Firmy z branży e-commerce i bankowości coraz częściej sięgają po zaawansowane narzędzia analityczne oraz technologie przetwarzania danych, aby nie tylko lepiej zrozumieć potrzeby swoich klientów, ale także optymalizować procesy wewnętrzne i przewidywać przyszłe trendy. Integracja danych z codziennymi operacjami biznesowymi pozwala firmom sprawniej podejmować właściwe decyzje strategiczne, co znacząco zwiększa ich konkurencyjność i szanse na sukces w wysoce konkurencyjnych sektorach handlu elektronicznego oraz bankowości. Na temat nowego modelu gospodarki opartego na gromadzeniu, przetwarzaniu i wykorzystywaniu danych będą debatować eksperci na 4. Data Economy Congress, który odbędzie się w dniach 7-8 października b.r. w The Westin Warsaw Hotel w Warszawie.
Szczegółowa agenda kongresu oraz zapisy dostępne są na stronie: dataeconomycongress.pl/program/
W niniejszym artykule przedstawiono kilka ważnych zagadnień, które staną się przedmiotem dyskusji prelegentów podczas październikowego wydarzenia, na które już dziś organizatorzy serdecznie zapraszają!
- Wykorzystanie danych w branżach e-commerce oraz bankowości jest niezbędne, aby trafniej podejmować strategiczne decyzje biznesowe, a tym samym skuteczniej budować przewagę konkurencyjną.
- Umiejętność analizy zgromadzonych danych pozwala ocenić efektywności i opłacalności rozwiązań przed ich pełnym wdrożeniem, co jest kluczowe dla skalowalności POC.
- Precyzyjne targetowanie działań marketingowych prowadzi do wyższych wskaźników konwersji, redukcji kosztów pozyskania klienta oraz znacznego wzrostu zwrotu z inwestycji (ROI).
- Transformacja w organizację opartą na danych to nie jednorazowe wydarzenie, ale ciągły proces. Wymaga zaangażowania kierownictwa, pracowników i wszystkich interesariuszy.
Dane jako napęd dla innowacji i przewagi konkurencyjnej w biznesie
Dane stały się zasobem o kluczowym znaczeniu dla sukcesu biznesowego. Firmy, które potrafią skutecznie gromadzić, analizować i wykorzystywać dane mają większe szanse, aby uzyskać przewagę konkurencyjną, napędzać innowacje oraz szybko dostosować do zmieniających się warunków rynkowych.
W sektorze e-commerce analiza danych zapewnia przede wszystkim cenny wgląd w zachowania klientów, ich preferencje i wzorce zakupowe. Dzięki tym informacjom, firmy mogą optymalizować ofertę produktową, personalizować kampanie marketingowe oraz poprawić obsługę klienta. W rezultacie, rosną wyniki sprzedaży i grono zadowolonych klientów, przy jednoczesnym spadku kosztów marketingowych. Ponadto, analiza danych w branży e-commerce pozwala lepiej prognozować popyt, co prowadzi do optymalizacji stanów magazynowych i redukcji kosztów logistyki.
Z kolei w branży bankowej, dane odgrywają dużą rolę w zarządzaniu ryzykiem, wykrywaniu oszustw i tworzeniu spersonalizowanych usług finansowych. Banki mogą wykorzystywać dane, aby lepiej zrozumieć potrzeby finansowe swoich klientów, oferować produkty i usługi dostosowane do ich oczekiwań oraz podejmować bardziej świadome decyzje kredytowe. Dzięki temu zmniejszają się koszty operacyjne, zwiększa rentowność, a także rośnie zadowolenie klientów.
Ponadto, analiza danych pozwala bankom skuteczniej identyfikować potencjalne oszustwa i nadużycia finansowe, a także lepiej zarządzać ryzykiem kredytowym.
Eksperci są zgodni, że wykorzystanie danych w branżach e-commerce oraz bankowości jest niezbędne, aby trafniej podejmować strategiczne decyzje biznesowe, a tym samym skuteczniej budować przewagę konkurencyjną.
Analiza danych kluczem do skalowania Proof of Concepts
W branży e-commerce i bankowości analiza zgromadzonych danych odgrywa coraz większą rolę w skalowaniu Proof of Concepts (POC). Na podstawie danych firmy mogą ocenić wpływ POC na osiągnięcie pierwotnie założonych celów biznesowych poprzez dogłębną analizę wskaźników wydajności i porównywanie ich z oczekiwaniami. Ponadto, dane pomagają zidentyfikować mocne i słabe strony rozwiązania, co pozwala na precyzyjne określenie obszarów wymagających optymalizacji oraz tych, które przynoszą największe korzyści. Wreszcie, analiza danych usprawnia proces decyzyjny, dostarczając kierownictwu rzetelnych informacji, które wspierają podejmowanie opartych na faktach decyzji.
Przykładowe zastosowania analizy danych w skalowaniu POC w e-commerce:
- Analiza danych dotyczących zachowania klientów w sklepie internetowym po wdrożeniu systemu rekomendacji produktowych może pomóc w ocenie skuteczności tego rozwiązania i podjęciu decyzji o jego rozszerzeniu na inne kategorie produktów.
- Analiza danych dotyczących wyników kampanii marketingowych może pomóc w identyfikacji najbardziej skutecznych kanałów i strategii marketingowych, co pozwala na optymalizację wydatków marketingowych i zwiększenie ich efektywności.
Przykładowe zastosowania analizy danych w skalowaniu POC w bankowości:
- Analiza danych dotyczących skuteczności systemu oceny wiarygodności kredytowej opartego na sztucznej inteligencji może pomóc w ocenie jego dokładności i wpływu na obniżenie ryzyka niewypłacalności pożyczek.
- Analiza danych dotyczących satysfakcji klientów z nowego systemu bankowości internetowej może pomóc w identyfikacji obszarów, które wymagają poprawy, a także podjęciu decyzji o dalszym rozwoju tego rozwiązania.
Transformacja firm w organizacje oparte na danych
Przejście z tradycyjnego modelu działania do organizacji opartej na danych wymaga holistycznego podejścia, obejmującego strategię, ludzi, technologie i kulturę pracy. W pierwszej kolejności firma powinna stworzyć strategię, która uwzględnia zarówno cele biznesowe, jak i technologiczne. Kluczowym elementem jest tutaj kaskadowanie celów strategicznych na niższe szczeble organizacji, aby zapewnić spójność i zaangażowanie wszystkich pracowników.
Kultura odpowiedzialności za dane, w której każdy pracownik rozumie znaczenie danych i swoją rolę w ich wykorzystywaniu powinna stać się integralnym elementem strategii firmy. W tym celu niezbędne są odpowiednie szkolenia i ustawiczny rozwój umiejętności pracowników w zakresie wykorzystywania danych. Oprócz szkoleń, firma powinna zapewnić pracownikom stałe wsparcie techniczne oraz promować otwartą komunikację i współpracę. Dzięki temu minimalizuje ryzyko wystąpienia tzw. „technostresu” związanego z wdrożeniem nowych technologii i nowymi obowiązkami pracowników w zakresie przetwarzania i ochrony danych.
– Transformacja firmy – w organizację opartą na danych – to proces, który wymaga zaangażowania na wielu poziomach. Elementami o kluczowym wpływie są kultura organizacyjna, zarządzanie danymi i ich jakością oraz powiązanie transformacji ze strategią firmy, tak aby wspierała cele biznesowe. Decyzja o uruchomieniu transformacji powinna zostać poprzedzona zadaniem sobie pytania: jakie problemy organizacji chcę w ten sposób rozwiązać oraz jaką wartość ma ona przynieść? Kolejny filar, na którym opiera się program transformacji obszaru danych, to odpowiednie zarządzanie i zapewnienie jakości danych. Nawet najnowocześniejsze technologie nie wystarczą do zapewnienia spójnych i wiarygodnych danych, jeśli na wejściu, czyli w momencie ich wytwarzania, nie zadba się o ich jakość – mówi Karolina Henzel, tribe lead data enablement, T-MOBILE POLSKA S.A.
Wykorzystanie danych do podejmowania decyzji biznesowych niesie ze sobą ryzyko wpadnięcia w pułapkę pozornych sukcesów, które najczęściej są wynikiem błędnej interpretacji danych lub zbyt optymistycznych założeń. Dlatego ważne, aby zwracać uwagę na mierzalne rezultaty i nie skupiać się na krótkoterminowych „zwycięstwach”, które nie prowadzą do długotrwałej zmiany. Regularne audyty, krytyczna analiza danych oraz stworzenie zespołów cross-sektorowych pomagają uniknąć pozornych „zielonych świateł” w implementacji rozwiązań.
Cross-sektorowe zespoły odgrywają dużą rolę w firmach wykorzystujących nowe technologie do gromadzenia i analizy danych. Różnorodność perspektyw, umiejętności i doświadczeń członków zespołu umożliwia bardziej wszechstronną ocenę sytuacji, identyfikację potencjalnych problemów z różnych punktów widzenia oraz tworzenie innowacyjnych rozwiązań, które są lepiej dostosowane do dynamicznie zmieniających się warunków rynkowych.
Budowanie relacji z klientem poprzez personalizację danych
W dzisiejszym cyfrowym świecie, gdzie konsumenci są bombardowani informacjami z każdej strony, personalizacja danych odgrywa ważną rolę w strategiach marketingowych firm. Wykorzystanie zaawansowanych analiz danych o klientach do tworzenia spersonalizowanych doświadczeń pozwala budować relacje z klientami, które są oparte na zaufaniu i głębokim zrozumieniu ich potrzeb i preferencji.
Klienci doceniają, że firma zna ich indywidualne oczekiwania, co przekłada się na zwiększenie lojalności, częstsze zakupy oraz pozytywne rekomendacje. W efekcie, precyzyjne targetowanie działań marketingowych prowadzi do wyższych wskaźników konwersji, redukcji kosztów pozyskania klienta oraz znacznego wzrostu zwrotu z inwestycji (ROI).
Firmy, które skutecznie integrują analizę danych w swoje strategie, łatwiej przyciągają wartościowych klientów oraz budują z nimi długotrwałe relacje biznesowe. Tym samym znacząco zwiększają swoją konkurencyjność na dynamicznie rozwijającym się rynku e-commerce i bankowości.
– To ludzie, a nie technologia, stanowią główną przeszkodę na drodze do pełnego wykorzystania potencjału danych. Choć technologia i dane są widoczne i mierzalne, to jednak „miękkie” elementy, takie jak zmiana nawyków czy sposób myślenia, decydują o ostatecznym sukcesie. Ale też one są najtrudniejsze do zmiany, ponieważ wymagają czasu, cierpliwości oraz zaangażowania na wszystkich poziomach organizacji – mówi Anna Sakowicz, general manager YOTTA, chief data & analytics officer Publicis Groupe.
