Netflix, Spotify, Walmart, dan raksasa lainnya tidak mempertaruhkan kekayaan miliaran dolar mereka dengan melakukan pengambilan gambar dalam kegelapan.
Analisis proaktif perusahaan-perusahaan ini memungkinkan mereka melakukan hal ini Susun layanan yang sangat bertarget yang menawarkan satu fitur inti kepada pelanggan: personalisasi.
Pertanyaannya adalah – adalah Anda Apakah Anda masih hanya mengandalkan data historis untuk menggerakkan bisnis Anda?
Kita hidup di zaman demam informasi emas. Pelanggan Anda berinteraksi dengan Anda dengan mengeklik dan menggulir - semuanya online. Dan ketika informasi ini dikumpulkan, dibersihkan, dan dianalisis secara proaktif, hal itu mungkin terjadi Dapatkan wawasan tentang perilaku konsumen, prediksi permintaan di masa depan, bangun inventaris yang optimal, dan yang terpenting, hasilkan uang tunai untuk bisnis Anda.
Di blog ini Anda akan mempelajari lebih lanjut tentang analisis data proaktif: apa itu, mengapa Anda memerlukannya untuk bisnis Anda dan contoh dunia nyata yang dapat Anda ikuti dengan bantuan kami.
Ayo selami!
Daftar Isi
Apa itu analisis proaktif?
Ciri khas analisis data proaktif adalah kemampuannya yang bersifat prediktif dan real-time. Jika data reaktif adalah kaca spion, maka itu adalah data proaktif Bola kristal untuk perusahaan Anda.
Jika pelanggan tidak puas dengan layanan Anda, mereka akan mengeluh atau, lebih buruk lagi, diam-diam pergi. Ini disebut gerakan diam. Jadi, bagaimana Anda menjangkau sekelompok pelanggan yang diam dan pergi sebelum Anda dapat mengatasi keluhan mereka?
Untuk ini, Anda memerlukan analisis data yang proaktif.
Dengan menganalisis data historis, perusahaan dapat menjawab pertanyaan: “Apa?” telah pergi salah, dan kenapa?'
Namun, Dengan analisis data proaktif, Anda akan lebih mampu menjawab pertanyaan “Apa?” mungkin salah, dan adakah yang bisa kita lakukan? Sekarang memperbaiki sesuatu?'
Dalam kasus pertama, Anda bergantung pada perubahan pasar karena Anda tidak dapat memprediksi bahwa krisis akan menyebabkan koreksi harga atau memicu tren naik yang dapat Anda manfaatkan.
Dalam kasus terakhir, itu adalah Anda Perbaiki masalah kecil perusahaan Anda di masa depan dan cegah masalah tersebut menjadi lebih besar dan menjadi masalah yang menentukan.
Mengapa berinvestasi pada data proaktif?
Katakanlah Anda mengisi rak Anda dengan permen liburan di bulan Desember berdasarkan apa yang populer selama dua atau tiga tahun terakhir. Namun tren berubah. Orang-orang terus maju. Sekarang permen baru beredar di media sosial dan dijual di toko lain. Namun, karena Anda telah memodelkan inventaris Anda berdasarkan data reaktif, permen tersebut tidak begitu banyak terbang dari rak Anda melainkan... merangkak.
Jika Anda menggunakan analisis data proaktif seperti yang dilakukan Walmart pada tahun 2007, Anda dapat, misalnya, memprediksi item terpenting pelanggan Anda sebelum badai terjadi. Maka dua hal akan terjadi:
- Pertama, Anda akan melakukannya Hasilkan lebih banyak uang dengan inventaris yang dioptimalkan
- Dan dua, Pelanggan Anda akan menjadi penggemar setia merek Anda. Anda akan berpikir, "Wow, itu bir." Tepat apa yang saya butuhkan sebelum badai!' (Kisah nyata)
Anda mungkin bertanya-tanya...
Analisis Data Reaktif vs. Proaktif: Apa Bedanya?
Perbedaan utama antara analisis data reaktif dan proaktif adalah perencanaan.
Hal ini tidak berarti bahwa terdapat perang antara analisis reaktif dan proaktif. Untuk intelijen bisnis yang sukses, Anda memerlukan keduanya.
Namun mari kita kenali beberapa perbedaan penting:
Saat mengumpulkan data untuk analisis proaktif, kelompok fokus dan survei terkadang tidak tepat sasaran. Anda mungkin mengecualikan segmen pelanggan tertentu atau mengajukan pertanyaan yang salah. Selain itu, membeli laporan riset pasar bisa mahal dan bahkan mungkin tidak relevan dengan audiens spesifik Anda.
Dan jika Anda kehilangan waktu? Anda kehilangan uang.
Untungnya, kami punya solusinya untuk Anda! Layanan pengikisan web seperti Grepsr mengumpulkan informasi pelanggan yang berharga secara real-time skala. Kami menawarkan layanan tanpa kode dan otomatis untuk mengoptimalkan sumber daya Anda dan menyediakan data yang bersih dan terstruktur untuk bisnis Anda.
Kini setelah Anda mengetahui perbedaan antara analisis data reaktif dan proaktif, mari kita jelajahi bagaimana analisis proaktif dapat mempercepat intelijen bisnis Anda.
Kekuatan data proaktif: studi kasus dunia nyata
Analisis data proaktif merupakan keunggulan strategis di sebagian besar, atau bahkan semua, bisnis abad ke-21 di semua industri, termasuk hiburan, layanan kesehatan, keuangan, ritel, penerbangan, real estat, dan streaming musik, dan masih banyak lagi.
Mari kita lihat lebih dekat beberapa di antaranya, ya?
1.Netflix dan rumah kartu
Netflix diluncurkan pada tahun 2013 rumah kartu tanpa pilot. Jaringan tersebut memesan dua musim (dengan harga lebih dari $100 juta) bahkan sebelum episode pertama ditayangkan. A besar Bertaruh pada acara yang mungkin tidak sukses, bukan?
Ternyata, ini sama sekali bukan perjudian.
Netflix menganalisis “tiga kelompok kepentingan” dari 33 juta pelanggannya untuk membuat satu kelompok kepentingan Diagram Venn analisis proaktif —
- Orang-orang telah menyiarkan David Finchers Jejaring sosial dari awal hingga akhir
- Penonton selalu merespon positif karya Kevin Spacey (ingat, ini tahun 2013)
- Dan versi Inggris rumah kartu sudah menjadi hit
Perusahaan memeriksa data historis dan real-time keputusan proaktif dan penuh perhitungan tentang pembuatan dan distribusi konten.
Hasil?
Pada kuartal pertama tahun 2014, total 4 juta pelanggan baru bergabung dengan Netflix.
Mengambil ini:
Contoh ini adalah bukti nyata kekuatan analisis data proaktif Dapatkan wawasan berharga tentang perilaku konsumen agar berhasil memperkirakan permintaan dan mencapai ROI yang lebih tinggi.
Bagi bisnis besar dan kecil, data proaktif adalah bahan bakar yang diperlukan untuk tetap menjadi yang terdepan. Dan metode pengumpulan data yang ampuh? Layanan pengikisan web otomatis Grepsr yang menjamin pengumpulan data berkualitas tinggi dan pemeliharaan tanpa kerumitan.
2. Analisis data Monzo dan proaktif di sektor FinTech
Monzo adalah bank penantang terkemuka di Inggris dan telah berada pada jalur pertumbuhan yang stabil sejak didirikan pada tahun 2015. Data harian bank, termasuk 650.000 pengguna dan 3.000 pendaftaran baru, membantu Meningkatkan pengambilan keputusan berdasarkan data dan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.
Bagaimana?
Tantangan:
Bagi Monzo, bank digital pertama, menyimpan dan menganalisis datanya yang terus berkembang, termasuk informasi transaksi, pemeriksaan kredit, dan perilaku pengguna, sangatlah penting. Perusahaan memerlukan analisis real-time untuk mendorong pengambilan keputusan di seluruh organisasi.
Solusinya:
Dengan menggunakan Google BigQuery, perusahaan telah menciptakan satu sumber kebenaran untuk keseluruhan bisnisnya. Karena kecepatan dan skalabilitasnya, BigQuery memungkinkan analisis yang mendetail dan real-time.
Hasil:
- Monzo mengidentifikasi masalah paling umum yang menyebabkan permintaan dukungan dan secara proaktif mengatasinya. Dia Mengurangi permintaan dukungan dalam aplikasi sebanyak 50 % dalam waktu 10 bulan
- Mereka juga menemukan bahwa 5 pelanggan % kecil menyumbang 60 % biaya ATM internasional yang mahal. Sebagai tanggapan, Monzo membuat keputusan yang tepat untuk memperkenalkan batas £200 untuk penarikan gratis di luar negeri. menjadikan sistem ini lebih hemat biaya
Berkat analisis data yang proaktif, Monzo mampu melakukan hal ini Mengurangi biaya secara signifikan, mengoptimalkan sumber daya, meningkatkan dan mengkonsolidasikan pengalaman pelanggan secara keseluruhan Intelijen bisnis dengan rencana tindakan yang terinformasi dengan baik.
Begitu juga bisa Pengikisan web Ubah strategi bisnis Anda dengan beralih dari sikap reaktif ke proaktif dalam pengambilan keputusan berdasarkan data melalui layanan ekstraksi data terkelola dan tepercaya seperti Grepsr.
3. Spotify's Wrapped: Mempengaruhi Budaya dengan Analisis Proaktif
Apakah Anda menunggu Spotify Wrapped Anda setiap tahun? Kami juga.
Namun pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana mereka bisa memberi Anda hadiah akhir tahun yang sangat personal? setiap salah satu konsumen mereka?
Data besar.
Lebih dari 550 juta orang di seluruh dunia berlangganan Spotify. Artinya, platform ini memiliki banyak sekali informasi mengenai preferensi konsumen, kebiasaan mendengarkan, dan tren.
Tantangan:
Pada awalnya, fitur Discover Spotify mengandalkan masukan pengguna dan kurasi manual untuk membuat playlist. Namun, keakuratan dan personalisasi pendekatan ini membatasi efektivitasnya secara keseluruhan.
Solusinya:
Spotify memanfaatkan kekuatan data proaktif dengan berinvestasi pada algoritme pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami (NLP), dan analisis data besar.
Hasil:
- Spotify telah menciptakan pengalaman pelanggan yang berkesan – bahkan patut ditiru – yang membedakannya dari pesaing. Platform ini memiliki pengaruh yang luar biasa terhadap industri musik sehingga bahkan dapat memprediksi pemenang Grammy di masa depan!
- Fitur Wrapped merupakan fenomena budaya tahunan. Lebih dari 150 juta orang menunggu untuk berbagi wawasan yang dipersonalisasi di media sosial. Hal ini tidak hanya menyebabkan kehebohan besar di Spotify setiap tahunnya, namun juga memenuhi kriteria penting lainnya: Iklan merek organik
Saat ini, Spotify mendominasi 31 % pasar global. Perusahaan mencapai hal ini dengan memanfaatkan analisis data proaktif mempercepat keberhasilan viralnya, meningkatkan keterlibatan pengguna, dan memperoleh keunggulan kompetitif yang signifikandan meninggalkan saingannya dalam debu.
Ubah data menjadi dolar dengan Grepsr!
Dengan kesuksesan mereka yang luar biasa, Netflix, Monzo, Spotify, dan Walmart menunjukkan kekuatan analisis data yang proaktif – baik dalam hal loyalitas pelanggan maupun pertumbuhan pasar.
Apakah Anda siap untuk mengoptimalkan sumber daya, memprediksi kebutuhan pelanggan, dan menjadi pemimpin masa depan di industri Anda?
Saatnya beralih dari analisis data reaktif ke proaktif.
Di Grepsr, kami dapat membantu bisnis Anda maju dengan intelijen bisnis berbasis data. Hubungi kami hari ini untuk mendiskusikan kebutuhan perusahaan Anda!
