Mazais bizness kopš rūpniecības revolūcijas ir lielākais kritums.
Viņi zaudē lielākus uzņēmumus, kuri papildus apjomradītiem ietaupījumiem bauda datu priekšrocības. Šodienas vidē uzņēmumi, kas spēj vākt, analizēt un izlemt, pamatojoties uz datu uzvaru. Tehnoloģiskie sasniegumi drīzumā padarīs lielus datus vispārēji pieejamus.
Tā ir lieliska ziņa Main Street.
$config[code] not foundIepriekšējā Bain & Company analītiķa lomā es pavadīju lielāko nakti un nedēļas nogales, analizējot milzīgas datu kopas programmā Excel un SQL. Mūsu mērķis - veidot klientus ar spēļu maiņas ieskatiem, pamatojoties uz datiem.
Kā mēs varam kļūt rentablāki? Kas ir mūsu labākie klienti? Kādi kanāli tirgū ir visefektīvākie? Bain apgalvo, ka gudra datu izmantošana ļauj saviem klientiem pārspēt S&P 500 par četriem līdz vienam.
Pēdējā laikā datu jauda ir pārlēkusi no slēgtām durvīm un PowerPoint klājiem par sarežģītu programmatūru vairākās uzņēmējdarbības nozarēs, kas vedina efektivitāti un ieņēmumus no visām uzņēmuma biznesa pusēm.
Joe Lagunda, Starbucks analītikas un biznesa informācijas vadītāja, nesen atgādināja patērētājiem, ka Starbucks "zina, kas jūs esat un kāpēc jūs atšķiraties." Starbucks izmanto šo informāciju, lai nosūtītu savlaicīgus, atbilstošus mārketinga ziņojumus, kas padara jūs vairāk kofeīnus un Starbucks izdevīgāk.
Mazo uzņēmumu datu vākšana
Lai gan šīs uz datiem balstītās uzņēmējdarbības stratēģijas jau sen ir bijušas ārpus mazajiem uzņēmumiem, pašreizējās tehnoloģiskās tendences palīdz izbeigt vadošo lomu, ko viņu lielie kolēģi izmanto jau daudzus gadus.
Pirmkārt, mazajiem uzņēmumiem ir ierobežota piekļuve datiem. Lielie uzņēmumi var apkopot miljonu patērētāju datus, lai labāk noteiktu tendences un tirgus apstākļus.
Neatkarīgam mazajam uzņēmumam ir ierobežota informācija. Ātra mākoņdatošanas ieviešana novērsīs šo datu priekšrocību. Uz mākoņu bāzes balstītas platformas sāk apkopot datus no visiem mazo uzņēmumu lietotājiem, sniedzot jebkuram uzņēmumam vairāk datu, nekā viņi varētu savākt, līdzīgi kā patērētāji gūst labumu no Google Maps informācijas avotiem par datu plūsmu.
Otrkārt, mazajiem uzņēmumiem trūkst cilvēku un sistēmu, lai analizētu lielas sarežģītas datu kopas. Mākslīgā intelekta sastāvdaļas to atrisinās.
Pēdējā rakstā Wired Magazine, Kevin Kelly apgalvo, ka pēc virknes "nožēlojamu neveiksmju" AI beidzot ir gatavs pirmizrādes laikam. Nevis tikai progresīvāki virtuālie personīgie asistenti, īstais AI pēc Kelly būs „vairāk līdzīgs Amazon Web Services - lēts, uzticams, rūpnieciski kvalitatīvs digitālais viedums, kas darbojas aiz visa”.
Tieši tagad AI aiz sevis aizņem visu, sākot no automašīnām ar pašapkalpošanos līdz Facebook ziņu plūsmai, līdz tādiem biznesa rīkiem kā RelateIQ, kas analizē datus un paredz vislabāko pārdošanas pieeju. AI ne tikai spēj aizstāt Bain konsultanta darbību, bet arī padarīs sarežģītu uzņēmuma programmatūru pietiekami vienkāršu stūra keramikas biznesam.
Visbeidzot, pat ar īstiem ieskatiem mazajiem uzņēmumiem bieži trūkst līdzekļu, lai rīkotos. Šī ir vieta, kur tiek uzsākta automatizācija. Viegls patērētāju piemērs mājas automatizācijā ir Nest's termostats, kas izslēdzas, kad tā uztver, ka neviens nav mājās. Uzņēmējdarbības uzņēmumi gūst labumu no automatizētu risinājumu pārpilnības strauji augošajā pārdošanas un mārketinga programmatūras jomā. Lai gan automatizācija palīdz korporācijām būt efektīvākām, tā faktiski ļauj mazajiem uzņēmumiem īpašniekiem izmantot programmatūru pirmkārt, jo pašreizējie risinājumi ir pārāk sarežģīti.
Mazo uzņēmumu radīto un izsekoto uzvedības un darījumu datu apjoms ir eksplodējošs, un mazo uzņēmumu īpašniekiem ir nepieciešama palīdzība, lai to izmantotu.
Ļoti drīz, jūsu mazajā kafejnīcā būs tādi paši augsto tehnoloģiju instrumenti, kādus Starbucks šodien bauda. Viņi zinās, kas ir viņu klienti, pēdējā reize, kad viņi apmeklēja, un, iespējams, vissvarīgākais, kad ir īstais laiks piedāvāt lojalitātes stimulu, lūgt nodošanu, vai atgādināt jums atstāt pārskatu savā Google+ lapā.
Ja mazie uzņēmumi var pārvaldīt un piesaistīt sarežģītus datus tieši tāpat kā korporācijas, viņi atkal iegūs konkurences priekšrocības.
Big Data Photo caur Shutterstock
7 Piezīmes ▼
