Что такое стратегия данных и как ее создать?
Что такое стратегия данных?
Стратегия данных — это комплексный план обработки данных организации. В нем описываются технологии, процессы и правила для эффективного управления данными. Он также содержит четкие рекомендации по получению, хранению, распространению и использованию данных.
Почему это необходимо?
Потому что предприятия любого размера собирают и производят огромные объемы необработанных данных.
По оценкам, к 2025 году во всем мире будет сгенерировано 181 зеттабайт данных. Для сравнения: один зеттабайт примерно эквивалентен непрерывной потоковой передаче Netflix в течение 36 миллионов лет.
Это много данных.
Источник изображения: Статиста
Управление всеми этими данными, обеспечение их безопасности и соответствия требованиям, а также их использование для повышения эффективности бизнеса может оказаться непростой задачей.
В конце концов, данные полезны только в том случае, если вы действительно можете их использовать. К сожалению, многие предприятия сталкиваются с такими проблемами, как разрозненность и дублирование, а также неполные, неточные или устаревшие данные. Или, что еще хуже, утечка данных.
Создание стратегии обработки данных решает эти (и многие другие) проблемы, чтобы компании могли эффективно использовать свои данные и получать конкурентные преимущества.
Дополнительная литература : Что такое маркетинг, основанный на данных, и почему это важно?
Каковы преимущества стратегии данных?
Надежный план стратегии обработки данных сегодня необходим большинству предприятий. Давайте рассмотрим ключевые преимущества:
Более разумное принятие решений
Анализ тенденций и идей позволяет компаниям понять, что работает, что нет и что может произойти. Это помогает им принимать более разумные и быстрые решения.
Чтобы принимать более обоснованные решения, стратегия данных компании может включать следующую популярную аналитическую модель. Он состоит из трех ключевых элементов: описательной, диагностической и прогнозной аналитики.
Описательная аналитика
Описательная аналитика включает в себя анализ исторических данных, чтобы понять, что произошло в прошлом.
Например, компания может использовать Excel или Google Таблицы для просмотра данных о продажах и выявления сезонных изменений. Или они могут просмотреть данные конкурентов, такие как количество посетителей и источники трафика, с помощью Traffic Analytics Semrush.
Дополнительная литература : Что такое конкурентный анализ и как его проводить?
Диагностическая аналитика
Этот тип аналитики углубляется в причины прошлых событий.
Допустим, вы заметили некоторые изменения в эффективности своей рекламы в Google и хотите выяснить, почему они происходят.
Наш инструмент исследования рекламы может помочь вам отслеживать действия ваших конкурентов с оплатой за клик (PPC), включая их рекламные расходы и рекламные тексты. Вы можете использовать эту информацию для выявления конкурентных тенденций и стратегий, которые могут повлиять на эффективность вашей рекламы.
Прогнозная аналитика
Предиктивная аналитика прогнозирует будущие события на основе того, что произошло раньше.
Обычно для этого требуется расширенный статистический анализ и технологии искусственного интеллекта (ИИ) или машинного обучения (МО).
Исторические знания и прогнозы на будущее позволяют компании предвидеть новые тенденции и адаптировать разработку продуктов и маркетинговые усилия.
Улучшение качества обслуживания клиентов
Данные помогают компаниям понять, как, когда, где и что предпочитают покупать их клиенты. И что ими движет.
Бренды могут использовать данные клиентов, чтобы:
- Персонализируйте ключевые точки взаимодействия, такие как веб-сайт и каналы обслуживания клиентов.
- Оптимизируйте продукты и опыт
- Лучше удовлетворяйте потребности клиентов
Например, бренды могут отправлять клиентам электронные письма, когда их любимый товар снова появится на складе или когда наступит срок пополнения запаса. Как это делает бренд кормов для домашних животных Chewy:
Это помогает повысить лояльность клиентов и избежать упущенных продаж.
Улучшенное соответствие данных и безопасность
Бренды обрабатывают большие объемы конфиденциальных данных о клиентах. Например, имена, адреса и данные кредитной карты.
Например, предположим, что вы постоянный покупатель в Target и хотите подписаться на специальные предложения и подарок на день рождения. Они запрашивают у вас личную информацию, включая ваше имя, адрес электронной почты и номер телефона.
Бренды несут ответственность перед своими клиентами за сохранение этих данных.
Пренебрежение конфиденциальностью и безопасностью может стоить компаниям много времени и денег. По данным исследования IBM, средняя глобальная стоимость утечки данных составила 4,45 миллиона долларов.
К сожалению, взломы данных и инциденты в области кибербезопасности случаются постоянно. Фактически, то же исследование IBM показало, что 51% организаций планировали повысить безопасность из-за взлома.
Надежная стратегия помогает предприятиям безопасно хранить данные клиентов и управлять ими, чтобы только авторизованные люди могли получить к ним доступ — и по назначению.
Повышенная эффективность и снижение затрат
Данные могут пролить свет на области, где бизнесу необходимо улучшиться.
Таким образом они могут:
- Оптимизация рабочих процессов
- Улучшите бюджетирование
- Корректировка распределения ресурсов
- Экономьте расходы
Более того, стратегия обработки данных может помочь предприятиям выявить возможности, такие как новые потоки доходов и бизнес-модели. Что может еще больше снизить затраты и увеличить доходы.
Внедрение передовых технологий
Организации, использующие ИИ и автоматизацию безопасности, экономят 1,76 миллиона долларов по сравнению с теми, которые этого не делают. Но чтобы использовать эти решения и получить преимущества, предприятиям нужны чистые, точные и доступные данные.
Передовые технологии, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, используют значительные объемы данных. Стратегия данных помогает обеспечить соответствие данных требуемым стандартам качества, чтобы предприятия могли с уверенностью внедрять новые технологии и модели данных.
Типы стратегий обработки данных
Организации могут применять различные стратегии обработки данных в зависимости от своих потребностей: централизованную, децентрализованную или гибридную.
Стратегия централизованной обработки данных
Централизованный подход к стратегии данных предполагает наличие одного главного «источника истины». Единое центральное хранилище собирает и хранит данные из нескольких источников, например отзывы клиентов и записи транзакций продаж.
Такой подход обеспечивает стандартизацию и согласованность критически важных данных, таких как информация о доходах, клиентах и продажах.
Это особенно полезно для крупных организаций, которым необходимо поддерживать единообразие в разных отделах.
Почему?
Таким образом, все работают с одними и теми же надежными данными для оценки эффективности и принятия решений.
Стратегия децентрализованных данных
Стратегия децентрализованных данных обеспечивает гибкость, поскольку данные распределяются по нескольким местам или серверам. Этот подход подходит организациям, работающим в быстро меняющейся среде или имеющим независимые отделы с разными потребностями в данных.
Например, стартап с разными проектными командами может предпочесть это из соображений масштабируемости и во избежание единой точки отказа — то есть, если один источник данных выйдет из строя, другие останутся работоспособными, обеспечивая непрерывный доступ к данным.
Стратегия гибридных данных
Гибридная стратегия данных сочетает в себе централизованный и децентрализованный подходы.
Например, в компании, использующей гибридный подход, отделы финансов и маркетинга могут полагаться на централизованные данные для создания ежемесячных отчетов о производительности. Это централизованный аспект. Между тем, финансовый отдел может также включать конкретные финансовые данные, эксклюзивные для него. Это децентрализовано.
Сбалансированный подход позволяет компаниям использовать единый источник достоверных данных по всеобъемлющим бизнес-показателям. В то же время отдельные отделы имеют возможность использовать данные и управлять ими способами, наиболее подходящими для их конкретных функций.
Эта стратегия идеально подходит для средних и крупных компаний, которым требуется как согласованность в масштабах всей компании, так и гибкость в обработке данных, специфичная для отдельных подразделений.
В целом выбор стратегии обработки данных зависит от размера, структуры, отрасли и потребностей компании.
Дополнительная литература : 6 типов отчетов для принятия решений на основе данных
Структура стратегии данных
Прежде чем строить стратегию данных, важно понять, из чего состоит стратегия данных. Структура вашей стратегии данных должна учитывать следующие важные компоненты стратегии данных:
Управление данными
Управление данными включает в себя установление правил, политик и стандартов, обеспечивающих безопасность, точность и соответствие данных во всей организации. Он определяет, какие данные собираются и как. И это разъясняет право собственности на данные и кто к чему имеет доступ.
Качество данных
Качество данных оценивает данные компании на основе таких факторов, как:
- Точность
- Полнота
- Последовательность
- Надежность
- Свежесть
Оценка качества данных помогает организациям обнаружить любые ошибки или проблемы и определить, пригодны ли данные в их системах для выполнения поставленной цели.
Качество данных важно. По данным Gartner, плохое качество данных обходится организациям в среднем в 12,9 миллиона долларов в год.
Чтобы определить качество своих данных, организации могут провести инвентаризацию своих активов данных и провести базовые исследования для измерения точности, уникальности и достоверности выбранных наборов данных. В этом могут помочь инструменты управления данными.
Архитектура данных
Архитектура данных относится к общей структуре и настройке экосистемы данных организации. Сюда входит проектирование баз данных и любых других инструментов, используемых для хранения данных или управления ими. Например, хранилища данных (центральные хранилища информации) и облачные платформы (решения для онлайн-хранения данных).
Архитектура данных призвана гарантировать, что инфраструктура данных поддерживает требования организации с точки зрения производительности, масштабируемости и надежности.
Например, рассмотрим быстрорастущий стартап. По мере масштабирования бизнеса его потребности в данных также будут меняться. На начальном этапе может быть достаточно небольшой базы данных. Однако по мере роста компании эта базовая установка, вероятно, не сможет справиться с возросшим объемом и сложностью данных.
Соответствие данных
Соблюдение требований к данным гарантирует, что организация обрабатывает данные в соответствии с соответствующими законами и правилами о защите данных.
Практически каждый бизнес собирает хоть какие-то данные о своих клиентах. Даже если это просто файлы cookie веб-сайта и адреса электронной почты, например:
Компании по закону обязаны обеспечивать безопасность данных клиентов и справедливо их использовать, и именно здесь вступают в силу законы о конфиденциальности.
Законы о конфиденциальности устанавливают четкие требования к тому, как компании должны обращаться с личной информацией людей. Они сообщают компаниям, что они могут и чего не могут делать с собираемыми данными, например, не передавать их третьим лицам без разрешения. Несоблюдение может привести к крупным штрафам.
Законы, которым вам необходимо следовать, будут зависеть от того, где находится ваша компания и где вы ведете бизнес.
Например, если вы работаете в Европейском Союзе или обрабатываете данные граждан ЕС, вы, вероятно, должны соблюдать GDPR (Общие правила защиты данных). Аналогичным образом, если ваша коммерческая деятельность осуществляется в штате Калифорния в США, скорее всего, будет применяться Закон CCPA (Калифорнийский закон о конфиденциальности потребителей).
Безопасность данных
Безопасность данных — это практика защиты данных от несанкционированного доступа. Например, взлом программ-вымогателей и другие угрозы кибербезопасности.
Безопасность данных включает в себя такие элементы, как:
- Шифрование: преобразование данных в закодированный формат для предотвращения несанкционированного доступа.
- Контроль доступа: установка разрешений пользователей для ограничения доступа к данным только авторизованным лицам.
- Регулярные аудиты: Проведение проверок на предмет выявления уязвимостей и обновления мер безопасности.
- Обучение сотрудников: обучение сотрудников тому, как избежать распространенных киберугроз, таких как фишинговые электронные письма.
- Планирование реагирования на инциденты: подготовка четкого плана действий в случае утечки данных.
Операции с данными
Операции с данными охватывают повседневное управление данными. Сюда входит обработка данных, резервное копирование, восстановление и обслуживание.
Эффективные операции с данными гарантируют, что данные всегда доступны и надежны, поддерживая текущую бизнес-деятельность и процессы принятия решений.
Аналитика и отчетность
Аналитика и отчетность преобразуют необработанные данные в значимую информацию. Сюда входят платформы анализа данных для анализа данных и создания отчетов для обоснования бизнес-стратегий.
Аналитика важна, поскольку она позволяет организациям превращать свои данные в ценную информацию. Таким образом, они могут выявить тенденции, закономерности и возможности. Например, какие продукты наиболее популярны, какие каналы маркетинга наиболее эффективны и на каких рынках им следует сосредоточиться или выйти на них.
Культура данных и грамотность
Обычно компания собирает данные о двух группах людей: сотрудниках и клиентах. Обе группы должны знать, какие данные собирает компания, почему и как они хранятся и обрабатываются.
Клиенты должны быть уверены, что вы обрабатываете их данные безопасным и соответствующим требованиям образом. И эта информация должна быть прозрачной. Например, политика безопасности данных Semrush видна на веб-сайте компании.
Обучение и вовлечение сотрудников является ключом к эффективному использованию данных. Культура, основанная на данных, поощряет образ мышления, при котором сотрудники используют данные для принятия решений, что приводит к повышению эффективности бизнеса.
Как построить стратегию обработки данных за 7 шагов
Теперь вы понимаете, какие компоненты стратегии данных важны, и готовы создать свою стратегию данных. Следующие рекомендации по стратегии обработки данных помогут вам в этом.
1. Согласование с ключевыми заинтересованными сторонами
Ключевые заинтересованные стороны, такие как руководители ИТ-отделов и бизнеса, имеют решающее значение для предоставления необходимой информации и участия в поддержке стратегии обработки данных. Их участие помогает обеспечить соответствие стратегии потребностям и ожиданиям бизнеса.
Чтобы понять их приоритеты и болевые точки, вы можете задать им такие вопросы, как:
- Каковы ваши основные бизнес-цели и инициативы, требующие данных и искусственного интеллекта?
- Каковы ваши самые большие проблемы, когда дело доходит до достижения этих приоритетов?
- Для чего вы хотели бы использовать данные, чего сейчас не можете?
Совет профессионала
Вовлекайте заинтересованные стороны из различных отделов на ранних стадиях процесса и регулярно связывайтесь с базой данных, пока вы разрабатываете и реализуете стратегию обработки данных. Их идеи и сотрудничество имеют решающее значение для получения необходимой вам поддержки.
2. Определите четкие цели и варианты использования
Четкие цели и конкретные варианты использования определяют направление и цель стратегии обработки данных.
Цели должны быть тесно связаны с общими бизнес-целями. Например, увеличение доли рынка, повышение удовлетворенности клиентов и повышение операционной эффективности.
Затем вы можете углубиться в ключевые области применения, чтобы понять, как разные отделы и команды используют данные, какие типы данных для них наиболее ценны и каких результатов они хотели бы достичь.
Потенциальные варианты использования могут включать в себя:
- Повышайте лояльность клиентов с помощью персонализированных маркетинговых стратегий.
- Оптимизируйте управление запасами и цепочками поставок
- Внедряйте инновации в продуктах, анализируя отзывы клиентов
- Улучшение финансовых показателей за счет сокращения затрат
- Улучшите обслуживание клиентов, анализируя взаимодействие с клиентами.
Совет профессионала
Не забывайте учитывать безопасность и соответствие требованиям. Это ключевые соображения, которые могут повлиять на ваши варианты использования. Законы о защите данных могут ограничивать использование вами данных клиентов, особенно когда речь идет о персонализированном маркетинге.
3. Проведите аудит данных
Оцените существующую инфраструктуру данных, инструменты и процессы. Этот тщательный аудит должен определить, как вы в настоящее время собираете, храните, обрабатываете и используете данные в своей организации.
Вот как вы можете это сделать:
- Инвентаризация данных. Начните с каталогизации всех источников данных в вашей организации. Такие инструменты, как Apache Atlas и Alation, могут помочь в картографировании и понимании ландшафта ваших данных.
- Оценка качества данных. Используйте инструменты качества данных, такие как Informatica или Talend, для оценки точности, последовательности и полноты ваших данных. Этот шаг жизненно важен для выявления проблем с качеством данных, которые могут повлиять на аналитику.
- Оценка инфраструктуры. Проверьте свои системы хранения, обработки и управления данными. Такие инструменты, как AWS Well-Architected Tool и Microsoft Azure Advisor, могут дать представление об эффективности и безопасности вашей облачной инфраструктуры.
- Анализ процессов: изучите процессы сбора, хранения и использования данных. Инструменты анализа процессов, такие как Celonis и Signavio, могут выявить неэффективность или узкие места в ваших рабочих процессах обработки данных.
Совет профессионала
Цель этой оценки — выявить сильные и слабые стороны вашей текущей системы. Будьте реалистичны и тщательны и выделите области, требующие улучшения.
4. Разработка политики управления данными
Теперь пришло время создать политики управления данными, чтобы определить владельцев данных, роли, обязанности и процедуры.
Начните с консультаций с ключевыми заинтересованными сторонами, определенными на первом этапе. Такой совместный подход гарантирует, что ваши политики будут соответствовать различным бизнес-целям.
Вот некоторые ключевые правила, которые могут вам понадобиться:
- Владение данными: определяет, кто владеет различными ресурсами данных в организации.
- Качество данных: устанавливает стандарты точности, полноты и надежности данных.
- Доступ к данным и контроль: определяет, кто может получить доступ к данным, при каких условиях и с каким уровнем полномочий.
- Конфиденциальность и защита данных: включает рекомендации по защите конфиденциальных данных и соблюдению законов о конфиденциальности.
- Хранение данных Определяет, как долго хранятся данные и как они архивируются или удаляются.
- Использование данных: устанавливает правила надлежащего использования данных внутри организации, включая то, как и когда ими можно делиться.
Совет профессионала
Управление данными — это не задача, которую можно решить по принципу «установил и забыл». Нормативы соответствия и потребности в безопасности постоянно развиваются. Регулярно пересматривайте и обновляйте свои политики, чтобы они оставались эффективными.
5. Разработайте план реализации
После определения политик управления данными следующим шагом будет претворение этих политик в жизнь. Именно здесь на помощь приходит комплексный план реализации. Он служит дорожной картой, которая поможет вам реализовать вашу стратегию обработки данных.
Вот что вам нужно сделать:
- Запишите и поделитесь политиками: у большинства компаний есть внутренняя политика (для сотрудников) и внешняя политика (для широкой публики). Подумайте, как, когда и где публиковать и распространять эту информацию. Например, вам может потребоваться добавить политику конфиденциальности на свой веб-сайт.
- Определите необходимые изменения: на основе аудита данных определите, какие изменения необходимы для соответствия новым политикам. Это может включать модернизацию технологий, изменение процессов обработки данных или внедрение новых методов управления данными.
- Распределение ресурсов. Определите ресурсы, необходимые для реализации, включая персонал, технологии и бюджет. Убедитесь, что эти ресурсы распределены надлежащим образом для поддержки выполнения плана.
Совет профессионала
Установите конкретные сроки для каждого действия и решите, кто несет ответственность. Сроки и ответственность помогут вам не сбиться с пути.
6. Обучайте сотрудников
Чтобы стратегия обработки данных была успешной, все сотрудники должны понимать ее важность и быть в курсе изменений. Эффективное образование и коммуникация имеют важное значение.
Вот как обучать сотрудников:
- Оцените потребности в обучении: выясните, как разные отделы и роли используют данные и что им нужно знать.
- Создайте программу обучения. Структурированная программа обучения должна включать в себя основы стратегии обработки данных, такие как управление, политики и влияние на повседневные задачи сотрудников.
- Используйте внутренние платформы: например, если ваша компания использует Slack, вы можете создать канал управления данными, где сотрудники смогут задавать вопросы, делиться знаниями и получать доступ к ключевым ресурсам.
Это помогает сотрудникам быстрее освоить стратегию обработки данных и все соответствующие политики.
Совет профессионала
Определите лидеров в каждом отделе и интенсивно обучайте их темам управления данными. Эти чемпионы смогут затем поделиться этими знаниями со своими командами.
7. Постоянно отслеживайте и совершенствуйте свою стратегию обработки данных.
Наконец, регулярный мониторинг и корректировка вашей стратегии обработки данных необходимы для ее долгосрочного успеха. Вам следует:
- Сравните результаты и цели вашего бизнеса
- Вносите необходимые коррективы, чтобы соответствовать меняющимся потребностям бизнеса и рыночным условиям.
- Попросите пользователей оставить отзыв через Google Forms, каналы Slack или другие инструменты опроса.
Совет профессионала
Внедрение инструментов мониторинга, таких как Varonis DatAdvantage и Apache Ranger, может помочь вам контролировать использование данных и обеспечить соответствие политикам и нормам.
Инструменты стратегии данных
Вам потребуются правильные инструменты, чтобы обеспечить полноту, безопасность и соответствие вашим данным.
Давайте рассмотрим ключевые типы инструментов стратегии данных: от систем управления данными до аналитических платформ и решений безопасности.
Инструменты управления данными
Источник изображения: Microsoft
Инструменты управления данными являются основой любой стратегии обработки данных. Они хранят, обрабатывают и управляют большими объемами данных.
Сюда входят такие базы данных, как Oracle, комплексная и широко используемая система баз данных, известная своей высокой производительностью и масштабируемостью. И Microsoft SQL Server, который предлагает сочетание расширенной аналитики и безопасности.
Управление данными также включает облачные решения. Это означает, что предприятия могут хранить их и получать к ним доступ через Интернет. Популярные решения включают AWS, Microsoft и Panoply.
Инструменты анализа и визуализации данных
Платформы анализа данных помогают организациям анализировать необработанные данные и превращать цифры в тенденции и полезную информацию. Например, какие продукты люди покупают больше всего или какое время года наиболее прибыльно.
Аналитические платформы предлагают ряд функций, которые позволяют предприятиям выполнять сложный статистический анализ.
Платформы анализа данных включают в себя общие инструменты бизнес-аналитики.
Например:
- SAP Analytics Cloud — это платформа, которая сочетает в себе бизнес-планирование с информационными панелями, отчетами и прогнозной аналитикой.
- Microsoft Power BI позволяет консолидировать данные из разных источников и создавать отчеты, информационные панели и визуализации данных.
Инструменты маркетинговой аналитики
Инструменты рыночной аналитики играют ключевую роль в вашей стратегии обработки данных. Они могут помочь вам понять эффективность маркетинга, конкурентов и, самое главное, ваших клиентов.
Например, Market Explorer позволяет вам анализировать любой рынок, выявлять лидеров отрасли и их каналы привлечения, видеть тенденции трафика и проверять демографические данные аудитории.
А такой инструмент, как Traffic Analytics, предоставит данные о трафике веб-сайтов конкурентов, включая количество посетителей и откуда они пришли.
Google Analytics отслеживает и сообщает о трафике веб-сайта, предоставляя информацию о поведении пользователей и эффективности веб-сайта.
Решения по безопасности данных
Решения безопасности защищают данные организаций от несанкционированного доступа, взломов и других угроз.
Они включают в себя такие функции, как шифрование, системы обнаружения вторжений, межсетевые экраны и механизмы контроля доступа, обеспечивающие защиту от хакеров и киберпреступников.
Распространенные решения по кибербезопасности включают Acronis для резервного копирования данных, аварийного восстановления и безопасного обмена файлами, а также Cohesity для управления данными для защиты компаний от программ-вымогателей и многого другого.
Примеры успешных стратегий обработки данных
Давайте рассмотрим, как некоторые ведущие компании успешно реализовали стратегии обработки данных, чтобы лучше понимать своих клиентов и удовлетворять их потребности.
Нетфликс
Netflix использует данные, чтобы предлагать персонализированный опыт просмотра и решать, в какие шоу инвестировать.
Платформа потокового вещания приветствует пользователей по имени, когда они открывают платформу, и предоставляет персональные рекомендации на главном экране. Netflix утверждает, что эти рекомендации основаны на привычках пользователя к просмотру и поведении похожих пользователей.
Netflix не просто рекомендует шоу, которые наверняка понравятся пользователям. Netflix также персонализирует многие аспекты платформы, в том числе:
- Титульные карточки и изображения
- Обмен сообщениями
- Трейлеры
Например, Netflix создал 10 версий трейлера «Карточного домика» для продвижения шоу. Пользователи, которым нравился конкретный актер в сериале, с большей вероятностью видели трейлер с ним, что персонализировало их впечатления от просмотра.
Такой индивидуальный подход позволяет Netflix показывать зрителям наиболее подходящие для них шоу в наиболее привлекательной форме.
Старбакс
Программа вознаграждений Starbucks собирает данные для улучшения качества обслуживания клиентов и повышения лояльности.
Клиенты могут бесплатно зарегистрироваться и начать накапливать членские баллы (известные как звезды) с помощью мобильного приложения Starbucks. Это не только побуждает клиентов потреблять больше продуктов Starbucks для получения баллов, но также дает компании массу данных.
Starbucks может использовать эти данные для:
- Отправляйте индивидуальные предложения по электронной почте и с помощью push-уведомлений в приложении.
- Отслеживайте, какие места популярны (а какие нет)
- Общайтесь с клиентами в дни их рождения
- Обращайтесь к клиентам, которые давно не делали заказов
Все это помогает Starbucks повысить лояльность к бренду и увеличить регулярные продажи.
Эйрбнб
Airbnb — лидер индустрии гостеприимства. И это отличный пример стратегии обработки данных. Они используют данные, чтобы повысить вероятность того, что гости найдут место, которое им понравится.
Когда гость ищет жилье, Airbnb использует алгоритмы машинного обучения, чтобы подобрать гостям релевантные объявления. Страница результатов поиска по сути представляет собой персонализированные рекомендации, основанные на местах, которые гости нажимают, местах, которые они просматривают, и предпочтениях хоста.
Такой подход, основанный на данных, помогает гостям найти место, которое они, скорее всего, забронируют. Это помогает Airbnb увеличить количество бронирований и довольных клиентов.
Создайте свою собственную мощную стратегию обработки данных
Данные — это больше, чем просто цифры и статистика. Это ценный актив, который может открыть двери для новых возможностей, инноваций и роста.
В эпоху больших данных и искусственного интеллекта добьются успеха те компании, которые не только собирают данные, но и по-настоящему понимают, как их использовать.
Приступая к разработке стратегии обработки данных, помните, что очень важны четкие цели и правильные инструменты.
Попробуйте Market Explorer прямо сейчас и начните собирать информацию о клиентах для реализации своей стратегии обработки данных.