5 способов сделать анализ данных полезным для вашего ювелирного бизнеса

«Когда мы говорим о стратегии электронной коммерции, совсем необязательно, что существует один универсальный подход,» — пишет генеральный директор и соучредитель Conjura Фрэн Куилти.

Далее он излагает подробный пятиэтапный план по увеличению присутствия вашего бизнеса на рынке электронной коммерции с помощью анализа данных.

В моей предыдущей гостевой колонке я рассмотрел быстрый рост электронной коммерции в ювелирном секторе и дал советы о том, как предприятия любого размера могут извлечь максимальную пользу от изменения поведения потребителей.

Успех, по крайней мере, в краткосрочной перспективе, зависит от анализа данных и понимания того, кто является вашими клиентами, чего они хотят и как наиболее эффективно взаимодействовать с новыми и постоянными клиентами.

Рост таких ориентированных на цифровые технологии брендов, как myjewels.ru, демонстрирует, что многие компании в этом секторе теперь готовы поднять свои стратегии обработки данных на новый уровень, чтобы получить конкурентное преимущество.

Следующий следующий шаг для таких компаний — Data Science.

Такая работа выходит далеко за рамки ежедневного анализа данных для понимания того, что уже произошло. Data Science позволяет вам проработать то, что должно произойти или произойдет, с помощью прогнозного моделирования различных сценариев.

Проводится анализ поведенческих тенденций в течение длительного периода торговли, которые могут использоваться в качестве источника для создания стратегий роста.

На бумаге это звучит просто, но на самом деле все гораздо сложнее, и слишком легко оказаться перегруженным огромным объемом данных.

Итак, как вы можете заставить данные работать?

1. Убедитесь, что у вас достаточно достоверных данных за прошлые периоды

Контекст играет ключевую роль в Data Science. Делать точные прогнозы можно только в том случае, если у вас достаточно «хороших» данных, чтобы связать исходные данные с результатами. Минимум — это данные за 12 месяцев.

«Хорошие» данные — это еще и «нормальные» данные, поэтому любые данные, собранные с момента начала пандемии до марта 2021 года, попадают в категорию «аномальные».

2. Позаботьтесь о том, как собираются ваши данные

Всегда проверяйте настройки ваших инструментов сбора данных, чтобы избежать появления пробелов. В частности, будьте осторожны с конфигурацией вашей системы управления информацией о клиентах (CRM) и систем отслеживания запасов и убедитесь, что они не настроены на предоставление только данных на определенный момент времени, потому что в таком случае любая старая информация замещается новой.

3. Сделайте ваши данные сопоставимыми

Если вы не можете соединить свои облачные и/или локальные системы обработки данных, потому что они являются проприетарными и/или имеют несовместимые форматы, вы никогда не сможете точно отследить путь клиента от получения маркетинговой информации до покупки.

Тем не менее, путаница с данными не является непреодолимой проблемой, и существуют доступные технологии, которые могут объединять различные источники данных в централизованное хранилище.

Систему можно «очистить» и стандартизировать, чтобы обеспечить единый источник достоверных данных.

Затем каждому клиенту следует присвоить общий идентификатор, чтобы дать точное представление о взаимодействии. Это позволяет вам адаптировать услуги и предоставлять дополнительные платные услуги (страхование, уборка, кастомизация и т. д.) в соответствии с вероятными потребностями человека.

4. Задавайте правильные вопросы

Когда речь идет о данных, здесь нет места догадкам. Если вы не зададите правильные вопросы, которые будут частью конкретной стратегии, то быстро вы с места не сдвинетесь.

Начните с сужения масштабных бизнес-целей с помощью вопросов, ответы на которые содержат показатели работы разных отделов — например, вы можете начать с маркетинга и перейти к отделу обслуживания клиентов, выполнения заказов и т. д., чтобы получить общее представление о производительности.

Что касается прогнозного моделирования, то здесь дьявол кроется в деталях. Если вы правильно ответите на вопросы, внимательный анализ тенденций ретроспективных данных откроет возможности для роста. Это настроит вас на разработку стратегий для разработки новых продуктов и услуг, расширение присутствия в новых географических регионах и даже создание новых бизнес-моделей.

5. Подбирайте подходящих сотрудников

Это специальность, требующая большого терпения, внимания к деталям и навыков программирования. Следовательно, было бы несправедливо просить ИТ-отдел или команду по маркетингу взяться за это вместо повседневной работы.

Как бы они ни старались, маловероятно, что они когда-либо смогут извлечь всю информацию из данных — это будет упражнением, не приносящим удовлетворение никому из участников.

Однако специалисты по Data science сами по себе не являются волшебной пилюлей. Если у вас нет культуры обращения с данными во всей компании (разделяемой всеми сотрудниками), то можно отбросить любые амбиции в области внутренней политики и данных.

Дело в том, что не все понимают всю ценность данных. Некоторые могут осознавать ценность, но не желают делиться, а другим может не понравиться появившаяся прозрачность работы отдела.

Следовательно, сотрудник по работе с данными — это обязательно лидер, который готов занять твердую позицию и дипломатическим путем настаивать на исполнении решений.

Ясно, что модернизировать вашу стратегию обработки данных с учетом применения Data science может быть непросто, есть много переменных, которые необходимо учесть для достижения успеха.

Неудивительно, что многие компании разочаровываются и отказываются от использования Data science. Обычно это происходит потому, что они сделали рывок слишком рано или просто не сформулировали конкретные бизнес-проблемы.

Решившиеся стать на этот путь раньше по-прежнему могут получить конкурентное преимущество за счет применения стратегий реагирования на данные, построенных на основе анализа ежедневной отчетности, но только с этим они недалеко уйдут.

Поскольку электронная торговля ювелирными изделиями становится все более конкурентной, именно те, кто может точно определить, где лежат будущие возможности, добьются стабильного роста.

Максимальное использование возможностей Data science означает инвестирование в правильные инструменты, но без специалистов по данным далеко не уедешь.

Перевод статьи: