Как аналитика данных повлияет на малый бизнес в 2023 году

Когда в 1999 году Salesforce запустила свое программное обеспечение CRM на основе браузера, эра анализа данных для малого и среднего бизнеса только начиналась. Для многих таких предприятий, возможно, была первой частью программного обеспечения, которое постоянно отслеживало и записывало, что делают сотрудники и достигают ли они своих KPI. Объем записываемых данных и простота создания отчетов означали, что впервые владельцы могли точно видеть, насколько хорошо работают отдельные лица, команды и вся компания.

Сегодня большинство бизнес-приложений, будь то программное обеспечение для бухгалтерского учета или информационные системы управления персоналом, записывают каждое действие и каждое изменение в режиме реального времени. Эти приложения создают огромные объемы данных, которыми они могут делиться с платформами анализа данных. 

Платформы анализа данных предоставляют предприятиям малого и среднего бизнеса подробные сведения обо всех аспектах операций, которые они могут использовать для сокращения затрат, повышения прибыльности и выявления неэффективных факторов. Ниже мы рассмотрим три основные тенденции, влияющие на аналитику данных малого и среднего бизнеса в 2023 году, и то, как малый и средний бизнес использует аналитику данных сегодня.

Три тренда в области анализа данных, которые повлияют на малый бизнес в 2023 году

Искусственный интеллект

Десятилетие инвестиций в искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) привели к инновациям по нескольким направлениям, таким как возможность превращать текст в изображения и инструменты, которые предсказывают, когда сделка будет закрыта и на какую сумму. У малого и среднего бизнеса теперь есть операционные инструменты, инструменты прогнозирования и планирования, ранее доступные только крупным компаниям с командами кодирования.

Для менеджеров и супервайзеров инструменты анализа данных на основе ИИ могут анализировать производительность сотрудников, чтобы понять, почему они не выполняют свои ключевые показатели эффективности. Эти инструменты могут даже сообщить менеджерам и руководителям, в каких областях отдельные сотрудники нуждаются в специальной подготовке. На самых высоких уровнях руководители теперь используют системы поддержки принятия решений, чтобы сообщить им о вероятном результате курса действий, который они рассматривают, например, об инвестициях в оборудование, на какие новые рынки выйти и потенциальную отдачу от разработки продукта.

Аналитика данных ИИ для розничных продавцов может снизить риск заказа слишком большого количества товаров или неправильного запаса. Он даже может предсказать, сколько товара потребуется каждому магазину и онлайн-складу.

Рынок подключаемых модулей ИИ быстро растет. Инструменты анализа данных на основе ИИ доступны в качестве основных или дополнительных услуг для широкого спектра бизнес-приложений. Мы ожидаем, что малые и средние предприятия продолжат внедрять эту технологию в 2023 году, поскольку ее выводы помогут владельцам бизнеса найти рационализацию и повысить эффективность в условиях вялой экономики.

Обработка естественного языка

Чтобы AI и ML работали, им нужны данные — большие данные. По мере повышения точности этих инструментов компании все глубже изучают данные, которые они генерируют, чтобы увидеть, могут ли они найти новые возможности для улучшения.

Одним из направлений деятельности компаний в последнее время является получение информации из взаимодействия со своими клиентами и упоминаний в социальных сетях. Инструменты обработки естественного языка (NLP) могут интерпретировать смысл расшифрованных телефонных звонков и цифровых каналов (таких как электронная почта, программное обеспечение для чата, обмен сообщениями в социальных сетях и многое другое).

НЛП в сочетании с анализом данных о настроениях может распознавать, что потребители думают о бизнесе и его продуктах, и даже определять определенные эмоции по словам, которые клиенты говорят или пишут. Эта технология может различать утверждения и вопросы, а также определять, является ли то, что кто-то сказал или написал, мнением, вопросом, предложением или проявлением признательности. Такие инструменты, затем используют автоматическое суммирование текста для создания кратких сводок мнений потребителей из неструктурированных файлов данных, созданных по терминам или темам (например, отзывы о «продукте А» или мнения о поддержке клиентов).

Вместе с инструкциями, которые вы предоставляете своему программному обеспечению, эти машинные идеи, основанные на анализе данных, могут улучшить результаты клиентов.

Живые диалоговые инструменты искусственного интеллекта также полагаются на эти идеи. Два основных варианта использования, которые становятся все более популярными, — это программное обеспечение для живого чата и программное обеспечение для колл-центров. 

Диалоговый ИИ, основанный на аналитике данных в реальном времени, теперь может обрабатывать запросы клиентов, рекомендовать продукты, решать технические проблемы и принимать заказы в режиме реального времени по телефону, электронной почте или платформе обмена сообщениями без участия человека. Если ИИ понимает, что не может разрешить ситуацию, он передает клиента соответствующему агенту. Даже на этом этапе искусственный интеллект помогает агентам достичь правильного результата, отображая на экране подсказки о том, что сказать, исходя из фактического живого разговора. 

Способность разговорного ИИ успешно разрешать больше вызовов со временем будет увеличиваться. Это дает компаниям возможность сократить расходы на персонал в сфере обслуживания клиентов и технической поддержки. Учитывая плохой экономический прогноз на 2023 год, мы ожидаем значительного развития этой области анализа данных.

Как предприятия малого и среднего бизнеса могут использовать аналитику данных?

Аналитика данных используется по-разному, но вот четыре наиболее важных применения малого и среднего бизнеса:

Улучшенные показатели закрытия

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, которые готовы совершить покупку (и, что более важно, когда они будут готовы).

Лучшее обслуживание клиентов

Как мы уже говорили ранее в этой статье, аналитика данных может значительно улучшить обслуживание клиентов. Эта платформа записывает все телефонные звонки, электронные письма и разговоры в чате за последние 90 дней, анализирует их, а затем представляет результаты в виде всплывающей подсказки. Эта визуализация — эффективный способ для супервайзеров проверить наличие проблем среди клиентов.

Выявление трендов и реагирование на них

На макроуровне малые предприятия могут использовать аналитику данных для выявления общих закономерностей и тенденций. Например, если многочисленные клиенты обращаются в компанию с одними и теми же вопросами, может иметь смысл создать онлайн-базу знаний, в которой подробно рассматриваются эти вопросы. 

Некоторые из лучших пакетов программного обеспечения для колл-центров теперь могут анализировать входящие вызовы на содержание и давать вам предложения о том, что добавить в вашу базу знаний. По сути, эта новая часть вашего 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) — все это стало возможным благодаря анализу данных.

Лучшее понимание поведения клиентов

Аналитика данных обеспечивает подробный анализ поведения клиентов, и эта информация позволяет владельцам бизнеса узнать, что мотивирует потребителей покупать их продукты или услуги. 

Владельцы малого бизнеса могут использовать эту ценную информацию, чтобы определить, на каких маркетинговых каналах следует сосредоточиться в будущем (т. е. сэкономить на маркетинговых расходах и одновременно увеличить доход).

Аналитика данных по бюджету

Выводы из анализа данных помогают сократить расходы бизнеса на маркетинг и разработку продуктов. Вместо того, чтобы направлять большие деньги на несколько маркетинговых стратегий, которые дают лишь минимальные результаты, малые предприятия могут использовать аналитику данных, чтобы сконцентрироваться на нескольких, которые, как доказано, генерируют высококачественные лиды.

Существует множество доступных аналитических инструментов, которые могут генерировать данные практически для всех мыслимых аспектов бизнеса.