Datenanalyse für kleine Unternehmen: Wie Data Science Ihrem Unternehmen zugutekommt

Die meisten Eigentümer kleiner und mittlerer Unternehmen haben Angst vor Big Data. Sie denken, dass diese Technologie nur für große Unternehmen geeignet ist, die über Teams von Datenwissenschaftlern verfügen. Laut einer Umfrage des Singapore Institute of Technology unter kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) aus dem Jahr 2020 setzen rund 70 Prozent der Befragten keine Datenanalyselösungen ein. Die meisten bleiben bei den bewährten Tabellenkalkulationen und Datenbanken, ohne die Vorteile cloudbasierter Technologien zu nutzen.

Für kleine Unternehmen ist Business Intelligence jedoch absolut entscheidend für den Erfolg. Datenanalysen können detaillierte Informationen liefern, die Geschäftsentscheidungen in den Bereichen Strategie, Produktion, Betrieb und Marketing leiten können. Die Umbrüche der letzten Jahre haben uns gezeigt, dass das Festhalten an traditionellen Betriebsmethoden zu großen Verlusten führen kann. Um sich weiterzuentwickeln und an die sich ständig ändernden Markttrends und -bedingungen anzupassen, müssen kleine Unternehmen ihre Excel-Tabellen hinter sich lassen und sich der Datenmigration in die Cloud anschließen.

Anwendungsfälle von Big Data Analytics für kleine Unternehmen

Eines muss zunächst geklärt werden. Big Data allein wird kleinen Unternehmen nicht dabei helfen, ihre Strategien über Nacht umzugestalten. Für KMU ist es von entscheidender Bedeutung, zunächst ihre bestehenden Prozesse zu analysieren, die Arten von Daten, über die sie bereits verfügen, und die Technologien, mit denen sich diese Datensätze am besten analysieren und in sinnvolle Aktionspunkte umwandeln lassen.

Sehen wir uns einige der verfügbaren Business-Intelligence-Lösungen für kleine Unternehmen an.
Intelligente Bestandsverwaltung
Eine der derzeit größten Herausforderungen für globale Unternehmen sind die durch die Pandemie verursachten Lieferkettenunterbrechungen. Lieferverzögerungen und Arbeitskräftemangel haben zu Lagerengpässen geführt. Einerseits ist dies besonders kritisch für kleine Unternehmen, die keinen Zugang zu großen Lagerhallen haben, um Vorräte und Produkte aufzubewahren. Andererseits gibt es Fälle, in denen Lieferanten zu viel liefern und kleine Unternehmen am Ende verdorbene Waren haben.

Mithilfe von Datenanalysen können kleine Unternehmen:

• Legen Sie Lagerbestände für kritische Güter fest, um Ausverkäufe zu verhindern
• verfolgen ihre Lagerlieferungen und Fehler
• genaue Produktbeschreibungen festlegen
• Optimieren Sie Ihre Lagerbestände auf der Grundlage von Wettervorhersagen, Kundenfeedback und globalen Lieferkettenproblemen.

Darüber hinaus kann der gesamte Bestellvorgang optimiert werden, sodass es zu keinen Verzögerungen kommt und die Kunden ihre Einkäufe pünktlich oder früher erhalten.
Intuitiver Kundenservice und Erlebnis
Die Art und Weise, wie Kunden mit Websites kleiner Unternehmen interagieren, ist entscheidend für das Verständnis der Benutzererfahrung. Dies sind einige der Fragen zum Kundenverhalten, die durch Big Data-Analysen beantwortet werden können:

• Welche Produktseiten werden von Kunden am häufigsten besucht?
• Wie lange bleiben sie auf bestimmten Seiten?
• Erfüllen Chatbots die Erwartungen und beantworten Anfragen präzise?
• Empfehlen die Algorithmen passende Produkte und Dienstleistungen?

Sich auf Kundenfeedback zu verlassen, reicht nicht mehr aus. Das Verständnis der zugrunde liegenden Kaufmuster und Verhaltensweisen der Kunden hilft kleinen Unternehmen dabei, ihr Website-Design, ihre Produkte, ihren Kundendienst und den Aufbau von Kundenbeziehungen zu verbessern. Die Kenntnis der Kundenbedürfnisse hilft kleinen Unternehmen auch dabei, gezielte Marketingkampagnen zu starten, die relevant sind.
Trends erkennen
Es gibt drei Möglichkeiten, wie kleine Unternehmen Data Science für Marktinformationen und zur Vorhersage von Kundenbedürfnissen und -wünschen nutzen können. Die erste besteht darin, Kaufinformationen der Verbraucher zu sammeln, einschließlich der Kaufmethoden (zum Beispiel über Smartphone oder Tablet) und sogar der spezifischen Zeit, in der die Käufe am höchsten sind. Auf diese Weise wissen kleine Unternehmen, wann sie Verkäufe durchführen sollten und sogar, welche Produkte gebündelt werden können.

Darüber hinaus kann die Datenanalyse bei der Stimmungsanalyse helfen, insbesondere in sozialen Medien:

• Was sagen Kunden online über das Unternehmen und welche Gefühle haben sie bei ihren Einkäufen?
• Gibt es Produkte, von denen sie sich wünschen, dass sie verfügbar wären?
• Wie vergleichen sie die Produkte des Unternehmens mit denen der Konkurrenz?

Wichtig ist, dass diese Informationen in die Tat umgesetzt werden. Gibt es beispielsweise Produkte, die neu formuliert, umbenannt oder neu verpackt werden müssen?

Schließlich können Big Data dazu verwendet werden, Marketingkampagnen auszuwerten und die Aktivitäten zu ermitteln, die das größte Kundenengagement erzeugen. Sind es Werbegeschenke oder die Aktivität auf bestimmten Social-Media-Plattformen? Darüber hinaus können kleine Unternehmen aufkommende Trends vorhersehen, wenn sie wissen, wie sie effektiv mit ihren Zielmärkten interagieren.

Wie AI Superior helfen kann

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