Thursday, September 23, 2021
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Como tomar decisões baseadas em dados usando soluções de tecnologia

As soluções de tecnologia podem ajudar facilmente a tomar decisões baseadas em dados

A tomada de decisão baseada em dados (DDDM) é um método de coleta de informações com base em objetivos quantificáveis ​​ou KPIs, avaliando padrões e fatos a partir dessas descobertas e implementando estratégias e ações que beneficiam a empresa de várias maneiras. Geralmente, a tomada de decisão baseada em dados envolve alcançar objetivos de negócios importantes, contando com dados verificados e estudados, em vez de improvisá-los.

Exemplos de tomada de decisão baseada em dados

Impulsionando as vendas na Amazon

A Amazon utiliza dados para determinar quais produtos recomendar aos consumidores com base em compras anteriores e tendências de atividades de pesquisa. O mecanismo de recomendação da Amazon é conduzido por aprendizado de máquina e inteligência artificial, em vez de propor um produto arbitrariamente. De acordo com a McKinsey, 35 por cento das compras de clientes da Amazon em 2017 podem ser atribuídas ao algoritmo de recomendação da empresa.

Desenvolvimento de liderança no Google

O Google continua a enfatizar fortemente o que chama de “análise de pessoas”. O Google coletou dados de mais de 10.000 avaliações de desempenho e os vinculou às taxas de engajamento dos funcionários como parte do Projeto Oxigênio, um de seus conhecidos esforços de análise de pessoas. O Google utilizou os dados para identificar os hábitos comuns dos gerentes de alto desempenho e criar programas de treinamento para ajudá-los a aprimorar essas habilidades. As pontuações medianas de favorabilidade dos gerentes aumentaram de 83% para 88% como resultado dessas iniciativas.

Decisões imobiliárias na Starbucks

Após o fechamento de centenas de lojas da Starbucks em 2008, o então CEO Howard Schultz prometeu que a empresa adotaria uma abordagem mais científica para localizar novas lojas.

A Starbucks se associou a uma empresa de análise de localização para identificar sites de lojas adequados com base em dados demográficos e tendências de tráfego. Antes de tomar decisões, a organização consulta suas equipes regionais. A Starbucks utiliza essas informações para avaliar as chances de sucesso de um local antes de fazer um novo investimento.

Soluções de tecnologia para decisões baseadas em dados

Plataformas de dados do cliente

Os clientes hoje em dia raramente visitam uma única empresa, fazem uma compra e depois seguem com suas vidas. Antes de fazer uma seleção, eles realizam pesquisas e comparações em diversos sites e plataformas. As plataformas de dados do cliente são usadas para rastrear a jornada do cliente omnicanal.

As plataformas de dados do cliente, ou CDPs, coletam informações sobre os clientes para criar perfis de clientes que podem ser usados ​​para orientar as atividades de marketing. Eles funcionam reunindo dados conforme os clientes viajam por cada ponto de contato e agregando-os para que outras ferramentas de inteligência de negócios possam usá-los.

Os CDPs podem ajudar sua empresa a evitar silos de dados, garantindo que todos os seus funcionários saibam quem são seus consumidores, como compram e o que os motiva.

Data Warehouses

Um data warehouse é um repositório centralizado ou catálogo de dados que contém dados integrados de várias fontes. Uma boa infraestrutura de data warehouse pode fornecer dados importantes para uma empresa.

Os data warehouses podem ser usados ​​por pequenas empresas, bem como por grandes corporações, para reunir as informações que são importantes para suas operações. O software de data warehouse pode ser usado por empresas de vários tamanhos. Enquanto o nome “warehouse” evoca imagens de um local físico, muitas soluções são baseadas em nuvem, tornando-as perfeitas para serem dimensionadas para o tamanho que você deseja.

Para empresas com assinaturas Pro e Enterprise do BigCommerce, o Google BigQuery é um exemplo fantástico de data warehouse com o qual o BigCommerce criou uma interface nativa.

Soluções de Business Intelligence

A inteligência de negócios inclui armazenamento de dados. Então, como você pode identificar a diferença entre um sistema de banco de dados e um sistema de inteligência de negócios? Os data warehouses são apenas ferramentas de armazenamento, mas as soluções de business intelligence permitem que você analise os dados de maneiras tangíveis para auxiliar na tomada de decisões e previsões baseadas em dados.

Essas tecnologias podem ajudá-lo a organizar seus dados volumosos em painéis que fazem algum sentido para suas diferentes equipes. Alguns exemplos dessas tecnologias são os seguintes:

  • O Google Data Studio é uma ferramenta de visualização de dados que permite que sua equipe explore seus dados de novas maneiras. Seus benefícios incluem ser gratuito e fortemente vinculado ao Google BigQuery. Para continuar com o Google Data Studio, as empresas de BigCommerce podem usar relatórios predefinidos.
  • O Tableau se autodenomina uma ferramenta de visualização de dados destinada a ajudar todos na compreensão de seus dados.
  • No domínio das ferramentas de análise de negócios, o Microsoft Power BI é líder de mercado. O sistema, que é executado pela Microsoft, oferece visualizações de dados dinâmicas e interfaces fáceis de entender.

Personalização

As empresas podem usar soluções de personalização para ir de um plano de marketing de cliente um para muitos a um plano de um para um. Você pode fornecer experiências personalizadas para cada consumidor com soluções de customização, que incluem conteúdo dinâmico, sugestões de produtos, ofertas e descontos e muito mais. As ferramentas de personalização na rede de parceiros BigCommerce incluem o seguinte:

  • Limespot
  • Nosto
  • io
  • Rendimento Dinâmico

Analytics

Entender como seus consumidores agem online pode fornecer informações valiosas sobre o que está ou não funcionando em seu site de comércio eletrônico. Analytics, em seu nível mais básico, é a análise sistemática de dados por computador que pode ser usada para rastrear métricas na web, marketing, pesquisa e vendas.

Aqui estão alguns exemplos de soluções de análise de rede de parceiros BigCommerce:

  • PayHelm
  • io
  • DynamicView
  • Google Analytics
  • Trendalytics

Como os clientes do BigCommerce estão tomando decisões baseadas em dados

Garrett Wade

A conexão do BigCommerce com o BigQuery provou “alterar o jogo” para Garrett Wade, um dos principais fabricantes de equipamentos de madeira fina e ferramentas manuais para jardim.

Por causa da interface com o BigQuery, a empresa pôde começar a analisar dados reais e corretos imediatamente. De acordo com a empresa, limpar e normalizar os dados demorou relativamente pouco tempo. Além disso, eles puderam usar os dados para confirmar a exatidão do ambiente de teste antes do nosso lançamento. Isso também permitiu que a empresa criasse relatórios verificados rapidamente, liberando tempo para a equipe de desenvolvimento se concentrar nas tarefas de relatório mais desafiadoras.

Fore Ladies Golf

Em 2018, a Fore Ladies Golf, uma empresa de propriedade de mulheres dedicada a oferecer roupas de golfe de alta qualidade para jogadoras de golfe, estreou com sucesso no BigCommerce. A proprietária, Jessica Benzing, por outro lado, logo percebeu que precisava de uma solução de análise e relatórios para desenvolver uma abordagem mais baseada em dados para sua empresa.

Origem

A Origin, uma empresa de roupas artesanais e nutrição sediada nas montanhas do Maine, vem refinando seu estoque de TI para acompanhar a expansão do canal. Como parte de sua estratégia omnicanal mais ampla, a empresa usou a conexão do BigQuery e relatórios de estúdio de dados pré-construídos para unificar dados de clientes de diferentes fontes.

Conclusão

Será fundamental ter uma plataforma de comércio eletrônico que possibilite sua estratégia baseada em dados. O BigCommerce acredita que o SaaS aberto é o caminho do futuro e os dados são um grande componente dele. Ser capaz de escolher as soluções de dados que melhor atendem às metas de inteligência de sua organização, de armazenamento a análises, e fazer com que elas interajam entre si pode fazer toda a diferença no desenvolvimento de uma estratégia de dados simplificada.

source – www.analyticsinsight.net

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