Ngày nay, dữ liệu thường được coi là “dầu mỏ mới” và là một phần quan trọng của bất kỳ doanh nghiệp nào. Tuy nhiên, lượng dữ liệu khổng lồ này do các doanh nghiệp tạo ra vẫn chưa được sử dụng hết và được tích lũy trong khi lưu trữ trong cơ sở dữ liệu kinh doanh. Dữ liệu này rất sâu sắc và những lợi thế của nó đã được thúc đẩy bởi những đổi mới thông minh và việc triển khai các công cụ giúp bạn có thể khai thác tối đa từ đó.
Các doanh nghiệp thường xuyên tạo ra một khối lượng lớn dữ liệu và sự tham gia của dữ liệu lớn là để hiểu thông tin này và sử dụng nó để đưa ra các quyết định kinh doanh thông minh và hiệu quả hơn. Thông tin được thu thập này đóng vai trò là nguồn tài nguyên và các doanh nghiệp nhỏ đã bắt đầu tận dụng nó để cải thiện lợi nhuận của họ.
Lợi ích của Dữ liệu lớn đối với Doanh nghiệp nhỏ
Sau đây là những lợi ích chính của dữ liệu lớn cho các doanh nghiệp nhỏ-
1. Truy cập nhanh vào thông tin
Dữ liệu lớn làm cho thông tin được tạo sẵn có và có thể truy cập mọi lúc cho các doanh nghiệp trong thời gian thực. Nhiều công cụ khác nhau đã được thiết kế để thu thập dữ liệu người dùng và do đó, các doanh nghiệp có thể tích lũy thông tin về hành vi của khách hàng. Lượng thông tin khổng lồ này luôn có sẵn cho các doanh nghiệp theo ý của họ và họ có thể thực hiện các chiến lược hiệu quả để cải thiện triển vọng của mình.
Bạn có thể thích
2. Theo dõi kết quả của các quyết định
Các doanh nghiệp thuộc bất kỳ quy mô nào đều có thể thu được những lợi ích khổng lồ từ phân tích theo hướng dữ liệu và điều này đòi hỏi phải triển khai dữ liệu lớn. Dữ liệu lớn cho phép các doanh nghiệp theo dõi kết quả của các chiến lược quảng cáo của họ và giúp các công ty hiểu rõ về những gì phù hợp với họ và cải thiện quyết định của họ để đạt được kết quả tốt hơn. Các doanh nghiệp nhỏ có thể khai thác thông tin này để biết thương hiệu nào đang được khách hàng chính của họ cảm nhận. Dựa trên thông tin này, các doanh nghiệp có thể thực hiện các dự đoán chính xác về các kỹ thuật của mình và đồng thời giảm thiểu rủi ro.
3. Phát triển Sản phẩm và Dịch vụ Tốt hơn
Các doanh nghiệp nhỏ có thể sử dụng dữ liệu lớn và phân tích để xác định các yêu cầu hiện tại của khách hàng tiềm năng của họ. Dữ liệu lớn có thể giúp phân tích hành vi của khách hàng dựa trên các xu hướng trước đây của họ. Việc phân tích đúng hành vi của khách hàng và dữ liệu liên quan của nó giúp doanh nghiệp phát triển các sản phẩm và dịch vụ tốt hơn dựa trên nhu cầu trước đây của họ.
Dữ liệu lớn cũng xác định hiệu suất của các sản phẩm và dịch vụ nhất định của công ty và cách chúng có thể được sử dụng để đáp ứng những nhu cầu này. Dữ liệu lớn hiện cũng cho phép các công ty kiểm tra thiết kế sản phẩm của họ và xác định các sai sót có thể gây ra tổn thất trong trường hợp sản phẩm đó được đưa ra thị trường. Dữ liệu lớn cũng được sử dụng để tăng cường các dịch vụ sau bán hàng như bảo trì, hỗ trợ, v.v.
4. Tạo Doanh thu & Hiệu quả Chi phí
Dữ liệu lớn cung cấp một ô các cơ hội kinh doanh và tất cả những cơ hội này đến mà không có bất kỳ chi phí nào. Các nguồn dữ liệu có sẵn cho các doanh nghiệp hầu như không tốn chi phí. Ví dụ: chi phí liên quan đến dữ liệu của các tương tác trên mạng xã hội và bán hàng có thể thu được mà không phải trả một xu nào. Bên cạnh những điều này, có một số nền tảng cung cấp những lợi ích này với chi phí thấp bằng 0.
Ví dụ: Google Analytics là một công cụ hiệu quả để phát hiện hành vi của khách truy cập trên trang web. Từ các nguồn lực này, các doanh nghiệp có thể cung cấp các đề nghị tùy chỉnh thu hút sự quan tâm của khách hàng. Bằng cách nhắm mục tiêu khách hàng bằng cách tiếp cận tùy chỉnh có thể tạo ra nhiều cơ hội tạo doanh thu khác nhau và những cơ hội này có thể mang lại lợi thế lớn cho doanh nghiệp.
Cách các doanh nghiệp nhỏ sử dụng phân tích dữ liệu
• Một trong những ứng dụng chính của máy học cho các doanh nghiệp nhỏ là sử dụng nó để theo dõi khách hàng của họ ở các giai đoạn khác nhau của chu kỳ bán hàng. Các doanh nghiệp nhỏ đã và đang sử dụng phân tích dữ liệu để xác định chính xác thời điểm một phân khúc khách hàng nhất định sẵn sàng mua và khi nào họ sẽ mua hàng.
• Phân tích dữ liệu cũng được sử dụng để cải thiện dịch vụ khách hàng. Các công cụ học máy hiện có thể phân tích các cuộc trò chuyện diễn ra giữa nhóm bán hàng và khách hàng trên nhiều kênh khác nhau. Những điều này có thể cung cấp những hiểu biết sâu sắc hơn về một số vấn đề mà khách hàng thường gặp phải và những vấn đề này có thể được tận dụng để đảm bảo rằng khách hàng có trải nghiệm tuyệt vời với sản phẩm / dịch vụ / thương hiệu.
• Phân tích dữ liệu đã cung cấp cho các SMB những hiểu biết chi tiết về các khía cạnh hoạt động. Phân tích dữ liệu có thể hữu ích khi phân tích chi tiết hành vi của khách hàng. Điều này cho phép các chủ doanh nghiệp tìm hiểu các yếu tố thúc đẩy người tiêu dùng mua sản phẩm hoặc dịch vụ. Điều này có giá trị lớn vì các chủ sở hữu SMB có thể sử dụng thông tin này để xác định các kênh thị trường cần tập trung trong thời gian tới và do đó tiết kiệm chi phí tiếp thị và do đó tăng doanh thu thị trường.
Xu hướng phân tích dữ liệu năm 2021 cho các doanh nghiệp nhỏ
1. Sự xuất hiện của Học sâu
Chúng tôi đã tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ mỗi ngày và ước tính rằng con người tạo ra 2,5 ngũ phân vị dữ liệu. Máy móc đã trở nên lão luyện hơn và khả năng học sâu đang tiếp tục tăng lên trong thời gian tới. Thường được coi là một tập hợp con của học máy, học sâu sử dụng một mạng nơ-ron nhân tạo học từ khối lượng dữ liệu khổng lồ. Hoạt động của nó được coi là tương tự như hoạt động của não người. Mức độ chức năng này giúp máy giải quyết các vấn đề phức tạp và cao với độ chính xác cao.
Học sâu đã và đang giúp các doanh nghiệp nhỏ trong việc nâng cao khả năng ra quyết định của họ và nâng hoạt động của họ lên một tầm cao mới. Sử dụng học sâu, các chatbot hiện có thể trả lời một số câu hỏi thông minh hơn và cuối cùng tạo ra các tương tác hữu ích với khách hàng.
2. Học máy chính thống
Máy học được sử dụng để xác định quá trình bằng cách mà máy thu được thông tin bằng cách sử dụng các thuật toán đào tạo. Các thuật toán đào tạo này mô tả một dạng phân tích dữ liệu phức tạp đã xuất hiện trong vài năm qua. Máy học trong những năm qua đã phát triển vô cùng đáng kể và đã mang lại cho các công ty trong nhiều ngành khác nhau những dự án mới. Các mạng nơ-ron đóng vai trò là cơ sở cho thiết kế kiến trúc của máy học hiện nay đã tiên tiến hơn nhiều so với trước đây. Việc sử dụng máy học và phân tích dữ liệu đang trở nên không thể tách rời và đang được sử dụng khá đáng kể. Xu hướng này có thể mang lại lợi ích lớn cho các doanh nghiệp nhỏ ngày nay. Mặc dù có một số ứng dụng, nhưng máy học đã trở thành một công cụ quan trọng để cách mạng hóa cách thức tiếp thị thương hiệu cho khách hàng.
3. Dữ liệu hộp đen
Dữ liệu hộp đen được sử dụng để xác định các tài sản thông tin mà doanh nghiệp thu thập, xử lý hoặc lưu trữ nhưng không sử dụng được. Đó là dữ liệu giữ giá trị nhưng cuối cùng sẽ bị mất giữa chừng. Một số ví dụ phổ biến về dữ liệu tối bao gồm – dữ liệu khách hàng không sử dụng, tệp đính kèm email được mở nhưng không bị xóa. Người ta ước tính rằng dữ liệu tối sẽ chiếm 93% tổng số dữ liệu trong tương lai gần và các tổ chức khác nhau đang tìm cách xây dựng các bước để sử dụng nó.
Một cách phổ biến để sử dụng dữ liệu tối có thể là lấy dữ liệu từ nhật ký khách hàng để phân tích phương tiện mà khách hàng đã sử dụng để bắt đầu liên hệ và khoảng thời gian của tương tác. Dữ liệu tối giúp các doanh nghiệp xác định phương thức liên hệ ưa thích của cá nhân để mang lại trải nghiệm khách hàng tốt hơn.
