Pendahuluan
Perubahan dalam industri di era digital, membuat manajemen organisasi bisnis untuk mempertimbangkan bagaimana data dapat membantu dalam melampaui tujuan dan mencapai pencapaian luar biasa. Mengintegrasikan analisis big data dan pemrosesan data yang tepat dapat membuat suatu organisasi mencapai sukses disertai dengan banyak tanggung jawab. Terkait tanggung jawab, akan terkait dengan bagaimana mengawasi keberhasilan tiap departemen, mengawasi pasar pesaing secara keseluruhan, peraturan kantor, dan jutaan peran lainnya yang mencakup operasional sehari-hari dan tujuan jangka panjang. Agar mempercepat proses organisasi menjadi lebih baik, setiap tantangan yang dihadapi akan memerlukan analisis data yang ekstensif dan kualitatif.
How to become a data-driven business with big data analytics? (Kodukula, 2023)[1]
- Determine all of your data collection coordinates (step 1)
Banyak merek ragu untuk mengadopsi strategi berbasis data karena kesulitan dalam akuisisi data. Lagi pula, teknologi baru membuat pemantauan keberadaan online pelanggan dan pengumpulan data dalam jumlah besar menjadi mudah.
-
-
-
-
- Points of Sale (POS) Data: Perangkat yang digunakan untuk menyelesaikan transaksi dengan pelanggan dikenal sebagai kerangka point-of-sale (POS). Khususnya, data POS menunjukkan sudut pandang produk & pelanggan penting yang benar-benar dapat mempengaruhi pengambilan keputusan.
- Web analytics:Baik itu toko online yang luas atau situs web resmi yang sederhana, internet adalah kumpulan data di seluruh dunia yang mampu memberikan wawasan berharga tentang audiens target dan bagaimana mereka berinteraksi dengan merek yang ada.
- Competitive Intelligence:Dengan banyaknya merek yang sudah ada dan yang akan datang, sangat penting untuk selalu mengetahui informasi tentang pesaing. Hal ini mencakup melakukan uji coba secara acak, mengumpulkan data bisnis dari lembaga terkait, dan melakukan tinjauan menang/kalah untuk memastikan apakah pelanggan kalah dari pesaing.
Jangan membatasi diri anda pada kumpulan data yang sudah dikenal, seperti CRM dan POS. Tujuannya adalah untuk mengembangkan pola pikir berbasis data. Kenali dan terima apa yang disampaikan oleh data tersebut, dan gunakanlah untuk keuntungan organisasi.
- Record and Integrate the Information (step 2)
Untuk memulai, pastikan bahwa pengumpulan informasi telah dilakukan sebanyak mungkin pada setiap tahap pengumpulan data potensial. Untuk melakukannya, manajemen harus memberi nilai tambah pada kehidupan pelanggan dengan memberikan insentif bagi mereka untuk mengirimkan informasi mereka kepada organisasi anda. Memberikan diskon kepada konsumen atau insentif anggota khusus sebagai imbalan atas data adalah salah satu contohnya.
Selanjutnya, kompilasi semua data ke dalam satu lokasi. Sama halnya dengan bagaimana kita harus memecah silo organisasi dan mencari informasi konsumen di semua jaringan. Kita juga harus memecah silo data serta menggabungkan semuanya ke dalam titik realitas tertentu.
- Evaluate and Forecast (step 3)
Poin selanjutnya adalah mencari pola dan membangun model kecenderungan. Manajemen perlu melakukan pencocokkan atribut pelanggan dengan apa yang benar-benar ingin mereka lakukan mengenai hal itu. Berikut beberapa saran untuk mengalihkan penekanan dari analisis data ke strategi data real-time:
- Analisis kolaborasi rantai pasokan akan membantu manajemen dalam menentukan keseimbangan produk & layanan inventaris yang tepat untuk mengurangi risiko hilangnya pendapatan karena kelebihan & kekurangan stok.
- Data CRM dan wawasan mendalam semakin membaik, memungkinkan pelanggan yang diinginkan dengan riwayat pembelian dihubungi dengan cepat mengenai penawaran baru berdasarkan pembelian sebelumnya, loyalitas, & tren.
- Ketika data statistik kepemimpinan tenaga kerja dan personel digabungkan dengan data arus lalu lintas, rasio perekrutan yang dicuri sudah tidak ada lagi.
- Data harga vs. data pembelian telah menjadi perhatian distributor selama beberapa dekade, dan terus berubah untuk mengoptimalkan perputaran.
Tren lalu lintas dan penjelajahan terus dipantau dengan cara yang inovatif dan menarik untuk membuat kunjungan toko menjadi pengalaman yang lancar dan menyenangkan untuk menangkap setiap transaksi.
- Automate the Further Steps (step 4)
Keuntungan membuat model kecenderungan adalah memungkinkan manajemen untuk mengotomatiskan langkah berikutnya sambil tetap yakin bahwa model tersebut akan didukung oleh statistik yang andal. Contoh paling mendasar adalah menyesuaikan umpan balik berdasarkan tindakan yang diambil. Periksa basis profil pelanggan untuk toko tertentu, serta bias basis tersebut untuk membeli barang tertentu.
[1] Radhakanth Kodukula, 2023,
Big Data Analytics – Revolutionizing the digital eraTagged with: Acak,
Akuisisi,
Analisis big data,
Audiens target,
Automate the Further Steps,
Competitive intelligence,
CRM,
Data collection coordinates,
Data harga vs data pembelian,
Data-driven business,
Dekade,
Distributor,
Ekstensif & kualitatif,
Era digital,
Evaluate and Forecast,
Imbalan,
Industri,
Insentif,
Internet,
Inventaris,
Keberhasilan tiap departemen,
Loyalitas,
manajemen,
Mengawasi pasar pesaing secara keseluruhan,
Merek,
Nilai tambah,
Online,
Operasional,
organisasi bisnis,
Pelanggan,
Pembelian,
Pemrosesan data,
Pendapatan,
Pengambilan keputusan,
Peraturan kantor,
Perubahan,
Points of Sale (POS),
Pola piker,
Potensial,
Produk,
rantai pasokan,
Real time,
Record and Integrate the Information,
Statistik kepemimpinan tenaga kerja,
Stok,
strategi,
teknologi,
Toko,
Tren,
Uji coba,
Wawasan,
Web analytics