정통한 리더십 그룹은 필수를 믿는 데이터 기반을 만들었습니다. 그들은 비즈니스에 대한 확대 된 세계관을 갖기 위해 고객, 경쟁자 및 시장에 대해 사용할 수있는 방대한 데이터를 활용해야한다는 것을 깨달았습니다. 이는 모든 규모의 회사에 해당되며 특히 B2B 관계에 적용됩니다.
IT 지원 없이도 경영진이 데이터를 직접 참조 할 수있는 능력이 어떤 이점이 있을지 상상하는 것은 어렵지 않습니다. 강력한 AI 계산과 결합 된 포괄적이고 잘 구성된 데이터에 대한 무제한 액세스를 통해 모든 비즈니스 담당자는 데이터로 "가정"상황을 추적하거나 기업에 대한 아이디어를 조사 할 수 있습니다. 예를 들어 CMO는 "최신 제품 라인에 대해 지난 18 주 동안 인쇄 및 디지털에 대한 광고 투자 수익은 얼마입니까?"라고 물을 수 있습니다. 다른 우선 순위로 백 로그 된 IT 부서는 몇 주 안에 답변을받을 수 있습니다. AI에 대한 큰 정보? 의사록.
따라서 데이터에서 이러한 종류의 정보를 얻으려면 최소한의 완전성, 구성 및 접근성이 있어야합니다. 엄청난 데이터 보장이었으며 이제는 몇 가지 흥미로운 방식으로 실현되기 시작했습니다.
올바르게 처리 된 데이터는 마케팅, 영업 및 회사 내의 다른 많은 운영 그룹에 정보를 제공 할 수 있습니다. 저는 Unifi의 CEO 인 정보 베테랑 Rob Carlson과 합류하여 일부 기업에서 어떻게 이런 일이 일어나고 있는지 이해했습니다.
일부 기업의 규모를 감안할 때 약간의 비용 절감 또는 수익 증가는 수익성에 큰 차이를 만들 수 있습니다. 광고, 판매, 운영 및 회사의 거의 모든 부분의 향상에 대해서도 똑같이 말할 수 있습니다. Carlson은 "카탈로그가 중요합니다. AI가 포함 된 카탈로그가 더 좋습니다. 이것은 Unifi 창립 당시 Unifi에서 작업해온 조합이며, 지금까지 고객의 결과는 우리가 이상적인 경로에 있음을 확인합니다."라고 말합니다.
빅 데이터 를 다루는 경영진의 어려움은 시급한 문제를 해결하는 데 적합한 데이터가 무엇인지 아는 것입니다. 또 다른 요인은 주어진 회사를 둘러싼 적용 가능한 정보의 엄청난 양입니다. 관리하기에는 너무 큽니다. 크기 문제와 함께 매일이 지날수록 악화됩니다.
기업은 현재 비용 효율성과 탄력성으로 인해 클라우드를 수용하고 있지만 일부 경우 데이터는 정보 사일로, 정보 연못 및 정보 허브에 온 프레미스에 저장됩니다. 또한 정보가 수집되고 구성되면 관심을 가질만한 제 3 자 정보 리소스가 있습니다. 그러나 모든 형태와 집에서 모든 데이터를 얻는 것은 중요한 문제가 될 수 있습니다. 정보를보고, 이해하고, 사용할 수있는 능력을 소유하는 것은 정보를 통해 비즈니스 과제를 해결하는 첫 번째 중요한 단계입니다. 충분한 정보가 올바르게 분류되면 다음과 같은 시장 관련 질문에 응답 할 수 있습니다.
- 제품 라인업별로 각 고객의 획득, 유지 및 유지 관리 비용은 얼마입니까?
- 우리 사이트를 방문한 후 지난 90 일 동안 회사에서 이메일을 보낸 모든 사람들을 보여주세요.
- 현재 제공되는 서비스에서 가장 쉽게 접근 할 수있는 지역 및 인구 통계 그룹은 무엇입니까?
- 상향 판매, 교차 판매 및 신제품 성장을위한 가장 좋은 기회는 무엇입니까?
올바른 데이터 얻기 ... 모든 것
Carlson은 "많은 기업이 내부 데이터 수집 만 활용하지만 전체 스토리를 파악하려면 비즈니스 내부 및 외부에서 다양한 소스에 액세스해야합니다."라고 설명합니다. 이는 특히 새로운 비즈니스를 성사시키는 데 도움이 될 수있는 효과적인 마케팅 및 판매 계획을 구축하기 위해 잠재 고객에 대한 정보가 필요한 경우에 의미가 있습니다. 새로운 고객에게 자주 판매한다는 것은 관계를 맺고있는 라이벌을 제거하는 것을 의미합니다. 마케터는 이러한 경쟁사에 대해 알아야하며 외부에있는 데이터를 수집해야합니다. 그들이 당신의 잠재력을 공급 한 지 얼마나 되었습니까? 작년에 판매 한 제품은 얼마이며 어떤 제품을 판매 했습니까? 관계 조건은 무엇입니까? 경쟁사가 사용하는 광고 및 마케팅 메시지는 무엇입니까?
경쟁사의 전략을 아는 것 외에도 잠재 고객의 구매 행동에 대한 정보는 아직 회사의 CRM에 포함되어 있지 않습니다. Carlson은 "대부분의 경우 수많은 외부 및 내부 데이터 소스를 집계하는 것이 중요합니다. 번거롭게 들릴 수 있지만 데이터 거버넌스, 카탈로그 작성, 준비 및 검색을 위해 적절한 프로토콜이 설정되어 있으면 관리 할 수 있습니다."
예를 들어, 규모, 산업, 자본화, 확장 목표, 오늘날 구매하는 제품, 필요성 측면에서 가장 수익성이 높은 기존 고객과 매우 유사한 남서부 지역의 회사 목록을 찾으려고한다고 상상해보십시오. 당신의 대답 등을 위해.
소비자의 욕구와 공격적인 전략이 빠른 속도로 변하기 때문에 데이터에 빠르게 액세스하는 것이 중요합니다. 데이터가 말하는 내러티브의 작은 변화라도 해당 데이터에 실시간으로 액세스 할 수 있다면 큰 차이를 만들 수 있습니다. 그러나 필수 비즈니스 소유자가 아닌 정보는 일반적으로 병목 현상입니다. 경영진은 자신의 성과가 데이터의 품질과 가용성만큼이나 우수하다는 것을 깨닫고 있습니다.
빅 데이터와 인공 지능 : 탁월한 조합
빅 데이터의 증가하는 다중 소스 특성으로 인해 액세스 가능한 정보의 산을 모니터링하고 통찰력을 얻는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 불가능, 더 정확한 설명이 될 것입니다. 입력 AI. Carlson은 "인공 지능은 그 어떤 사람이나 그룹보다 더 많은 정보를 확실히 이해할 수 있습니다."라고 말합니다. "AI는 또한 자연어 쿼리를 용이하게 할 수 있으므로 IT 전문가가 몇 주 동안 분석 할 필요가 없습니다."
AI는 비즈니스 사용자가 데이터를 훨씬 더 빠르게 발견하고 제공하는 데 상당히 도움이 될 수 있습니다. 이것은 C-Suite와 IT 부서 사이의 큰 격차 때문에 게임 체인저가 될 수 있습니다. Carlson은 "경영진 전략 회사는 계획, 매출 성장, 목표 시장, 경쟁 위험, 고객 경험 및 회사 사명의 필터를 통해 문의합니다."라고 말합니다. "IT 전문가들은 엄청나게 다른 렌즈를 통해 세상을 봅니다."
일단 포괄적 인 정보에 적용된 인공 지능은 비즈니스 통찰력에 이르는 시간을 단축하고 비즈니스 가치 창출과 수익 증대를 기하 급수적으로 가속화 할 수 있습니다. 조직이 아직 이러한 기술을 수용하지 않았다면 현재와 같은 시간이 없습니다. 당신은 당신의 경쟁이 있다고 가정해야합니다.