Cómo las pequeñas empresas pueden aprovechar el poder del big data y el análisis de datos

reLas soluciones científicas de ata pueden hacer milagros para las empresas. Ya sea usando big data para registrar cada cepa de datos o aplicando técnicas de análisis de datos para impulsar campañas lucrativas, la ciencia de datos ha tenido un impacto transformador en las empresas. Las pequeñas empresas, principalmente, han utilizado el poder del big data y el análisis de datos para el crecimiento de su negocio. Veamos una hipótesis para comprender cómo los macrodatos y el análisis de datos ayudan a las pequeñas empresas a avanzar.

Una hipótesis

Consideremos una hipótesis en la que el mundo tiene solo un país con veinte residentes. Y hay una mega tienda que atiende sus necesidades esenciales, ocasionales y otras. En tal configuración, la mega tienda tendrá la máxima ventaja debido a dos cosas;

  • Su monopolio
  • Todos los datos recopilados de múltiples compras de clientes

Ahora, si una pequeña empresa quiere ingresar, enfrentará una fuerte resistencia por parte de la mega tienda. Para hacer frente a la resistencia, lleva a cabo una intensa investigación y análisis de datos. Además, categoriza los datos en múltiples secciones como;

  • Gráfico de preferencias del cliente
  • Mapa perceptual para encontrar el tipo de producto adecuado
  • Análisis FODA
  • Matriz de crecimiento-participación

Después de revisar los resultados del análisis, se da cuenta de que la mega tienda no vende productos de segmento medio. Oscila entre escala premium o baja. Entonces, decide exportar o fabricar productos para el segmento medio, y dentro de nueve meses, asciende para ser un competidor de la mega tienda.


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No hay un cambio de potencia final, pero sigue oscilando entre los dos, teniendo en cuenta las necesidades y preferencias de los clientes.

Sin darse cuenta de su ventaja debido a los abundantes datos que han recopilado a lo largo de los años, la mega tienda corre frenéticamente para triunfar sobre la nueva tienda.

Más tarde, examina todos los datos y crea una estrategia publicitaria que invita al doble de tráfico de clientes estacional. Luego, ambas tiendas comienzan a comercializar sus productos e introducen nuevos servicios que se complementan entre sí.

¿Qué entendemos del caso?

La hipótesis consta de varias características de las pequeñas empresas que utilizan macrodatos que son verdaderas en la actualidad. Veamos dos conceptos que cubrimos en el caso;

Big Data: el salvador

Es una colección de datos masivos en un período dado y tiende a crecer exponencialmente con el tiempo. Los datos tradicionales no son expertos en procesar o almacenar tales datos.

Ejemplos de la vida real de tales datos son; Datos de redes sociales en 24 horas, datos del mercado de valores en 6 horas, etc.

Tiene tres partes;

  • Datos estructurados: Cuando comienza a almacenar, acceder y procesar datos en una estructura fija, se conoce como datos estructurados. Ejemplo: datos de pedidos de clientes en McDonald’s.
  • Datos no estructurados: Cuando no puede averiguar la estructura de los datos, cómo se almacenan, se accede a ellos o se procesan, se conoce como datos no estructurados. Ejemplo: resultados de búsqueda de Google
  • Datos semiestructurados: Es un poco de ambos. Tiene indicios de datos estructurados junto con datos no estructurados.

Según nuestra hipótesis, todos los datos que podría recopilar la mega tienda, a lo largo de los años, se conocen como Big data. Además, los datos recopilados por la nueva tienda de múltiples fuentes se denominan Big data.

Análisis de datos: el planificador de campañas

El análisis de datos es el proceso de limpiar, clasificar y modelar los datos de una manera que permita una rápida toma de decisiones. La mayoría de las veces, nuestras decisiones son el resultado de evaluar acciones acumulativas. Un cambio del té al café también requiere datos y análisis concretos. Hay algunos tipos de análisis de datos, pero el meollo del proceso radica en su motivo. Realizamos análisis de datos para tomar decisiones mejores e informadas.

En nuestro caso, comenzó con la nueva tienda procesando números para traer un segmento medio para los clientes. Más tarde, la mega tienda también comenzó a analizar sus datos y llegó a ofertas de temporada para sus clientes.

¡Utilice Big Data y análisis de datos en su beneficio!

En nuestra hipótesis, vimos cómo la nueva tienda pudo aprovechar el poder del big data y el análisis de datos para romper el monopolio de la mega tienda. Es seguro asumir que las pequeñas empresas o las nuevas empresas no tienen que temer la barrera de entrada establecida por varias tiendas en el ámbito actual de la inteligencia de datos. Poseen el poder de derrotar la barrera aprovechando el big data y el análisis de datos a su favor. Así es como pueden usarlo;

Investigación de mercado

Antes de ingresar al mercado, su primer paso es investigar el mercado. Descubra a sus competidores cercanos y extraiga datos de fuentes sobre el producto, el valor agregado y otros componentes necesarios. Una vez que tenga todos los datos, puede comenzar a procesar números y sacar conclusiones concretas que facilitarán su entrada.

Plataformas de investigación de mercado como Centro de Investigación Pew y Hechos vivos son el lugar perfecto para recopilar información sobre el CRM, los productos y otros detalles de la competencia.

Segmento de mercado y preferencias del cliente

Big data y análisis de datos le brindan una visión en profundidad del mercado y sus nichos. Después de realizar un análisis exhaustivo, podrá determinar el segmento adecuado para su producto. Y esto le ayudará aún más a crear una estrategia de marketing concreta para su producto.

Dado que las preferencias de los consumidores cambian exponencialmente, es de suma importancia llevar a cabo un análisis de datos constante y actualizar los números. No querrá perder clientes como lo hizo la megatienda en nuestra hipótesis.

Google Analytics y Kissmetrics son las herramientas definitivas para ayudarlo con la segmentación del mercado, los embudos de conversión, las pruebas A / B, etc., que pueden ayudarlo a obtener una ventaja estratégica.

Rugiente presencia en línea

Todas las empresas comprenden el papel de las redes sociales y otras plataformas en línea para aumentar sus cifras de ventas. Tus nichos están esperando que te acerques a ellos en estas plataformas y les des algo diferente.

En nuestra hipótesis, la mega tienda llevó a cabo una fuerte campaña de marketing después de procesar los números de su big data. Después de analizar los datos, se les ocurrieron ofertas de temporada para sus clientes. De esta manera, promocionaron más productos cada temporada, llevaron a los clientes a lo largo del embudo de conversión y obtuvieron el doble de ganancias.

También en la vida real, hay un paso invisible en el embudo de conversión: Validación. Sus clientes deben validar su oferta antes de lanzarse a comprarla. Y su presencia social solo les facilita hacerlo, empujándolos hacia su producto.

Los datos son una parte indispensable de un ciclo económico. Así como sus clientes necesitan información sobre los productos y servicios, su empresa necesita información sobre sus competidores y clientes antes de tomar una decisión. Big data le permite tomar una decisión informada, basada en datos y precisa debido a la abundancia de puntos de datos y análisis.

Como una pequeña empresa o una nueva empresa, podría pensar que el análisis de datos no es lo que más le gusta, pero su precisión puede ayudarlo a transformar su negocio en un espacio lucrativo en un plazo de tiempo. Pero también es complicado almacenar datos tan masivos y realizar su análisis. Por lo tanto, las empresas de ciencia de datos pueden ayudarlo con esto y guiarlo a través del proceso de toma de decisiones.