لماذا تحليلات البيانات هي المستقبل للشركات الصغيرة


حقق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي قفزات كبيرة على مر السنين ، وأظهر وعدًا كبيرًا في مجال الأعمال ، حيث ساعد المؤسسات على جمع البيانات حول مشاعر العملاء وسلوكهم.


في عالم اليوم المعتمد على البيانات ، يمكن القول إن تحليلات البيانات هي أهم أداة يمكن أن تمتلكها الشركة إذا أرادت فهم عملائها حقًا.


لماذا تحليلات البيانات هي المستقبل للشركات الصغيرة



كما هو الحال مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، تغيرت التحليلات كثيرًا بمرور الوقت وهي الآن موجهة أكثر نحو الحصول على بيانات وصفية أكثر من البيانات الوصفية. تتوقع IDC نموًا سريعًا في سوق البيانات الضخمة وحلول تحليلات الأعمال ، بإيرادات عالمية متوقعة تبلغ 274.3 مليار دولار في عام 2022.


تسير تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب عندما يتعلق الأمر بتمكين البيانات للأعمال لأن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يساعدان في أتمتة جمع بيانات العملاء وتحليلها. بالنسبة للشركات الصغيرة ، تعد شبكات البيانات الموجودة في الذاكرة حلاً مثاليًا نظرًا لسهولة قابلية التوسع والتركيز على المعالجة السريعة للبيانات.


إنها نقطة انطلاق رائعة لأولئك الذين ليس لديهم نظام أساسي لتحليل البيانات ، وهو أيضًا منصة يمكن أن تساعد في دفع التحول الرقمي لأولئك الذين يخططون لتحديث أنظمتهم الحالية.


سد الفجوة بين البيانات الضخمة والشركات الصغيرة


قبل التعمق في كيفية مساعدة التحليلات في تعزيز الأعمال ، من الضروري معرفة الفرق بين أنواع التحليلات.


1 # تحليلات وصفية

يتعامل هذا مع البيانات التي توفر معلومات حول الأحداث أو المشاريع السابقة في مؤسستك وكيفية أدائها. تشمل الأمثلة بيانات حركة المرور على موقع الويب ومقاييس حملة التسويق وتقارير المبيعات.


2 # التحليلات التنبؤية

كما يوحي الاسم ، يعالج هذا البيانات التي توفر معلومات حول ما سيحدث في مؤسستك.


هذا هو المكان الذي يأتي فيه الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ؛ من خلال تحليل البيانات الحالية والتاريخية ، يمكن أن تساعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي في تحديد النتيجة الأكثر احتمالية لمشروع أو حملة تسويقية .


من خلال التحليلات التنبؤية ، يمكنك الحصول على نظرة ثاقبة حول النهج أو الاستراتيجية التي من المحتمل أن تنجح.


3 # التحليلات الوصفية

يتعامل هذا مع البيانات التي لا توفر فقط معلومات حول ما سيحدث ، ولكن أيضًا ما يمكن أن يحدث إذا اتخذت المنظمة نهجًا مختلفًا. إنه يوضح كيف كان يمكن القيام بالأشياء بشكل أفضل لضمان النجاح.


أكثر من مجرد توفير المعلومات والتنبؤ بالأحداث المستقبلية ، تقدم التحليلات الوصفية توصيات حول كيفية تحسين العمليات أو جعل الخدمات أكثر كفاءة.


تلعب الأنواع المختلفة من التحليلات دورًا مهمًا في كيفية إدارة الشركات للبيانات ، لكن التحليلات الوصفية هي الأكثر فائدة للشركات الصغيرة التي تحاول تعزيز الأداء ومعالجة أوجه القصور.


عادةً ما يبدأ النشاط التجاري بتحليلات وصفية حيث يقوم بجمع بيانات حول عملائه - تحديد الجمهور المستهدف المناسب لحملات معينة. هناك عدد من العوامل التي يجب مراعاتها عند تصميم حملة تسويقية ، بما في ذلك العمر والجنس والموقع.


- تحليلات وصفية

تساعد التحليلات الوصفية في توفير فئة ديموغرافية للشركات ، ولكنها ليست الأكثر كفاءة. لا يزال هناك الكثير من الافتراضات التي يتعين القيام بها ، والنتائج لا تظهر حقًا سبب نجاح الحملة أم لا.


- التحليلات التنبؤية

تأخذ التحليلات التنبؤية خطوة أخرى إلى الأمام من خلال استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحليل البيانات حتى تعرف الشركات المنتجات التي تقدمها إلى الأشخاص لتحقيق أقصى قدر من النتائج. يمكنه أيضًا أن يوصي بالوقت من اليوم للوصول إلى العملاء وما هي الوسيلة المستخدمة.


يساعد تحليل البيانات التاريخية أيضًا الخوارزميات في العثور على أنماط السلوك واستخدامها كأداة للتنبؤ بما سيفعله العملاء بعد ذلك. ومع ذلك ، لا تزال التحليلات التنبؤية توفر بيانات وصفية بطبيعتها. لا يوصي بالخطوات التالية أو يخبرك بالحملات التي يجب الالتزام بها وأيها يجب إيقافها.


هذا هو المكان الذي يمكن أن تدفع فيه التحليلات الوصفية الشركات الصغيرة إلى الأمام. في حين أن التحليلات التنبؤية تعلم الشركة كيفية التشغيل ، فإن التحليلات الوصفية تعلمها كيفية التشغيل. يمكن تصنيفها إلى ثلاثة أشكال رئيسية: التسويق الموجه والبيع الموجه والتسعير الموجه.


حتى مع الحد الأدنى من التدخل البشري والتفاعل مع العملاء ، يمكن أن تقدم التحليلات الوصفية توصيات لكل من العميل ولك ؛ يمكن أن يوجه العملاء في رحلتهم من خلال تقديم اقتراحات المنتجات وتسليط الضوء على العروض التي تناسب ملفاتهم الشخصية ، مع تقديم توصيات أيضًا إلى الأعمال حول المحتوى المناسب لاستخدامه ، ومتى يتم استخدامه ، وكيفية استخدامه في استهداف العملاء المناسبين.


إنجاز ما تريد القيام به

على الرغم من أن التحليلات الوصفية قد تبدو الخيار الأفضل لكل عمل تجاري ، فمن الضروري أن تسأل نفسك عما تريد تحقيقه حتى تعرف ما يجب استخدامه في شركتك.


قد تتطلب الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم خوارزميات بسيطة فقط لجمع بيانات العملاء أو سجل الشراء. يعتمد ذلك على مكان العمل في رحلته الخاصة.


فكر في الأمر كدورة ؛ تبدأ بالتحليلات الوصفية لمعرفة من هم عملاؤك ، وتتابعها بالتحليلات التنبؤية لتحديد ما يمكن أن يحدث بناءً على البيانات ، وأخيرًا ، تستخدم التحليلات الوصفية لتحديد الخطوات التالية والإجراءات الأخرى التي يجب القيام بها على أساس على البيانات.


لا تتعلق التحليلات بالتحويلات فحسب ، بل تتعلق أيضًا بزيادة الكفاءة التشغيلية وتوفير الوقت وتقليل التكاليف. في رحلة كل شركة ، كبيرة كانت أم صغيرة ، من الضروري طرح الأسئلة الأساسية: ما الذي تريد تحقيقه؟


اقرأ ايضا: 8 نصائح أمنية ووردبريس لحماية موقعك من التهديدات السيبرانية

 

أحدث أقدم