Dalam landskap perniagaan hari ini, data telah menjadi aset. Untuk memperoleh kelebihan daya saing dan meningkatkan hasil, syarikat telah mendapati bahawa mempunyai strategi pengewangan data yang jelas adalah kunci! Walau bagaimanapun, kejayaan dengan pengewangan data memerlukan perancangan dan pelaksanaan yang teliti.
Jika anda mengoptimumkan prestasi perniagaan, strategi pengewangan data yang berkesan harus memberikan laluan paling mudah untuk mengekstrak cerapan daripada data besar. Dalam artikel ini, kita akan membincangkan apakah itu pengewangan data, faedah pengewangan data, jenis pengewangan data dan cara menyepadukan pengewangan data untuk meningkatkan hasil.
Jadual Kandungan
Apakah pengewangan data?
Faedah strategi pengewangan data yang inovatif
5 langkah untuk menyepadukan strategi pengewangan data untuk meningkatkan hasil
Kesimpulan
Apakah pengewangan data?
Pengewangan data ialah proses mengukur data syarikat dan memberikannya nilai kewangan. Menggabungkan strategi pengewangan data telah menjadi strategi penting untuk perniagaan. Dengan mengumpul dan menganalisis data dengan berkesan, syarikat boleh menemui cerapan dan peluang untuk menukar data kepada produk dan perkhidmatan baharu yang dikehendaki pelanggan. Strategi pengewangan data boleh membantu mengubah data perniagaan menjadi aset berharga, sekali gus menjana pendapatan dan memacu pertumbuhan.
Faedah strategi pengewangan data
1. Mewujudkan aliran pendapatan baharu
Dengan mengklasifikasikan maklumat pelanggan berdasarkan jantina, demografi, prospek, industri dan sebagainya ke dalam kumpulan sasaran, pemilik data boleh memanfaatkan sepenuhnya data tersebut. Syarikat boleh membuat keputusan berasaskan data yang secara langsung menyumbang kepada keuntungan kewangan.
Pembahagian data ini membolehkan perniagaan memperibadikan pemasaran kempen dan menyampaikan pengalaman pelanggan yang sangat disasarkan dan hasil yang cemerlang.
2. Perkongsian dan kerjasama yang dipertingkatkan
Melalui kerjasama dalaman, banyak pasukan dan jabatan boleh bertukar-tukar aset data dan cerapan. Organisasi boleh menggabungkan data daripada pelbagai sumber, meningkatkan kualiti keseluruhan dan kedalaman data mereka, dengan merungkai silo data dan menggalakkan kerjasama. Untuk membuat keputusan yang lebih baik dan taktik pengewangan yang lebih fokus, data bersepadu ini boleh digunakan untuk memberikan perspektif pelanggan, operasi atau aliran pasaran yang lebih teliti.
3. Kelebihan daya saing dengan mengenal pasti peluang
Kebanyakan syarikat menggunakan pengewangan data untuk mendapatkan pemahaman yang mendalam tentang pelanggan mereka, dan seterusnya, mereka menawarkan produk dan perkhidmatan yang sangat berkaitan. Strategi jenis ini boleh memberi perniagaan kelebihan daya saing dengan menyediakan cerapan dan analitis yang boleh digunakan untuk menambah baik produk dan perkhidmatan, mengoptimumkan operasi dan membuat keputusan strategik yang lebih baik.
4. Pengoptimuman kos
Data adalah berharga, tetapi apa yang diperoleh daripada data memperkayakan nilai itu. Cerapan ini boleh membantu untuk membahagikan lagi pelanggan, meramalkan permintaan, mengoptimumkan harga dan mengurus kos.
5 langkah untuk menyepadukan strategi pengewangan data untuk meningkatkan hasil
Langkah 1: Kenal pasti dan fahami aset data
Langkah pertama dalam menyepadukan pengewangan data dalam perniagaan ialah mengenal pasti dan memahami nilai data. Anda tidak boleh mengewangkan data yang tidak wujud. Terdapat keperluan untuk menyemak sama ada sebarang maklumat berpotensi belum diterokai dan patut diterokai. Ini melibatkan menjalankan audit untuk mengumpul maklumat tentang organisasi dan menentukan potensi nilai data. Perniagaan mungkin memerlukan kepakaran dalam data untuk memastikan kelancaran proses ini.
Sebagai contoh, mari gunakan 'LaBelle Fashions' untuk demonstrasi—perniagaan yang pakar dalam pakaian, pakaian dan aksesori. Perniagaan ini boleh mengumpul data pelanggan melalui pelbagai saluran, termasuk pembelian dalam talian, program kesetiaan dan interaksi dalam kedai. Dengan menganalisis data ini dan memahami aset yang mereka pegang, LaBelle Fashions boleh menyasarkan untuk mengenal pasti segmen pelanggan yang berbeza dan membuat kempen pemasaran yang diperibadikan.
Langkah 2: Tentukan matlamat dan objektif pengewangan data
Langkah penting kedua ialah mentakrifkan matlamat dan objektif pengewangan data. Sebelum memulakan proses pengewangan data, nyatakan tujuan proses tersebut. Anda mungkin perlu menjalankan analisis dalaman anda untuk menjadikan data itu bermanfaat dari segi ekonomi.
Anda juga perlu menetapkan matlamat dan objektif yang jelas untuk syarikat. Ini akan membantu memastikan data dikumpul dan digunakan untuk membolehkan perniagaan mencapai matlamatnya. Terdapat keperluan untuk membuat perbezaan sebelum proses bermula. Selepas melabur dalam proses itu, memutarkan objektif data keseluruhan memerlukan banyak usaha.
Mari kita kembali kepada contoh LaBelle Fashions. Mereka boleh menganalisis data pelanggan mereka dengan teliti dan mengenal pasti tiga segmen pelanggan utama:
a) Fesyen Muda: Segmen ini terdiri daripada individu ke hadapan fesyen berumur 18-25 yang kerap membeli barangan pakaian yang bergaya dan unik.
b) Profesional yang sibuk: Segmen ini terdiri daripada profesional yang bekerja berumur 25-40 yang mengutamakan kemudahan dan lebih suka pilihan pakaian yang berkualiti tinggi dan serba boleh.
c) Pencari Gaya Klasik: Segmen ini termasuk individu berumur 40 tahun ke atas yang mementingkan fesyen abadi dan lebih suka pakaian yang elegan dan canggih.
Data ini boleh digunakan secara dalaman. Setelah LaBelle Fashion mengenal pasti segmen ini, mereka boleh menyesuaikan kempen untuk melibatkan setiap kumpulan dengan berkesan. Dalam contoh Fesyen Muda, mereka boleh memanfaatkan platform media sosial seperti TikTok dan Instagram menggunakan kerjasama influencer. Untuk Profesional yang sibuk, sebaliknya, strategi seperti ini mungkin kurang berkesan. Dalam kes ini, mereka boleh menggunakan e-mel atau kempen Twitter.
Langkah 3: Tentukan strategi yang sesuai
Terdahulu, kami membincangkan beberapa cara pengewangan data untuk membangunkan platform data yang sesuai dengan keperluan syarikat anda. Untuk menambah ini, seseorang harus membangunkan strategi yang sesuai berdasarkan objektif anda. Strategi ini boleh sama ada secara langsung atau tidak langsung.
Contohnya, untuk syarikat pakaian seperti LaBelle Fashions, pelbagai strategi boleh digunakan. Dalam kes sedemikian, LaBelle Fashions perlu menentukan strategi yang paling sesuai untuk mereka. Mereka boleh sama ada menggunakan data dalaman atau mereka juga boleh bekerjasama dengan rumah fesyen lain dan mempamerkan produk mereka kepada pangkalan pelanggan LaBelle, memperoleh hasil melalui yuran pengiklanan atau komisen atas jualan yang terhasil.
Menentukan strategi terbaik berdasarkan objektif mereka akan membantu LaBelle Fashions mengewangkan data mereka dengan mudah.
Langkah 4: Melabur dalam teknologi yang diperlukan
Ia adalah beberapa teknologi yang boleh dilaburkan oleh perniagaan semasa penyepaduan pengewangan data untuk meningkatkan hasil. Berikut adalah beberapa teknologi yang boleh digunakan:
Kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML)
Teknologi AI dan pembelajaran mesin (ML) boleh menganalisis arah aliran data, meramalkan tingkah laku pelanggan dan mengautomasikan proses membuat keputusan. Menggunakan AI/ML boleh menghasilkan pemasaran terfokus, pengesyoran yang disesuaikan dan peningkatan kepuasan pelanggan, yang semuanya menyumbang kepada pengewangan data.
Sistem pengurusan perhubungan pelanggan (CRM).
Penyelesaian CRM membantu perniagaan dalam mengurus data dan interaksi pelanggan. Perniagaan boleh menawarkan produk dan perkhidmatan tersuai dengan menyelidik tingkah laku dan pilihan pengguna, meningkatkan pengalaman pelanggan mereka dan mengembangkan potensi pengewangan.
Peranti Internet of Things (IoT)
Peranti IoT mencipta sejumlah besar data daripada pelbagai sumber. Syarikat boleh mengoptimumkan produk mereka, meningkatkan pengalaman pelanggan dan menjana aliran hasil baharu dengan mengumpul dan menganalisis data daripada peranti yang bersambung.
Oleh itu, perniagaan harus melabur dalam teknologi yang diperlukan berdasarkan strategi pilihan mereka, jenis data yang ingin mereka manfaatkan dan tujuan penggunaan data tersebut. Sebaliknya, mereka juga boleh memanfaatkan data dengan perisian, alatan dan teknologi sedia ada. Dalam kes pengewangan data langsung, LaBelle Fashions boleh menggunakan sistem CRM untuk menjejaki keperluan, gaya, citarasa dan pilihan pelanggan.
Langkah 5: Pantau dan optimumkan prestasi strategi
Langkah terakhir yang harus diterima pakai oleh syarikat ialah memantau dan mengoptimumkan prestasi strategi pengewangan data. Menganalisis data dan memantau proses pengewangan dengan kerap memastikan ia berjalan lancar dan memenuhi matlamat syarikat.
Selain itu, cara paling mudah untuk mengenal pasti sebarang isu atau peluang untuk penambahbaikan adalah melalui semakan proses yang konsisten dan mengukur kejayaan yang telah dicapai oleh syarikat sejak permulaan pengewangan data.
Contohnya, dalam LaBelle Fashions, mereka boleh menjejaki jumlah hasil jualan mereka yang dijana daripada jualan pakaian dalam tempoh masa tertentu memastikan mereka terus membuat keuntungan. Dan sekiranya berlaku kerugian, mereka boleh menukar strategi pengewangan data.
Kesimpulan
Mengintegrasikan strategi pengewangan data yang berkesan ialah kaedah utama untuk menjana dan meningkatkan hasil. Oleh itu, perniagaan boleh meningkatkan model keuntungan mereka dengan memahami cara menyepadukan strategi pengewangan data ke dalam operasi mereka dengan lancar.
Jadi jika anda berminat menjana lebih banyak pendapatan, maka penyepaduan strategi pengewangan data boleh menjadi jalan ke hadapan untuk anda!
