۵ کاربرد کلان داده در تجارت الکترونیک

کاربرد کلان داده

این مقاله را منتشر کنید...

اشتراک گذاری در facebook
اشتراک گذاری در linkedin
اشتراک گذاری در twitter
اشتراک گذاری در email

مقدمه:

امروزه اگر کسب‌وکارها نتوانند داده‌های خود را به‌درستی و در زمانی مناسب واکاوی نمایند، بی‌شک شماری از فرایندهای کاری‌شان دچار آشفتگی می‌شود. ازاین‌رو کارشناسان و فروشندگان خبره در زمینه‌ی تجارت الکترونیک، به سراغ ابزارهای بررسی کلان داده می‌روند؛ تا از ويژگی‌ها و مزایای این ابزارها در کار خود بهره جویند.

 

مدت زمان مورد نیاز برای مطالعه: ۲۰ دقیقه

 

فهرست:

 

۵ کاربرد کلان داده در تجارت الکترونیک

در جهان امروز انسان‌ها روزانه با حجم بسیاری از داده‌ها و پیام‌ها مواجه می‌شوند. به گفته‌ی نهادهای علمی روزانه ٢٩٤ میلیارد پست الکترونیک، ٥٠٠ میلیون توییت و ٦٥ میلیارد پیام تنها در بستر شبکه‌ی اجتماعی WhatsApp در جریان‌اند. این اعداد به‌قدری بزرگ هستند که تصور آن برای تمامی افراد دشوار است. ولی سؤالی که ذهن انسان را پی‌در‌پی به خود مشغول می‌کند این است که شرکت‌های فعال در زمینه تجارت الکترونیک زمانی که با این دریای داده روبه‌رو می‌شوند، چه خواهند کرد؟ ازاین‌رو در این مقاله تلاش کرده‌ایم تا پاسخی به این پرسش دهیم.

 

نقش کارساز کلان داده در پیشرفت تجارت الکترونیک:

امروزه اگر کسب‌وکارها نتوانند داده‌های خود را به‌درستی و در زمانی مناسب واکاوی نمایند، بی‌شک شماری از فرایندهای کاری‌شان دچار آشفتگی می‌شود. ازاین‌رو کارشناسان و فروشندگان خبره در زمینه‌ی تجارت الکترونیک، به سراغ ابزارهای تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) می‌روند؛ تا از ويژگی‌ها و مزایای این ابزارها در کار خود بهره جویند. چندی از این مزایا عبارت‌اند از:

  • بهینه‌سازی فرایندها
  • ارتقا عملکرد مشتری
  • مدیریت زنجیره تأمین
  • شناسایی و رفع نقصان‌ها در روند تراکنش‌های مالی
  • افزایش رقابت مبتنی بر قیمت‌گذاری پویا

 

ولی کسب و کارهای اینترنتی چگونه به این موارد دست می‌یابند؟

 

کاربرد کلان داده در تجارت الکترونیک:

اجازه دهید تا نگاهی به چندی از کاربردهای تجزیه و تحلیل پیشرفته‌ی کلان داده در زمینه‌ی تجارت الکترونیک و مزایای برآمده از آن بیندازیم. بررسی بیگ دیتا (Big Data) با استفاده از ابزارهای به‌روز همواره یاریگر شرکت‌ها در راستای دگرگونی‌ها عملیاتی و پیاده‌سازی فرایندهای نوین مرتبط با تجارت الکترونیک بوده است.

 

میزان سرمایه گذاری بر روی هوش تجاری

 

پیش‌بینی تقاضا:

در ابتدا باید گفت که داده‌ها‌ی ارزشمند و کارسازی همچون گوهری در یک صدف، درون هسته‌ی کلان داده‌ها نهان هستند که می‌توان با بهره‌مندی از فناوری و ابزارهای تجزیه و تحلیل نوین به آن‌ها دست‌یافت. به بیان دیگر با بررسی داده‌ها و ایجاد مدل‌های آماری گوناگون می‌توان در راستای ایجاد ارزیابی‌ها و پیش‌بینی‌های بنیادین به‌منظور تصمیم‌گیری آگاهانه گام برداشت.

با بهره‌مندی از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌توان احتمال وقوع رخدادهای پیشِ رو را مبتنی بر مؤلفه‌های گوناگون ارزیابی کرد. گفتنی است سیستم‌های کلان داده با به‌کارگیری تجزیه و تحلیل توصیفی می‌توانند بینشی در مورد رخدادهای گذشته را نیز به مخاطبان خود ارائه دهند. همچنین با ترکیب پیش‎بینی‌ها و برآیندهای برآمده از بررسی داده‌ها می‌توان فرایند تصمیم‌گیری را بهبود بخشید.

تجزیه و تحلیل داده‌ها دامنه‌ی گسترده‌ای از کاربردها را همچون بهبود تصمیم‌گیری، بهبود کمپین‌های بازاریابی، شناسایی نقصان‌ها و مدیریت پروژه را دربر می‌گیرد؛ و در زمینه‌ی تجارت الکترونیک می‌توان گفت سنگ بنای پیش‌بینی تقاضا است.

 

راهکار تجارت الکترونیک برای پیش بینی نرخ فروش

 

زمانی که کالاها‌ی موجود در یک انبار به دلیل نبود تقاضا به فروش نمی‌روند؛ سبب تحمیل زیان‌های چشمگیری به دلیل افزایش هزینه‌ی انبارداری، افزایش احتمال آسیب‌دیدگی، انقضای چندی یا تمامی کالاها و دیگر موارد، به کسب‌وکار خواهند شد.

کسب و کارهای فعال کوچک در زمینه‌ی تجارت الکترونیک شاید بتوانند با بهره‌مندی از نرم‌افزار MS Excel یا سیستم برنامه ریزی منابع سازمانی (ERP)، میزان تقاضا را پیش‌بینی کنند؛ ولی بی‌شک شرکت‌های متوسط و بزرگ نمی‌توانند با به‌کارگیری راهکارهای قدیمی، یک راهبرد فراگیر و برنامه‌ریزی دقیقی را تدوین نمایند. ازاین‌رو است که تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها، برای دارندگان کسب و کارها ارزشمند می‌شود.

گفتنی است، برای دستیابی به یک بینش درباره‌ی میزان تقاضا در آینده و ارائه‌ی یک راهکار فراگیر مبتنی بر آن با در نظر گرفتن ویژگی‌های هر کسب و کار، می‌بایست مؤلفه‌های بسیاری اعم از وضعیت بازار، سوابق فروش، ترجیحات مشتریان، موقعیت جغرافیایی، چشم‌انداز رقبا و غیره گردآوری شوند و سپس مورد تجزیه و تحلیل قرار گیرند. با انجام این کار، مدیران شرکت‌های فعال در زمینه‌ی تجارت الکترونیک می‌توانند به‌‌صورت کاراتر میزان تقاضا در مقیاس‌های بزرگ را مدیریت نمایند. به بیان دیگر با بهره‌مندی از الگوریتم‌های به‌روز و فناوری‌های نوین، شرکت‌ها می‌توانند با ضریب خطای کمتر پیش‌‎بینی کنند که کدامین کالاها در آینده با رشد تقاضا مواجه می‌شوند و بر این اساس برنامه‌ای فراگیر را تدوین نمایند.

 

بهینه‌سازی قیمت:

قیمت یکی از مؤلفه‌های کلیدی در تصمیم‌گیری خریداران آنلاین است؛ ازاین‌رو این مؤلفه نقش بسزایی را در موفقیت شرکت‌های فعال در زمینه‌ی تجارت الکترونیک ایفا می‌کند. گفتنی است برای قیمت‌گذاری کارا، می‌توان از راهکارهای تحلیلی گوناگون اعم از تقسیم‌بندی بازار، تجزیه و تحلیل رقبا، راهبرد هدف‌گذاری و دیگر موارد بهره گرفت. برای آنکه کارایی این راهکارها افزایش یابد و به دنبال آن کسب و کارها سود بیشتری را به دست آورند، می‌بایست از داده‌های حقیقی بهره گرفت. هرچه این مخزن داده بزرگ‌تر باشد؛ احتمال گرفتن سهم بیشتر بازار مبتنی بر راهبرد قیمت‌گذاری افزایش خواهد یافت.
با گسترش قابلیت‌های تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده، خرده‌فروشان دیجیتال می‌توانند قیمت‌های مناسب را بیابند. زیرا موتورهای تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data)، تمامی داده‌های تأثیرگذار بر قیمت را از راه‌های گوناگون همچون بررسی نقاط تماس مصرف‌کنندگان یا دیگر منابع موجود، واکشی می‌کنند و پس از انجام محاسبه‌‌های پیچیده‌ی بسیار، با حفظ بیشترین دامنه‌ی سود ممکن، قیمتی که سبب برانگیخته شدن مشتریان خواهد شد را ارائه می‌دهند. شایان‌ذکر است که این موتورها با به‌کارگیری مؤلفه‌ها و الگوریتم‌ها از پیش تعریف شده، محاسبات لازم را به‌صورت خودکار و در زمان واقعی انجام می‌دهند. ازاین‌رو دارندگان فروشگاه‌های آنلاین می‌توانند مبتنی بر داده‌های برآمده از محاسبات، راهبردها و راهکارهای مناسب را در کمترین زمان اتخاذ کنند.

 

نگرش خریداران خرده فروشی درباره قیمت گذاری

 

همچنین از کلان داده‌ها می‌توان در زمینه‌ی قیمت‌گذاری پویا استفاده کرد. در این روش کسب و کارهای فعال در زمینه‌ی تجارت الکترونیک می‌توانند مبتنی بر مؤلفه‌هایی همانند مجموعه رفتارهای هر یک از مشتریان یا تعیین زمان‌های ویژه و دیگر مؤلفه‌های تأثیرگذار، گروهی از کالاهای مدنظر خود را با قیمتی پویا به مخاطبانشان عرضه کنند. این راهبرد که مبتنی بر پیش‌بینی‌های برآمده از بررسی کلان داده‌ها تدوین می‌شود، می‌تواند به افزایش فروش کمک کند. گفتنی این راهبرد یا استراتژی هم‌اکنون یک روش رایج در پورتال‌های رزرو پرواز و اقامتگاه است. اجازه دهید برای آشنایی بیشتر با این زمینه به بیان نمونه‌ای بپردازیم. آیا تاکنون این تجربه را داشته‌اید که در یک روز قیمت بلیت یک مسیر هوایی را بررسی کنید و چند روز آینده با بررسی مجدد آگاه شوید که همان بلیت چندین درصد افزایش یا کاهش داشته است. به گمان بسیار، شما هم چنین تجربه‌ای داشته‌اید، و در پایان با تکرار این کار بلیت موردنظر خود را با قیمتی مناسب خریداری کرده‌اید. به‌درستی هماهنگی قیمت کالا مبتنی بر مؤلفه‌های گوناگون به‌منظورِ برانگیختن مشتریان و سوق دادن آن‌ها به سمت خرید، همان چیزی است که قیمت‌گذاری پویا با خود به ارمغان می‌آورد. باید گفت که کسب و کارها همواره اهداف تجاری یکسانی را با اتخاذ راهبرد قیمت‌گذاری پویا دنبال نمی‌کنند. چندی از کسب‌وکارها به دنبال افزایش میزان فروش هستند؛ و شماری دیگر بر روی سرمایه‌گذاری باتوجه‌به میزان تقاضا متمرکز می‌شوند. چندی دیگر ممکن است بخواهند به اهدافی همچون بازگشت سرمایه، کاهش سهام مازاد، جذب خریداران جدید یا دوری از رقابت مستقیم دست یابند. به‌هرحال، راهکار قیمت ‌گذاری پویا، راهکاری عالی برای دستیابی کسب  و کارهای آنلاین به یک مزیت رقابتی کارا است و کلان داده‌ها (Big Data) در این فرایند نقش بنیادین را ایفا می‌کنند.

 

ارتباط با مشاوران خبره ی اک تک

 

مدیریت زنجیره تامین:

در دنیای امروز مدیریت عرضه بدون به‌کارگیری کلان داده (Big Data)، امری ناشدنی است. زیرا شماری از موارد همچون عملیات زنجیره تأمین (Supply chain operations)، فرایندها و مؤلفه‌های دیگر را با پیچیدگی بسیار مواجه خواهد کرد و اثرگذاری این امر بر کسب و کارهای دیجیتال فعال در بازار جهانی به‌مراتب بیشتر است. ولی با به‌کارگیری کلان داده و بررسی آن می‌توان به بینش‌های معنادار دست‌یافت. این مجموعه‌ی بزرگ از داده، برای شرکت‌های پُرکار در زمینه‌ی تجارت الکترونیک، فرصت‌های فراوانی را به‌منظورِ بهبود فرایندها، تدوین راهکاری مؤثر و مدیریت زنجیره تامین، فراهم می‌کند.
همان گونه که می‌دانید، فرایند تولید با برنامه‌ریزی و زمان‌بندی درست و دقیق آغاز می‌شود و کلان داده‌ها در بهبود تصمیم‌گیری توسط دارندگان کسب و کارهای نوین در مورد مدیریت زنجیره تامین و برنامه‌ریزی‌های مرتبط با آن، تأثیر بسزایی دارند. به‌کارگیری داده‌های آماری برآمده از بررسی داده‌های تولید، سبب ایجاد بینش‌هایی می‌شود که در ارزیابی ریزبینانه از حجم تولید و بهبود برنامه‌ریزی زنجیره تأمین مؤثر هستند.
همچنین با بهره‌مندی از تجزیه تحلیل پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر داده‌های دورسنجی که از حسگرهای هوشمند موجود در مسیر خط تولید به‌صورت آنی دریافت می‌شوند، مدیران و کارشناسان مرتبط می‌توانند از بروز خرابی‌ها جلوگیری کنند، و یا احتمال خرابی را کاهش دهند. گفتنی است این مؤلفه‌ها بر تحویل کالا به‌صورت مستقیم تأثیرگذار هستند. اگرچه در صورت بروز خرابی با مدل‌‌سازی مبتنی بر کلان داده و تاریخچه موجود می‌توان علت خرابی را مشخص نمود، و از تکرار اشکالات مشابه در آینده جلوگیری کرد.
ازآنجا که اکنون به موضوع تحویل کالا می‌پردازیم، باید گفت راهکارهای مبتنی بر بررسی کلان داده می‌توانند در کاهش تأخیرها بسیار کارساز باشند. زیرا پیش از ارائه‌های راهکار کارا، داده‌های کلیدی بسیاری اعم از داده‌های مرتبط با وضعیت آب‌وهوا، ترافیک، موقعیت مکانی، داده‌های مرتبط با ناوگان، عملکرد رانندگان و غیره گردآوری می‌شوند. یکی از کاربردهای برآمده از تجزیه و تحلیل این داده‌ها پیشنهاد مسیر بهینه به‌منظورِ بهبود فرایند تحویل کالا است. یا می‌توان با بررسی این مجموعه از داده‌ها، وضعیت ترافیکی را پیش‌بینی نمود. گفتنی است، این موارد تنها گزیده‌ای از کاربردهای کلان داده در زمینه‌ی مدیریت زنجیره تامین هستند.

 

بهبود تجربه مشتریان:

بی‌شک برای هر کسب و کار آنلاین یا فروشگاه اینترنتی، تجربه‌ی شخصی مثبت مخاطبین و مشتریان یک امر حیاتی به‌حساب می‌آید. همواره کارشناسان فعال در این زمینه در مسیر بهبود تجربه‌ی مشتریان و همچنین پاسخ به انتظارات آنان گام برمی‌‌دارند. زیرا حرکت در این راه، سبب افزایش میزان رضایت، نرخ تبدیل و سود حاصله می‌شود.
گفتنی است که میزان رقابت در بازار تجارت الکترونیک هر روز دشوارتر و پیچیده‌تر از گذشته می‌شود. ازاین‌رو بسیار مهم است که چه پیشنهادی، در چه زمانی و چگونه به مخاطبین یک کسب و کار ارائه می‌شود. با بررسی برندهای آنلاینی که در جذب خریداران و مشتریان بالقوه عملکرد بهتری به نسبت دیگر برند‌ها داشته‌اند؛ به این نکته‌ی برجسته پِی خواهیم برد که آنان دقیقاً می‌دانند که مصرف‌کنندگان به چه چیزی نیاز دارند و از سوی دیگر در کمترین زمان، سفارش‌های خریداران را تحویل می‌دهند. این امر زمانی محقق خواهد شد که در نخستین گام داده‌ها به‌درستی گردآوری شوند و در گام پسین به‌منظورِ دستیابی به درک ژرفی از این داده‌ها، فرایند تجزیه و تحلیل با دقت بسیار انجام شود.
باید گفت از ابتدای حیات بازاریابی، ابزارهای بسیاری همانند پرسش‌نامه‌ها، انواع نظرسنجی و مصاحبه که به تشخیص بینش مشتری کمک می‌کنند وجود داشته‌اند، ولی همواره به‌کارگیری این ابزارها با چالش‌هایی همچون گستردگی جامعه‌ی نمونه و سوگیری در انتخاب مواجه بوده‌اند. بهره‌گیری از کلان داده‌ها و راهکارهای وابسته به آن، این توانایی را به دارندگان کسب و کارها می‌دهد که چنین ناکارآمدی‌هایی را از بین برند و نیازها، بازخوردها و انتظارات مشتریان را به‌صورت خودکار و درخور دریافت نمایند.

 

تجربه مشتری و انتظارات مشتریان

 

با بهره‌مندی از تجزیه و تحلیل ژرف کلان داده (Big Data)، کسب و کارهای فعال در زمینه‌‎ی تجارت الکترونیک، زمانی برای یافتن نیازهایی از مشتریان را دارند که تاکنون ناشناخته مانده است. این داده های بزرگ که از کانال‌‎های ارتباطی گوناگون همانند وب‌‌سایت، شبکه‌های اجتماعی، جستجوی کاربران، پرسش‌نامه‌های آنلاین، کمپین‌های آگاه‌سازی یا تبلیغاتی، پست الکترونیک و دیگر موارد گردآوری می‌شوند؛ اطلاعات دقیقی همچون میزان تعاملات و ترجیحات مشتریان را در اختیار بازاریابان و دارندگان فروشگاه های آنلاین قرار می‌دهد.
تمامی این نقاط تماس برند، داده‌های ارزشمندی اعم از رفتار خریداران و مشتریان، محبوب‌ترین برندها، محصولات پُر جستجو، روند خرید و بسیاری موارد دیگر را به دارندگان کسب و کارهای فعال در زمینه‌ی تجارت الکترونیک ارائه می‌دهند. ازاین‌رو ایشان می‌توانند الگوهای تکراری مشتریان را شناسایی کنند و مبتنی بر آن‌ها پیشنهاد‌های خود را در میان بگذارند.
با برون‌آوری جزئیات مناسب از کانال‌های ارتباطی گوناگون، فروشگاه های آنلاین می‌توانند پاسخ دقیقی برای پرسش‌ها زیر بیابند. این نخستین گام برای ایجاد و حفظ یک پیوند شخصی قدرتمند با مشتریان است که منجر به تکرار خرید و حفظ مشتریان کنونی می‌شود.

 

پرسش‌ها:

  • روش برقراری ارتباط مشتریان با کسب و کار شما چیست؟
  • مشتریان شما به دنبال چه محصولاتی هستند؟
  • مشتریان و خریداران شما چه محصولات مرتبط با یکدیگر را بررسی می‌کنند؟
  • پس از ثبت سفارش از سوی خریدار چه روندهایی رخ می‌دهد؟
  • تجربه‌ی پرداخت خریداران چگونه است؟

 

پرداخت های آنلاین ایمن:

همواره کارشناسان فعال در زمینه‌ی تجارت الکترونیک و دارندگان کسب و کارهای آنلاین در تلاش هستند تا فرایند خرید آنلاین را برای یکایک مشتریان خود آسان‌تر از پیش کنند. آن‌ها با به‌کارگیری کانال‌های ارتباطی نوین همانند نرم افزارهای کاربردی تلفن همراه (Mobile applications) یا قابلیت فروشگاهی شبکه‌های اجتماعی در راستای بهبود دسترسی به مخاطبین خود و ساده‌سازی این ارتباط، گام برمی‌دارند. از سوی دیگر آن‌ها با سرمایه‌گذاری در زمینه‌های بازطراحی فرایند پرداخت، بازطراحی رابط کاربری (UI) و تجربه‌ی کاربری (UX) و همچنین کاهش گام‌های خرید و پرداخت و نیز پشتیبانی از روش‌های گوناگون پرداخت، می‌کوشند تا تمامی این فرایند را بیش‌ازپیش ساده نمایند.
گفتنی است شوربختانه، تهدیدات فزاینده‌ای همراه با این نوآوری‌ها رو به گسترش است. روشن است که به‌کارگیری گسترده‌تر از روش‌های پرداخت گوناگون، فرصت‌های بیشتری را در اختیار تبهکاران سایبری قرار می‌دهد تا از نقاط ضعف و آسیب‌های پنهان، بهره‌برداری کنند. چنانچه مشتریان یک کسب و کار آنلاین انتظار دارند که این فضا بسیار امن باشد. در این راه دارندگان کسب و کارها می‌توانند با به‌کارگیری پروتکل اَمن انتقال اَبرمتن (HTTPS)، گواهینامه SSL، نصب دیواره‌ی آتش (Firewall) و وارسی پیاپی تراکنش‌ها که شماری از راهبردهای بنیادین در زمینه‌ی تجارت الکترونیک هستند؛ این فضا را ایمن سازند.
همچنین با بررسی کلان داده، می‌توان نقصان‌ها را شناسایی کرد و به دنبال آن امور کاری پیشگیرانه را در دستور کار کارشناسان واحد امنیت قرارداد. با انجام این کارها می‌توان لایه‌های امنیتی کسب و کارهای الکترونیکی را تقویت کرد.
کارشناسان فعال در زمینه‌ی تجارت الکترونیک با تجزیه و تحلیل آنی جریان‌‎های کلان داده (Big Data)، ناهنجاری‌های موجود را شناسایی می‌کنند و با این روش از نفوذ تبهکاران سایبری یا انجام تراکنش‌های مشکوک جلوگیری خواهند کرد.
شایان‌ذکر است، با بهره‌مندی از راهکارهای مبتنی بر کلان داده و بررسی داده‌های مرتبط با خریدهای پیشین، می‌توان الگوهای تکراری درباره‌ی تراکنش‌های قانونی یا مشکوک را شناسایی نمود و مبتنی بر این داده‌ها اقدامات امنیتی مناسب را برای مبارزه با جرایم سایبری پیشنهاد کرد.
موتورهای پیش‌بینی‌کننده‌ی کلان داده به دارندگان سازمان‌های به‌روز و کسب و کارهای آنلاین این امکان را می‌دهد که به‌صورت فعال تهدیدات بالقوه را شناسایی نمایند و به‌منظورِ کاهش مخاطرات برآمده از حملات سایبری در آینده، راهبردهای پیشگیرانه را اجرا کنند. جلوگیری از کلاهبرداری‌های مرتبط با کارت‌های بانکی، بازگشت محصول، تهدیدات برآمده از سرقت هویت و دیگر موارد تنها شماری از مزایای به‌کارگیری این راهکار است.

 

ارتباط با مشاوران خبره اک تک

 

در پایان باید گفت، موفقیت هر کسب و کار بزرگ یا کوچکی، فارق از آن که آنلاین است یا آفلاین، همواره به داده‌ها و روش به‌کارگیری آن‌ها بستگی دارد. امروزه فروشندگان تنها با شناخت روش عملکرد سازمان‌ها یا شرکت‌ها از سویه‌های گوناگون و آگاهی از این‌که مشتریان دقیقاً چه انتظاراتی دارند؛ می‌توانند محصولات درخور را در زمان مناسب به افراد مناسب پیشنهاد دهند.
از سوی دیگر، کلان داده و فناوری‌های مرتبط با آن بررسی داده‌ها را به سطح متفاوتی سوق داده است. از کارهای دستی به خودکار، از پردازش دسته‌های کوچک داده در یک بازه‌ی زمانی تا پردازش حجم عظیمی از داده‌ها در چند دقیقه، از فرایندهای دستی دشوار و دارای خطا تا بینش‌ها و بازخوردهای قابل‌اعتماد و بی‌درنگ.
با به‌کارگیری راهکارهای قدرتمند مبتنی بر کلان داده، تمامی دارندگان سازمان‌ها یا شرکت‌های فعال در زمینه‌ی تجارت الکترونیک می‌توانند دگرگونی‌های دلخواه خود را در تمامی بافت‌های کسب و کارشان ایجاد کنند و با بهره‌مندی از این راهکارها میزان اثربخشی فرایندهای داخلی خود را افزایش دهند؛ و همچنین شخصی‌سازی را تقویت نمایند و به دنبال آن دامنه‌ی سود خود را گسترش دهند.

 

 

image_pdf

مقالات مرتبط

تجاری‌سازی در توسعه کسب و کار
مدیریت و توسعه کسب و کار

تجاری‌سازی در توسعه کسب و کار چیست؟

آیا میدانید تجاری‌سازی در کسب و کار چیست؟ با چه راه‌هایی می‌توان پیشرفت کرد؟ این فرآیند چگونه این روز‌ها جهت موفقیت در کسب و کار

The importance of market research
مدیریت و توسعه کسب و کار

اهمیت تحقیقات بازار در کاهش هزینه‌ها

در یک کسب و کار زمانی که هر ریال یا دلار اهمیت دارد، حتی کوچک‌ترین افزایش درآمد یا کاهش هزینه می‌تواند بر سودآوری کسب و

Business Intelligence
هوش تجاری

کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف

هدف هوش تجاری و ابزار‌های مدرن تحلیلگر، تبدیل داده‌ها به یک بینش مفید، برای کمک به صنایع مختلف در هر اندازه‌ای است. صنایعی مانند ساخت و ساز، هتلداری، گردشگری، بازاریابی، بانکداری و غیره تنها بخشی از دایره وسیعی از کسب و کار‌ها هستند که از این فناوری بهره می‌برند. در این مقاله بر شرح کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف متمرکز می‌شویم. تا پایان همراه ما باشید.
هوش تجاری چیست؟
هوش تجاری (Business Intelligence)، به فرآیند و زیر ساخت فنی گفته می‌شود که داده‌های تولید شده توسط فعالیت‌های صنایع مختلف را جمع‌آوری، ذخیره و تجزیه و تحلیل می‌کند. کاربرد هوش تجاری شامل داده کاوی، آنالیز فرآیند، معیار عملکرد و تجزیه و تحلیل توصیفی است. در این فناوری هوشمند، تمامی داده‌های تولید شده توسط یک کسب و کار، تجزیه و تحلیل شده و گزارش‌های قابل هضم، معیار‌های عملکرد و بینش‌های جدیدی برای تصمیمات کلان سازمانی ارائه می‌شود.