Bir dijital dönüşüm şirketi yönetmenin avantajlarından biri, dijital alanda inanılmaz yeteneklerle çalışmaktır. Şirketim Centric Digital'deki ekip, müşterilerimizle her gün siperlerde çalışıyor ve alanımızdaki en son trendlerin kanayan kenarındalar.
Bu nedenle, kıyaslama konusundaki son makalemden yola çıkarak ekibimden günümüzün veri trendlerinin iş başarısını artırmaya nasıl yardımcı olabileceğini paylaşmalarını istedim. Verdikleri içgörü, herhangi bir kuruluştaki liderlerin işi geliştirmek, paradan tasarruf etmek ve hatta geliri artırmak için verileri kullanmanın yeni yollarını düşünmelerine yardımcı olabilir. İşte söylemek zorunda oldukları şey.
Dijital ve analog KPI'ları birleştirmek
Veri Stratejisti Asher Feldman, 'Bir işletme bugün çok sayıda dijital araca sahip olabilir ve çok sayıda izleme için ödeme yapabilir' diye açıklıyor. 'Ancak, bu verileri gerçek dünya bilgileriyle tamamlayabilmeniz için bir stratejiniz olması gerekir - tam resmi elde etmek için dijital Temel Performans Göstergelerini (KPI'lar) analog olanlarla birleştirmeniz gerekir.'
'Dijital bir strateji, analog bir süreci yeniden hayal etmeye ve onu tüketici için daha iyi hale getirmeye çalışır. Bu analog temas noktalarını değiştirdiğinizde, bunun işletmeniz için ne anlama geldiğinin gerçek dünya versiyonuna hala dikkat etmeniz gerekir. Ne yazık ki, birçok şirket, şirketin dijital verileri gerçek dünyaya atfetmekte zorlandığı ilişkilendirme sorunlarıyla karşılaşıyor. Akıllı şirketler, analog temas noktalarında ayak işlerini yapan, marka imajı puanları, farkındalık, memnuniyet puanları, net destekçi puanları ve genel tanınma ve popülerlik gibi şeyleri hesaba katanlardır.'
Disney Parks, Asher'ın hareket noktasının mükemmel bir örneğidir. Birkaç yıl önce Disney World, Disney misafirlerinin parklarda takabileceği FitBit tipi bir bileklik olan MagicBands'i tanıttı. Bu bantlar hareketi takip eder, giriş kapılarında, yiyecek standlarında ve kiosklarda kullanılabilir ve kullanıcıların sürüş fotoğraflarına hızlı bir şekilde erişmesini sağlar ve hatta otel odasının kapısını açabilir. Disney, işlem kayıtları, popüler yolculuklar, harcanan ortalama dolar vb. dahil olmak üzere onlara değerli veriler sağlayacak bu dijital araca 1 milyar dolar yatırım yaptı. Ancak Disney, bu gruplardan topladıkları verileri birleştirmeyi başardı ve operasyonları iyileştirmek için kullandı. parklarda günde 3.000 misafir daha ağırlamak için.
Toplam veri toplama ve analiz otomasyonunun sağlanması
Günümüzde mevcut olan ezici ve artan miktarda büyük veri ile, toplama ve analiz için toplam otomasyona ihtiyaç duyulmaktadır. Birçok şirket, bilgileri son kullanıcıların kolayca görebileceği ve anlayabileceği şekilde toplamak, barındırmak, sıralamak ve analiz etmek için veri yönetimi platformlarına veya diğer yazılım çözümlerine yöneliyor. Bu otomasyon süreci, verilerin analizini kolaylaştırmak için çalışır ve ayrıca bir kuruluş genelinde parçalanmış veri silolarına son verebilir.
Centric Digital Dijital Strateji Direktörü Taylor Wallick, 'Toplam otomasyon fikri şu anda gerçekten popüler' diye açıklıyor. 'Günümüzdeki dijital araçlar, tek bir kişinin verileri incelemesine ve etrafında bir sunum oluşturmasına gerek kalmadan bir kuruluştaki çeşitli paydaşlara gerçek zamanlı bilgiler sunmanıza olanak sağlayabilir. Bunun yerine, bir yönetici bir gösterge panosundaki sayıları alabilir ve gerçek zamanlı olarak tam olarak neler olduğunu görebilir.'
Adobe Audience Manager gibi veri görselleştirme panoları ve veri yönetim platformlarının yanı sıra, Uygulama Programlama Arayüzlerinin (API'ler) artan popülaritesinde toplam otomasyonun bir başka ilginç örneği bulunabilir. Bu araç sistemleri, verileri kullanarak uygulamaları çeşitli şekillerde otomatikleştirmek için kullanılabilir. Her yeni Twitter takipçisine gönderilen bir otomatik yanıt mesajı gibi, bir kullanıcının eylemlerine dayalı iletişimi otomatikleştirmek kadar basit veya veri noktalarında doldurulmuş bir web sitesi oluşturmak kadar karmaşık olabilir.
Weather.com ve Zillow, genel veri noktalarına erişerek belirli bilgileri gerçek zamanlı olarak görüntüleyen bir dizi mantık kullanılarak oluşturulan API örnekleridir. Bu nedenle, Alpine, Teksas'ta sağanak yağmaya başlarsa, Ulusal Hava Durumu Servisi bu verileri toplayacak ve yayınlayacak ve ardından Weather.com'a aktarılacaktır. Bu veriler sitenin mantığında hareket ettikçe site, o şehrin mevcut tahmin bilgilerinin yanında bir yağmur bulutunun görüntüsünü oluşturacaktır.
Daha küçük şirketler bile sitelerinde API kullanıyor. Bu en yaygın olarak, küçük işletmelere envanter ve fiyatlandırma hakkında veri kümeleri sağlayan küçük işletmelerin üreticileri veya distribütörleri ile birlikte kullanılır. Bu veriler daha sonra işletmenin web sitelerine gerçek zamanlı olarak beslenir.
Eğitimli tahminler yapmak
Centric Digital Dijital Strateji Uzmanı Michael Aiello, 'Öngörüye dayalı analitik giderek daha fazla çekiş kazanıyor,' diye açıklıyor. 'Şirketler, büyük miktarda bilgiyi kazmak ve gelecekte olabilecek bir şey hakkında içgörüler üretmek için veri madenciliği ve karmaşık matematik kullanıyor.'
Bu mutlaka yeni bir trend olmasa da, giderek daha sofistike hale geliyor. 2012'de Target'ın algoritması, genç bir kızın kendi ebeveynleri bilmeden hamile olduğunu tahmin etmeyi başardı. Kızın alışveriş alışkanlıkları, Target'ın hamile kadınların sergilediği davranışlar olarak tanımladığı benzer eğilimlerle eşleşiyordu. Şirket daha sonra kız çocuklarına bebek malzemeleri için kuponlar göndermeye başladı.
hamilelik tahmini.
Ancak bugün, Amazon'da alışveriş yaptığımızda veya Netflix'te bir film aradığımızda tahmine dayalı analitiği iş başında görmek artık olağan. Amazon, müşterilere tahmin edilen alışveriş davranışlarına göre ek ürünler sunuyor ve Netflix kısa süre önce, akış saatlerinin yaklaşık %80'inin algoritmalarının önerilerinin sonucu olduğunu belirtti.
Metriklerinize bağlam ekleme
Üç uzmanın da üzerinde anlaştığı önemli bir eğilim, verilerinizin bağlam içinde olmasını sağlamaktır. Bu, verileri veri uğruna kullanma pratiğinden kaçınmanıza yardımcı olur. Elbette, uygulamanızın yayınlandığı gün üç milyon indirildiğini bilmek harika, ancak bundan daha fazlası var. Kullanıcılar uygulamayı ertesi gün sildi mi? Uygulamayı amaçlandığı şekilde kullanıyorlar mı? Uygulama müşteri memnuniyetine katkıda bulunuyor mu yoksa uzaklaştırıyor mu? Bunlar, herhangi bir ölçüm veya KPI hakkında sormanız gereken bağlamsal soru türleridir.
Son söz
Veri toplama ve bunu başarıyı sağlamak için kullanma kapasitesi, bir işletmenin dijital olgunluk düzeyiyle birlikte artar. Bir şirketin sahip olduğu dijital temas noktaları ne kadar fazlaysa, analiz edip kullanabilecekleri bilgiler o kadar zengin olur. Yine de dijital olgunluk bir yana, herhangi bir şirket için ilk adım, önce bir veri stratejisine sahip olmalarını sağlamaktır. Ancak o zaman, verilerdeki en son eğilimlerin işletmeleri için anlamlı olup olmayacağını veya müşteriye fayda sağlayacak şekilde kullanılıp kullanılmayacağını doğru bir şekilde değerlendirebilirler.
