डेटाची शक्ती: आघाडीच्या संस्था स्पर्धात्मक फायदा म्हणून डेटाचा कसा फायदा घेतात

Dataladder: डेटा वापरण्याची शक्ती

डेटा हा स्पर्धात्मक फायद्याचा वर्तमान आणि भविष्यातील स्रोत आहे.

बोर्जा गोन्झालेस डेल रेग्युरल – व्हाइस डीन, IE युनिव्हर्सिटी स्कूल ऑफ ह्यूमन सायन्सेस अँड टेक्नॉलॉजी

व्यवसायिक नेत्यांना त्यांच्या व्यवसायाच्या वाढीसाठी मूलभूत मालमत्ता म्हणून डेटाचे महत्त्व पूर्णपणे समजते. जरी अनेकांना त्याचे महत्त्व कळले असले तरी, त्यापैकी बहुतेकांना अद्याप समजण्यास धडपडत आहे कसे याचा उपयोग सुधारित व्यावसायिक परिणाम मिळविण्यासाठी केला जाऊ शकतो, जसे की अधिक संभावनांचे ग्राहकांमध्ये रूपांतर करणे, ब्रँड प्रतिष्ठा वाढवणे किंवा इतर खेळाडूंविरुद्ध उद्योगात स्पर्धात्मक धार मिळवणे.

औद्योगिक स्पर्धात्मकता अनेक घटकांद्वारे प्राप्त केली जाऊ शकते. परंतु असे आढळून आले आहे की यापैकी बहुतेक घटक डेटा संकलन आणि विश्लेषणाद्वारे नियंत्रित आणि हाताळले जाऊ शकतात. या लेखात, आम्ही उद्योगातील कंपनीच्या स्पर्धात्मक किनारीवर प्रभाव टाकणारे घटक आणि स्पर्धात्मकता सुधारण्यासाठी संघटनात्मक डेटा कसा हातभार लावू शकतो हे जाणून घेऊ.

डेटा इनिशिएटिव्हसह स्पर्धकांना मागे टाकणे

सध्याच्या युगात, ग्राहकांकडे उत्पादन किंवा सेवा शोधताना निवडण्यासाठी पर्यायांची एक मोठी यादी आहे. डेटा संकलन आणि विश्लेषणे एखाद्या संस्थेला बाजारपेठेतील एक वेगळे खेळाडू म्हणून स्वत: ला स्थापित करण्यात मोठ्या प्रमाणावर मदत करू शकतात.

डेटा संकलन आणि विश्लेषण मार्केटमधील इतर स्पर्धकांच्या तुलनेत ब्रँडचे आकर्षण कसे सुधारू शकते यावर लक्ष केंद्रित करताना ग्राहकांच्या निवडीवर प्रभाव टाकणारे शीर्ष तीन घटक पाहू या.

घटक 1: बाजाराची गरज उत्पादन ऑफर पूर्ण करते

उत्पादनाची अनन्य वैशिष्ट्ये आणि गुणधर्म त्याच्या स्पर्धेपासून वेगळे करतात. तुम्ही स्पर्धक म्हणून समान उत्पादन विकल्यास, कोणत्याही अतिरिक्त अद्वितीय मूल्याशिवाय, तुमचे प्रतिस्पर्धी मूल्यवर्धित ऑफरसह अधिक ग्राहकांना आकर्षित करतील अशी उच्च शक्यता असते. ग्राहकांच्या वर्तनाचा अंदाज लावणे आणि त्यांच्या गरजा समजून घेणे ही बाजारपेठेत स्पर्धात्मक धार मिळविण्याची एक महत्त्वाची पायरी आहे.

करण्यासाठी डेटा पुढाकार ग्राहकांच्या वर्तनाचा अंदाज लावा

ग्राहक बाजारात काय खरेदी करत आहेत आणि खरेदीचा निर्णय घेताना ते कोणती वैशिष्ट्ये शोधत आहेत यामागे एक विशिष्ट नमुना असतो. समजून घेण्यासाठी तुम्ही मार्केट डेटाचे विश्लेषण करू शकता:

  • कोणती उत्पादन वैशिष्ट्ये ग्राहकांकडून अधिक लक्ष वेधून घेतात?
  • ग्राहक त्यांच्या खरेदीने कोणत्या गरजा पूर्ण करतात?
  • ग्राहक सहसा कोणती उत्पादने एकत्र खरेदी करतात?

घटक 2: स्पर्धात्मक धोरणात्मक दृष्टी

स्पर्धा आणि त्यांच्या धोरणात्मक हालचालींबद्दल जागरूक राहणे महत्वाचे आहे जेणेकरून तुम्ही तुमचे निर्णय देखील स्पर्धात्मकपणे संरेखित करू शकता. प्रमोशन, सवलती किंवा किंमतींची बुद्धिमत्ता असो, आतड्याच्या प्रवृत्तीचे अनुसरण करण्याऐवजी मागील डेटावरून ही माहिती काढणे महत्त्वाचे आहे.

साठी डेटा पुढाकार स्पर्धात्मक निर्णय घेणे

डेटा अॅनालिटिक्स तुम्हाला स्पर्धा अधिक चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यास मदत करू शकतात:

  • इतर स्पर्धक कोणत्या प्रमोशनल स्कीम आणि डिस्काउंट ऑफर देतात?
  • तुमच्या प्रतिस्पर्ध्यांच्या किंमती दरांवर कोणते घटक परिणाम करतात?
  • तुमचे प्रतिस्पर्धी ग्राहक त्यांच्या खरेदीबद्दल कितपत समाधानी आहेत?

घटक 3: सुधारित उत्पादन उपलब्धता आणि प्रवेशयोग्यता

आजकाल ग्राहक जलद उत्पादन वितरणाची, तसेच गुळगुळीत सर्वचॅनेल अनुभवाची अपेक्षा करतात. यामुळे, ब्रँड्सना हे सुनिश्चित करणे आवश्यक आहे की त्यांची यादी योग्य प्रमाणात आणि बाजाराच्या गरजेनुसार उत्पादनांच्या प्रकारांनी भरलेली आहे. त्याचप्रमाणे, उत्पादनाची माहिती अचूकपणे मार्केटिंग करणे आणि ग्राहकांना तीच उत्पादने ऑनलाइन तसेच इन-स्टोअर चॅनलवरून ऍक्सेस करणे आणि ऑर्डर करणे हे खूप महत्त्वाचे आहे.

करण्यासाठी डेटा पुढाकार उत्पादनाची उपलब्धता आणि सुलभता वाढवा

डेटा विश्लेषणे तुम्हाला यासारख्या प्रश्नांची उत्तरे देण्यात मदत करू शकतात:

  • ऑनलाइनच्या तुलनेत स्टोअरमधील विक्री किती टक्के आहे?
  • उत्पादन वितरणासाठी सर्वात सामान्य स्थाने कोणती आहेत?
  • ग्राहक तुमची उत्पादने/सेवा कुठे वाचत आहेत?

ची शक्ती स्वच्छ डेटा

वर ठळकपणे मांडलेल्या सर्व प्रश्नांसाठी, तुम्ही एकतर त्यांच्या अंतःप्रेरणेद्वारे उत्तरांचा अंदाज लावू शकता किंवा भूतकाळातील अचूक, विश्वासार्ह डेटा वापरू शकता आणि गणना करून भविष्यातील निर्णय घेऊ शकता. पण हे यापेक्षा थोडे अधिक क्लिष्ट आहे. अनेक संस्थांद्वारे संकलित आणि संग्रहित केलेला डेटा विश्लेषणासाठी वापरण्यासाठी योग्य आणि अचूक स्वरुपात नाही आणि अशा कारणांसाठी त्याचा वापर करण्यापूर्वी डेटा गुणवत्ता व्यवस्थापन जीवनचक्राच्या अधीन असणे आवश्यक आहे.

डेटा गुणवत्तेचे जीवनचक्र डेटा वापरता आणि अचूकता, जसे की डेटा एकत्रीकरण, प्रोफाइलिंग, स्क्रबिंग, क्लीनिंग, डिड्युपिंग आणि विलीनीकरण सुनिश्चित करण्यासाठी चरणांच्या मालिकेद्वारे आपला डेटा घेते. स्वयं-सेवा डेटा गुणवत्ता साधने कमी वेळ, खर्च आणि श्रम गुंतवणुकीसह डेटा गुणवत्ता व्यवस्थापन स्वयंचलित करणे खूप सोपे केले आहे. वेळेत डेटा गुणवत्तेचे व्यवस्थापन केल्याने स्पर्धात्मक उपायांची रिअल-टाइम गणना करणे शक्य होते, जसे की बाजाराच्या गरजा, ग्राहक प्राधान्ये, किंमत आणि जाहिराती आणि उत्पादन सुलभता इ.