Компании могут монетизировать данные, используя, в частности, метрики повышения продаж и улучшения клиентского опыта, пишет на портале eWeek Вира Наллам, основатель и генеральный директор Xtendlabs.
Экономическую ценность данных для компаний сложно концептуализировать и измерить напрямую. И многие руководители имеют неверное представление о монетизации данных. По их мнению, единственный способ извлечь экономическую ценность из данных — это продать их другим компаниям. В результате они упускают из виду огромную неиспользованную ценность данных. Компании могут получать прибыль за счет улучшения качества обслуживания клиентов, снижения затрат, приобретения новых клиентов и многого другого с помощью сбора и обработки данных, прямо или косвенно проводимых с помощью аналитики больших данных и искусственного интеллекта.
Конечно, это не новость. Многие B2B-компании понимают, что монетизация данных с помощью ИИ и аналитики данных может обеспечить более высокую отдачу от инвестиций и оптимизацию операций. Однако, несмотря на желание и знания, они не могут добиться максимальных результатов. Причина этого проста: они все еще рассматривают данные как технологический компонент своей более широкой стратегии. На самом деле им следует поставить данные во главу угла.
Давайте рассмотрим, как анализ данных с помощью ИИ и аналитики больших данных может помочь в монетизации данных.
1. Апселлинг. Если изначально апселлинг рассматривался как способ продать больше за счет продажи более дорогого товара, то теперь это способ продать больше, предлагая более релевантные товары. Благодаря анализу данных, позволяющему принимать решения, компании могут предлагать продукты, которые дополняют покупки клиентов и приносят им пользу. Повышение ценности для клиента означает повышение его удовлетворенности, что способствует удержанию клиентов.
Кроме того, достигается и первоначальная цель — увеличение продаж. Когда клиент видит, что его потребности прогнозируются и удовлетворяются, он, скорее всего, будет больше ценить услуги компании. Этот новый вариант апселлинга показывает, что предприятия могут увеличить количество продаж и получить дополнительный доход, оптимизируя свою деятельность с помощью данных, не продавая их третьим лицам.
2. Улучшение клиентского опыта. Неудивительно, что клиенты возвращаются в те компании, с которыми легче иметь дело. Предоставление высококачественной поддержки — все более болезненная тема для многих компаний. Облегчить задачу позволяют чатботы, основанные на алгоритмах машинного обучения. Эти чатботы могут справиться с наиболее распространенными ситуациями, а для решения более уникальных задач может подключиться представитель компании. Это дает возможность сократить время ответа на запрос и максимально повысить удовлетворенность клиентов.
Чатботы играют важную и полезную роль в решении мелких проблем клиентов, что освобождает драгоценное время представителей компании, чтобы они могли сосредоточиться на более сложных вопросах. Потребители предпочитают взаимодействовать с компаниями, которые могут ответить в режиме реального времени во время совершения покупки, подобно взаимодействию с продавцом-консультантом в обычном магазине.
Таким образом, чатбот, управляемый ИИ, может помочь вашим клиентам найти ответы на свои вопросы, когда они оформляют заказ. Это создает впечатление, что ваш бренд всегда готов удовлетворить их потребности, даже во время поздних ночных покупок (когда все ваши торговые представители, вероятно, спят!). Кроме того, ИИ может интегрировать разрозненные источники данных для сбора всей информации о покупательском опыте, чтобы реализовать подход, ориентированный на клиента.
3. Оптимизация времени торговых представителей. Любой человек, имеющий опыт работы в продажах, знает, что это зона боевых действий. Наличие данных высочайшего качества позволяет оптимизировать весь процесс. Продавцы могут получить значительные преимущества благодаря бизнес-модели, основанной на данных и ИИ. У них под рукой будут все ключевые факты и цифры о каждом продукте, поставщике, объеме и продажах. Мало того, они также будут осведомлены о продукции конкурентов.
Специалисты по продажам могут использовать эти знания для отслеживания продуктов, за которые они отвечают, и принятия решений на основе фактов. Они также могут оптимизировать свое время, зная, когда и кого следует посетить или когда позвонить вендору. Такое управление повысит эффективность, сократит потери и сэкономит время.
4. Оптимизация цепочки поставок и логистики. Управление цепочкой поставок, особенно для крупных предприятий, требует тщательного планирования. Любые проблемы в отдельном звене могут создать целый каскад проблем далее по цепочке. Даже незначительное сокращение сроков поставки и циклов закупок может принести огромную пользу в конкурентном мире бизнеса.
Данные на вашей стороне могут обеспечить такое преимущество. ИИ и аналитика данных — отличный способ проанализировать цепочку в поисках улучшений. Это существенно повлияет на то, как вы ведете дела со своими вендорами.
На практике ИИ может предупреждать о сбоях в цепочке поставок и по вопросам соблюдения нормативных требований и быстро выявлять случаи мошенничества. Это может способствовать более инновационным закупкам, помогая принимать более эффективные решения и обеспечивая реальное конкурентное преимущество для предприятий.
Обеспечение стратегии демократизации данных
Одним из серьезных препятствий на пути создания бизнес-модели, основанной на данных, является ограничение доступа к ним. Эта несколько нелепая ситуация возникает из-за слишком жесткого контроля информации. Как аналитики данных могут выполнять свою работу, если у них нет доступа к информации? Без демократизации данных процветание бизнес-модели, основанной на данных, невозможно.
Демократизация данных позволяет передать право собственности на данные от ИТ-отделов к бизнес-командам, что помогает предприятиям сохранить владение данными и своевременно использовать информацию. Это также устраняет разрозненность данных и предоставляет
Оптимизация стратегии управления данными
Стремясь предоставить доступ к данным для более эффективного принятия решений в рамках демократизации, организации не могут игнорировать конфиденциальность данных, нормативные требования и этические риски, связанные с широким доступом к данным.
Предприятиям необходимо определить надежную стратегию управления данными для обеспечения доступа к ним без ущерба для окупаемости инвестиций в бизнес, основанный на данных, и рисков безопасности. Процесс управления данными должен включать встроенные системы сдержек и противовесов. Лицам, принимающим решения, необходимо постоянно вносить изменения, чтобы способствовать новым изменениям на рынке и в нормативных актах. Это не единовременная мера.
Поддержка со стороны руководства
Пришло время, когда руководители должны уделять первостепенное внимание внедрению бизнес-моделей, основанных на данных. В то же время они должны понимать, что внедрение ИИ — это непрерывный, итерационный процесс, требующий корректировки курса с течением времени. Машинное обучение известно тем, что имеет ярко выраженный циклический характер, требующий постоянной доработки и совершенствования на постоянной основе.
Для многих компаний главной задачей является получение поддержки со стороны всех заинтересованных сторон. Технологические руководители, такие как технический директор, должны обеспечить им целостное видение внедрения ИИ.
В эпоху цифровизации, быстро меняющихся операционных сред и поведения клиентов предприятиям необходимы аналитические подходы на основе ИИ для повышения рентабельности инвестиций. Технологические лидеры должны признать важность бизнес-модели, основанной на данных и использовании ИИ — и повысить осведомленность руководителей высшего звена, чтобы те с большей готовностью внедряли соответствующие стратегии управления изменениями. Внедрение ИИ потребует от всех, кто участвует в управлении бизнесом, признания его революционных преимуществ.
