Jedną z korzyści płynących z prowadzenia firmy zajmującej się transformacją cyfrową jest praca z niesamowitymi talentami w przestrzeni cyfrowej. Zespół mojej firmy Centric Digital codziennie pracuje w okopach z naszymi klientami, którzy są na bieżąco z najnowszymi trendami w naszej dziedzinie.
jak wysokie jest echo Kellum
W związku z tym, opierając się na moim ostatnim artykule na temat benchmarkingu, poprosiłem mój zespół o podzielenie się, w jaki sposób dzisiejsze trendy w danych mogą pomóc w osiągnięciu sukcesu biznesowego. Uzyskane przez nich informacje mogą pomóc liderom w każdej organizacji rozważyć nowe sposoby wykorzystania danych w celu usprawnienia działalności, zaoszczędzenia pieniędzy, a nawet zwiększenia przychodów. Oto, co mieli do powiedzenia.
Połączenie cyfrowych i analogowych wskaźników KPI
„Firma może dziś mieć wiele narzędzi cyfrowych i dużo płacić za śledzenie”, wyjaśnia strateg danych Asher Feldman. „Ale trzeba mieć strategię, aby uzupełnić te dane o informacje z rzeczywistego świata — aby uzyskać pełny obraz, należy połączyć cyfrowe kluczowe wskaźniki wydajności (KPI) z analogowymi”.
„Strategia cyfrowa ma na celu ponowne wyobrażenie sobie procesu analogowego i uczynienie go lepszym dla konsumenta. Po wymianie tych analogowych punktów styku nadal musisz zwracać uwagę na rzeczywistą wersję tego, co to oznacza dla Twojej firmy. Niestety, wiele firm napotyka na problemy z atrybucją, przez co firma ma problem z atrybucją danych cyfrowych do świata rzeczywistego. Inteligentne firmy to te, które wykonują pracę nad analogowymi punktami styku, biorąc pod uwagę takie rzeczy, jak wyniki wizerunku marki, świadomość, wyniki satysfakcji, wyniki promotorów netto oraz ogólne rozpoznanie i popularność”.
Parki Disneya są doskonałą ilustracją działania Ashera. Kilka lat temu Disney World wprowadził MagicBands – opaskę typu FitBit, którą goście Disneya mogą nosić w parkach. Opaski te śledzą ruch, mogą być używane przy bramkach wejściowych, stoiskach z jedzeniem i kioskach oraz umożliwiają użytkownikom szybki dostęp do zdjęć z jazdy, a nawet otwierają drzwi do pokoi hotelowych. Disney zainwestował 1 miliard dolarów w to cyfrowe narzędzie, które zapewniłoby im cenne dane – w tym zapisy transakcji, popularne przejazdy, średnie wydane dolary itp. Ale Disneyowi udało się połączyć dane zebrane z tych pasm i wykorzystać je do usprawnienia operacji w celu aby pomieścić 3000 więcej gości w parkach dziennie.
Umożliwia całkowitą automatyzację zbierania i analizy danych
Przy przytłaczającej – i rosnącej – ilości dostępnych obecnie dużych zbiorów danych, istnieje zapotrzebowanie na całkowitą automatyzację gromadzenia i analizy. Wiele firm korzysta z platform do zarządzania danymi lub innych rozwiązań programowych, aby zbierać, przechowywać, sortować i analizować informacje w sposób łatwy do zobaczenia i zrozumienia dla użytkowników końcowych. Ten proces automatyzacji działa w celu usprawnienia analizy danych, a także może położyć kres rozdrobnieniu silosów danych w całej organizacji.
„Pomysł całkowitej automatyzacji jest obecnie bardzo popularny” – wyjaśnia Taylor Wallick, dyrektor ds. strategii cyfrowej w Centric Digital. „Dzisiejsze narzędzia cyfrowe umożliwiają dostarczanie informacji w czasie rzeczywistym różnym interesariuszom w całej organizacji bez konieczności przekopywania się przez jedną osobę przez dane i budowania wokół nich prezentacji. Zamiast tego dyrektor może wyświetlić liczby na desce rozdzielczej i dokładnie zobaczyć, co się dzieje w czasie rzeczywistym”.
Oprócz pulpitów nawigacyjnych do wizualizacji danych i platform zarządzania danymi — takich jak Adobe Audience Manager — kolejną interesującą ilustracją całkowitej automatyzacji można znaleźć w rosnącej popularności interfejsów programowania aplikacji (API). Te systemy narzędzi mogą być wykorzystywane do automatyzacji aplikacji wykorzystujących dane na wiele sposobów. Może to być tak proste, jak automatyzacja komunikacji na podstawie działań użytkownika – na przykład wiadomość z automatyczną odpowiedzią wysyłana do każdego nowego obserwatora na Twitterze – lub tak złożone, jak zbudowanie całej witryny internetowej wypełnionej punktami danych.
Weather.com i Zillow to przykłady interfejsów API zbudowanych przy użyciu zestawu logiki, który wyświetla określone informacje w czasie rzeczywistym, uzyskując dostęp do publicznych punktów danych. Tak więc, jeśli zacznie się ulewa w Alpine w Teksasie, National Weather Service zbierze i opublikuje te dane, które następnie zostaną przesłane do Weather.com. W miarę przechodzenia tych danych przez logikę witryny, obok aktualnych informacji prognozy dla tego miasta będzie ona renderować obraz chmury deszczowej.
Nawet mniejsze firmy używają interfejsów API w swoich witrynach. Jest to najczęściej używane w przypadku producentów lub dystrybutorów małych firm, którzy dostarczają małym firmom zestawy danych dotyczące zapasów i cen. Dane te będą następnie przesyłane do witryn internetowych firmy w czasie rzeczywistym.
Dokonywanie wykształconych domysłów
„Analiza predykcyjna zyskuje coraz większą popularność” – wyjaśnia Michael Aiello, Digital Strategist w Centric Digital. „Firmy wykorzystują eksplorację danych i złożoną matematykę do przeszukiwania ogromnych ilości informacji i uzyskiwania wglądu w coś, co może wydarzyć się w przyszłości”.
Chociaż niekoniecznie jest to nowy trend, staje się coraz bardziej wyrafinowany. W 2012 roku algorytm Target zdołał przewidzieć, że nastoletnia dziewczyna jest w ciąży, zanim dowiedzieli się o tym jej rodzice. Wzorce zakupowe dziewczynki odpowiadały podobnym trendom, które Target zidentyfikował jako zachowania kobiet w ciąży. Następnie firma zaczęła wysyłać dziewczynie kupony na sprzęt dziecięcy w oparciu o jego
przewidywanie ciąży.
Dziś jednak powszechne jest obserwowanie analiz predykcyjnych w pracy, gdy robimy zakupy na Amazon lub szukamy filmu na Netflix. Amazon oferuje klientom dodatkowe produkty w oparciu o przewidywane zachowania zakupowe, a Netflix niedawno stwierdził, że prawie 80% godzin streamowanych to wynik rekomendacji ich algorytmu.
Dodawanie kontekstu do metryk
Ważnym trendem, z którym zgodzili się wszyscy trzej eksperci, jest zapewnienie, że Twoje dane mają kontekst. Pomaga to uniknąć praktyki używania danych ze względu na dane. Jasne, wspaniale jest wiedzieć, że w dniu premiery Twoja aplikacja została pobrana trzy miliony razy, ale to nie wszystko. Czy użytkownicy usunęli aplikację następnego dnia? Czy korzystają z aplikacji zgodnie z przeznaczeniem? Czy aplikacja zwiększa czy odbiera satysfakcję klienta? Oto rodzaje pytań kontekstowych, które powinieneś zadawać wokół dowolnych wskaźników lub wskaźników KPI.
Ostatnie słowo
Zdolność do gromadzenia danych i wykorzystywania ich do osiągania sukcesu wzrasta wraz z poziomem dojrzałości cyfrowej firmy. Im więcej cyfrowych punktów styku posiada firma, tym bogatsze informacje będą w stanie analizować i wykorzystywać. Jednak pomijając dojrzałość cyfrową, pierwszym krokiem dla każdej firmy jest upewnienie się, że w pierwszej kolejności ma strategię dotyczącą danych. Tylko wtedy mogą dokładnie ocenić, czy najnowsze trendy w danych będą miały sens dla ich biznesu, czy też zostaną wykorzystane z korzyścią dla klienta.
