Netflix, Spotify, Walmart und andere Giganten haben nicht auf ihr Milliardenvermögen gewettet, indem sie im Dunkeln geschossen haben.
Die proaktiven Analysen dieser Unternehmen ermöglichen es ihnen Kuratieren Sie äußerst zielgerichtete Dienste, die ihren Kunden ein Kernmerkmal bieten: Personalisierung.
Die Frage ist – sind Du Verlassen Sie sich immer noch nur auf historische Daten, um Ihr Geschäft voranzutreiben?
Wir leben im Zeitalter des Goldrauschs der Information. Ihre Kunden interagieren mit Ihnen durch Klicken und Scrollen – alles online. Und wenn diese Informationen proaktiv gesammelt, bereinigt und analysiert werden, ist das möglich Gewinnen Sie Einblicke in das Verbraucherverhalten, prognostizieren Sie zukünftige Nachfrage, bauen Sie einen optimierten Lagerbestand auf und – das Beste von allem – stellen Sie Dollarnoten für Ihr Unternehmen her.
In diesem Blog erfahren Sie mehr über proaktive Datenanalyse: Was es ist, warum Sie es für Ihr Unternehmen benötigen und Beispiele aus der Praxis, deren Erfolg Sie mit unserer Hilfe verfolgen können.
Lass uns eintauchen!
Inhaltsverzeichnis
Was ist proaktive Analyse?
Das Markenzeichen der proaktiven Datenanalyse sind ihre Vorhersage- und Echtzeitfähigkeiten. Wenn reaktive Daten ein Rückspiegel sind, dann sind es proaktive Daten Eine Kristallkugel für Ihr Unternehmen.
Wenn Kunden mit Ihren Dienstleistungen unzufrieden sind, werden sie sich entweder beschweren oder, schlimmer noch, stillschweigend abwandern. Das nennt man die stille Bewegung. Wie erreichen Sie also diese stille Untergruppe Ihrer Kunden, die das Unternehmen verlassen, bevor Sie auf ihre Beschwerden eingehen können?
Dafür benötigen Sie eine proaktive Datenanalyse.
Durch die Analyse historischer Daten können Unternehmen die Frage beantworten: „Was?“ ging falsch, und warum?'
Jedoch, Mit proaktiver Datenanalyse sind Sie besser in der Lage, die Frage „Was?“ zu beantworten dürfen schief gehen, und können wir etwas tun? Jetzt etwas reparieren?'
Im ersten Fall sind Sie den Auswirkungen von Marktveränderungen ausgeliefert, da Sie nicht vorhersehen können, dass Krisen Kurskorrekturen bewirken oder Aufwärtstrends auslösen, aus denen Sie Kapital schlagen können.
Im letzteren Fall sind Sie es Machen Sie die kleinen Probleme Ihres Unternehmens zukunftssicher und verhindern Sie, dass sie zu größeren, entscheidenden Problemen werden.
Warum in proaktive Daten investieren?
Nehmen wir an, Sie füllen Ihre Regale im Dezember mit Weihnachtssüßigkeiten auf, basierend auf dem, was in den letzten zwei oder drei Jahren beliebt war. Aber Trends ändern sich. Die Leute ziehen weiter. Jetzt macht eine neue Süßigkeit in den sozialen Medien die Runde und fliegt in anderen Geschäften aus den Regalen. Da Sie Ihr Inventar jedoch auf der Grundlage reaktiver Daten modelliert haben, fliegen die Süßigkeiten nicht so sehr aus Ihren Regalen, sondern … krabbeln.
Wenn Sie wie Walmart im Jahr 2007 proaktive Datenanalysen nutzen würden, könnten Sie beispielsweise die wichtigsten Artikel Ihrer Kunden vor dem Hurrikan vorhersagen. Dann werden zwei Dinge passieren:
- Erstens, das wirst du Verdienen Sie mehr Geld mit einem optimierten Lagerbestand
- Und zwei, Ihre Kunden werden zu treuen Fans Ihrer Marke. Sie werden denken: „Wow, Bier ist das.“ genau was ich vor dem Hurrikan brauchte!' (Wahre Geschichte)
Sie fragen sich wahrscheinlich …
Reaktive vs. proaktive Datenanalyse: Was ist der Unterschied?
Der Hauptunterschied zwischen reaktiver und proaktiver Datenanalyse ist die Planung.
Das heißt nicht, dass es einen Krieg zwischen reaktiver und proaktiver Analyse gibt. Für erfolgreiche Business Intelligence brauchen Sie beides.
Aber lassen Sie uns einige wichtige Unterschiede kennenlernen:
Beim Sammeln von Daten für proaktive Analysen können Fokusgruppen und Umfragen manchmal das Ziel verfehlen. Sie könnten bestimmte Kundensegmente ausschließen oder die falschen Fragen stellen. Darüber hinaus kann der Kauf von Marktforschungsberichten kostspielig sein und ist möglicherweise nicht einmal für Ihre spezifische Zielgruppe relevant.
Und wenn Sie Zeit verlieren? Du verlierst Geld.
Zum Glück haben wir genau die Lösung für Sie! Ein Web-Scraping-Dienst wie Grepsr sammelt wertvolle Kundeninformationen in Echtzeit unter Skala. Wir bieten einen codelosen und automatisierten Service zur Optimierung Ihrer Ressourcen und zur Bereitstellung sauberer, strukturierter Daten für Ihr Unternehmen.
Nachdem Sie nun den Unterschied zwischen reaktiver und proaktiver Datenanalyse kennen, wollen wir herausfinden, wie proaktive Analyse Ihre Business Intelligence beschleunigen kann.
Die Kraft proaktiver Daten: Fallstudien aus der Praxis
Proaktive Datenanalyse ist ein strategischer Vorteil in den meisten, wenn nicht allen Unternehmen des 21. Jahrhunderts in allen Branchen, darunter Unterhaltung, Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel, Luftfahrt, Immobilien und Musik-Streaming, um nur einige zu nennen.
Schauen wir uns einige davon genauer an, ja?
1. Netflix und Kartenhaus
Im Jahr 2013 startete Netflix Kartenhaus ohne Piloten. Der Sender bestellte zwei Staffeln (für mehr als 100 Millionen US-Dollar), noch bevor die erste Folge ausgestrahlt wurde. A groß Wetten Sie auf eine Show, die möglicherweise keinen Erfolg hat, würden Sie nicht sagen?
Wie sich herausstellte, war dies überhaupt kein Glücksspiel.
Netflix analysierte „drei Interessenkreise“ seiner 33 Millionen Abonnenten, um eine zu erstellen Venn-Diagramm der proaktiven Analyse —
- Die Leute hatten David Finchers gestreamt Das soziale Netzwerk vom Start zum Ziel
- Das Publikum reagierte immer positiv auf Kevin Spaceys Werk (denken Sie daran, das war 2013)
- Und die britische Version von Kartenhaus war schon ein Hit
Das Unternehmen untersuchte seine historischen und Echtzeitdaten eine proaktive, kalkulierte Entscheidung über die Erstellung und Verbreitung von Inhalten.
Das Ergebnis?
Im ersten Quartal 2014 kamen insgesamt 4 Millionen neue Abonnenten zu Netflix.
Das wegnehmen:
Dieses Beispiel ist ein echter Beweis für die Leistungsfähigkeit proaktiver Datenanalysen Gewinnen Sie wertvolle Einblicke in das Verbraucherverhalten und können Sie so die Nachfrage erfolgreich prognostizieren und einen höheren ROI erzielen.
Für große und kleine Unternehmen sind proaktive Daten der notwendige Treibstoff, um auf dem Markt auf dem Laufenden zu bleiben. Und eine leistungsstarke Datenerfassungsmethode? Der automatisierte Web-Scraping-Service von Grepsr, der eine qualitativ hochwertige Datenerfassung und problemlose Wartung garantiert.
2. Monzo und proaktive Datenanalyse im FinTech-Bereich
Monzo ist eine führende Challenger-Bank im Vereinigten Königreich und befindet sich seit ihrer Gründung im Jahr 2015 auf einem stetigen Wachstumskurs. Die täglichen Daten der Bank, darunter 650.000 Benutzer und 3.000 Neuanmeldungen, haben dabei geholfen Verbesserung der datengesteuerten Entscheidungsfindung und des gesamten Kundenerlebnisses.
Wie?
Die Herausforderung:
Für Monzo, eine Digital-First-Bank, war die Speicherung und Analyse ihrer ständig wachsenden Daten, einschließlich Transaktionsinformationen, Bonitätsprüfungen und Benutzerverhalten, von entscheidender Bedeutung. Für die Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen benötigte das Unternehmen Echtzeitanalysen.
Die Lösung:
Durch den Einsatz von Google BigQuery hat das Unternehmen eine Single Source of Truth für sein gesamtes Unternehmen geschaffen. Aufgrund seiner Geschwindigkeit und Skalierbarkeit war mit BigQuery eine detaillierte Echtzeitanalyse möglich.
Das Ergebnis:
- Monzo identifizierte die häufigsten Probleme, die zu Supportanfragen führten, und ging proaktiv darauf ein. Sie Reduzieren Sie In-App-Supportanfragen innerhalb von 10 Monaten um 50 %
- Sie fanden außerdem heraus, dass kleine 5 % der Kunden 60 % der teuren internationalen Geldautomatengebühren verursachten. Als Reaktion darauf traf Monzo die fundierte Entscheidung, ein Limit von 200 £ für kostenlose Abhebungen im Ausland einzuführen. wodurch das System kostengünstiger wird
Dank proaktiver Datenanalyse war Monzo in der Lage Reduzieren Sie die Kosten erheblich, optimieren Sie die Ressourcen, verbessern Sie das gesamte Kundenerlebnis und festigen Sie es Business Intelligence mit einem gut informierten Aktionsplan.
Ebenso kann Web Scraping über einen vertrauenswürdigen, verwalteten Datenextraktionsdienst wie Grepsr Ihre Geschäftsstrategie verändern, indem Sie bei der datengesteuerten Entscheidungsfindung von einer reaktiven zu einer proaktiven Haltung wechseln.
3. Spotify's Wrapped: Beeinflussung der Kultur mit proaktiven Analysen
Warten Sie jedes Jahr auf Ihr Spotify Wrapped? Wir auch.
Aber haben Sie sich jemals gefragt, wie sie Ihnen ein äußerst personalisiertes Geschenk zum Jahresende überreichen können? jeder einzelne einer ihrer Verbraucher?
Große Daten.
Mehr als 550 Millionen Menschen weltweit abonnieren Spotify. Damit verfügt die Plattform über eine enorme Menge an Informationen zu Verbraucherpräferenzen, Hörgewohnheiten und Trends.
Die Herausforderung:
In den Anfängen stützte sich die „Discover“-Funktion von Spotify auf Benutzereingaben und manuelle Kuratierung, um Playlists zu erstellen. Die Genauigkeit und Personalisierung dieses Ansatzes schränkten jedoch seine Gesamtwirksamkeit ein.
Die Lösung:
Spotify nutzte die Leistungsfähigkeit proaktiver Daten, indem es in Algorithmen für maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Big-Data-Analysen investierte.
Die Ergebnisse:
- Spotify hat ein unvergessliches – sogar beneidenswertes – Kundenerlebnis geschaffen und sich damit von der Konkurrenz abgehoben. Die Plattform hat einen so unglaublichen Einfluss auf die Musikindustrie, dass sie sogar zukünftige Grammy-Gewinner vorhersagen kann!
- Das Wrapped-Feature ist ein jährliches kulturelles Phänomen. Über 150 Millionen Menschen warten darauf, personalisierte Erkenntnisse in den sozialen Medien zu teilen. Dies sorgt nicht nur jedes Jahr für großes Aufsehen bei Spotify, sondern setzt auch ein weiteres wichtiges Häkchen: Bio-Markenwerbung
Heute beherrscht Spotify satte 31 % des Weltmarktes. Durch die Nutzung proaktiver Datenanalysen hat das Unternehmen dies erreicht beschleunigte seinen viralen Erfolg, steigerte die Benutzereinbindung und verschaffte sich einen erheblichen Wettbewerbsvorteilund lässt seine Rivalen im Staub zurück.
Verwandeln Sie Daten mit Grepsr in Dollar!
Netflix, Monzo, Spotify und Walmart beweisen mit ihrem enormen Erfolg die Leistungsfähigkeit proaktiver Datenanalysen – sowohl im Hinblick auf die Kundenbindung als auch auf das Marktwachstum.
Sind Sie bereit, Ihre Ressourcen zu optimieren, die Bedürfnisse Ihrer Kunden vorherzusagen und ein zukünftiger Marktführer in Ihrer Branche zu werden?
Es ist Zeit, von der reaktiven zur proaktiven Datenanalyse überzugehen.
Bei Grepsr können wir Ihrem Unternehmen mit datengesteuerter Business Intelligence dabei helfen, voranzukommen. Nehmen Sie noch heute Kontakt mit uns auf, um über die Bedürfnisse Ihres Unternehmens zu sprechen!
