Kraften til data: Hvordan ledende organisasjoner utnytter data som en konkurransefordel

Dataladder: Kraften til å utnytte data

Data er den nåværende og fremtidige kilden til konkurransefortrinn.

Borja Gonzáles del Regueral - visedekan, IE University's School of Human Sciences and Technology

Bedriftsledere forstår helt viktigheten av data som en grunnleggende ressurs for deres forretningsvekst. Selv om mange har innsett betydningen, sliter de fleste med å forstå hvordan det kan brukes til å oppnå forbedrede forretningsresultater, for eksempel å konvertere flere prospekter til kunder, forbedre merkevarens omdømme eller få et konkurransefortrinn i bransjen mot andre aktører.

Industriell konkurranseevne kan utledes av mange faktorer. Men det har blitt observert at de fleste av disse faktorene kan kontrolleres og manipuleres ved datainnsamling og analyse. I denne artikkelen vil vi lære faktorene som påvirker en bedrifts konkurransefortrinn i bransjen, og hvordan organisasjonsdata kan bidra til å forbedre konkurranseevnen.

Utkonkurrenter med datainitiativer

I den nåværende epoken har forbrukerne en lang liste med alternativer å velge mellom mens de leter etter et produkt eller en tjeneste. Datainnsamling og analyse kan i stor grad hjelpe en organisasjon til å sette seg selv som en differensierende aktør i markedet.

La oss gå over de tre øverste faktorene som påvirker en forbrukers valg mens vi fokuserer på hvordan datainnsamling og analyse kan forbedre attraktiviteten til en merkevare mot andre konkurrenter i markedet.

Faktor 1: Markedsbehov møter produkttilbud

Et produkts unike egenskaper og egenskaper skiller det fra konkurrentene. Hvis du selger det samme produktet som konkurrenter, uten ekstra unik verdi, er det stor sjanse for at konkurrentene dine kan tiltrekke seg flere forbrukere med verdiøkende tilbud. Å forutsi forbrukeratferd og forstå deres krav er et viktig skritt for å oppnå et konkurransefortrinn i markedet.

Data initiativ til forutsi forbrukeratferd

Det er et visst mønster bak hva forbrukerne kjøper i et marked og hvilke funksjoner de ser etter mens de tar kjøpsbeslutningen. Du kan analysere markedsdata for å forstå:

  • Hvilke produktegenskaper får mer oppmerksomhet fra forbrukere?
  • Hvilke behov oppfyller forbrukerne med sine kjøp?
  • Hvilke produkter kjøper forbrukere vanligvis sammen?

Faktor 2: Konkurransedyktig strategisk visjon

Det er avgjørende å være oppmerksom på konkurransen og deres strategiske trekk, slik at du også kan konkurransedyktig justere beslutningene dine. Enten det er kampanjer, rabatter eller prisinformasjon, er det viktig å utlede denne informasjonen fra tidligere data, i stedet for å følge mageinstinkter.

Datainitiativ for konkurransedyktige beslutninger

Dataanalyse kan hjelpe deg å forstå konkurransen bedre når det gjelder:

  • Hvilke kampanjeordninger og rabatttilbud tilbyr andre konkurrenter?
  • Hva er faktorene som påvirker konkurrentenes prissatser?
  • Hvor fornøyde er konkurrentens kunder med kjøpene sine?

Faktor 3: Forbedret produkttilgjengelighet og tilgjengelighet

Forbrukere i dag forventer raske produktleveranser, samt jevn omnikanalopplevelse. På grunn av dette må merkevarer sørge for at deres varelager er fylt med passende mengder og typer produkter i henhold til markedskrav. Tilsvarende er det svært viktig å markedsføre produktinformasjon på en nøyaktig måte, og gjøre det mulig for kunder å få tilgang til og bestille de samme produktene fra nett- og butikkkanaler.

Data initiativ til forbedre produkttilgjengelighet og tilgjengelighet

Dataanalyse kan hjelpe deg med å svare på spørsmål som:

  • Hva er prosentandelen av salg i butikk sammenlignet med online?
  • Hva er de vanligste stedene for produktleveranser?
  • Hvor leser forbrukerne om produktene/tjenestene dine?

Kraften av Rengjør Data

For alle spørsmålene som er fremhevet ovenfor, kan du enten gjette svarene på dem gjennom mageinstinkter, eller bruke nøyaktige, pålitelige data fra fortiden og ta kalkulerte fremtidige beslutninger. Men det er litt mer komplisert enn dette. Data som samles inn og lagres av mange organisasjoner er ikke i det riktige og nøyaktige formatet til å brukes til analyse, og det må underkastes datakvalitetsstyrings livssyklus før det kan brukes av slike årsaker.

En livssyklus for datakvalitet tar dataene dine gjennom en rekke trinn for å sikre databrukbarhet og nøyaktighet, for eksempel dataintegrasjon, profilering, skrubbing, rensing, deduping og sammenslåing. Selvbetjente datakvalitetsverktøy har gjort det ganske enklere å automatisere datakvalitetsstyring med reduserte investeringer i tid, kostnader og arbeidskraft. Å administrere datakvalitet i tid kan muliggjøre sanntidsberegning av konkurransemessige tiltak, som markedskrav, forbrukerpreferanser, priser og kampanjer, og produkttilgjengelighet, etc.