डेटाको शक्ति: कसरी अग्रणी संस्थाहरूले प्रतिस्पर्धात्मक लाभको रूपमा डेटाको लाभ उठाउँछन्

Dataladder: डाटाको प्रयोग गर्ने शक्ति

डाटा प्रतिस्पर्धात्मक लाभको वर्तमान र भविष्यको स्रोत हो।

Borja Gonzáles del Regueral - वाइस डीन, IE विश्वविद्यालयको मानव विज्ञान र प्रविधिको स्कूल

व्यापार नेताहरूले उनीहरूको व्यापार वृद्धिको लागि आधारभूत सम्पत्तिको रूपमा डेटाको महत्त्वलाई पूर्ण रूपमा बुझ्छन्। यद्यपि धेरैले यसको महत्त्व बुझेका छन्, तिनीहरूमध्ये धेरैले अझै पनि बुझ्न संघर्ष गरिरहेका छन् कसरी यसलाई सुधारिएको व्यापारिक नतिजाहरू प्राप्त गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ, जस्तै थप सम्भावनाहरूलाई ग्राहकहरूमा रूपान्तरण गर्न, ब्रान्ड प्रतिष्ठा बढाउन, वा अन्य खेलाडीहरू विरुद्ध उद्योगमा प्रतिस्पर्धात्मक किनारा प्राप्त गर्न।

औद्योगिक प्रतिस्पर्धा धेरै कारकहरु द्वारा व्युत्पन्न गर्न सकिन्छ। तर यी धेरैजसो कारकहरूलाई तथ्याङ्क सङ्कलन र विश्लेषणद्वारा नियन्त्रित र हेरफेर गर्न सकिने देखियो। यस लेखमा, हामी उद्योगमा कम्पनीको प्रतिस्पर्धात्मक किनारामा प्रभाव पार्ने कारकहरू, र कसरी संगठनात्मक डेटाले प्रतिस्पर्धात्मकता सुधार गर्न योगदान गर्न सक्छ भन्ने कुराहरू सिक्नेछौं।

डाटा पहलका साथ प्रतिस्पर्धीहरूलाई उत्कृष्ट प्रदर्शन गर्दै

वर्तमान युगमा, उपभोक्ताहरूसँग उत्पादन वा सेवा खोज्दा छनौट गर्न विकल्पहरूको लामो सूची छ। डाटा सङ्कलन र एनालिटिक्सले संगठनलाई बजारमा एक फरक खेलाडीको रूपमा स्थापित गर्न व्यापक रूपमा मद्दत गर्न सक्छ।

डाटा सङ्कलन र विश्लेषणले बजारमा अन्य प्रतिस्पर्धीहरू विरुद्ध ब्रान्डको आकर्षणलाई कसरी सुधार गर्न सक्छ भन्ने कुरामा ध्यान केन्द्रित गर्दा उपभोक्ताको छनोटलाई प्रभाव पार्ने शीर्ष तीनवटा कारकहरूमा जाऔं।

कारक 1: बजार आवश्यकता उत्पादन प्रस्ताव पूरा गर्दछ

उत्पादनको अद्वितीय विशेषताहरू र विशेषताहरूले यसलाई यसको प्रतिस्पर्धाबाट अलग गर्दछ। यदि तपाइँ प्रतिस्पर्धीहरूको रूपमा उही उत्पादन बेच्नुहुन्छ भने, कुनै अतिरिक्त अद्वितीय मूल्य बिना, त्यहाँ उच्च मौका छ कि तपाइँका प्रतिद्वन्द्वीहरूले मूल्य-वर्धित प्रस्तावहरूको साथ थप उपभोक्ताहरूलाई आकर्षित गर्न सक्छन्। उपभोक्ता व्यवहारको भविष्यवाणी गर्नु र तिनीहरूका आवश्यकताहरू बुझ्नु बजारमा प्रतिस्पर्धात्मक धार कमाउने महत्त्वपूर्ण चरण हो।

डाटा पहल गर्न उपभोक्ता व्यवहार भविष्यवाणी

उपभोक्ताहरूले बजारमा के किनिरहेका छन् र किन्ने निर्णय गर्दा उनीहरूले खोजिरहेका सुविधाहरूको पछाडि एउटा निश्चित ढाँचा छ। तपाईंले बुझ्नको लागि बजार डेटा विश्लेषण गर्न सक्नुहुन्छ:

  • कुन उत्पादन सुविधाहरूले उपभोक्ताहरूबाट बढी ध्यान दिन्छन्?
  • उपभोक्ताहरूले आफ्नो खरिदबाट के आवश्यकताहरू पूरा गर्छन्?
  • कुन उत्पादनहरू उपभोक्ताहरूले सामान्यतया सँगै किन्छन्?

कारक 2: प्रतिस्पर्धी रणनीतिक दृष्टि

प्रतिस्पर्धा र तिनीहरूको रणनीतिक चालहरू बारे सचेत रहनु महत्त्वपूर्ण छ ताकि तपाईं प्रतिस्पर्धात्मक रूपमा आफ्ना निर्णयहरू पनि पङ्क्तिबद्ध गर्न सक्नुहुन्छ। चाहे यो पदोन्नति, छुट, वा मूल्य निर्धारण बुद्धि हो, यो आंत प्रवृत्ति को पालना गर्नुको सट्टा विगतको डाटाबाट यो जानकारी अनुमान गर्न महत्त्वपूर्ण छ।

को लागि डाटा पहल प्रतिस्पर्धात्मक निर्णय

डाटा एनालिटिक्सले तपाईंलाई प्रतिस्पर्धालाई राम्रोसँग बुझ्न मद्दत गर्न सक्छ:

  • कुन प्रमोशनल योजनाहरू र छुटहरू अन्य प्रतिस्पर्धीहरूले प्रस्ताव गर्छन्?
  • तपाइँका प्रतिस्पर्धीहरूको मूल्य निर्धारण दरलाई असर गर्ने कारकहरू के हुन्?
  • तपाइँका प्रतिस्पर्धी ग्राहकहरु आफ्नो खरिदहरु संग कत्तिको सन्तुष्ट हुनुहुन्छ?

कारक 3: सुधारिएको उत्पादन उपलब्धता र पहुँच

उपभोक्ताहरूले आजकल छिटो उत्पादन डेलिभरी, साथै सहज ओम्निच्यानल अनुभवको अपेक्षा गर्छन्। यसका कारण, ब्रान्डहरूले उनीहरूको सूचीहरू बजार आवश्यकता अनुसार उपयुक्त मात्रा र प्रकारका उत्पादनहरूले भरिएको सुनिश्चित गर्न आवश्यक छ। त्यसै गरी, उत्पादनको जानकारीको सही तरिकाले मार्केटिङ गर्नु, र ग्राहकहरूलाई अनलाइन र इन-स्टोर च्यानलहरूबाट समान उत्पादनहरू पहुँच गर्न र अर्डर गर्न सक्षम पार्नु धेरै महत्त्वपूर्ण छ।

डाटा पहल गर्न उत्पादन उपलब्धता र पहुँच बढाउनुहोस्

डाटा एनालिटिक्सले तपाईंलाई प्रश्नहरूको जवाफ दिन मद्दत गर्न सक्छ:

  • अनलाइनको तुलनामा स्टोरमा बिक्रीको प्रतिशत कति छ?
  • उत्पादन वितरण को लागी सबै भन्दा साधारण स्थानहरु के हो?
  • तपाईंको उत्पादन/सेवाहरू बारे उपभोक्ताहरूले कहाँ पढिरहेका छन्?

को पावर साफ तथ्याङ्क

माथि हाइलाइट गरिएका सबै प्रश्नहरूको लागि, तपाईं कि त तिनीहरूका जवाफहरू आन्द्राको प्रवृत्ति मार्फत अनुमान गर्न सक्नुहुन्छ, वा विगतको सही, भरपर्दो डाटा प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ र भविष्यका निर्णयहरू गणना गर्न सक्नुहुन्छ। तर यो यो भन्दा अलि बढी जटिल छ। धेरै संस्थाहरूद्वारा सङ्कलन र भण्डारण गरिएको डाटा विश्लेषणको लागि प्रयोग गर्नको लागि सही र सही ढाँचामा छैन, र त्यस्ता कारणहरूका लागि प्रयोग गर्नु अघि यसलाई डाटा गुणस्तर व्यवस्थापन जीवनचक्रको अधीनमा हुनुपर्छ।

डाटा गुणस्तर जीवनचक्रले डाटा एकीकरण, प्रोफाइलिङ, स्क्रबिङ, क्लिन्जिङ, डिड्युपिङ, र मर्जजस्ता डाटाको उपयोगिता र शुद्धता सुनिश्चित गर्नका लागि चरणहरूको शृङ्खलामार्फत तपाईंको डाटा लिन्छ। स्व-सेवा डेटा गुणस्तर उपकरण यसलाई कम समय, लागत, र श्रम लगानी संग डाटा गुणस्तर व्यवस्थापन स्वचालित गर्न धेरै सजिलो बनाएको छ। समयमै डाटा गुणस्तर व्यवस्थापनले प्रतिस्पर्धी उपायहरूको वास्तविक-समय गणना सक्षम गर्न सक्छ, जस्तै बजार आवश्यकताहरू, उपभोक्ता प्राथमिकताहरू, मूल्य निर्धारण र प्रचारहरू, र उत्पादन पहुँच, आदि।