ملاحظة المحرر: هذا منشور من أحد العملاء كتبه “ناثان ريسنيك”، المدير التنفيذي لشركة Sourcify.
لقد كان عام 2020 عامًا مزعجًا لكل من العلامات التجارية الكبيرة والشركات الصغيرة. لقد تسببت العوامل الاقتصادية المتغيرة في إغلاق العديد من الشركات إلى الأبد، في حين تمكن البعض الآخر من التكيف لتلبية احتياجات العملاء المتغيرة.
إذا كان هناك شيء واحد علمنا إياه هذا العام، فهو أن العلامات التجارية يجب أن تكون قادرة على التمحور وبسرعة إذا أرادت أن تظل ملائمة ومربحة. بدءًا من تنويع سلسة التوريد الخاصة بك إلى الانتقال إلى طريقة رقمية أكثر لخدمة عملائك، فإن إجراء التغييرات المناسبة في الوقت المناسب يمكن أن ينقذ شركتك.
من ناحية أخرى، يمكن أن يؤدي التمحور غير المطلع أو سيء التوقيت إلى كارثة. لحسن الحظ، لا يتعين عليك ترك مثل هذه القرارات للتخمين. من خلال تعلم كيفية الاستفادة من بيانات مؤسستك، يمكنك المضي قدمًا بثقة.
استخدام البيانات التاريخية في الوقت الفعلي
لقد أدت أزمة كوفيد-19 إلى زيادة كبيرة في مدى اعتماد الشركات على لوحات المعلومات والتحليلات على أساس يومي. في الواقع، وجدت إحدى الدراسات الاستطلاعية أن 50% من الشركات أبلغت عن استخدام بياناتها “في كثير من الأحيان” أو “أكثر بكثير” الآن مما كانت عليه قبل الجائحة.
وأسباب ذلك واضحة؛ ففي الوقت الذي تحولت فيه التفاعلات التجارية والمشتريات إلى العالم الرقمي، تُنتَج المزيد من البيانات أكثر من أي وقت مضى. تتوفر تحليلات البيانات للعلامات التجارية التي تتطلع إلى تحسين عملياتها.
ستوفر لوحة معلومات تحليلات البيانات المناسبة الوصول إلى كل من البيانات التاريخية والمعلومات الحالية في الوقت الفعلي. يُحصَل على هذه البيانات من موقعك الإلكتروني، والأقسام الداخلية، ومنصات التواصل الاجتماعي، وغيرها لتقديم رؤية شاملة لما يحدث في شركتك.
تسهّل هذه المجموعة الواسعة من البيانات تحديد الاتجاهات التاريخية والتحولات في سلوك المستهلك. يتيح ذلك للشركات اتباع نهج استباقي في تغيير الخدمات أو التسويق أو العوامل الأخرى التي يمكن أن تؤثر على المبيعات وملاحظة العلامة التجارية. على سبيل المثال، تمكنت HubSpot من تحديد تباطؤ الإنفاق وزيادة الزائرين عبر الإنترنت في وقت مبكر من جائحة كوفيد-19، مما أدى إلى تغييرات في الرسائل التسويقية والإنفاق الإعلاني.
مشاركة المعلومات عبر الأقسام للحصول على أفكار أفضل
تعد صوامع البيانات مشكلة شائعة في الشركات ذات الممارسات السيئة للبيانات. في مثل هذه الشركات، تكون المجموعات أو الأقسام المختلفة محدودة في مقدار البيانات التي يمكنها الوصول إليها، سواء كان ذلك نتيجة لثقافة الشركة أو القيود التكنولوجية. لدى فريق المبيعات إمكانية الوصول إلى بيانات المبيعات فقط، ولدى فريق التسويق إمكانية الوصول إلى نتائج حملاته فقط. لا يستطيع أي منهما استخدام اللوجستيات أو بيانات التصنيع.
يؤدي فصل البيانات هذا إلى قيام الفِرق باتخاذ قرارات تستند فقط إلى الاحتياجات الملحوظة لقسمهم. يمنع الافتقار إلى التواصل والشفافية الأقسام من التنسيق بفعالية للحفاظ على سير العمل بسلاسة.
قد تضر صوامع البيانات بشكل مباشر إمكانيات مبيعاتك. وجد تقرير بحثي أن 47% من المسوقين قالوا إن بيانات الشركة كانت معزولة وصعب الوصول إليها، مما يضر بقدرتهم على فهم رحلة العميل والتسويق لها.
عند مشاركة البيانات عبر الأقسام، يسهل فهم فريقك بأكمله، وهذا بدوره يجعل عملك أكثر مرونة، مما يتيح اتخاذ قرارات أسرع ومساعدة كل قسم على فهم كيفية تأثير التمحور في مجال واحد على عملهم. يمكن للفرق الحصول على أفكار إضافية من بيانات الأقسام الأخرى التي تساعدهم ليصبحوا أكثر كفاءة ويجروا التغييرات التشغيلية المطلوبة.
بالطبع، يمكن للكم الهائل من البيانات خلق مشاكل خاصة بها. نقلًا عن مجلة Harvard Business Review، يوصي “إد وايلدر جيمس” باتباع نهج أكثر استراتيجية لدمج البيانات. “حدد الفرص عالية القيمة. حلل احتياجات عملك واختر مشكلة يمكن أن تقدم فيها البيانات فائدة ملموسة، ربما في زيادة المبيعات أو الاستجابة الوقائية للأحداث. شارك البيانات من جميع أنحاء المؤسسة واستثمر في حالات الاستخدام هذه أولًا”.
توقع الاتجاهات والنتائج المستقبلية
بينما يمكن للبيانات مساعدتك في تحديد الاتجاهات التاريخية وزيادة كفاءتك، ربما يكون التطبيق الأكثر إثارة هو إمكانية التنبؤ بالاتجاهات والنتائج المستقبلية. تستخدم التحليلات التنبؤية البيانات التاريخية، والتعلم الآلي، والنمذجة الإحصائية لمساعدة الشركات على فهم كيفية تأثير الإجراءات المختلفة على نموها وعلى نتائجها النهائية.
كما يوضح “جون إدواردز” لمجلة CIO، “تستخدم الخطوط الجوية كثيرًا التحليلات التنبؤية لتحديد أسعار التذاكر التي تعكس اتجاهات السفر السابقة. يمكن للفنادق والمطاعم والجهات الأخرى العاملة في مجال الضيافة استخدام التكنولوجيا للتنبؤ بعدد الضيوف في أي ليلة معينة من أجل زيادة إشغال الأماكن والإيرادات”.
تقوم بعض برامج التحليلات بأكثر من ذلك. تستخدم أدوات التحليلات الوصفية التعلم الآلي للتنبؤ بنتائج مختلف القرارات، مما يساعد صنّاع القرار على قياس مخاطر الإجراءات المحتملة بشكل أفضل.
من خلال محاكاة احتمالية النتائج المختلفة التي يمكن أن تحدث من قرار واحد، توصي إذن أدوات التحليل هذه بالإجراءات التي يجب أن تتخذها الشركة. تساعد هذه العملية المعتمدة على البيانات صناع القرار في تنفيذ التغييرات بسرعة أكبر حتى يتمكنوا من المضي قدمًا بثقة، مع الاستعداد الأفضل لسيناريوهات أسوأ الحالات.
المضي قدمًا بثقة في بياناتك
عندما تستفيد استفادة كاملة من بيانات شركتك — أو تطور أدوات تحليلات الأعمال لديك حتى تتمكن من التعلم من بياناتك — فسوف تحصل على الأفكار التي تحتاجها لفهمٍ أفضل لوضعك الحالي، وكذلك التأثير المحتمل للتغييرات المستقبلية.
اجعل الاعتماد على البيانات جزءًا من ثقافة شركتك. عند تجهيز الجميع باستراتيجية موجهة للبيانات، سيصبح عملك أكثر استباقية وأفضل قدرة على التمحور للحصول على ميزة تنافسية.
تعلم كيفية إطلاق مئات الآلاف من المنتجات في أقل من 90 يومًا