精通したリーダーシップグループは、不可欠であると信じてデータ駆動型を作成しました。彼らは、自分たちのビジネスの拡大された世界観を持つために、彼らのクライアント、彼らのライバル、そして彼らの市場について彼らが利用できる膨大なデータを利用する必要があることに気づきました。これはあらゆる規模の企業に当てはまり、特にB2B関係に当てはまります。
IT支援を必要とせずに、経営幹部がデータを直接参照できるようになると、どのようなメリットが得られるかを想像するのは難しいことではありません。包括的で適切に編成されたデータへの無制限のアクセスと強力なAI計算を組み合わせることで、ビジネスパーソンはデータを使用して「もしも」の状況を追跡したり、企業に関するアイデアを調べたりすることができます。たとえば、CMOは、「最新の製品ラインについて、過去18週間で、印刷物とデジタルの両方での広告投資の見返りはどのくらいか」と尋ねることができます。さまざまな優先順位でバックログされたIT部門は、数週間以内に回答を返す可能性があります。 AIに関する大きな情報？議事録。
データからこの種の情報を取得するには、最小限の完全性、編成、およびアクセス可能性を備えている必要があります。これは膨大なデータ保証であり、いくつかの興味深い方法で実現され始めたばかりです。
正しく処理されたデータは、企業内のマーケティング、販売、およびその他の多くの運用グループに情報を提供できます。私は、情報のベテランであるUnifiのCEOであるRob Carlsonと協力して、一部の企業がこれをどのように実現しているかを理解しました。
一部の企業の規模を考えると、コスト削減または収益増加のわずかな割合が収益性に大きな違いをもたらす可能性があります。広告、販売、運営、そして会社の他のほとんどすべての部分の強化についてもまったく同じことが言えます。 「カタログは重要です。AIを備えたカタログの方が優れています。これは、Unifiで設立時に取り組んできた組み合わせであり、これまでのところ、クライアントの結果は、私たちが理想的な軌道に乗っていることを示しています」とCarlson氏は述べています。
ビッグデータで機能するエグゼクティブにとっての難しさは、差し迫った課題の解決に関連するデータが存在するかどうかを知ることです。もう1つの要因は、特定の企業を取り巻く適用可能な情報の膨大な量です。管理するには大きすぎます。サイズの問題に加えて、日を追うごとに悪化するだけです。
コスト効率と弾力性のために企業は現在クラウドを採用していますが、場合によっては、データはオンプレミス（情報サイロ、情報池、情報ハブ）にも保存されます。さらに、収集および整理された場合に関心のあるサードパーティの情報リソースがあります。しかし、そのすべての形式と家で、そのすべてのデータを取得することは重要な問題になる可能性があります。情報を表示、理解、使用する能力を持つことは、情報を通じてビジネス上の課題を解決するための最初の重要なステップです。十分な情報が正しくカタログ化されると、次のような市場関連の質問に対応できるようになります。
- 製品ラインナップごとの、各顧客の取得、保持、および保守の価格はいくらですか？
- 過去90日間に当社のサイトにアクセスし、当社からのメールを開始したすべての人を見せてください。
- 現在提供しているサービスに最もアクセスしやすい地域と人口統計グループはどれですか？
- アップセル、クロスセル、新製品の成長のための最高のチャンスはどれですか？
正しいデータを取得する...すべて
「多くの企業は内部のデータコレクションのみを利用していますが、全体像を把握するには、企業の内外を問わず、多数のソースにアクセスする必要があります」とCarlson氏は説明します。これは、特に、新規ビジネスの獲得に役立つ効果的なマーケティングおよび販売計画を構築するために見込み客に関する情報が必要な場合に意味があります。多くの場合、新しいクライアントに販売することは、関係のあるライバルを排除することを意味します。マーケターはそれらの競合他社について学ぶ必要があり、それは外部のデータを収集する必要があります。彼らはどのくらいあなたの可能性へのサプライヤーでしたか？昨年、彼らはどのくらいの商品を販売しましたか？関係の条件は何ですか？競合他社が使用している広告およびマーケティングメッセージは何ですか？
競合他社の戦略を知ることに加えて、見込み客の購買行動に関する情報はまだ企業のCRM内にありません。カールソン氏は、「ほとんどの場合、無数の外部および内部データソースを集約することが不可欠です。これは面倒に聞こえるかもしれませんが、データガバナンス、カタログ化、準備、および検出のために適切なプロトコルが設定されていれば管理できます」と付け加えています。
適切な例として、規模、業界、資本化、拡張目標、今日購入している製品、ニーズの点で、最も収益性の高い既存の顧客に非常に類似している南西地域の企業のリストを見つけようとしていると想像してください。あなたの答えなどのために。
消費者の欲求と積極的な戦略は非常に速いスピードで変化するため、データに高速でアクセスすることが重要になります。あなたのデータがあなたに伝えている物語の小さな変化でさえ、あなたがそのデータにリアルタイムでアクセスできればあなたは大きな違いを生むかもしれません。しかし、本質的な事業主である代わりに、情報は通常ボトルネックです。経営幹部は、自分たちのパフォーマンスがデータの品質と可用性と同じくらい優れていることに気づいています。
ビッグデータと人工知能：無敵のブレンド
ビッグデータの増大するマルチソース特性のために、アクセス可能な情報の山への洞察を監視および取得することはますます困難になっています。不可能、より正確な説明になります。 AIを入力します。 「人工知能は、その多くの情報をしっかりと理解するために、どの個人やグループよりも多くのことを行うことができます」とカールソンは言います。 「AIは自然言語のクエリを容易にすることもできるため、ITプロフェッショナルによる数週間の分析が不要になります。」
AIは、ビジネスユーザーがデータをより迅速に発見して提供するのを大幅に支援します。経営幹部とIT部門の間には大きなギャップがあるため、これはゲームチェンジャーになる可能性があります。 「経営幹部は、計画のフィルター、収益の伸び、ターゲット市場、競争上のリスク、顧客体験、企業の使命を通じて企業に問い合わせます」とカールソン氏は述べています。 「ITプロフェッショナルは、まったく異なるレンズを通して世界を見ています。」
人工知能は、包括的な情報に適用されると、ビジネスの洞察までの時間を短縮し、ビジネス価値の創出と収益の向上を飛躍的に促進する可能性があります。組織がこれらのテクノロジーをまだ採用していない場合、現在のような時間はありません。あなたはあなたの競争がそうであると仮定する必要があります。