คุณได้รวบรวมข้อมูลลูกค้าแล้ว แล้วยังไงต่อ?

เทคโนโลยีดิจิทัลได้รับการทำให้เป็นประชาธิปไตยอย่างสมบูรณ์ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ซึ่งสร้างข้อมูลจำนวนมากที่เกี่ยวข้องกับพฤติกรรมของลูกค้า ตั้งแต่ความชอบไปจนถึงความสนใจและความรู้สึก

เนื่องจากการระบาดของโควิด-19 ลูกค้าจึงไม่ได้ใช้ช่องทางเดียวกันกับที่เคยทำในการซื้อ ซึ่งได้เร่งความจำเป็นให้ธุรกิจได้รับข่าวกรองที่นำไปดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นจากข้อมูลที่พวกเขากำลังรวบรวม

ธุรกิจต้องการใช้เทคโนโลยี เช่น ปัญญาประดิษฐ์ แมชชีนเลิร์นนิง และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เพื่อให้เข้าใจรูปแบบของลูกค้าได้ดีขึ้น และทำการคาดการณ์ที่จะช่วยให้ได้รับประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น แต่ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่จัดระเบียบไม่ดีและไม่มีโครงสร้างกลับรั้งพวกเขาไว้

การปรับใช้ระบบดิจิทัลของการมีส่วนร่วมที่ต้องการเพื่อมอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัว เช่น ร้านค้าออนไลน์, Chatbot, แอพมือถือ – หากไม่มีการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพจะนำไปสู่ประสบการณ์ดิจิทัลที่ไม่ดี

นักการตลาดและผู้ใช้ทางธุรกิจรายอื่นๆ ที่เผชิญกับความท้าทายในการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพจำเป็นต้องถามคำถามสามข้อ 1. ฉันจะเร่งความเร็วได้อย่างไร? 2. ฉันจะทำงานอัตโนมัติได้อย่างไร 3. ฉันจะลดต้นทุนต่อข้อมูลเชิงลึกได้อย่างไร

ต่อไปนี้คือแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสี่ประการที่ควรคำนึงถึงเมื่อธุรกิจต้องการขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้น:

1) ความเร็วเป็นสิ่งสำคัญ

เมื่อเจ็ดถึง 10 ปีที่แล้ว ก่อนที่เทคโนโลยีดิจิทัลจะอุดมสมบูรณ์ การโต้ตอบและประวัติการซื้ออาจต้องใช้เวลาหลายปีกว่าที่ธุรกิจจะเข้าใจพฤติกรรมการซื้อของลูกค้าได้อย่างสมบูรณ์

วันนี้ การวิเคราะห์ประวัติหนึ่งนาทีเกี่ยวกับพฤติกรรมการซื้อของลูกค้าสามารถเปลี่ยนความเข้าใจของคุณเกี่ยวกับรูปแบบการซื้อของพวกเขาได้ บริษัทจำเป็นต้องพัฒนาและปรับใช้ระบบวิเคราะห์ข้อมูลและระบบอัจฉริยะของการบันทึกด้วยความเร็วสูง วิธีนี้จะช่วยให้ธุรกิจของคุณลดเวลาในการเข้าถึงข้อมูลเชิงลึก ในขณะเดียวกันก็ปรับต้นทุนต่อข้อมูลเชิงลึกให้เหมาะสม

2) เราไม่มีปัญหาด้านเทคโนโลยี

ทุกวันนี้ ไม่มีใครสามารถอ้างได้ว่าเทคโนโลยีเป็นปัญหาในการแสดงภาพและตีความข้อมูลทางธุรกิจ

มีการแพร่กระจายของเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่อง เช่น Hadoop, MongoDB, Spark, Snowflake, เครื่องมือสร้างภาพ เช่น Tableau, Looker, Microsoft PowerBI, TensorFlow, อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง และการวิเคราะห์ข้อมูลบนคลาวด์ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น

เทคโนโลยี ระบบ และพลังประมวลผลมีให้ใช้งานตามขนาด สิ่งที่ขัดขวางไม่ให้บริษัทใช้เทคโนโลยีเหล่านี้อย่างมีประสิทธิผลคือส่วนหนึ่งในการลงทุนในระบบเดิม และอีกส่วนหนึ่งมีข้อมูลในคลังข้อมูลที่ไม่จำเป็นและขาดกลยุทธ์ในการปรับปรุงให้ทันสมัย

องค์กรต้องการข้อมูลเชิงบริบทที่รวมศูนย์สำหรับการกระจายและการใช้การวิเคราะห์

3) คลังข้อมูลต้องถูกทำลาย

องค์กรการตลาดหลายแห่งและผู้ใช้ทางธุรกิจรายอื่นๆ กำลังลงทุนใน data Lake และคลังข้อมูลแบบรวมศูนย์เพื่อจัดเก็บข้อมูลจากแหล่งที่หลากหลายและหลากหลาย แม้ว่าสิ่งเหล่านี้จะได้รับการสนับสนุนจากธุรกิจ แต่ก็ยังเป็นศูนย์กลางด้านไอที

ด้วยแนวทางที่เน้นไอทีเป็นศูนย์กลาง ย่อมต้องมีไซโล สำหรับผู้ค้าปลีก นี่หมายความว่าร้านค้าที่มีหน้าร้านจริงไม่ได้สื่อสารกับทุกช่องทางและซัพพลายเชนไม่ได้สื่อสารกับการจัดการสินค้าคงคลัง และทุกการผสมผสานที่เป็นไปได้ระหว่างนั้นทำให้เกิดความล่าช้าในการใช้ข้อมูลนั้น

นี่คือที่ที่สถาปัตยกรรม data mesh ถือสัญญา - เพื่อแจกจ่ายข้อมูลในขนาดที่แพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์ไม่สามารถทำได้ และยังให้ข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจและทำการตัดสินใจโดยอัตโนมัติ

Data mesh ช่วยให้กลุ่มธุรกิจมีความยืดหยุ่นในการดูข้อมูลและตัดสินใจ Data mesh เป็นแนวทางที่จะช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถใช้แหล่งข้อมูลที่หลากหลายได้ ทำลายระบบที่บางครั้งต้องเผชิญหน้า data lake

4) ไอทีและกลุ่มธุรกิจต้องการความร่วมมืออย่างใกล้ชิด

หลายปีก่อน CIO ทำการตัดสินใจส่วนใหญ่เกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูล ความสำเร็จของลูกค้า และความคิดริเริ่มในการวิเคราะห์ธุรกิจ วันนี้ C-suite ทั้งหมดและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลักในธุรกิจมีส่วนร่วมอย่างลึกซึ้งซึ่งมักจะนำไปสู่ความขัดแย้งและไซโล

แผนกไอทียังคงมีบทบาทสำคัญในการกำหนดมาตรฐานเครื่องมือ เทคโนโลยี และโครงสร้างพื้นฐาน แต่เมื่อรูปแบบการบริโภคและข้อกำหนดเกี่ยวกับข้อมูลแตกต่างกัน องค์กรการตลาดและผู้ใช้ทางธุรกิจรายอื่นๆ จำเป็นต้องร่วมมือกับฝ่ายไอทีเพื่อทำความเข้าใจว่าพวกเขาสามารถทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเพื่อใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างไร

องค์กรการตลาดมาไกลแล้วในการรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในขอบเขตของความสำเร็จของลูกค้า แต่คำถามเกี่ยวกับวิธีการเข้าถึง วิธีทำให้เป็นอัตโนมัติ และวิธีเพิ่มประสิทธิภาพราคาต่อข้อมูลเชิงลึก ยังคงต้องได้รับคำตอบเพื่อที่จะประสบความสำเร็จในการก้าวไปข้างหน้า

ความท้าทายไม่ใช่เรื่องเล็กน้อย แต่ผลตอบแทนที่เป็นไปได้ในรูปแบบของประสบการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่สร้างความพึงพอใจให้กับลูกค้า ประสิทธิภาพและระบบอัตโนมัติที่มากขึ้นนั้นน่าตื่นเต้นที่จะนึกถึง

Radhakrishnan Rajagopalan เป็นหัวหน้าฝ่ายความสำเร็จของลูกค้าระดับโลกที่ Mindtree บริษัทให้บริการด้านเทคโนโลยีและการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลชั้นนำ