中小企業にとっての7つのデータ分析のメリット

データ分析 benefits not just large organizations who have vast amounts of data but also smaller businesses who need insights that will boost their growth.  In fact, small businesses may experience many of the same challenges that when it comes to data analysis, if not more. To understand, you need only consider the scale of resources and capital that a small business has access to, which is almost always considerably less than a major organization or corporation.

情報を適切に収集し、処理し、活用することで得られるデータ分析は、単に適切なツールやソフトウェアを用意するだけではありません。また、経験豊富なスタッフの協力も必要です。 熟練した分析者 や科学者には、自動化システムや処理ソリューションが必要です。自動化システムや処理ソリューションが必要ですし、そもそもソースからデータを収集するためにも構造化された環境が必要です。

例えば、お客様から電子メールアドレスを収集するという極めて単純なことをしているとします。最初は、データの入力や正確性、情報を取得・保存するシステムの信頼性、保存したデータの適切な整理などに気を配る必要があります。そして、データが揃って初めて、本当の意味での「分析」が始まるのです。

この時点では、データ分析は乗り越えられないと思っています。そこで疑問が生じます。データ分析に投資する価値はあるのでしょうか？中小企業がわざわざデータ分析の戦略を立て、維持する必要があるのでしょうか？

その答えは「イエス」です。なぜなら、データ分析には非常に多くのメリットがあるからです。データ分析によって、以下のことが可能になると推定されています。 米国の職場の生産性を1.5%向上させ、国民所得を30%増加させる。.ここでは、そのメリットの一部をご紹介します。

1.時間の節約になる

中小企業の経営者は、多くの帽子をかぶり、さまざまな仕事や責任の間で時間をやりくりしなければなりません。また、大企業のようなリソースを利用することもできないため、面倒な仕事を任せることもできません。だからこそ、導入するツールやソリューションが効果的で、時間を無駄にしないことが重要なのです。 データは、それをいかにうまく解釈できるかによって意味を持ちます。 中小企業では、この面倒な仕事を外注したり、コンサルタントを雇ったりすることが多い。 使用する 機械学習, automating processes, mapping insights to businesses strategy — all of these are crucial to increase the efficiency of a business.

2.新たなインサイトを引き出すことができる 

Insights and actionable intelligence are generated as a result of data analysis, which requires sifting through information to find trends and patterns or to come to varying conclusions. The significance of this cannot be overstated, especially for small businesses that have limited resources.

適切なデータ分析ツール、特にAIや機械学習の助けを借りれば、これらのシステムは、他の方法では立ち入ることのできないインサイトを解き明かし、特定することができます。例えば、過去のデータをもとに、今後のキャンペーンやプロモーションのための最適なソリューションを知ることができるのです。また、さまざまな要因から結果を予測することもできます。 高度なアナリティクスと予測モデリングにより、あるメーカーは収益を55％増加させたという。 今回のマッキンゼーのレポート。

3.問題、エラー、ミスを解決することができる 

データ分析によって得られるものの1つは、より良い状況での答えです。これは、あなたが抱えている問題や、あなたが犯しているミスにとって非常に有益です。場合によっては、今まで知らなかった矛盾点を発見することもあります。

分析は特に、データ入力や管理のミスを浮き彫りにするのに適しています。情報をいろいろな角度から見て、いつ、どこで、何が起きているのかを特定すればいいのです。例えば、レジ係がチェックアウト時に顧客情報を入力するのに苦労しているかもしれません。あるいは、システムが情報を自動修正していて、実際には最終的に正しくない情報になっているかもしれません。徹底的に分析することで、何が、どこで、どの段階で間違っているのかを理解することができます。 で デューク・エナジー, an alert from the プレディクティブ・アナリティクス software warned employees that there was something wrong with the turbines, helping to save over $4.1 million. 

4.リアルタイムまたはリアクティブなインタラクションを可能にする

従来、企業は行動を起こし、パフォーマンスデータや顧客インサイトを収集して動きに反映させていましたが、これでは事後的な行動しかできません。例えば、製品の発売直前には、お客さまの反応や売れ行き、さらには失敗したかどうかまで把握できるかもしれません。

データ分析は、詳細な情報をリアルタイムに利用することができるため、企業は業績や結果を予測するだけでなく、その場の出来事にも対応することができます。 Taylor Barstowの書き込みがあります。 彼の記事 リアルタイム・アナリティクスは"企業が自らの運命を振り返るだけでなく、積極的に行動できるようなパラダイムへの転換を図る。.例えば、人気のない製品の生産を中止することができます。小規模な企業にとっては、膨れ上がったコストや効果のない解決策を排除し、ビジネスの将来の安全性を高めるために、これは非常に重要なことです。

5.データに基づいたマーケティングキャンペーンはより成功する

中小企業は、大企業のような大規模なマーケティング予算がないという事実に直面しています。そのため、より慎重に、つまり何に、どこにお金を使うかを絞らなければなりません。

データ分析は、マーケティングのインサイトを明らかにし、それを解き明かすことで、キャンペーンをより成功させ、さらに重要なことには、より多くのオーディエンス、さらには新しい市場に到達させることができます。企業は、これまで無関係と思われていた層を発見したり、新しい地域やエリアを発見したりするかもしれません。Moz、Kissmetrics、SEMRushなどのオンラインツールは、顧客が誰なのか、彼らが何を探しているのか、彼らの要求を満たしているのか、どのような機会が存在するのかを理解するのに役立ちます。これらのツールを使用することは、実験するための予算が少なく、無関係なターゲティングでお金を失うことができない中小企業にとっては、絶対に必要です。

6.パーソナライゼーションの向上

アンケートでは 消費者の31% は、ショッピング体験がもっと自分に合ったものであってほしいと答えました。 別の同様のレポートによると 買い物客の22%のみ は、現在受けているパーソナライゼーションのレベルに満足している。ここで得られるものは何でしょうか？

消費者は、よりパーソナライズされた関連性の高い体験を求めていますが、これを中小企業が提供するのは非常に難しいことです。アマゾンやウォルマートのような企業は、これを実現するために必要なリソースと膨大なデータのコレクションを持っています。

中小企業は、分析システムが提供するリアルタイムの洞察力と構造化されたデータの抽出によって、この機会を生かすことができます。お客様との過去のやり取りに基づいて、インタラクションやエンゲージメントを構築することができます。実際、適切なデータ分析は、そのようなデータの収集とさらなる応用を可能にします。 IBM のレポートによると、小売業者の62％が、ビッグデータやアナリティクスの活用により、他の組織に対する競争力を高めていると回答しています。 

7.お金の節約になる

データ分析のメリットは、社内にデータサイエンティストを抱えている企業に限られるものではありません。中小企業でも、無料のソフトウェアやオープンソースのツール、中小企業専用の安価なソリューションを利用して、簡単にインサイトを得ることができます。のようなプラットフォームがあります。 ブレンド を使えば、小規模な企業でも店頭でデータ分析を簡単に導入することができます。のような無料ツールを使って Wolfram Alpha (プロバージョンもあります）や、以下のようなオープンソースのツールがあります。 オープンリファイン そして RapidMinerは、情報を分析し、インサイトや情報を素早く導き出すのに役立ちます。ClearStoryデータ は、小規模企業向けに設計されており、データを効果的なストーリーに変換することができます。 マイクロソフトのPower BI は、中小企業が迅速かつ容易に機会を特定し、コスト削減やデータに基づいた意思決定を行うのに役立ちます。を採用する フリーランスのデータサイエンティスト 特定の短期間のプロジェクトのためにデータサイエンティストを雇うことで、企業経営者はデータサイエンティストをフルタイムで雇用する必要がなくなります。また、データサイエンティストを雇うことで、経営者は日々の業務や管理に専念できるようになります。

最終的には、データ分析、ビッグデータソリューション、そして多くの自動化された技術は、スモールビジネスやスモールビズオーナーにかなりの利益をもたらします。その中でも最も大きいのは、テクノロジーを導入した結果、得られる時間とリソースの量でしょう。様々なデータセットから抽出されたインサイトは、成長、改善、成功のための十分な機会を提供します。そのためには、適切な情報を収集し、それを見るための新しい革新的な方法を見つけ、インサイトを抽出し、それを使用可能なものに変換することが重要です。データ分析によって、中小企業が大企業レベルの競争に打ち勝つことができるのですから、それだけでもコストをかける価値があります。