Как аналитика данных влияет на малый бизнес

Существует множество способов использования, которые могут сделать малый бизнес более умным, продуктивным и эффективным.

Поскольку многие компании наращивают свои инициативы по цифровому преобразованию, наблюдается значительный всплеск внедрения аналитики данных.

• Глубокое обучение помогает малым предприятиям расширять возможности принятия решений.
• Машинное обучение революционизирует то, как бренды продают товары потребителям. 
• Темные данные относятся к информационным активам, которые компании собирают, обрабатывают или хранят, но не используют. 
• Аналитика данных предоставляет малым и средним предприятиям невероятно подробную информацию обо всех аспектах операций.

Поскольку многие компании наращивают свои инициативы по цифровому преобразованию, наблюдается значительный всплеск внедрения аналитики данных.

Аналитика данных имеет практически бесконечное множество применений и может помочь малому бизнесу стать умнее, продуктивнее и эффективнее. И при правильном использовании она может создать заметное конкурентное преимущество, увеличив конверсию и доход. 

Три тренда в области анализа данных

Глубокое обучение

Подмножество машинного обучения, глубокое обучение использует искусственные нейронные сети, которые учатся на огромных объемах данных аналогично функционированию человеческого мозга. Это помогает машинам решать очень сложные задачи с невероятной точностью.

Этот год знаменуется критическим моментом, когда глубокое обучение помогает малым предприятиям значительно расширить свои возможности принятия решений и вывести операции на новый уровень. Например, чат-боты развиваются все более быстрыми темпами. Благодаря глубокому обучению они могут более разумно отвечать на растущий список вопросов и создавать полезные взаимодействия с потребителями. 

Глубокое обучение обеспечивает основу для чат-ботов, чтобы постоянно опираться на знания, так что база знаний растет в геометрической прогрессии. 

Машинное обучение становится мейнстримом

Машинное обучение, процесс, с помощью которого машины изучают информацию при помощи обучающих алгоритмов, представляет собой форму сложного анализа данных, получившую широкое распространение в последние годы. Некоторые из наиболее примечательных примеров включают Netflix и Amazon, генерирующие предложения на основе предыдущих запросов и действий. 

Но в этом году машинное обучение выходит на новый уровень и открывает новые двери для компаний во многих отраслях, поскольку нейронные сети, составляющие архитектурный дизайн машинного обучения, становятся все более совершенными. 

И хотя машинное обучение и аналитика данных раньше считались довольно разрозненными, они становятся все более интегрированными — тенденция, выгодная для современного малого бизнеса. Хотя существует множество приложений, машинное обучение действительно революционизирует то, как бренды продают потребителям. 

Например, компании могут анализировать большой объем маркетинговых данных для создания полностью оптимизированного и персонализированного сообщения. Бренды, которые часто называют «гипер-персонализацией», могут предлагать индивидуальные рекламные акции на основе таких факторов, как местоположение потенциального клиента, демографические данные и то, является ли он новым или постоянным посетителем. 

Между тем, алгоритмы рекомендаций позволяют брендам предлагать релевантные продукты на основе предыдущих покупок и взаимодействий с клиентами, подобно Netflix и Amazon. 

Темные данные

В темных данных нет ничего угрожающего или зловещего — на самом деле все наоборот. Темные данные просто относятся к информационным активам, которые компании собирают, обрабатывают или хранят, но не используют. 

Это те данные, которые имеют ценность, но ускользают в пустоту. Общие примеры включают неиспользуемые данные клиентов, вложения электронной почты, которые открыты и не удалены, а также старые заявки в службу поддержки клиентов. По прогнозам темные данные будут составлять 93% всех данных, и все больше организаций предпринимают шаги по их использованию. 

Один из способов сделать это — использовать данные из журналов поддержки клиентов, чтобы увидеть, какое средство использовал клиент для инициирования контакта и как долго длилось взаимодействие. Эти темные данные позволяют бизнесу определить предпочтительный способ контакта человека, чтобы в будущем они могли улучшить качество обслуживания клиентов. 

С точки зрения методов создания неиспользуемых данных, веб-интеграция данных чрезвычайно эффективна. Она включает в себя преобразование веб-сайтов в структурированные, пригодные для использования данные для углубленного понимания, которые затем можно интегрировать в аналитические и бизнес-приложения. 

В одном случае фирма, предоставляющая финансовые услуги, упускала возможности продаж из-за невозможности немедленно определить, когда в юридических документах потенциального клиента указывалось на изменение статуса потенциального клиента. Но благодаря интеграции веб-данных фирма постоянно получала обновленные данные всякий раз, когда лиды совершали целевые действия, гарантируя, что их лиды всегда были актуальными. 

Как предприятия малого и среднего бизнеса могут использовать аналитику данных?

Одним из основных применений машинного обучения для малого бизнеса является его использование для отслеживания клиентов на разных этапах цикла продаж. Малые предприятия могут использовать аналитику данных для определения определенного сегмента клиентов, готовых совершить покупку и, что более важно, когда.

Аналитика данных также может быть использована для улучшения обслуживания клиентов. Например, инструменты машинного обучения могут анализировать разговоры между торговыми представителями и клиентами по таким каналам, как электронная почта, чат и социальные сети. Таким образом, обеспечивая более высокий уровень понимания общих проблем, с которыми сталкиваются клиенты, которые можно использовать, чтобы гарантировать, что клиенты получат потрясающий опыт работы с продуктом, услугой или брендом.  

На макроуровне малые предприятия могут использовать аналитику данных для выявления общих закономерностей и тенденций. Например, если многочисленные клиенты связываются с компанией и задают одни и те же вопросы, может иметь смысл создать специальную страницу, на которой подробно рассматриваются эти вопросы. По сути, эта новая страница веб-сайта может гипотетически увеличить продажи, поскольку она отвечает на общие вопросы, с которыми сталкиваются потенциальные покупатели, или помогает укрепить уникальное торговое преимущество бренда (USP), и все это стало возможным благодаря анализу данных.  

Аналитика данных предоставляет малым и средним предприятиям невероятно подробную информацию обо всех аспектах операций. Например, аналитика данных обеспечивает подробный анализ поведения клиентов. В свою очередь, позволяет владельцам бизнеса узнать, что мотивирует потребителей покупать их товары или услуги. Это невероятно ценно, потому что владельцы малого бизнеса могут использовать эту информацию, чтобы определить, на каких маркетинговых каналах следует сосредоточиться в будущем (т. е. сэкономить на маркетинговых расходах и одновременно увеличить доход). 

Как малому и среднему бизнесу использовать аналитику данных при ограниченном бюджете? 

Выводы из анализа данных помогают сократить расходы бизнеса на маркетинг и разработку продуктов. Вместо того, чтобы вкладывать большие деньги в несколько маркетинговых стратегий, которые приносят лишь минимальные результаты, используя аналитику данных, малые предприятия могут сосредоточиться только на нескольких проверенных, которые генерируют высококачественные лиды. 

Суть в том, что существует бесчисленное множество доступных аналитических инструментов, которые могут генерировать данные практически для всех мыслимых аспектов бизнеса, которые либо бесплатны, либо стоят немного.

Заключение

Поскольку почти две из трех компаний в настоящее время внедряют аналитику данных, этот процесс сильно влияет на современный деловой мир, и большинство брендов хотят его использовать. Упомянутые здесь тенденции указывают на быструю эволюцию анализа данных и демонстрируют их способность трансформировать многие аспекты операций. 

Будь то имитация получения знаний человеческим мозгом с помощью машинного обучения и глубокого обучения или использование неиспользованных темных данных для получения конкурентного преимущества, новая эра анализа данных имеет ряд практических приложений, на которые предприятия должны обратить внимание.