Hur man utnyttjar tekniska lösningar för datadrivet beslutsfattande

Data, analys och business intelligence är vanliga ämnen i affärsvärlden. Företag över sektorer, inklusive e-handel, investerar kraftigt i ny teknik kring datainsamling och användning av data.

Det beror på att datadrivet beslutsfattande är viktigare än någonsin för e-handelsföretag då de försöker förstå sin publik, fatta taktiska affärsbeslut och ligga före konkurrenterna. 

Men även om de flesta företag är väl medvetna om vikten av att utnyttja data för de affärsinsikter den kan ge, kämpar många med bästa praxis för att använda data för att informera affärsresultat.  

I det här inlägget delar vi några av de utmaningar som e-handelsföretag står inför med data, hur den rätta kombinationen av strategier och tekniska lösningar kan hjälpa till att ge välbehövliga insikter och exempel på hur BigCommerce-handlare använder datalösningar och insikter att driva sin verksamhet framåt.

Utmaningen: För mycket data, inte tillräckligt med insikter

Enligt en rapport från Forrester kallade "Dataliteracy Matters", 90 % av globala beslutsfattare inom data och analys fokuserar på att prioritera datainsikter i affärsbeslut. Samma rapport visar att 91 % av organisationerna rapporterar att de kämpar med att förbättra sin användning av data för affärsinsikter. 

Företag är mer ivriga än någonsin att göra investeringar i data och inser dess betydelse. Ändå kämpar många fortfarande för att omvandla sin data till insikter – och dessa insikter till handlingar. 

Faktum är att a Forrester anger att mellan 60 % och 73 % av all data inom företag förblir oanvänd. Dessutom, uppgifter från Statista identifierar att 25 % av företagen kämpar med för mycket data. 

Det är här tekniska lösningar kan hjälpa dig att bygga en datadriven verksamhet. 

Tekniklösningar som kan hjälpa dig att fatta datadrivna beslut

Att använda rätt kombination av datalösningar är ett sätt som handlare kan generera insikter som gör att de kan fatta datadrivna beslut och skapa kundupplevelser som hjälper deras företag att växa. 

1. Datalager.

Ett datalager är ett centralt arkiv eller en datakatalog med integrerad data, vanligtvis från flera källor. En stark datalagerarkitektur kan ge ett företag värdefulla datapunkter.  

Det är inte bara stora företag som kan använda datalager för att samla in information som är relevant för deras verksamhet. Datalagerverktyg kan fungera med företag av alla storlekar. Medan termen "lager" för tankarna till en fysisk plats, finns många verktyg tillgängliga i molnet, vilket gör dem idealiska att skala till den storlek du behöver. 

Google BigQuery är ett bra exempel på ett datalager som BigCommerce har byggt en native integration med för handlare med Pro- och Enterprise-planer.

Google BigQuery fungerar tillsammans med Google Cloud Storage. Det är ett helt hanterat datalager på RESTful webbtjänst som erbjuder en skalbar och kostnadseffektiv plats att lagra din data på. De har också en generös freemium-nivå och ett lättanvänt användargränssnitt som gör verktyget tillgängligt för en bredare grupp användare. 

2. Business intelligence-lösningar. 

Data warehousing är en del av business intelligence. Så vad är skillnaden mellan ett datalager och en business intelligence-lösning? I grund och botten är datalager verktyg som hjälper dig att lagra data medan business intelligence-lösningar hjälper dig att analysera data på konkreta sätt för att stödja datadrivet beslutsfattande och prognoser. 

Dessa verktyg kan hjälpa dig att ta överflöd av data du har och se den i instrumentpaneler som är meningsfulla för dina olika team. Här är några exempel på dessa verktyg:

• Google Data Studio är ett datavisualiseringsverktyg som ger ditt team kraftfulla sätt att se på din data. Det har fördelen att det är gratis och tätt integrerat med Google BigQuery. Dessutom kan BigCommerce-handlare dra nytta av förbyggda rapporter för att komma igång med Google Data Studio.
  
• Tableau beskriver sig själv som en datavisualiseringsprogramvara med målet att hjälpa alla att förstå sin data. 
  
• Microsoft Power BI är en branschledare inom området business intelligence-lösningar. Lösningen drivs av Microsoft och tillhandahåller interaktiva datavisualiseringar med lättförståeliga instrumentpaneler. 

3. Kunddataplattformar.

Dagens kunder besöker sällan bara en butik, gör ett köp och går vidare i livet. De undersöker och handlar på flera webbplatser och plattformar innan de fattar ett beslut. Att spåra den omnikanal kundresan är där kunddataplattformar kommer in.

Kunddataplattformar, eller CDP:er, samlar in data för att bygga kundprofiler som kan hjälpa till att informera marknadsföringsinsatser. De fungerar genom att fånga information när kunderna rör sig över varje kontaktpunkt och aggregerar data så att den kan användas av andra affärsinformationssystem. 

CDP:er kan hjälpa ditt företag att undvika datasilos genom att se till att dina team vet vilka dina kunder är, hur de handlar och vad som får dem att bocka av. Ju bättre du känner till dina kunder och deras behov, desto bättre kan du marknadsföra till dem och lösa deras problem. 

Segmentet är ett exempel på en CDP som integrerar med andra business intelligence-verktyg, såväl som BigCommerce-plattformen, och låter dig förena din syn på dina kunder över alla produkter och kanaler. 

4. Anpassning.

Personaliseringslösningar gör det möjligt för företag att övergå från en en-till-många-kundmarknadsföringsstrategi till en en-till-en-strategi. Med personaliseringslösningar kan du leverera anpassade upplevelser för varje shoppare genom dynamiskt innehåll, produktrekommendationer, rabatter och erbjudanden och mycket mer. Här är några exempel på personaliseringslösningar i BigCommerce-partnerekosystemet:

5. Analys.

Att förstå hur dina kunder beter sig online kan ge dig kraftfulla insikter om vad som fungerar och vad som inte finns på din e-handelssida. När det är mest grundläggande hänvisar analys till systematisk beräkningsanalys av data, som kan användas för att mäta statistik över webb, marknadsföring, sökning och försäljning.

Här är några exempel på analyslösningar i BigCommerce-partnerekosystemet:

BigCommerce tillhandahåller en öppen plattform för data

Ovanstående typer av datalösningar har något gemensamt: de förlitar sig på varandra för att fungera. Business intelligence är inte något som uppnås med ett verktyg, utan av ett system som arbetar tillsammans för att samla in, lagra och analysera data till handlingsbara insikter. Datadelning mellan system är en viktig del av detta. 

Nyckeln till att dra nytta av kraften i data är kommunikation. Det vill säga: kommunikation mellan dataverktyg. Det är ingen idé att samla in och lagra data om du inte kan analysera den. Och det är ingen idé att låta det analyseras om det inte är synligt på ett sätt som är meningsfullt för dina team.

Det är därför vi på BigCommerce anammar en filosofi om öppenhet, så att du har kontroll över din data och kan använda de lösningar som kommer att ha störst inverkan på din verksamhet – vi vill kalla detta vår Stora öppna datalösningar.

Big Open Data Solutions är en komplett produktsvit med både inhemska och bästa partnerdatalösningar som ger handlare möjligheten att aggregera, analysera, förstå och använda onlinebutiksdata för att få insikt i kundernas beteende för att förbättra beslutsfattandet och förbättra affärsprestation. 

Hur BigCommerce-kunder fattar datadrivna beslut  

Här är några exempel på hur BigCommerce-handlare utnyttjar våra Big Open Data-lösningar för att generera insikter och fatta beslut.

1. Ursprung 

Ursprung, ett kläd- och näringsmärke som hantverkar sina produkter i bergen i Maine, har optimerat sin teknikstack för att hålla jämna steg med kanaltillväxt. Specifikt har företaget utnyttjat BigQuery-integrationen och förbyggda Data Studio-rapporter för att harmonisera konsumentdata från flera källor som en del av deras övergripande omnikanalstrategi. 

“BigCommerces BigQuery-integration gjorde det möjligt för oss att tillhandahålla ren, handlingsbar data samtidigt som vi undvek (felbenägen) manuell rapportering för att kunna fatta bättre beslut för verksamheten. Det har varit nyckeln till att förena vår data och ge de insikter som krävs för att göra rätt investeringar, säger Sid Martin, systemanalytiker på Origin.

2. Garrett Wade

För Garrett Wade, en ledande leverantör av fina träbearbetningsverktyg och handverktyg för trädgården, BigCommerce-integrationen med BigQuery har förändrats för företagets analytiker.  

Denna integration med BigQuery gjorde det möjligt för företaget att börja titta på faktisk, korrekt data från dag ett. Företaget rapporterade att de spenderade mycket lite tid på att rengöra och normalisera data. Dessutom kunde de använda data för att verifiera testmiljöns noggrannhet innan vår lansering. Detta gjorde det också möjligt för företaget att utveckla granskade rapporter direkt; därmed skapa det utrymme som utvecklingsteamet verkligen behöver för att göra det svårare rapportarbetet. 

Att kunna analysera hur shoppare presterar och beter sig och sedan churna ut detaljerade rapporter i Tableau från en enda plats är inte bara effektivt för företagets två-personers utvecklingsteam, utan kostnadseffektivt. 

"När vi utvärderade övergången till BigCommerce som vår plattformsleverantör låg inte integrationen med Google BigQuery högt upp i beslutsträdet, men efter att ha använt det i flera månader nu kan jag ärligt säga att den här funktionen bekräftade att vi gjorde rätt val med BigCommerce. Jag rekommenderar starkt”, säger John Chan, Inventory Planning and Business Intelligence Analyst, Garrett Wade Company.

3. Fore Ladies Golf

Före Ladies Golf, ett kvinnoägt företag som har åtagit sig att förse kvinnliga golfare med golfkläder av hög kvalitet, lanserades framgångsrikt på BigCommerce 2018. Ägaren Jessica Benzing insåg dock snabbt att hon behövde en lösning för rapportering och analys för att bygga en mer datadriven strategi för hennes verksamhet.

När hon vände sig till Glew kunde Jessica få grepp om vad som fungerade, vad som inte fungerade och vad hon behövde göra för att fortsätta att skala. Med Glew har hon en bild av sina främsta KPI:er för att analysera Facebook- och Google Ads-kampanjer; en rapport om inventering för att hjälpa till att hantera budgetering och säkerställa konsekventa lagernivåer; och kundsegmenteringsdata för att köra riktade kampanjer till sina VIP-kunder, rabatthandlare och mer.

Nyckelhämtning 

Vi vet att data har makt. I takt med att konsumenter efterfrågar mer personliga upplevelser av e-handel, handlar på fler omnikanalssätt och i allmänhet vänder sig till e-handel mer och mer för sina köp, växer behovet av att samla in och förstå data bara.

Att ha en e-handelsplattform som stöder din datadrivna strategi kommer att vara avgörande. På BigCommerce tror vi att öppen SaaS är framtiden – och data är en viktig del av det. Att kunna välja de datalösningar från lagerhållning till analyser som bäst stödjer dina affärsintelligensmål och att de enkelt kan kommunicera med varandra kommer att göra stor skillnad för att finslipa en strömlinjeformad datastrategi. 

Källa: https://www.bigcommerce.com/blog/data-driven-decision-making/