuerlig övervakning och analys av dessa nyckeltal, erhållna från big data och filtreras till smarta data, kan logistikföretag avslöja ineffektivitet, eliminera flaskhalsar och optimera deras processer.

Marknadsföring: KPI: er som spegel för kampanjens framgång - analyserad med smarta data

KPI: er är också viktiga för marknadsföring för att mäta och optimera effektiviteten hos åtgärder. Konverteringsgraden indikerar hur många användare som utför en önskad åtgärd, till exempel, fylla i ett köp eller fylla i ett formulär. Kundens livstidsvärde (CLTV) förutspår det totala värde som en kund genererar under sin relation med ett företag. Avkastningen på annonsutgifter (ROAS) mäter lönsamheten för reklamutgifter. Andra viktiga KPI: er för marknadsföring är klickfrekvensen (CTR), engagemangsgraden i sociala medier och kostnaderna per förvärv (CPA). Genom att analysera dessa nyckeltal, som extraherar relevant smart data från överflödet av big data, kan marknadsföringsexperter utvärdera prestandan för sina kampanjer, använda budgetar mer effektivt och kontinuerligt anpassa sina strategier för att uppnå maximala resultat.

Transparens genom smarta data

Transparens om processprestanda

KPI: er skapar transparens om prestanda för processer i båda områdena. De gör det möjligt att objektivt utvärdera den nuvarande statusen och att sträva efter framsteg över tid. Denna transparens är avgörande för att fatta välgrundade beslut och identifiera potential för förbättringsbaserad för tydlig representation av smarta data KPI: er.

Identifiering av förbättringspotential

Genom att analysera KPI: er kan företag avslöja svagheter och ineffektivitet i sina processer. Avvikelser av målvärden eller trender kan indikera problem som måste undersökas och åtgärdas närmare - smarta data gör dessa avvikelser synliga och förståelige.

Data -baserade beslut -att göra baser

KPI tillhandahåller en solid databas för processoptimering. I stället för baserat på antaganden eller subjektiva bedömningar kan företag fatta väl avgrundade beslut baserade på mätbara fakta - smarta data ger dessa fakta i komprimerad och förståelig form.

Integration av teknik: Digital transformation i logistik och marknadsföring - möjliggör big data och smart data

Integrationen av teknik är en annan viktig faktor för datadriven optimering av logistik och marknadsföringsprocesser. Modern teknik gör det möjligt att spela in big data i realtid, analysera och använda dem som en smart data för beslut.

Logistik: Från IoT till artificiell intelligens - driven av big data, kontrollerad av smarta data

Inom logistik används tekniken som Internet of Things (IoT) alltmer för att automatisera och optimera processer. Sensorer på varor, fordon och i läger levererar kontinuerligt big data via plats-, skick- och omgivningsparametrar. Artificiell intelligens (AI) används för att identifiera komplexa mönster i stora mängder data, skapa efterfrågan prognoser och optimera transportvägar - genom att generera relevant smart data från big data. Automationsteknologier som robotik och förarlösa transportsystem bidrar till ökande effektivitet och noggrannhet.

Lämplig för detta:

• Färsk logistik: Samarbetet mellan IoT -sensorer och blockchain -teknik för att förbättra färsk kedjelogistik

Marknadsföring: Anpassning och interaktion genom teknik - drivs av Big Data, individualiserad av smarta data

Liknande teknik används också i marknadsföring för att analysera kundresa och anpassa kampanjer i realtid. CRM -system samlar in och hanterar big data via kunder som används för personliga marknadsföringsåtgärder. Marknadsföringsautomationsplattformar möjliggör automatisering av marknadsföringsprocesser som e -postmarknadsföring och sociala mediehantering. AI-baserade verktyg används för att analysera kundbeteende, ge personliga produktrekommendationer och för att använda chatbots för kundtjänst-alla baserat på intelligent användning av big data till smart data.

Vanliga fördelar med teknikintegration: nätverk och framsyn tack vare big data och smart data

Nätverk av system och datakällor

Integrationen av teknik möjliggör nätverk av olika system och datakällor, vilket skapar en mer omfattande bild av processerna. Detta är avgörande för en helhetsanalys och optimering - möjliggör olika källor genom att slå samman big data.

Predictive Analytics for Forward -Looking Action

Modern teknik gör det möjligt för användning av prediktiv analys att förutsäga framtida händelser och agera proaktivt. Big data ger grunden för dessa förutsägelser, medan smarta data ger meningsfull kunskap. I logistik kan till exempel leveransflaskhalsar förutsägas och undvikas. Inom marknadsföring kan kundtrender erkännas tidigt och användas för kampanjplanering.

Automatisering av komplexa processer

Automatiseringen av komplexa processer genom teknik som AI och robotik leder till ökningar i effektivitet, kostnadsminskningar och en minskning av mänskliga fel - baserat på de exakta instruktionerna som genereras från smarta data.

Kundorientering och personalisering: Fokusera på kunder - tack vare kunskapen från smarta data

Den konsekventa användningen av data gör det möjligt för både logistik och marknadsföringsföretag att bättre förstå sina kunder och skräddarsy sina erbjudanden till individuella behov- genom att få relevant smart data från big data via sina kunder.

Logistik: Skräddarsydda leveransalternativ för nöjda kunder som är möjliga genom smart dataanalys

Inom logistik leder analysen av kunddata till en bättre samordning av leveranstider och alternativ för individuella behov. Till exempel kan kunder välja mellan olika leveransdatum och platser. Spårning i realtid gör att du kan bedriva statusen för din leverans när som helst. Proaktiv kommunikation informerar dig om leveransframsteg - allt baserat på den kunskap som erhållits av smarta data om kundpreferenser.

Marknadsföring: Relevanta erbjudanden och enskilda adress-tack till smart databaserad inriktning

Marknadsföring använder kunddata för att skapa personliga produktrekommendationer och skräddarsydda erbjudanden. Genom att analysera köpbeteendet och intressen kan kunder hanteras med relevanta meddelanden och erbjudanden, vilket ökar sannolikheten för att köpa och stärka kundlojaliteten - smarta data gör denna riktade strategi möjlig.

Gemensamma mål för kundorientering och personalisering: Ökning av kundnöjdhet genom smarta data inights

Förbättring av kundnöjdhet

Genom att ta individuella behov och tillhandahålla personliga tjänster kan företag öka kundnöjdheten avsevärt - smart data ger grunden för dessa personliga tjänster.

Ökande kundlojalitet

Nöjda kunder är lojala kunder. Personliga erbjudanden och utmärkt kundservicehjälp för att öka kundlojaliteten och bygga långsiktiga relationer - Smart data hjälper till att definiera rätt erbjudanden och utmärkt service.

Ökning av kundens livstidsvärde

På grund av en starkare kundlojalitet och upprepade inköp ökar kundens livslängd, vilket har en positiv effekt på företagets framgång - smarta data identifierar de faktorer som leder till ökad kundlojalitet och därmed till en högre CLTV.

Framtiden tillhör de företag som förvandlar big data till smart data

Både logistik och marknadsföring kan öka deras effektivitet och uppnå konkurrensfördelar genom en konsekvent användning av data och mätbara processer. Nyckeln ligger i den intelligenta kopplingen av datakällor, användningen av avancerade analysverktyg och kontinuerlig optimering baserat på nyckelfigurer. Det är avgörande att omvandla den stora mängden big data till handling -relevant smart data. Företag som implementerar och lär sig dessa tillvägagångssätt inom båda områdena är välutrustade för utmaningarna med digital omvandling. Framtiden tillhör företag som inte bara samlar in data utan också förstår det och framför allt använder den i form av smart data för att fatta bättre beslut, optimera sina processer och inspirera sina kunder. Data -driven beslut -att göra processen är därför inte bara en trend, utan en grundläggande del av en framgångsrik företagsstrategi i den digitala tidsåldern, där smarta data är den avgörande konkurrensfördelen.

Specifika datatyper för optimering av leveranskedjor-RAW-material för smarta datainsikter

Specifika datatyper är av avgörande betydelse för detaljerad optimering av leveranskedjor, eftersom de ger insikter i olika aspekter av driftsprocessen och fungerar som grund för välbedömda beslut. Denna data representerar Big Data Foundation från vilken värdefulla smarta data erhålls genom analys.

Inventeringsdata

Exakt information om lagerkvantiteter är avgörande för att säkerställa effektiv lagerplanering. Lagerhanteringsfrekvensen ger information om hur snabbt lager som säljs och hjälper till att undvika överskott av lager eller flaskhalsar. Inventeringens noggrannhet säkerställer att de fysiska bestånden matchar boklagren, vilket är avgörande för tillförlitlig planering. Inventering-till-försäljningsgraden (ISR) sätter inventeringen i förhållande till försäljning och hjälper till att optimera lagringskostnaderna. Analysen av dessa lagerdata ger smart datainformation för att optimera lager.

Leverantörsdata

Analysen av leverantörens prestanda när det gäller punktlighet och kvalitet är avgörande för valet av pålitliga partners. Efterlevnad av leverantörsorder ger information om leverantörernas tillförlitlighet. Utvärderingen av leverantörsrisker hjälper till att identifiera och minimera potentiella störningar i upphandlingskedjan i ett tidigt skede. Smart data från leverantörsdata möjliggör välbäddad val och hantering av leverantörer.

Transportdata

Exakt information om leveranstider är viktig för att säkerställa kundtillfredsställelse. Den punktliga fraktfrekvensen mäter tillförlitligheten för transportprocesserna. Analysen av transportkostnaderna möjliggör identifiering av besparingspotentialen. Ruttoptimering hjälper till att minska transporttiderna och kostnaderna. Analysen av transportdata genererar smarta data för att optimera rutter och kostnader.

Efterfrågningsdata

Nuvarande försäljningssiffror är grunden för exakta efterfrågan. Hänsyn till säsongsvingningar möjliggör en mer exakt planering av produktionskvantiteterna. Analysen av kundbeteende hjälper till att bättre förutsäga framtida efterfrågan. Smart data från efterfrågan är avgörande för produktionsplanering och efterfrågan.

Bearbeta data

Mätningen av genomströmningstider i olika produktionssteg hjälper till att identifiera flaskhalsar. Analysen av produktionskapaciteten möjliggör optimalt utnyttjande av resurserna. Övervakningen av användningsnivåerna bidrar till ökningen av effektiviteten. Kvalitetsindikatorer är avgörande för att säkerställa höga produktstandarder. Smart data från processdata avslöjar ineffektivitet och möjliggör processoptimering.

Kunddata

Analysen av kundbeställnings runtime gör det möjligt att optimera beställningsprocessen. Mätningen av kundnöjdhet är avgörande för utvärderingen av servicekvaliteten. Den perfekta beställningsfrekvensen indikerar hur många beställningar hanteras utan fel. Fyllningshastigheten mäter förmågan att helt uppfylla kundorder. Smart data från kunddata möjliggör bättre kundupplevelse och optimerade beställningsprocesser.

Integrationen och analysen av dessa olika datatyper gör det möjligt för företag att se sina leveranskedjor holistiskt, avslöja ineffektivitet och fatta data -stödda beslut som leder till hållbar optimering - genom att få värdefulla smarta data från råmaterialets big data.

Metoder för dataanalys för att optimera leveranskedjor - verktyg för att få smart data

Olika metoder för dataanalys har visat sig vara särskilt effektiva för optimering av leveranskedjor och erbjuder olika metoder för att generera värdefull kunskap. Dessa metoder är verktygen för att extrahera smart data som kan användas från big data.

Predictive Analytics: Denna metod använder historiska data och statistiska algoritmer för att förutsäga framtida händelser och trender. I leveranskedjan möjliggör detta mer exakta efterfrågan prognoser, förutsägelse av leveransflaskhalsar och optimering av inventeringen för att bättre samordna utbud och efterfrågan. Predictive Analytics genererar smarta dataprognoser för planering av framåtriktad planering.

Realtidsanalyser

Den verkliga övervakningen och analysen av leveransladdningsdata möjliggör snabba reaktioner på förändringar. Detta möjliggör kontinuerlig övervakning av leveranskedjestatus, tidig upptäckt av problem och flaskhalsar samt databaserade beslut i realtid, till exempel i fallet med transportförseningar eller oväntade fluktuationer i efterfrågan. I realtidsanalyser ger smarta data-varningar för omedelbar åtgärd.

Föreskrivande analys

Denna avancerade analysmetod går utöver den rena förutsägelsen och ger specifika rekommendationer för åtgärder. Det möjliggör automatiserad optimering av processer, beräkning av optimala rutter och leveransplaner samt förslag till riskminimering för att maximera effektiviteten i leveranskedjan. Förskrivande analyser levererar smarta datanekommendationer för optimala beslut.

Big Data Analytics

Analysen av stora, heterogena mängder data från olika källor möjliggör detektering av subtila mönster och trender som skulle vara svåra att identifiera sig med konventionella metoder. Detta leder till en holistisk bild av hela leveranskedjan och möjliggör identifiering av förbättringspotential som förblev dold i förväg. Big Data Analytics är processen för att känna igen relevanta smarta datamönster från råddatakvantiteten.

Maskininlärning och AI

Konstgjord intelligens och maskininlärning förbättrar kontinuerligt analysfärdigheter. De möjliggör automatisk upptäckt av avvikelser, utvecklingen av prognosmodeller för självlärande och bearbetning av ostrukturerade data för att få djupare insikter i leveranskedjeprocesserna. Maskininlärning och AI är mycket utvecklade verktyg för att extrahera smarta data från komplexa datamängder.

Processbrytning

Denna metod analyserar händelseloggar för att förstå och optimera processer. Den avslöjar ineffektivitet i processer, identifierar automatiseringspotentialen och gör det möjligt att skapa digitala tvillingar i leveranskedjan att praktiskt taget simulera och optimera processer. Processbrytning ger smarta datainmatningar i de faktiska processprocesserna.

Kombinationen av dessa analysmetoder gör det möjligt för företag att helt enkelt optimera sina leveranskedjor, minimera riskerna och öka effektiviteten. Nyckeln ligger i integrationen av olika datakällor och användningen av avancerade analysverktyg för att få meningsfull kunskap och fatta data -stödda beslut som hållbart stärker konkurrenskraften - genom att omvandla big data till värdefull och relevant smart data.

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ skapande eller omjustering av den digitala strategin och digitaliseringen

☑ Expansion och optimering av de internationella försäljningsprocesserna

☑ Globala och digitala B2B -handelsplattformar

☑ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Jag hjälper dig gärna som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret nedan eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) .

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

Xpert.Digital är ett nav för bransch med fokus, digitalisering, maskinteknik, logistik/intralogistik och fotovoltaik.

Med vår 360 ° affärsutvecklingslösning stöder vi välkända företag från ny verksamhet till efter försäljning.

Marknadsintelligens, smarketing, marknadsföringsautomation, innehållsutveckling, PR, postkampanjer, personliga sociala medier och blyomsorg är en del av våra digitala verktyg.

Du kan hitta mer på: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus