Kraften ved data: Hvordan førende organisationer udnytter data som en konkurrencefordel

Dataladder: Kraften ved at udnytte data

Data er den nuværende og fremtidige kilde til konkurrencefordele.

Borja Gonzáles del Regueral – vicedekan, IE University's School of Human Sciences and Technology

Virksomhedsledere forstår fuldstændig vigtigheden af ​​data som et grundlæggende aktiv for deres virksomheds vækst. Selvom mange har indset dets betydning, kæmper de fleste af dem stadig med at forstå hvordan det kan bruges til at opnå forbedrede forretningsresultater, såsom at konvertere flere kundeemner til kunder, forbedre brandets omdømme eller opnå en konkurrencefordel i branchen i forhold til andre aktører.

Industriel konkurrenceevne kan afledes af mange faktorer. Men det er blevet observeret, at de fleste af disse faktorer kan kontrolleres og manipuleres ved dataindsamling og analyse. I denne artikel vil vi lære de faktorer, der påvirker en virksomheds konkurrencefordel i branchen, og hvordan organisatoriske data kan bidrage til at forbedre konkurrenceevnen.

Udkonkurrerende konkurrenter med datainitiativer

I den nuværende æra har forbrugerne en lang liste af muligheder at vælge imellem, mens de leder efter et produkt eller en tjeneste. Dataindsamling og analyse kan i vid udstrækning hjælpe en organisation til at sætte sig selv som en differentierende aktør på markedet.

Lad os gennemgå de tre øverste faktorer, der påvirker en forbrugers valg, mens vi fokuserer på, hvordan dataindsamling og analyse kan forbedre et brands tiltrækningskraft i forhold til andre konkurrenter på markedet.

Faktor 1: Markedsbehov møder produktudbud

Et produkts unikke egenskaber og egenskaber adskiller det fra dets konkurrenter. Hvis du sælger det samme produkt som konkurrenterne, uden yderligere unik værdi, er der en stor chance for, at dine konkurrenter kan tiltrække flere forbrugere med værdiskabende tilbud. At forudsige forbrugeradfærd og forstå deres krav er et vigtigt skridt for at opnå en konkurrencefordel på markedet.

Data initiativ til forudsige forbrugeradfærd

Der er et vist mønster bag, hvad forbrugerne køber på et marked, og hvilke funktioner de leder efter, mens de træffer købsbeslutningen. Du kan analysere markedsdata for at forstå:

  • Hvilke produktfunktioner får mere opmærksomhed fra forbrugerne?
  • Hvilke behov opfylder forbrugerne med deres indkøb?
  • Hvilke produkter køber forbrugerne normalt sammen?

Faktor 2: Konkurrencedygtig strategisk vision

Det er afgørende at være opmærksom på konkurrencen og deres strategiske træk, så du også kan afstemme dine beslutninger konkurrencedygtigt. Uanset om det er kampagner, rabatter eller prisoplysninger, er det vigtigt at udlede disse oplysninger fra tidligere data i stedet for at følge mave-instinkter.

Data initiativ til konkurrencedygtig beslutningstagning

Dataanalyse kan hjælpe dig med at forstå konkurrencen bedre med hensyn til:

  • Hvilke salgsfremmende ordninger og rabattilbud tilbyder andre konkurrenter?
  • Hvilke faktorer påvirker dine konkurrenters priser?
  • Hvor tilfredse er din konkurrents kunder med deres køb?

Faktor 3: Forbedret produkttilgængelighed og tilgængelighed

Forbrugerne forventer i dag hurtige produktleverancer samt en jævn omnichannel-oplevelse. På grund af dette skal mærker sikre, at deres varelager er fyldt med passende mængder og typer af produkter i henhold til markedets krav. Tilsvarende er det meget vigtigt at markedsføre produktinformation på en nøjagtig måde og gøre det muligt for kunderne at få adgang til og bestille de samme produkter fra online- såvel som i butikskanaler.

Data initiativ til forbedre produkternes tilgængelighed og tilgængelighed

Dataanalyse kan hjælpe dig med at besvare spørgsmål som:

  • Hvad er procentsatserne for salg i butikken sammenlignet med online?
  • Hvad er de mest almindelige steder for produktleveringer?
  • Hvor læser forbrugerne om dine produkter/tjenester?

Kraften i Rens data

For alle de spørgsmål, der er fremhævet ovenfor, kan du enten gætte svarene på dem gennem mave-instinkter eller bruge nøjagtige, pålidelige data fra fortiden og træffe kalkulerede fremtidige beslutninger. Men det er lidt mere kompliceret end dette. Data, der indsamles og opbevares af mange organisationer, er ikke i det korrekte og nøjagtige format til at blive brugt til analyse, og det skal underkastes datakvalitetsstyrings livscyklus, før det kan bruges af sådanne årsager.

En datakvalitetslivscyklus tager dine data gennem en række trin for at sikre dataanvendelighed og nøjagtighed, såsom dataintegration, profilering, skrubbe, rensning, deduping og fletning. Selvbetjeningsværktøjer til datakvalitet har gjort det meget nemmere at automatisere datakvalitetsstyring med reduceret tid, omkostninger og arbejdskraftinvesteringer. Håndtering af datakvalitet i tide kan muliggøre realtidsberegning af konkurrencemæssige foranstaltninger, såsom markedskrav, forbrugerpræferencer, priser og kampagner og produkttilgængelighed mv.