没有自动化和变更管理工具的数据驱动品牌的挑战️
众所周知，高效的数据管理系统有助于公司为其业务交付价值。但这只有在使用正确的工具、人才和能力分析数据以推动产品和服务的创新和增长时才有可能实现。所以，我们问，如何在数据驱动的拥有正确的自动化和变更管理工具对公司运营真的意味着什么?
数据驱动的组织获得更多的客户23%，根据麦肯锡的最新研究。他们也是x 19更有利可图，可以留住忠实的客户6 x。
数据驱动最困难的方面不是技术，而是人们适应文化转变的能力。当管理层未能在培训、流程开发、工具和系统方面进行投资时，员工就难以应对技术集成到他们的工作操作中。管理层可能会发现很难承认某些事情必须改变。然而，这只是第一步。
在本文中，我们将讨论为什么成为数据驱动型企业具有挑战性。在Ta狗万manbetx官网登录入口ylor Wells咨询公司，咨询工作表明，数据分析和利用不仅对您的利润率和收入增长产生积极影响，而且通过帮助人力资源改善团队文化和体验，还会对工作环境产生积极影响。
我们还认为，通过数据分析预测客户行为和趋势，可以让你以传达你作为品牌所提供的价值的方式量身定制你的活动。我们相信所有权和数据管理、隐私保护和数据责任是价值驱动业务的一部分。
克服作为一个没有数据驱动的变更管理和自动化的企业的挑战
由于数据丰富，人们可能会经历信息过载。然而，它有可能塑造企业基于事实的发展的未来，用具体的证据加强创新思想。然而，对于一些公司来说，一个强大的、数据驱动的环境是罕见的，而且数据很少是判断的唯一依据。他们仍然不知道数据驱动意味着什么。
数据驱动对管理层意味着什么?
数据驱动指的是开发技术、能力，以及最重要的数据驱动心态。因此，采用数据驱动方法的组织在数据分析和解释的前提下做出关键的业务决策。
为什么采用数据驱动的方法?因为它允许企业审查和管理他们的数据，以改进他们的产品或服务。此外，通过使用数据来指导其运营，组织可以将其营销和品牌与潜在客户和客户联系起来并进行定制，这可以带来更高的盈利能力。
对数据驱动的自动化过程的仔细观察
1.收集数据
毫无疑问，数据是优化业务操作的关键组件。当然，它不可能是简单的任何数据。在一个正常运行的数据驱动业务中，收集适当的数据是一个高优先级。数据集必须与所研究的主题一致。报告还必须及时、准确、清晰、公正，最重要的是可信。一小块好的、可靠的数据明显比几tb的无用信息更珍贵。
然而，数据总是比高管们预期的更混乱。可能有一些微小的潜在因素会影响结果。此外，过滤和处理数据可能是一个困难、漫长且成本高昂的过程。说实话，数据驱动型组织让他们的数据科学家将大部分时间用于收集、处理和准备数据。
2.访问数据
仅仅拥有精确、及时和相关的数据来识别数据驱动是不够的。来自蓬勃发展的数据驱动业务的数据也很容易获得。相关团队的成员可以连接、分发和查询数据。
一旦需要，数据的格式应该允许它链接到其他业务数据。因此，数据共享环境必须存在。例如，一些零售商将顾客的点击次数与他们的购买历史合并在一起。这提供了更有价值的见解。要实现这一点，请考虑关系数据库。
最后，必须为提问提供相关的方法，以帮助管理层了解公司正在发生的事情，例如要求识别消费者群体。
3.展示数据
正如前面所讨论的，数据驱动的公司有一个能够访问可靠数据的分析小组。例如，该组织收集了销售数据，并准备了一份报告，声称该公司的销售额在三个月内增长了4%。对这些指标进行跟踪肯定是有用的。然而，引用的数字根本没有告诉我们任何东西。对吧?4%的价值到底暗示了什么?这就是分析发挥作用的地方。
4.分析数据
有些公司错误地把重点放在数据展示上，而不是分析和评估上。为什么数据驱动的组织在数据交付后不停止呢?报告描述之前发生的事情。它也可以作为检测变化和发展的起点，但它基本上是一个逆行的观点。要真正成为数据驱动型企业，企业必须超越自身。
举例来说，分析数据需要深入研究数字，以确定它们来自哪里，如果它们发生了变化，为什么会发生变化，并且在适用的情况下，制定可以测试的假设或执行试验，以获得更多可以揭示答案的信息。
5.基于数据的决策
现在，我们了解了数据驱动的本质。数据驱动的组织将利用数据来帮助指导和影响战略。然后，一种以证据为基础的心态将出现，在这种心态下，数据将被用于设计和指导未来的计划。这并不是特别容易，所以不要立即寻求根本性的转变。然而，每个人都可以为这一进步做出重大贡献。
成为数据驱动型企业的好处
1.数据驱动可以提高透明度和管理完整性。
培训员工在日常活动中采用数据驱动的决策有助于公司降低风险，提高运营效率，同时也改善了职场关系。当组织收集并成功管理客观数据用于文件编制和监管时，他们被认为更负责任。
2.数据驱动为改进和发展提供了新的机会。
组织可以根据需要进行调整，观察关键参数，并根据获得的数据进行额外的更改。此外，客户的意见有助于引导公司走上正确的道路。
3.数据驱动支持业务扩展。
通过研究数据，管理者可以了解到在不久的将来需要预测什么，以及他们需要改变什么才能更好地表现和竞争。企业也可以利用对客户的洞察来保持积极的关系，并找到创新的技术来提供新产品和服务，以推动品牌的发展。
数据驱动的障碍是什么?
非常有趣的是22%的组织可以自信地分享，他们根据基于NewVantage Partners的道德标准处理数据。调查．研究还显示，在数据管理方面，技术并不是真正的问题。相反，这是缺乏文化变革带来的问题。
一个组织及其人员适应剧烈变化的能力是一个需要时间的过程。这不是一夜之间就能实现的，对于一些人来说，优化他们的定量和定性数据管理可能需要几年，甚至几十年的时间。然而，就在最近，几乎所有公司的业务都受到了重大影响。
1.Covid-19大流行，例如，导致了所有相互依赖的行业的严重中断，造成了瓶颈和延迟在供应链流程中。这在很大程度上影响了工人们，他们不得不隔离几天到几周，包括连续的政府强制封锁。所有这些都导致了保证金损失和需求或购买活动的减少，尤其是在零售领域。
当然，过去两年已经揭示了供应链脆弱性是如何导致去全球化或本地化制造和生产的，自动化、技术投资以及数据优化或管理在下一个常态下的运营中至关重要。
2.非接触式和自助服务选项从此成为了新的做生意方式。它曾经是可选的，因为越来越多的客户可以随时随地访问溢出的数据和分散的信息。大多数人变得有选择性，拥有选择他们信任和参与的内容的自由。结果，这导致了两类事实——一类是“另类”事实，另一类是“结构性”事实。
反过来，企业可以利用这个机会从现有数据中了解当前的趋势。然后可以解释这些信息，以便在决策过程中导航。
成为一个拥有数据驱动的变更管理和自动化的企业
只有27%的公司可以自信地证明他们是数据驱动的组织。事实上,high-priced92%大多数高管和经理都表示，他们的主要困难来自文化变革。
大多数公司通过任命首席数据分析官来解决这一领域缺乏进展的问题。有趣的是,只有40%可以自信地确定，这是一个优化的角色，推动其流程的显著增长。
让我们来看看一些数据驱动的企业，以及他们如何在他们的行业中使用变更管理和自动化:
创造性地使用数据的组织不仅将其文化引向创新。但他们改变了数据系统，更清晰地描绘了他们的期望、结果、改进和战略优化。
1.亚马逊
你知道这个电子商务巨头每下一笔订单，就有大约2000个实时数据点吗?该公司的机器学习算法还可以预防和检测价值通常达数百万美元的欺诈活动或交易。
2.澳洲电信
作为澳大利亚最大的电信供应商，Telstra一直在扩展其数据管理战略，并寻找方法，以最大限度地利用其探索、可视化和结合来自汽车、能源和电信部门的数据。
它还声称，通过匿名化和汇总客户数据，消除个人身份，只使用客户的位置或年龄信息，来利用其品牌。
3.医疗保健
医疗保健公司还通过开发电子健康记录(EHR)来利用数据管理系统的成本和运营效率。这进一步优化了客户体验。
例如，当护士和医院工作人员可以安全地将ICU患者转移回私人病房时，EHR会提醒他们，从而将呼吸机的使用减少到24小时之多。最重要的是，数据分析改善了患者出院后的旅程和病情。
4.石油行业
例如，壳牌公司利用其软件分析平台为供应商预测石油钻机的功能和错误。它向DataBricks的Apache Sparks和微软的Azure Cloud寻求帮助来管理它库存和计划未来的设备购买或租用时间框架。
对壳牌来说，这一策略节省了时间和成本，将48小时的库存分析缩短到45分钟。它最终为这家石油巨头节省了数百万美元。
5.食品行业
食品行业使用数据驱动的管理系统来目标更好的销售，优化定价，并预测未来的需求。这使得恒天然、雀巢和乔治韦斯顿食品等食品品牌巨头能够利用并最大化分析工具，将数据转化为价值。反过来，像这样的工具带来了高达150亿美元的收入。
6.汽车工业
汽车制造商还利用数据驱动的创新来监控汽车偏好的详细信息，如型号、颜色和类别。这有助于汽车品牌确定哪些车型是有需求的。然后，他们为每个市场或地区定制汽车型号的库存。
例如，日产汽车使用了由Apache Hadoop支持的Hortonworks数据平台。这有助于这家日本汽车制造商的本地化网站探索质量数据，并为客户识别最适合的汽车、产品和服务。
成为数据驱动型企业:你能做些什么?
可量化数据驱动的操作得到了喜忧参半的结果。但是，在执行战略和做出重要决策方面具有弹性、坚持不懈和坚持不懈的公司，能够最大限度地发掘自己的价值点。在不断增加的非结构化数据量和新来源中，我们建议您可以采用以下几个步骤:
- 跳出思维定势。您可以从现有数据源获得哪些类型的信息?创新的解决方案往往来自创造性和批判性思维。所以，你必须考虑你还没有考虑过的角度。如果你在进行调查、在线问卷和访谈，你该如何构思你的问题?
- 正如兰迪·宾在他的书中所说，“快速失败”是快速学习的方法。经验是最好的老师之一。失败也会激发最具创意和创新的解决方案之一。因此，那些乐于学习、获得新知识并解释深刻见解的组织将推动其业务价值的显著增长。
- 设定长期目标。转型的努力和过程经常变得重复，需要时间来展开努力。完美不是我们的目标，因为现实地说，这是不可能实现的。相反，您需要从过去的陷阱中学习，并进一步询问您的数据如何回答您最初的问题。它如何帮助你抵御来自管理层和客户的反对?
底线
作为一个数据驱动型品牌，最大的挑战不是技术。它是公司和员工适应文化变化的能力。这是一个持续的过程，需要企业不断准备适应变化。员工不能迅速适应要求。通常，这是因为组织没有投资于更好的工具和系统来培训和改进流程或操作。
随着来自客户和公司运营的每笔交易和流程的数据越来越多，数据分析方面的投资和优化使团队能够更聪明、更快、更高效地工作。在你确定了要衡量的重点和关键指标之后，是时候在销售、营销和定价部门的跨职能团队中解释和使用这些指标了。
为了全面了解如何整合贵公司的高绩效团队，并进行营销研究，
您的企业是否需要帮助来调整您的定价策略、人员和运营，以便立即对利润产生影响?
如果是的话，请拨打(+61)2 9000 1115。
如果您有任何问题，也可以发邮件至team@www.yakutkundura.com。
让你的价格世界级!
