Dữ liệu lớn ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh toàn cầu như thế nào? Với sự trợ giúp của dữ liệu lớn, các công ty hướng tới việc cung cấp các dịch vụ khách hàng được cải thiện, có thể giúp tăng lợi nhuận. Nâng cao trải nghiệm khách hàng là mục tiêu chính của hầu hết các công ty. Các mục tiêu khác bao gồm tiếp thị mục tiêu tốt hơn, giảm chi phí và cải thiện tính hiệu quả của các quy trình hiện có.
12 vai trò quan trọng sau đây của dữ liệu lớn trong phát triển doanh nghiệp:
1. Tuyển dụng nhân sự phù hợp
Thuê đúng người có thể là một nhiệm vụ khó khăn. Nhưng với Bigdata, việc thu thập thông tin về một ứng viên thông qua mạng xã hội và hồ sơ công ty là điều dễ dàng. Điều này cho phép bộ phận nhân sự nhanh chóng xác định và thuê những ứng viên phù hợp nhất với tổ chức.
2. Cải thiện trải nghiệm khách hàng
Vì mỗi người tiêu dùng là duy nhất và họ liên tục thay đổi sở thích để áp dụng các xu hướng mới, điều này có thể trở nên khó khăn. Vì vậy, việc tạo ra các sản phẩm hoặc dịch vụ ngẫu nhiên không thể làm hài lòng họ. Bạn cần điều chỉnh dịch vụ của mình với khách hàng. Bigdata là một cách dễ dàng để các doanh nghiệp quan sát và hiểu nhu cầu và sở thích của người tiêu dùng thông qua hành vi trực tuyến.
3. Thúc đẩy lòng trung thành với thương hiệu
Đáp ứng kỳ vọng của người tiêu dùng và tiếp tục làm hài lòng khách hàng của bạn để xây dựng mối quan hệ bền chặt hơn và tạo ROI. Các nhà tiếp thị sử dụng Bigdata có thể thu thập những hiểu biết sâu sắc hơn về hành vi của khách hàng thông qua khai thác và phân tích dữ liệu. Bạn cũng có thể sử dụng Bigdata như một công cụ để cải thiện các dịch vụ kinh doanh và hiệu suất tổng thể.
4. Hiểu và nhắm mục tiêu khách hàng
Đây là một trong những lĩnh vực sử dụng Bigdata lớn nhất và được công khai nhất hiện nay. Tại đây, dữ liệu lớn được sử dụng để hiểu rõ hơn về hành vi và sở thích của khách hàng. Với sự trợ giúp của phân tích khách hàng, dữ liệu lớn cho phép các doanh nhân nhắm mục tiêu đúng đối tượng vào đúng thời điểm. Nó có thể giúp các nhà tiếp thị phản hồi nhanh hơn với khách hàng để thúc đẩy doanh số bán hàng nhiều hơn. Hơn nữa, dữ liệu lớn cũng có thể cung cấp thông tin chi tiết chính xác về quy mô gần đúng của thị trường, những thay đổi xu hướng hiện tại và các cơ hội tăng trưởng hơn nữa.
5. Tinh chỉnh các kỹ thuật tiếp thị
Chất lượng dữ liệu kém có thể khiến bạn đưa ra quyết định sai lầm, tạo ra các chiến lược kinh doanh không hiệu quả. Dữ liệu lớn có thể tạo ra sự khác biệt đáng kể trong các chiến dịch tiếp thị, cho dù đó là SEO, SEM, SMM, PPC, tiếp thị qua email, tiếp thị người ảnh hưởng, v.v. Bằng cách tinh chỉnh phương pháp tiếp thị của mình, bạn có thể vượt trội hơn đối thủ cạnh tranh của mình.
6. Tối ưu hóa hiệu suất máy tính và thiết bị
Phân tích dữ liệu lớn giúp máy móc và thiết bị trở nên thông minh hơn và tự chủ hơn. Ví dụ: các công cụ dữ liệu lớn được sử dụng để vận hành xe tự lái của Google. Chúng tôi thậm chí có thể sử dụng các công cụ dữ liệu lớn để tối ưu hóa hiệu suất của máy tính và kho dữ liệu.
7. Tăng năng suất của lực lượng lao động
Dữ liệu lớn có thể giúp ích trong mọi lĩnh vực phát triển, từ thúc đẩy tinh thần của nhân viên đến lập kế hoạch và quản lý hiệu quả hơn. Ví dụ, học sâu và phân tích dự đoán có thể nâng cao khả năng phân tích của nhân viên, cho phép họ thực hiện đánh giá rủi ro tốt hơn cũng như tối ưu hóa các quy trình.
8. Tăng doanh thu
Doanh thu gắn chặt với trải nghiệm của khách hàng. Dữ liệu lớn cho phép các doanh nghiệp tăng doanh thu bằng cách lặp lại các sản phẩm hiện có và thiết kế các sản phẩm mới ra mắt theo nhu cầu của khách hàng.
9. Đánh giá lại các chiến lược kinh doanh hiện tại
Bằng cách xác định các mẫu trong tập dữ liệu lớn, bạn có thể dự đoán các xu hướng mới nổi và những thay đổi về nhu cầu. Tuy nhiên, điều này có nghĩa là bạn phải phát triển các chiến lược thích ứng với những biến động này. Với các kỹ thuật phân tích phù hợp, các nhà quản lý có thể xác nhận các quyết định của họ cũng như kiểm tra các yếu tố biến đổi để kiểm tra tính linh hoạt, khả năng mở rộng và khả năng tồn tại.
10. Tối ưu hóa giá
Dữ liệu lớn có thể cung cấp thông tin chi tiết có giá trị, cho phép doanh nghiệp của bạn xây dựng các mô hình giúp dự đoán khách hàng sẽ trả bao nhiêu nếu sản phẩm và dịch vụ thay đổi.
11. Giải quyết các vấn đề chính
Dữ liệu lớn là thông tin quá phức tạp, bao quát và ngắn gọn đối với nhiều phương pháp xử lý dữ liệu truyền thống. Nó hữu ích cho các mục đích kinh doanh như bảo mật không gian mạng và xác định dữ liệu và chiến lược phân tích của bạn từ trên xuống dưới. SAS, Qualtrics và Google Analytics là một số giải pháp dữ liệu lớn nổi bật nhất hiện nay.
12. Cắt giảm chi phí
Lợi thế hàng đầu của dữ liệu lớn là giảm chi phí. Về bản chất, dữ liệu lớn hoạt động ở quy mô lớn nó loại bỏ nhu cầu thu thập và phân tích dữ liệu theo cách thủ công, cùng với việc giảm thời gian gián đoạn, đi kèm với tiết kiệm chi phí đáng kể.
Bài viết cùng chủ đề:
Lợi ích và thách thức của phân tích truyền thông xã hội bằng AI