Від великих даних до розумних даних: інтелект даних як потреба в логістиці та маркетингу

Від даних до рішень при натисканні кнопки: як розумні дані призводять до успіху

Часи відчуття кишечника та рішення від ефекту закінчуються, принаймні, у динамічних світах логістики та маркетингу. Зважаючи на вибухонебезпечне збільшення даних -встановлено так, що є великими даними, -встановлено зміну парадигми до прийняття рішень, спричинених даними. Але більш рішучим, ніж велика кількість - це інтелектуальне використання цих даних: розумні дані. Те, що колись вважалося майбутнім баченням, сьогодні неминуче повинно бути для компаній, які існують і хочуть зростати в конкуренції. Можливість фільтрувати, проаналізувати відповідні дані з потопу інформації та робити правильні висновки стали вирішальним фактором успіху.

Підходить для цього:

• Як революціонізувати логістику та маркетинг революціонують на дані: більше ефективності, кращої орієнтації на клієнтів та нових можливостей

Аналіз при натисканні кнопки завдяки розумним даним замість інтуїції: чому процеси на основі даних у логістиці та маркетингу неперевершені

Порівняння між аналізом на натисканні кнопки та оголеною кишкою ілюструє величезну силу, яка знаходиться в процесах, заснованих на даних. Хоча інтуїція базується на досвіді та суб'єктивних враженнях - цінних, але часто неповних і схильних до помилок - аналіз розумних даних надає об'єктивні, вимірювані факти. Великі дані являють собою RAW базу даних, але спочатку інтелектуальна фільтрація та аналіз - до розумних даних - дозволяє ідентифікувати складні взаємозв'язки, визначити тенденції рано та створити добре задані прогнози. Ця точність є важливою в сучасному швидкому бізнес -світі.

Від великих даних до стратегії розумних даних: як компанії формують своє майбутнє за допомогою рішень на основі даних

Компанії, які визнають цінність даних та використовують їх стратегічно, отримують значну конкурентну перевагу. Йдеться не лише лише про збір великих даних, а про генерування розумних даних із цього багатства даних та перетворення їх у дію -релевантні знання. Ця трансформація фігур на стратегію дає можливість приймати обґрунтовані рішення у всіх сферах, від оптимізації ланцюга поставок до розробки цільових маркетингових кампаній. Таким чином, дія, що базується на даних, не є ізольованим процесом, а невід'ємною частиною майбутнього корпоративного управління на основі розумних даних.

Великі дані як рушійна сила, розумні дані як навігатор: зростаюча важливість вимірюваних процесів у логістиці та маркетингу

Як у логістиці, так і в маркетингу, важливість даних, і вимірювані процеси швидко зростали за останні роки. Big Data надає потенціал, тоді як Smart Data надає конкретні інструменти для оптимізації та інновацій. У логістиці розумні аналізи даних забезпечують стрункіші процеси, менші витрати та більш високе задоволення клієнтів. У маркетингу вони допомагають краще зрозуміти потреби клієнтів, зробити кампанії більш ефективними та максимізувати рентабельність інвестицій. Усвідомлення того, що обидві області виграють від підходу, орієнтованого на дані, який ґрунтується на розумних даних, призводить до все більшого підходу та обміну перевіреними практиками.

Детально, керовані даними, прийняття рішень: від великих даних сировини до вдосконалених знань розумні дані

Прийняття рішень, керованих даними, -це більше, ніж просто використання інструментів аналізу. Це спосіб мислення, який проходить через усі рівні компанії. Йдеться не про припущення, а на добре обґрунтованих доказах, отриманих з аналізу великих даних як розумних даних.

Логістика: точність та ефективність через розумний інтелект даних

У логістиці аналіз великої кількості даних є неоціненним. Великі дані з датчиків, засоби транспорту та систем є основою, але лише аналіз розумних даних дозволяє більш точне планування та контроль складних ланцюгів поставок. Аналітика великих даних, вдосконалена для Smart Data Innights, може визнати компанії на ранній стадії, перш ніж вони негативно впливають на експлуатаційну послідовність. Запаси зберігання можуть бути оптимізовані за потребою, що дозволяє уникнути зайвих витрат на зберігання та в той же час забезпечує потужність доставки. Транспортні маршрути можуть бути більш ефективними на основі даних про реальний час та історичної інформації, що призводить до економії витрат та скорочення часу доставки. Можливість імітувати процеси доставки та грати за допомогою різних сценаріїв дозволяє менеджерам логістики заздалегідь оцінювати наслідки потенційних рішень і, таким чином, мінімізувати ризик неправильних рішень - все на основі аналізу великих даних до розумних даних.

Маркетинг: Зрозумійте та надихайте клієнтів через розумні дані, що підтримуються даними

Аналіз даних також відіграє все важливішу роль у маркетингу. Велика кількість даних клієнтів (великі дані) стає розумними даними за допомогою інтелектуального аналізу, що допомагає компаніям краще зрозуміти своїх клієнтів - їхні потреби, уподобання та моделі поведінки. Аналізуючи дані клієнтів з різних джерел, таких як CRM Systems, веб -аналізи та діяльність у соціальних мережах, експерти з маркетингу можуть створювати детальні профілі клієнтів та персоналізувати свої кампанії. Це призводить до більш відповідних повідомлень, більш високого підходу до клієнтів і, зрештою, до збільшення Ради з перетворення. Розумні дані на основі даних також дозволяють точно виміряти ефективність маркетингових заходів та оптимально розподіляти бюджети. Тести A/B та багатоваріантний аналіз допомагають визначити найефективніші рекламні матеріали та стратегії комунікації.

Підходить для цього:

• Код стратегії: Спочатку зрозумійте та знайте потреби клієнтів, перш ніж вони пропонують свою продукцію та послуги

Загальні переваги прийняття рішень, орієнтованих на дані в логістиці та маркетингу: від великих даних до розумних реакцій даних

Реальні аналізи на швидкі реакції

Як в логістиці, так і в маркетингу, аналіз реального часу дає можливість негайної реакції на поточні події. Потоки великих даних стають розумними сигналами даних, що дозволяють негайно діяти. Наприклад, у логістиці поточні дані про розташування транспортних засобів та датчиків можуть використовуватися для динамічного оптимізації маршрутів доставки та уникнення затримок. У маркетингу дані в режимі реального часу за допомогою поведінки користувачів на веб-сайті або в додатку дозволяють грати персоналізовані пропозиції в потрібний момент та збільшити коефіцієнт конверсії.

Моделі прогнозу для планування вперед -

Використовуючи моделі прогнозів, компанії можуть краще передбачити майбутні розробки в обох сферах. Big Data надає історичні дані, тоді як розумні дані витягують закономірності та тенденції, які мають вирішальне значення для точних прогнозів. У логістиці ви допомагаєте з прогнозом вимоги та оптимізації запасів, щоб уникнути вузьких місць або зайвих запасів. У маркетингу вони дозволяють заздалегідь прогнозувати тенденції клієнтів та адаптацію кампаній для забезпечення конкурентних переваг.

Автоматизація звичайних завдань

Автоматизація звичайних завдань -ще одна суттєва перевага прийняття рішень. Робочі процеси та процеси можна автоматизувати на основі розумних даних. Наприклад, у логістиці транспортні замовлення можна автоматично оптимізувати за допомогою даних про наявність та витрати. У маркетингу електронні листи або публікації в соціальних мережах можна автоматично використовувати за допомогою сегментів користувачів та моделей взаємодії, що відкриває цінний час для стратегічних завдань.

Оптимізація процесів за допомогою ключових цифр: вимірюваний прогрес у логістиці та маркетингу завдяки розумним даним

Визначення та моніторинг ключових показників продуктивності (KPI) є невід'ємною частиною оптимізації процесів, що спричиняє дані. KPI служать індикатором для продуктивності та дозволяє йому зробити прогрес вимірюваним та визначати потенціал для вдосконалення на основі аналізу великих даних для визначення відповідних розумних даних SMART даних.

Підходить для цього:

• Оптимізація 4.0: Помилка -безперервно завдяки AI? З AI до досконалості-аутомації без помилок за допомогою оптимізації процесу AI
• Майбутнє та розробка автоматизованого складу високого рівня - десять найкращих інформації та поради щодо оптимізації процесів на складах

Логістика: KPI як компас для ефективних процесів - контролюється розумними даними

Логістичні компанії використовують різноманітні KPI для постійного вдосконалення своїх процесів. Точність доставки, яка вимірює відсоток програм, повністю доставлених вчасно і повністю, є важливим показником якості послуг. Вічасна швидкість доставки вказує на те, наскільки дотримуються надійні зустрічі з доставкою. Конверт складу вимірює, наскільки швидко продається та замінюється запас, і є важливим фактором для прив'язки капіталу. Інші відповідні KPI -це транспортні витрати на одиницю, час пропускної здатності замовлень та швидкість доставки помилок. За допомогою постійного моніторингу та аналізу цих ключових цифр, отриманих від великих даних та фільтруваних на розумні дані, логістичні компанії можуть виявити неефективність, усувати вузькі місця та оптимізувати свої процеси.

Маркетинг: KPI як дзеркало успіху кампанії - проаналізовано за допомогою розумних даних

KPI також є важливими для маркетингу для вимірювання та оптимізації ефективності заходів. Коефіцієнти конверсії вказують, скільки користувачів виконують потрібні дії, наприклад, заповніть покупку або заповнюють форму. Значення терміну експлуатації клієнта (CLTV) прогнозує загальну вартість, яку клієнт генерує під час своїх стосунків з компанією. Рентабельність витрат на рекламу (ROA) вимірює прибутковість витрат на рекламу. Інші важливі маркетингові KPI-це рівень кліків (CTR), рівень взаємодії в соціальних мережах та витрати на придбання (CPA). Аналізуючи ці ключові цифри, які витягують відповідні розумні дані з великої кількості даних, експерти з маркетингу можуть оцінювати ефективність своїх кампаній, використовувати бюджети більш ефективно та постійно адаптувати свої стратегії для досягнення максимальних результатів.

Прозорість через розумні дані

Прозорість щодо продуктивності процесу

KPI створюють прозорість щодо продуктивності процесів в обох областях. Вони дозволяють об'єктивно оцінювати поточний статус та досягати прогресу з часом. Ця прозорість має вирішальне значення для прийняття обґрунтованих рішень та визначення потенціалу для вдосконалення на основі чіткого представлення розумних даних даних.

Ідентифікація потенціалу вдосконалення

Аналізуючи KPI, компанії можуть виявити слабкі місця та неефективність у своїх процесах. Відхилення цільових значень або тенденцій можуть вказувати на проблеми, які потрібно вивчити та виправити більш уважно - розумні дані роблять ці відхилення видимими та зрозумілими.

Бази на основі даних -основи прийняття

KPI забезпечують суцільну базу даних для оптимізації процесів. Замість того, щоб на основі припущень або суб'єктивних оцінок, компанії можуть приймати добре задані рішення на основі вимірюваних фактів - розумні дані надають ці факти у стисненій та зрозумілому вигляді.

Інтеграція технологій: цифрова трансформація в логістиці та маркетингу - забезпечує великі дані та розумні дані

Інтеграція технологій є ще одним важливим фактором для оптимізації логістики та маркетингових процесів, орієнтованої на дані. Сучасні технології дозволяють записувати великі дані в режимі реального часу, аналізувати та використовувати їх як розумні дані для рішень.

Логістика: від IoT до штучного інтелекту - керується великими даними, контрольованими розумними даними

У логістиці такі технології, як Інтернет речей (IoT), все частіше використовуються для автоматизації та оптимізації процесів. Датчики на товарів, транспортних засобів та в таборах постійно надають великі дані за допомогою параметрів розташування, стану та навколишнього середовища. Штучний інтелект (AI) використовується для виявлення складних моделей у великій кількості даних, створення прогнозів попиту та оптимізації транспортних маршрутів - генеруючи відповідні розумні дані з великих даних. Технології автоматизації, такі як робототехніка та транспортні системи без водіїв, сприяють підвищенню ефективності та точності.

Підходить для цього:

• Свіжа логістика: співпраця датчиків IoT та технології blockchain для поліпшення логістики свіжої ланцюга

Маркетинг: персоналізація та взаємодія за допомогою технологій - підживлюються великими даними, індивідуалізованими розумними даними

Подібні технології також використовуються в маркетингу для аналізу мандрівки клієнтів та адаптації кампанії в режимі реального часу. Системи CRM збирають та керують великими даними за допомогою клієнтів, які використовуються для персоналізованих маркетингових заходів. Платформи з автоматизації маркетингу дозволяють автоматизувати маркетингові процеси, такі як маркетинг електронної пошти та управління соціальними медіа. Інструменти на основі AI використовуються для аналізу поведінки клієнтів, надання персоналізованих рекомендацій щодо продукту та для роботи чатів для обслуговування клієнтів-все на основі інтелектуального використання великих даних до розумних даних.

Загальні переваги інтеграції технологій: мережа та передбачення завдяки великим даним та розумним даним

Мережа систем та джерел даних

Інтеграція технологій дозволяє створити мережу різних систем та джерел даних, що створює більш всебічне зображення процесів. Це має вирішальне значення для цілісного аналізу та оптимізації - дає можливість різним джерелам шляхом об'єднання великих даних.

Прогнозування аналітики для вигляду вперед -

Сучасні технології дозволяють використовувати прогнозовану аналітику для прогнозування майбутніх подій та активно діяти. Великі дані дають основу для цих прогнозів, тоді як розумні дані забезпечують значущі знання. Наприклад, у логістиці можна передбачити та уникати вузьких місць доставки. У маркетингу тенденції клієнтів можна визнати рано та використовувати для планування кампанії.

Автоматизація складних процесів

Автоматизація складних процесів за допомогою таких технологій, як AI та робототехніка, призводить до підвищення ефективності, зниження витрат та зменшення помилок людини - на основі точних інструкцій, що генеруються з розумних даних.

Орієнтація на клієнтів та персоналізація: Зосередьтеся на клієнтах - завдяки знанням із розумних даних

Послідовне використання даних дозволяє як логістичній, так і маркетинговій компаніям краще зрозуміти своїх клієнтів та адаптувати їх пропозиції до індивідуальних потреб- отримуючи відповідні розумні дані з великих даних через своїх клієнтів.

Логістика: Варіанти доставки індивідуальних для задоволених клієнтів можливі за допомогою розумного аналізу даних

У логістиці аналіз даних клієнтів призводить до кращої координації часу доставки та варіантів індивідуальних потреб. Наприклад, клієнти можуть вибирати між різними датами доставки та місцями. Відстеження в режимі реального часу дозволяє в будь-який час переслідувати статус вашої відвантаження. Проактивна комунікація інформує вас про прогрес доставки - все на основі знань, отриманих розумними даними про переваги клієнтів.

Маркетинг: Відповідні пропозиції та індивідуальна адреса-спрацьовує розумним націлюванням на основі даних

Маркетинг використовує дані клієнтів для створення персоналізованих рекомендацій щодо продуктів та адаптованих пропозицій. Аналізуючи поведінку та інтереси купівлі, клієнтів можна вирішити відповідними повідомленнями та пропозиціями, що збільшує ймовірність купівлі та зміцнення лояльності клієнтів - розумні дані роблять можливим цей цільовий підхід.

Загальні цілі орієнтації та персоналізації клієнтів: підвищення задоволеності клієнтів за допомогою розумних даних inights

Поліпшення задоволеності клієнтів

Приймаючи індивідуальні потреби та надаючи персоналізовані послуги, компанії можуть значно підвищити задоволеність клієнтів - розумні дані дають основу для цих персоналізованих послуг.

Збільшення лояльності клієнтів

Задоволені клієнти - лояльні клієнти. Персоналізовані пропозиції та відмінна допомога в обслуговуванні клієнтів для підвищення лояльності клієнтів та побудови довготермінових відносин - розумні дані допомагають визначити правильні пропозиції та відмінне обслуговування.

Збільшення вартості життя клієнта

Через сильнішу лояльність клієнтів та неодноразові покупки, вартість життя клієнта збільшується, що позитивно впливає на успіх компанії - розумні дані визначають фактори, що призводять до збільшення лояльності клієнтів і, таким чином, до більш високої CLTV.

Майбутнє належить компаніям, які перетворюють великі дані в розумні дані

І логістика, і маркетинг можуть підвищити свою ефективність та досягти конкурентних переваг за рахунок послідовного використання даних та вимірюваних процесів. Ключ полягає в інтелектуальному зв'язку джерел даних, використанням вдосконалених інструментів аналізу та постійної оптимізації на основі ключових фігур. Важливо перетворити велику кількість великих даних у дію -релевантні розумні дані. Компанії, які впроваджують та вивчають ці підходи в обох областях, добре обладнані для викликів цифрової трансформації. Майбутнє належить компаніям, які не тільки збирають дані, але й розуміють їх і, перш за все, використовують їх у вигляді розумних даних для прийняття кращих рішень, оптимізації їх процесів та надихання своїх клієнтів. Таким чином, процес прийняття рішень -це не просто тенденція, а основна частина успішної корпоративної стратегії в епоху цифрових осіб, в якій розумні дані є вирішальною конкурентною перевагою.

Конкретні типи даних для оптимізації матеріалів для мереж живлення для розумних даних про розуміння даних

Конкретні типи даних мають вирішальне значення для детальної оптимізації ланцюгів поставок, оскільки вони дають уявлення про різні аспекти операційного процесу та служать основою для обстановлених рішень. Ці дані представляють велику основу даних, з якої цінні розумні дані отримують за допомогою аналізу.

Дані про інвентаризацію

Точна інформація про кількість запасів є важливою для забезпечення ефективного планування запасів. Частота обробки складів надає інформацію про те, як швидко продаються запаси, і допомагає уникнути зайвих запасів або вузьких місць. Точність інвентаризації гарантує, що фізичні акції відповідають акціям книг, що є важливим для надійного планування. Коефіцієнт інвентаризації до продажу (ISR) ставить інвентар по відношенню до продажів та допомагає оптимізувати витрати на зберігання. Аналіз цих даних про інвентаризацію надає розумну інформацію про дані для оптимізації складу.

Дані постачальника

Аналіз продуктивності постачальника з точки зору пунктуальності та якості має вирішальне значення для вибору надійних партнерів. Дотримання замовлень постачальників надає інформацію про надійність постачальників. Оцінка ризиків постачальників допомагає визначити та мінімізувати потенційні розлади в ланцюзі закупівель на ранній стадії. Розумні дані даних постачальників дають змогу обстановленому вибору та управлінню постачальниками.

Транспортні дані

Точна інформація про терміни доставки важлива для забезпечення задоволення клієнтів. Пунктуальна швидкість доставки вимірює надійність транспортних процесів. Аналіз транспортних витрат дозволяє виявити потенціал заощаджень. Оптимізація маршруту допомагає скоротити час транспорту та витрати. Аналіз транспортних даних генерує розумні дані для оптимізації маршрутів та витрат.

Дані попиту

Поточні показники продажів є основою для точних прогнозів попиту. Розгляд сезонних коливань дозволяє більш точне планування виробничих кількостей. Аналіз поведінки клієнтів допомагає краще передбачити майбутні розробки попиту. Розумні дані з даних попиту мають вирішальне значення для планування виробництва та покриття попиту.

Обробка даних

Вимірювання часу пропускної здатності в різних етапах виробництва допомагає визначити вузькі місця. Аналіз виробничих потужностей дозволяє оптимальне використання ресурсів. Моніторинг рівнів використання сприяє підвищенню ефективності. Показники якості мають вирішальне значення для забезпечення високих стандартів продукції. Розумні дані з даних процесів виявляють неефективність та дозволяють оптимізацію процесів.

Дані клієнта

Аналіз часу виконання замовлення клієнта дозволяє оптимізувати процес замовлення. Вимірювання задоволеності клієнтів має вирішальне значення для оцінки якості послуг. Ідеальна швидкість замовлення вказує, скільки замовлень обробляється без помилок. Швидкість наповнення вимірює можливість повністю виконувати замовлення клієнтів. Розумні дані з даних клієнтів забезпечують кращий досвід клієнтів та оптимізовані процеси замовлення.

Інтеграція та аналіз цих різноманітних типів даних дозволяють компаніям цілісно переглядати свої ланцюги поставок, виявити неефективність та приймати рішення, що підтримуються, що призводять до стійкої оптимізації - отримуючи цінні розумні дані з великих даних сировини.

Методи аналізу даних для оптимізації ланцюгів поставок - інструменти для отримання розумних даних

Різні методи аналізу даних виявилися особливо ефективними для оптимізації ланцюгів поставок та пропонують різні підходи для отримання цінних знань. Ці методи є інструментами для вилучення розумних даних, які можна використовувати з великих даних.

Прогнозування аналітики: Цей метод використовує історичні дані та статистичні алгоритми для прогнозування майбутніх подій та тенденцій. У ланцюзі поставок це дозволяє більш точні прогнози попиту, прогнозування вузьких місць доставки та оптимізацію запасів з метою кращого координації попиту та пропозиції. Прогнозування аналітики генерує розумні прогнози даних для перспективного планування.

Аналізи в режимі реального часу

Реальний моніторинг та аналіз даних про зарядку доставки дозволяє швидко реакції на зміни. Це дозволяє постійному моніторингу статусу ланцюга поставок, раннє виявлення проблем та вузьких місць, а також рішення, засновані на даних, в режимі реального часу, наприклад, у випадку затримок транспорту або несподіваних коливань попиту. Аналізи в режимі реального часу забезпечують розумні дані про дані для негайних дій.

Аналітика

Цей розширений метод аналізу виходить за рамки чистого прогнозування і дає конкретні рекомендації щодо дії. Це дозволяє автоматизованій оптимізації процесів, обчислення оптимальних маршрутів та планів доставки, а також пропозиції щодо мінімізації ризику для максимальної ефективності ланцюга поставок. Показова аналітика надає розумні рекомендації щодо даних для оптимальних рішень.

Аналітика великих даних

Аналіз великої, неоднорідної кількості даних з різних джерел дозволяє виявити тонкі моделі та тенденції, які важко було б визначити за допомогою звичайних методів. Це призводить до цілісного погляду на весь ланцюг поставок і дає змогу визначити потенціал вдосконалення, який заздалегідь залишався прихованим. Big Data Analytics - це процес розпізнавання відповідних розумних моделей даних з кількості необроблених даних.

Машинне навчання та AI

Штучний інтелект та машинне навчання постійно вдосконалюють навички аналізу. Вони дозволяють автоматично виявити аномалії, розробку моделей самостійного навчання та обробку неструктурованих даних, щоб отримати глибше розуміння процесів ланцюга поставок. Машинне навчання та AI - це високорозвинені інструменти для отримання розумних даних із складних наборів даних.

Обробка видобутку

Цей метод аналізує журнали подій, щоб зрозуміти та оптимізувати процеси. Він виявляє неефективність у процесах, ідентифікує потенціал автоматизації та дає змогу створити цифрові близнюки в ланцюзі поставок практично імітувати та оптимізувати процеси. Обробка обробки забезпечує розумні введення даних у фактичні процеси процесів.

Поєднання цих методів аналізу дозволяє компаніям всебічно оптимізувати свої ланцюги поставок, мінімізувати ризики та підвищувати ефективність. Ключовим є інтеграція різних джерел даних та використання вдосконалених інструментів аналізу для отримання значущих знань та прийняття рішень, що підтримуються даними, які стійко зміцнюють конкурентоспроможність - перетворюючи великі дані в цінні та відповідні розумні дані.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Конрад Вольфенштейн

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus