Die meisten Inhaber kleiner und mittlerer Unternehmen sind von Big Data eingeschüchtert. Sie denken, dass diese Technologie nur für große Unternehmen gilt, die über Teams von Datenwissenschaftlern verfügen. Laut einer vom Singapore Institute of Technology durchgeführten Umfrage unter kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) aus dem Jahr 2020 setzen rund 70 Prozent der Befragten keine Datenanalyselösungen ein. Die meisten halten an den bewährten Tabellenkalkulationen und Datenbanken fest, ohne die Vorteile von Cloud-basierten Technologien zu nutzen.
Business Intelligence für kleine Unternehmen ist jedoch absolut erfolgsentscheidend. Die Datenanalyse kann detaillierte Informationen liefern, die als Grundlage für Geschäftsentscheidungen dienen können, einschließlich Strategie, Produktion, Betrieb und Marketing. Die Umwälzungen der letzten Jahre haben uns gezeigt, dass das Festhalten an traditionellen Vorgehensweisen 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 Cloud-Datenmigration anschließen.
Anwendungsfälle von Big Data-Analytik für kleine Unternehmen
Eines muss zunächst klargestellt werden. Big Data allein wird kleinen Unternehmen nicht helfen, ihre Strategien über Nacht zu verändern. Für KMU ist es entscheidend, zunächst ihre bestehenden Prozesse zu analysieren, die Arten von Daten, über die sie bereits verfügen, und die Technologien, mit denen diese Datensätze am besten analysiert und in sinnvolle Maßnahmen umgewandelt werden können.
Schauen 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 Unterbrechungen der Lieferkette. Versandverzögerungen und Arbeitskräftemangel haben zu Lagerausfällen geführt. Einerseits ist dies besonders kritisch für kleine Unternehmen, die keinen Zugang zu großen Lagerhäusern haben, um Vorräte und Produkte zu lagern. Andererseits gibt es Fälle, in denen Lieferanten zu viel liefern und kleine Unternehmen am Ende mit verdorbenen Waren dastehen.
Mit Datenanalyse können kleine Unternehmen:
- Lagerbestände für kritische Waren festlegen, um Ausverkäufe zu verhindern
- ihre Lagerlieferungen und Fehler zu verfolgen
- genaue Produktbeschreibungen einstellen
- Optimierung der Lagerbestände auf der Grundlage von Wettervorhersagen, Kundenfeedback und globalen Lieferkettenproblemen
Auch der gesamte Bestellvorgang kann gestrafft werden, so dass es keine Verzögerungen gibt und die Kunden ihre Einkäufe pünktlich oder frühzeitig erhalten können.
Intuitive Kundenbetreuung und -erfahrung
Die Art und Weise, wie Kunden mit den Websites kleiner Unternehmen interagieren, ist entscheidend für das Verständnis der Benutzererfahrung. Dies sind einige der Fragen zum Kundenverhalten, die Big Data-Analysen beantworten können:
- Welche Produktseiten werden von den Kunden am häufigsten besucht?
- Wie lange bleiben sie auf bestimmten Seiten?
- Erfüllen die Chatbots die Erwartungen und beantworten die Anfragen korrekt?
- Empfehlen die Algorithmen geeignete Produkte und Dienstleistungen?
Sich auf das Feedback der Kunden zu verlassen, reicht nicht mehr aus. Das Verständnis der zugrunde liegenden Kaufmuster und des Verhaltens der Kunden wird kleinen Unternehmen helfen, ihre Website-Designs, Produkte, den Service nach dem Kauf und den Aufbau von Kundenbeziehungen zu verbessern. Die Kenntnis der Kundenbedürfnisse wird kleinen Unternehmen auch helfen, gezielte und relevante Marketingkampagnen zu starten.
Erkennen von Trends
Es gibt drei Möglichkeiten, wie kleine Unternehmen die Datenwissenschaft zur Marktbeobachtung und zur Vorwegnahme von Kundenbedürfnissen und -wünschen nutzen können. Die erste besteht darin, die Kaufinformationen der Verbraucher zu sammeln, einschließlich der Kaufmethoden (z. B. über Smartphone oder Tablet) und sogar der spezifischen Zeit, zu der besonders viel gekauft wird. Auf diese Weise wissen kleine Unternehmen, wann sie Verkäufe durchführen müssen und sogar, welche Produkte gebündelt werden können.
Als Nächstes kann die Datenanalytik bei der Stimmungsanalyse helfen, insbesondere in den sozialen Medien:
- Was sagen die Kunden online über das Unternehmen, und wie stehen sie zu 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 Maßnahmen umgesetzt werden müssen. Gibt es zum Beispiel Produkte, die neu formuliert, umbenannt oder neu verpackt werden müssen?
Schließlich können Big Data zur Auswertung von Marketingkampagnen und zur Ermittlung der Aktivitäten verwendet werden, die das größte Kundenengagement erzeugen. Sind es Werbegeschenke oder die Aktivität auf bestimmten Social-Media-Plattformen? Wenn kleine Unternehmen wissen, wie sie effektiv mit ihren Zielmärkten interagieren können, können sie außerdem aufkommende Trends vorhersehen.
Wie AI Superior helfen kann
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