// Audience remarketing

Αρκετά έχουν ειπωθεί και έντονη προσπάθεια γίνεται πλέον και στον επιχειρηματικό κόσμο της χώρας μας για να κατανοήσουμε τι είναι και τι προσπαθεί να επιτύχει ο τομέας των Business Analytics (επιχειρηματική αναλυτική). Τα Business Analytics είναι ο συνδυασμός δεξιοτήτων, τεχνολογιών και πρακτικών που χρησιμοποιούνται για την ανάλυση των δεδομένων και της απόδοσης μιας επιχείρησης ή ενός οργανισμού ως ένας τρόπος για να αποκτήσουμε πρόσθετες πληροφορίες και να λάβουμε τεκμηριωμένες αποφάσεις για το μέλλον, βασιζόμενοι στα μέχρι τώρα δεδομένα. Ο στόχος της επιχειρηματικής αναλυτικής είναι να εστιάσει στη διερεύνηση αυτών των δεδομένων που είναι χρήσιμα και μπορούν να συμβάλουν στις κατάλληλες αποφάσεις, με σκοπό να αυξήσουν τα έσοδα, την παραγωγικότητα και την λειτουργική αποτελεσματικότητα της επιχείρησης.

Όταν οι κατάλληλες μεθοδολογίες επιχειρηματικής αναλυτικής αξιοποιηθούν σωστά, τότε είναι εφικτό να προβλεφθούν μελλοντικές συνήθειες που σχετίζονται με τις ενέργειες των καταναλωτών, τις τάσεις της αγοράς καθώς επίσης να βοηθήσουν στη δημιουργία πιο αποτελεσματικών διαδικασιών που θα μπορούσαν να οδηγήσουν σε αύξηση των εσόδων και στη βελτιστοποίηση του τρόπου λειτουργίας και των διαδικασιών ενός οργανισμού.

Βασικά στοιχεία των Business Analytics

Η εφαρμογή των Data Analytics είναι πλέον ευρύτατη σε όλες τις διαστάσεις των προσπαθειών μας από την επιστήμη ως την βελτίωση της καθημερινότητας μας. Όταν το πεδίο εφαρμογής αφορά εμπορικούς οργανισμούς τότε αποκαλούνται Business Analytics, ενώ συνήθως στην πράξη διαπιστώνουμε ότι εφαρμόζονται για:

  • Ανάλυση ενοποιημένων δεδομένων από διάφορες πηγές εντός και εκτός επιχείρησης. Αυτά θα μπορούσαν να είναι από εφαρμογές της επιχείρησης στο cloud (μάρκετινγκ data, exported data από λογισμικά CRM ή ERP κτλ.), έως δεδομένα από τα εργαλεία ή μηχανήματα αυτοματισμού της γραμμής παραγωγής.
  • Τα δεδομένα αυτά αρχικά και στην πλειονότητα των περιπτώσεων χρησιμοποιούνται για στατιστική ανάλυση και κάποιες φορές για ανίχνευση μοτίβων (patterns) εντός του συνόλου των δεδομένων. Αυτά τα μοτίβα όμως είναι που μπορούν να μας βοηθήσουν να προβλέψουμε τάσεις στο μέλλον, να αποκτήσουμε εικόνα των συνηθειών και συμπεριφορών των καταναλωτών, διευκολύνοντας τις επιχειρήσεις να καταλήγουν σε συμπεράσματα γρήγορα, έγκαιρα και με ακρίβεια.

Ενώ αυτές είναι οι πλέον συνηθισμένες περιπτώσεις εφαρμογής επιχειρηματικής αναλυτικής των οργανισμών που πρωτοπορούν και έχουν ξεκινήσει ήδη να αξιοποιούν τα πλεονεκτήματα της, αν θα προσπαθούσαμε να κατηγοριοποιήσουμε σε στάδια τις μεθοδολογίες θα είχαμε την ακόλουθη κατηγοριοποίηση. Ο βαθμός υιοθέτησης των μεθοδολογιών αυτών έμμεσα υποδηλώνει και το βαθμό ωριμότητας στην υιοθέτηση και αξιοποίηση μιας φιλοσοφίας λήψης αποφάσεων βασιζόμενης στα δεδομένα (data driven decision making) σε ένα οργανισμό, όπου οι μέθοδοι επιχειρηματικής αναλυτικής θα μπορούσαν στην πλήρη ανάπτυξη τους να προσδώσουν τα μέγιστα.

Descriptive analytics: Ερμηνεία ιστορικών δεδομένων και KPIs για τον προσδιορισμό τάσεων και προτύπων. Αυτό επιτρέπει μια ευρεία εικόνα για το τι συνέβη στο παρελθόν και τι συμβαίνει αυτή τη στιγμή χρησιμοποιώντας τεχνικές συγκέντρωσης και εξόρυξης δεδομένων. Πολλές επιχειρήσεις χρησιμοποιούν descriptive analytics για μια πιο ενδελεχή ματιά στη συμπεριφορά των πελατών τους και πώς μπορούν να σχεδιάσουν βέλτιστες στρατηγικές μάρκετινγκ για αυτούς.

Diagnostic analytics: Προχωρώντας ένα βήμα παραπέρα από τα Descriptive analytics η διαγνωστική αναλυτική προσπαθεί να προσδιορίσει ποια στοιχεία επηρεάζουν συγκεκριμένες τάσεις. Αυτό επιτυγχάνεται χρησιμοποιώντας αναλυτικές μεθοδολογίες εξόρυξης δεδομένων και συσχέτισή τους για να αποκαλυφθεί η αιτία συγκεκριμένων συμβάντων. Μόλις επιτευχθεί κατανόηση σχετικά με την πιθανότητα ενός συμβάντος και προσδιοριστεί το γιατί μπορεί να συμβαίνει αυτό, έχουμε επιτύχει να περιγράψουμε και αργότερα να μοντελοποιήσουμε το υπό εξέταση πεδίο έρευνας.

Predictive analytics: Χρησιμοποιούνται ιστορικά δεδομένα και χρονο-σειρές για την πρόβλεψη και την αξιολόγηση μελλοντικών αποτελεσμάτων, χρησιμοποιώντας αρχικά στατιστικά μοντέλα αλλά κυρίως τεχνικές μηχανικής μάθησης. Σε αυτό το στάδιο συχνά βασιζόμαστε στα αποτελέσματα των descriptive analytics για τη δημιουργία μοντέλων που καθορίζουν την πιθανότητα συγκεκριμένων αποτελεσμάτων. Αυτός ο τύπος χρησιμοποιείται συχνά από ομάδες πωλήσεων και μάρκετινγκ για την πρόβλεψη των συμπεριφορών συγκεκριμένων πελατών, βάσει δεδομένων από τα μέσα πχ. κοινωνικών δικτύωσης.

Prescriptive analytics: Αυτός ο τύπος επιχειρηματικής αναλυτικής προσπαθεί καθορίσει τα αποτελέσματα ενεργειών, ενώ μπορεί επίσης να προτείνει συγκεκριμένες ενέργειες που πρέπει να πραγματοποιηθούν για να έχουμε το καλύτερο δυνατό αποτέλεσμα. Αυτό επιτυγχάνεται συχνά χρησιμοποιώντας deep learning και σύνθετα νευρωνικά δίκτυα. Αυτός ο τύπος επιχειρηματικής αναλυτικής χρησιμοποιείται συχνά για την αντιστοίχιση διαφόρων επιλογών με τις ανάγκες ενός καταναλωτή σε πραγματικό χρόνο.

Τα τέσσερα αυτά στάδια επιχειρηματικής αναλυτικής εφαρμόζονται σταδιακά, ξεκινώντας από το αρχικό προχωράμε στο πιο σύνθετο. Καμία μέθοδος δεν είναι λιγότερο σημαντική από μια άλλη, μια και η σπουδαιότητα εξαρτάται από το ποιος είναι ο τελικός στόχος που έχουμε θέσει όταν εφαρμόζουμε μεθοδολογίες επιχειρηματικής αναλυτικής ή με άλλα λόγια ποιο είναι το επιχειρησιακό πρόβλημα που επιθυμούμε να λύσουμε. Άρα η απόφαση αναφορικά με το ποια μέθοδο θα πρέπει να αξιοποιήσουμε εξαρτάται από την κατάσταση της επιχείρησης μας, το βαθμό ωριμότητας της στο να παίρνει αποφάσεις βασιζόμενες στα δεδομένα, καθώς και τις τρέχουσες ανάγκες και προτεραιότητες της.

Για να θεωρείται ένας σύγχρονος επαγγελματίας και ικανό στέλεχος στα Business Analytics θα πρέπει να γνωρίζει τις μεθοδολογίες και διαδικασίες και για τα τέσσερα αυτά στάδια, ώστε να κατέχει την τεχνογνωσία να αξιοποιεί τα δεδομένα με τρόπο που να καθιστά δυνατή τη δημιουργία λύσεων για κάθε μια από τις προκλήσεις που μπορεί να αντιμετωπίσει η επιχείρησή του.

Το επιμορφωτικό πρόγραμμα “Επιχειρηματική Αναλυτική και Ψηφιακό Μάρκετινγκ” του Πανεπιστημίου Αιγαίου απευθύνεται σε στελέχη του δημόσιου και ιδιωτικού τομέα, σε έμπειρους αλλά και σε νέους επιχειρηματίες που επιθυμούν να αποκτήσουν τις βασικές γνώσεις, οι οποίες θα τους επιτρέψουν να αναλύουν διαδικτυακά δεδομένα και δεδομένα από τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης έτσι ώστε να αναπτύξουν περαιτέρω την επιχείρησή τους ή τον οργανισμό τους και να χαράξουν βέλτιστες στρατηγικές ψηφιακού μάρκετινγκ με απτά αποτελέσματα. Το πρόγραμμα καλύπτει τις βασικές αρχές της ηλεκτρονικής επιχειρηματικότητας, της ανάλυσης δεδομένων, του ψηφιακού μάρκετινγκ, του ηλεκτρονικού επιχειρείν και του μάρκετινγκ περιεχομένου. Στο πρόγραμμα αυτό περιλαμβάνονται μεθοδολογίες, οι οποίες επιτρέπουν τη μετατροπή ανεπεξέργαστων δεδομένων σε σημαντικές πληροφορίες για επιχειρηματικούς σκοπούς και τη λήψη βέλτιστων στρατηγικών αποφάσεων. Παρουσιάζονται επίσης τεχνολογίες επιχειρηματικής ευφυΐας, τεχνικές ανάλυσης δεδομένων και πρακτικές δημιουργίας περιεχομένου μάρκετινγκ επιτρέποντας τον εντοπισμό καθώς και την ανάπτυξη νέων ευκαιριών σε επιχειρήσεις και οργανισμούς. Με την ανάπτυξη αυτών των νέων ευκαιριών μπορεί να εφαρμοστεί μία αποτελεσματική στρατηγική για ένα ανταγωνιστικό πλεονέκτημα μιας επιχείρησης στην αγορά καθώς και μία μακροπρόθεσμη σταθερότητα.

Pin It on Pinterest