سر الاستفادة من التحليلات|لفهم بيانات العملاء بشكل أفضل وكيفيه تفاعل العملاء مع موقعك على الويب: الكتب التدريبية الكامله - لخطة العمل و النمو, #7

By abdelgany fouad and DR.Abdelghany.fouad

اختراق تحسين محركات البحث (SEO) Google Analytics & GA4

حسِّن مبيعاتك عبر الإنترنت.  بناء مؤسسة تحليلات رقمية: خلق قيمة من خلال دمج العمليات التحليلية والتكنولوجيا والأفراد في العمليات التجارية.... استخدام التحليلات الرقمية لتنمية أعمالك - لا يهم العمل. يمكن أن تساعد التحليلات الرقمية في تنمية أعمالك إذا كان لديك بصمة رقمية ستكون لديك القدرة على جمع البيانات وتحليلها كأداة للإجابة على أسئلة العمل الصعبة ، مثل:

• "لماذا انخفض متوسط قيمة الطلب لدينا ، وماذا يمكننا أن نفعل لإصلاح المشكلة في أسرع وقت ممكن؟"
• "ما هي مواضيع المدونة التي تجلب لنا أكبر قدر من المشاركة والعملاء المحتملين؟"
• "كيف يمكننا معرفة ما يقوله الناس عنا على الإنترنت (بدون قراءة آلاف التعليقات كل يوم)؟"
• "أين يجب أن نضع ميزانيتنا الإعلانية للحصول على أفضل النتائج؟ وهل ينبغي أن ننفق أكثر أم أقل أم نفس الشيء؟"
• "لماذا كان أداء عرضنا الترويجي الأخير عبر البريد الإلكتروني جيدًا جدًا ، وكيف يمكننا إعادة تحقيق هذا النجاح في إرسالنا التالي؟"

فكيف يمكنك أن تفعل ذلك؟

ماذا ستتعلم

الفصل الأول

• تحليل مسار التحويل: كيفية البحث عن مشاكل التحويل وإصلاحها
• ما هو تحليل البيانات؟ أمثلة ولماذا هو مهم
• كيف تحلل بياناتك دليل خطوه بخطوه
• ما هي فوائد وجود إستراتيجية أعمال تعتمد على البيانات؟
• كيف يمكن للشركات استخدام البيانات لاكتساب رؤى قيمة؟
• كيفية إنشاء ثقافة قائمة على البيانات
• كيف يمكن لتحليلات القمع زيادة التحويلات
• اربعة أخطاء في تحليل القمع يجب تجنبها
• تحليل مسار التحويل: كيفية تحويل قمع المبيعات الخاص بك  

الفصل الثاني

• كيفية استخدام Google Analytics للمساعدة في تشكيل إستراتيجية التسويق الخاصة بك "1"
• كيفية بناء وتحليل تقارير التسويق
• أفضل ممارسات إعداد التقارير التسويقية
• كيفية تحليل منشورات المدونة عن طريق التحويل
• دليل تحليلات  Analytic جوجل
• ما الذي يمكنك تتبعه؟  Analytics for WordPressجوجل
• ما هي شريحة Google Analytics؟
• كيفية إنشاء شرائح جمهور مخصصة في Analyticsجوجل
• رموز UTM: كيفية إنشاء عناوين URL لتتبع UTM على Google Analytics
• كيفية تتبع النقرات على رابط في4  Analyticsجوجل  
• كيفية إنشاء متغير في   Tag Managerجوجل
• Google Tag Manager for Wordpress
• دليل المسوق لزيادة المبيعات عبر الإنترنت باستخدام البيانات
• تسع فوائد لتحليلات التجارة الإلكترونية

الفصل الثالث

• كيفية استخدام Google Analytics للمساعدة في تشكيل إستراتيجية التسويق الخاصة بك "2"
• أفضل ممارسات تحليلات التجارة الإلكترونية فى Analyticsجوجل
• إعداد مسارات تحويل الهدف على Analyticsجوجل
• دليل تتبع زوار الموقع
• ما هي فوائد استخدام تتبع الزوار لموقعك على الويب؟
• تتبع زوار الموقع وتحليلات جوجل
• أدوات تحليل البيانات كبدائل Analyticsجوجل
• تحقق من أدوات تحليل البيانات الـ 17 هذه مثل بدائل Analyticsجوجل
• مقاييس التحليل العميق لمديري المنتجات

الفصل الرابع

• تحويل المزيد من حركة المرور إلى عملاء متوقعين باستخدام صفحة مقصودة جيدة الإنشاء
• ما هو تحسين الصفحة المقصودة?
• سبع نصائح وحيل للبدء في تحسين الصفحة المقصودة
• كيفية تحسين معدل التحويل
• ما هو الدخل لكل زائر؟
• ما هو تحسين الموقع؟
• كيف تصنع صفحة مقصودة تستخدمها للتحويلات
• كيفية تحسين معدل الارتداد الخاص بك
• تحليلات معدل الارتداد
• كيفية إنشاء معدلات الارتداد المعدلة في  Analyticsجوجل

المذيد ..

• Language: العربية
• Publisher: DR.Abdelghany.fouad
• Release date: Mar 16, 2023
• ISBN: 9798215323847

Book preview

تحليل مسار التحويل: كيفية البحث عن مشاكل التحويل وإصلاحها

ما هو تحليل البيانات؟ أمثلة ولماذا هو مهم

نجمع اليوم البيانات في نقاط مختلفة من العمليات والمعاملات، والتي لديها إمكانات هائلة لتغيير الطريقة التي نعمل بها نحو الأفضل. ومع ذلك، يمكن أن تضيف هذه البيانات قيمة إلى النشاط التجاري فقط عندما يتم تحليلها لاكتساب رؤى حول كيفية تحسين منتجاتك وخدماتك. يسمح لك تحليل البيانات بمعرفة وتفسير المعلومات لتحديد نقاط القيمة.

ما هو تحليل البيانات؟

تحليل البيانات هو علم فحص مجموعة من البيانات لاستخلاص استنتاجات حول المعلومات لتكون قادرًا على اتخاذ القرارات أو ببساطة لتوسيع المعرفة حول مواضيع مختلفة.

يتكون من إخضاع البيانات للعمليات.

يتم ذلك للحصول على استنتاجات دقيقة من شأنها أن تساعدنا في تحقيق أهدافنا، مثل العمليات التي لا يمكن تحديدها مسبقًا لأن جمع البيانات قد يكشف عن صعوبات معينة.

حاليًا، تستخدم العديد من الصناعات البيانات لاستخلاص النتائج واتخاذ قرار بشأن الإجراءات التي يجب تنفيذها. ومن الجدير بالذكر أن العلم يستخدم أيضًا تحليل البيانات لاختبار أو تجاهل النظريات أو النماذج الموجودة.

يقول دانيال بوروس، مستشار الأعمال والمتحدث في قضايا الأعمال والابتكار، في إشارة إلى تحليل البيانات: سيساعد الكثير من هذا البشر على العمل بشكل أكثر ذكاءً وأسرع لأن لدينا بيانات حول كل ما يحدث.

––––––––

تحليل البيانات هي عملية تنظيف البيانات وتحليلها وتفسيرها وتصورها لاكتشاف رؤى قيمة تؤدي إلى اتخاذ قرارات أعمال أكثر ذكاءً وفعالية.

أدوات تحليل البيانات تُستخدم لاستخراج معلومات مفيدة من بيانات الأعمال، والمساعدة في إنشاءعملية تحليل البيانات أسهل.

كثيرا ما تسمع مصطلح تحليلات البيانات في مجال الأعمال، وهو العلم أو الانضباط الذي يشمل العملية الكاملة لإدارة البيانات. لا تشمل تحليلات البيانات تحليل البيانات نفسها فحسب، بل تشمل أيضًا جمع البيانات وتنظيمها وتخزينها والأدوات والتقنيات المستخدمة للتعمق في البيانات، بالإضافة إلى تلك المستخدمة لإيصال النتائج - على سبيل المثال ،عرض مرئي للمعلومات أدوات.

––––––––

استخدامات تحليل البيانات

يتم استخدامه في العديد من الصناعات بغض النظر عن الفرع. يمنحنا الأساس لاتخاذ القرارات أو تأكيد ما إذا كانت الفرضية صحيحة.

التسويق: يقوم الباحثون بشكل أساسي بتحليل البيانات للتنبؤ بسلوك المستهلك ومساعدة الشركات على وضع منتجاتها وخدماتها في السوق وفقًا لذلك. على سبيل المثال، يمكن أن يساعدك تحليل بيانات المبيعات في تحديد نطاق المنتجات غير الشائع في مجموعة ديموغرافية معينة. يمكن أن يمنحك نظرة ثاقبة حول التغيير والتبديل في حملتك التسويقية الحالية للتواصل بشكل أفضل مع الجمهور المستهدف وتلبية احتياجاتهم.

الموارد البشرية: يمكن للمؤسسات استخدام تحليل البيانات لتقديم تجربة رائعة لموظفيها وضمان بيئة عمل ممتازة. يمكنهم أيضًا استخدام البيانات الموجودة في متناول اليد لمعرفة أفضل الموارد - تلك التي تتطابق مجموعة مهاراتها مع الأهداف التنظيمية.

الأكاديميون: يمكن للجامعات والمؤسسات الأكاديمية إجراء تحليل البيانات لقياس أداء الطلاب واكتساب نظرة ثاقبة حول الطرق التي يمكن بها تحسين التعليم بشكل أكبر.

تقنيات تحليل البيانات

لفهم البيانات الأولية، من الضروري تحليلها. يجب أن نلجأ إلى تقنيات مختلفة تعتمد على نوع المعلومات التي يتم جمعها، لذلك من المهم تحديد الطريقة التي سيتم استخدامها قبل تنفيذها.

تحليل البيانات النوعية: يجمع الباحثون البيانات النوعية من المشاعر الأساسية ولغة الجسد والتعبيرات. يقوم على تفسير الردود اللفظية. أكثر الطرق شيوعًا للحصول على هذه المعلومات هي من خلال المقابلات المفتوحة ومجموعات التركيز ومجموعات المراقبة،

حيث يقوم الباحثون عمومًا بتحليل الأنماط في الملاحظات طوال مرحلة جمع البيانات.

تحليل البيانات الكمية: البيانات الكمية يتم تقديمه في شكل عددي. يعتمد على نتائج ملموسة.

يركز تحليل البيانات على الوصول إلى استنتاج يعتمد فقط على ما هو معروف بالفعل للباحث.

يجب أن ترتبط الطريقة التي تجمع بها بياناتك بالطريقة التي تخطط لتحليلها واستخدامها. تحتاج أيضًا إلى التأكد من جمع معلومات دقيقة يمكنك الوثوق بها.

هناك العديد من تقنيات جمع البيانات، ولكن الطريقة الأكثر استخدامًا من قبل الخبراء هي الاستطلاعات عبر الإنترنت. يوفر فوائد كبيرة مثل تقليل الوقت والمال مقارنة بالطرق التقليدية لجمع البيانات.

––––––––

مزايا تحليل البيانات

اتخاذ قرارات أعمال أسرع وأكثر استنارة مدعومة بالحقائق.

تحديد مشاكل الأداء التي تتطلب اتخاذ إجراء.

اكتساب فهم أعمق لمتطلبات العملاء، مما يؤدي بدوره إلى إنشاء علاقات عمل أفضل.

زيادة الوعي بالمخاطر لتنفيذ التدابير الوقائية.

تصور الأبعاد المختلفة للبيانات.

اكتساب ميزة تنافسية.

فهم أفضل للأداء المالي للشركة.

تحديد طرق تقليل التكاليف وبالتالي زيادة الأرباح.

فيما يلي أمثلة على أسئلة لأنواع مختلفة من تحليل البيانات. يمكنك تضمينها في استبيانات ما بعد الحدث التي تستهدف عملائك:

يركز التحليل النوعي على الآراء والمواقف والمعتقدات.

تبدأ الأسئلة بـ: لماذا؟ كيف؟

مثال على تحليل البيانات النوعية: اللوحات التي تجري فيها مناقشة ويتم إجراء مقابلات مع المستهلكين حول ما يعجبهم أو يكرهون في المكان.

يركز التحليل الكمي على البيانات والمعلومات الصعبة التي يمكن عدها.

يتم جمع البيانات من خلال طرح أسئلة مثل: كم عدد؟ من الذي؟ عدد المرات؟ أين؟

مثال على تحليل البيانات الكمية: ركزت الاستطلاعات على قياس المبيعات أو الاتجاهات أو التقارير أو التصورات.

دليل خطوة بخطوة

الخطوة 1: حدد أسئلتك

ابدأ بتحديد الأسئلة الصحيحة. يجب أن تكون الأسئلة قابلة للقياس وواضحة وموجزة. صمم أسئلتك لتأهيل أو استبعاد الحلول الممكنة لمشكلتك المحددة.

الخطوة 2: تحديد أولويات القياس

تنقسم هذه الخطوة إلى خطوتين فرعيتين:

حدد ما تريد قياسه: قم بتحليل نوع البيانات التي تحتاجها.

قرر كيفية قياسها: التفكير في كيفية قياس بياناتك لا يقل أهمية، خاصة قبل مرحلة جمع البيانات، لأن عملية القياس الخاصة بك تدعم تحليلك أو تشوه مصداقيته لاحقًا.

الخطوة 3: جمع البيانات

مع تحديد السؤال بوضوح وتحديد أولويات القياس الخاصة بك، حان الوقت الآن لجمع بياناتك. أثناء جمع بياناتك وتنظيمها، تذكر أن تضع هذه النقاط المهمة في الاعتبار:

قبل جمع البيانات الجديدة، حدد المعلومات التي يمكن جمعها من قواعد البيانات أو المصادر الموجودة.

حدد مسبقًا نظام تخزين وتسمية ملفات لمساعدة جميع أعضاء الفريق على التعاون. توفر هذه العملية الوقت وتمنع أعضاء الفريق من جمع نفس المعلومات مرتين.

إذا كنت بحاجة إلى جمع البيانات من خلال الاستطلاعات أو الملاحظة أو المقابلات، فقم بتطوير استبيان مقدمًا لضمان الاتساق وتوفير الوقت.

احتفظ بالبيانات المجمعة منظمة مع سجل لتاريخ التجميع وأضف أي ملاحظات مصدر أثناء المضي قدمًا.

الخطوة 4: تحليل البيانات

بمجرد جمع البيانات الصحيحة للإجابة على سؤالك في الخطوة 1، فقد حان الوقت لإجراء تحليل أعمق. ابحث عن العلاقات وحدد الاتجاهات وفرز بياناتك وقم بتصفيتها وفقًا للمتغيرات. أثناء تحليل البيانات ستجد أن لديك البيانات الدقيقة التي تحتاجها.

الخطوة 5: تفسير النتائج

بعد تحليل البيانات وربما إجراء مزيد من البحث، حان الوقت أخيرًا لتفسير النتائج. اسأل نفسك هذه الأسئلة الرئيسية:

هل البيانات تجيب على سؤالك الأصلي؟ كيف؟

هل تساعدك البيانات في الدفاع عن أي اعتراضات؟ كيف؟

هل هناك حدود للاستنتاجات، أي زوايا لم تفكر فيها؟

إذا استمر تفسيرك للبيانات تحت كل هذه الأسئلة والاعتبارات، فمن المحتمل أنك وصلت إلى نتيجة مثمرة.

الخطوة الوحيدة المتبقية هي استخدام نتائج عملية تحليل البيانات لتحديد كيفية التصرف.

من خلال هذه الخطوات الخمس في عملية تحليل البيانات الخاصة بك، ستتخذ قرارات أفضل لعملك لأن اختياراتك مدعومة ببيانات تم جمعها وتحليلها جيدًا.

لماذا تحليل البيانات مهم؟

البيانات موجودة في كل مكان: في جداول البيانات، وخط أنابيب المبيعات، ومنصات الوسائط الاجتماعية، استطلاعات رضا العملاء وتذاكر دعم العملاء والمزيد. في عصر المعلومات الحديث، تم إنشاؤه بسرعات مذهلة، وعندما يتم تحليل البيانات بشكل صحيح، يمكن أن تكون أكثر الأصول قيمة للشركة.

بعضها، قد لا تعرف حتى كيفية الوصول إليه.

يمكن أن يساعد تحليل البيانات الشركات على تحسين جوانب محددة حول منتجاتها وخدماتها، بالإضافة إلى صورة علامتها التجارية الشاملة وتجربة العملاء.

باختصار، تكشف البيانات التي تم تحليلها عن رؤى تخبرك بما لديك يحتاج العملاء وحيث تحتاج إلى تركيز جهودك.

––––––––

هل تحتاج إلى تحديد أكثر فعالية استراتيجيات المنتج أو تحسين العمليات التجارية؟ بدلاً من الاعتماد على الحدس أو الخبرة، يوفر تحليل البيانات أدلة قوية لدعم القرارات.

غالبًا ما تقوم فرق المنتج، على سبيل المثال، بتحليل ملاحظات العملاء لفهم كيفية تفاعل العملاء مع منتجاتهم، وما الذي يشعرون بالإحباط تجاهه، والميزات الجديدة التي يرغبون في رؤيتها. بعد ذلك، يقومون بترجمة هذه الرؤية إلى تحسينات UX والميزات الجديدة والوظائف المحسّنة.

من خلال تحليل البيانات، يمكنك أيضًا اكتشاف نقاط الضعف والقوة في منافسيك، والكشف عن فرص التحسين.

قم بتحليل المراجعات عبر الإنترنت حول منافسيك للإجابة على أسئلة مثل: ما الذي يحبه العملاء أو يكرهونه بشأن منتجات أو خدمات منافسيك؟

أفضل 6 تقنيات لتحليل البيانات

هناك عدد من تقنيات تحليل البيانات المفيدة يمكنك استخدامها لاكتشاف الرؤى في جميع أنواع البيانات والناشئة اتجاهات تحليل البيانات يمكن أن تساعدك على البقاء في صدارة منافسيك.

أنواع تحليل البيانات:

تحليل النص

التحليل الوصفي

تحليل استنتاجي

التحليل التشخيصي

التحليل التنبئي

التحليل الوصفي

تحليل النص

يستخدم تحليل النص، وكذلك تحليلات النص أو التنقيب عن النصوص،

التعلم الآلي مع معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتنظيم البيانات النصية غير المهيكلة بحيث يمكن تحليلها بشكل صحيح للحصول على رؤى قيمة. تحليل النص هو شكل من أشكال التحليل النوعي الذي يهتم بأكثر من مجرد الإحصائيات والقيم العددية.

من خلال تحويل اللغة البشرية إلى بيانات يمكن قراءتها آليًا، يمكن لأدوات تحليل النص فرز النص حسب الموضوع، واستخراج الكلمات الرئيسية، والقراءة من أجل العاطفة والنية. يخبرنا ما يحدث على أنها بيانات محددة، وغالبًا ما تكون ذاتية. إنه يقدم وجهات نظر أكثر تعمقًا واستهدافًا حول سبب حدوث شيء ما، أو سبب حدوث شيء ما.

يمكنك استخدام التحليل النصي لاكتشاف الموضوعات في ملاحظات العملاء، على سبيل المثال، وفهم جوانب علامتك التجارية المهمة لعملائك.

––––––––

تحليل المشاعر هي طريقة أخرى لتحليل النص، تُستخدم لتحليل البيانات وفرزها على أنها إيجابية أو سلبية أو محايدة لاكتساب معرفة متعمقة حول كيف يشعر العملاء تجاه كل جانب.

التحليل الوصفي

يوفر تحليل البيانات الوصفي ماذا حدث؟ عند تحليل البيانات الكمية. إنه الشكل الأساسي والأكثر شيوعًا لتحليل البيانات الذي يهتم بوصف الأنماط وتلخيصها وتحديدها من خلال حسابات البيانات الموجودة، مثل المتوسط ​​والوسيط والوضع والنسبة المئوية والتكرار والمدى.

عادةً ما يكون التحليل الوصفي هو الأساس الذي يبدأ منه تحليل البيانات الأخرى. إنه بلا شك مفيد جدًا لإنتاج أشياء مثل تقارير الإيرادات ولوحات معلومات KPI. ومع ذلك، كما هو معني فقط تحليل إحصائي والأرقام المطلقة، لا يمكنها تقديم سبب أو دافع لماذا وكيف تطورت تلك الأرقام.

تحليل استنتاجي

يعمم التحليل الاستنتاجي أو يفترض ماذا حدث؟ من خلال مقارنة الإحصاءات من مجموعات ضمن مجموعة سكانية بأكملها: عدد سكان بلد ما، وقاعدة العملاء الحالية، والمرضى في دراسة طبية، وما إلى ذلك. الطرق الأكثر شيوعًا لإجراء الإحصائيات الاستدلالية هي اختبارات الفرضيات ونظريات التقدير.

يستخدم التحليل الاستنتاجي على نطاق واسع في أبحاث السوق، لمقارنة متغيرين في محاولة للوصول إلى نتيجة: الأموال التي تنفقها الزبونات مقابل الذكور أو بين الفئات العمرية المختلفة، على سبيل المثال. أو يمكن استخدامه لمسح مجموعة عينة من السكان في محاولة لاستقراء المعلومات حول السكان بالكامل. في هذه الحالة، من الضروري إجراء حساب صحيح لعينة تمثيلية من السكان.

––––––––

التحليل التشخيصي

يهدف التحليل التشخيصي، المعروف أيضًا باسم تحليل السبب الجذري، إلى الإجابة لماذا حدث X ؟. يستخدم رؤى من التحليل الإحصائي لمحاولة فهم السبب أو السبب وراء الإحصائيات، من خلال تحديد الأنماط أو الانحرافات داخل البيانات للإجابة عليها لماذا.

يمكن أن يكون التحليل التشخيصي مفيدًا لفهم سلوك العميل، على سبيل المثال لمعرفة الحملات التسويقية التي تزيد المبيعات فعليًا. أو لنفترض أنك لاحظت انخفاضًا مفاجئًا في شكاوى العملاء: لماذا حدث هذا؟

ربما قمت بفصل موظف معين أو تعيين موظفين جدد. ربما لديك واجهة جديدة عبر الإنترنت أو أضفت ميزة منتج معينة. يمكن أن يساعد التحليل التشخيصي في حساب الارتباط بين هذه الأسباب المحتملة ونقاط البيانات الموجودة.

التحليل التنبئي

يستخدم التحليل التنبئي البيانات المعروفة لافتراض الأحداث المستقبلية. إنها معنية بـ ما من المرجح أن يحدث ذلك. مستعمل في تحليل المبيعات، غالبًا ما يجمع البيانات الديموغرافية وبيانات الشراء مع نقاط البيانات الأخرى للتنبؤ بإجراءات العملاء.

على سبيل المثال، مع تغير التركيبة السكانية لمنطقة معينة، سيؤثر ذلك على قدرة بعض الشركات على الوجود هناك. أو مع زيادة راتب عميل معين، من الناحية النظرية، سيتمكنون من شراء المزيد من منتجاتك.

غالبًا ما يكون هناك الكثير من التخمينات الاستقرائية المتضمنة في التحليل التنبئي، ولكن كلما زادت نقاط البيانات لديك حول عميل ديموغرافي أو فردي معين، زادت دقة التنبؤ على الأرجح.

––––––––

حالات استخدام تحليل البيانات

يمكن القول أن تحليل البيانات يعود إلى ما لا يقل عن 5000 عام إلى تعدادات السكان السومرية، ولكن حتى وقت قريب إلى حد ما، كان يهتم في الغالب بالبيانات الكمية. ومع ذلك، باستخدام الأدوات المتقدمة بمساعدة الكمبيوتر، يمكن للشركات الآن تحليل البيانات النوعية للحصول على رؤى أكثر قوة. ألق نظرة على هذه التطبيقات الواقعية لتحليل البيانات.

بعض من أفضل التطبيقات لتحليل البيانات:

• تحليل استجابات المسح تلقائيًا مع تحليل النص

• تحليل تذاكر دعم العملاء وتوجيهها تلقائيًا

• تصنيف العملاء المحتملين

• فحص نجاح الحملات التسويقية

• توقع خداع العميل

––––––––

تحليل استجابات المسح تلقائيًا

يسمح لك تحليل النص بإجراء استطلاعات تهدف إلى نتائج نوعية، بما يتجاوز أسئلة نعم / لا أو أسئلة الاختيار من متعدد. يمكنك طرح أسئلة مفتوحة، وتنظيمها حسب الموضوع أو الموضوع، وتحليلها تلقائيًا لمعرفة رأي المستجيب وشعوره.

حللت Anstice، وهي شركة استشارات بحثية وتسويقية، 12000 رد متعدد الفقرات باستخدام حل تحليل النص MonkeyLearn لقياس الرأي العام حول بناء مشروع بنية تحتية كبير، على سبيل المثال.

لم يوفر لهم ذلك مئات من ساعات عمل الموظفين فحسب، بل تمكنت Anstice من تقديم رؤى قوية شكلت قرارات العمل.

غالبًا ما ترسل فرق المنتج استطلاعات الرأي داخل التطبيق للحصول على تعليقات فورية من المستخدمين. نتج عن ذلك آلاف الردود المغلقة والمفتوحة.

بينما يكون تحليل البيانات الكمية واضحًا ومباشرًا، ستحتاج إلى تحليل الردود المفتوحة باستخدام تقنيات تحليل النص مثل تحليل المشاعر المستند إلى الجانب. بهذه الطريقة، يمكن لفرق المنتج اكتشاف الميزات الجديدة التي يطلبها العملاء بسرعة، والمشكلات التي يواجهونها مع المنتج (الأخطاء، وتجربة المستخدم، والموثوقية، وما إلى ذلك)، حتى يتمكنوا من الاستجابة بسرعة.

تحليل تذاكر دعم العملاء وتوجيهها تلقائيًا

يمكن لأدوات تحليل البيانات المتقدمة قراءة تذاكر دعم العملاء تلقائيًا، سواء من روبوتات الدردشة أو رسائل البريد الإلكتروني أو المكالمات الهاتفية، وما إلى ذلك، وتقييمها على أساس الاستعجال، وتوجيهها تلقائيًا إلى القسم الصحيح أو الموظف الفردي.

كانت شركة Archer، وهي شركة خدمات مالية قائمة على التكنولوجيا، بحاجة إلى الرد بسرعة على استفسارات العملاء نظرًا لطبيعتها الحساسة للوقت.

من خلال تدريب نموذج تصنيف الموضوع على احتياجاتهم الدقيقة، تمكن آرتشر من زيادة وقت الاستجابة الأولية بنسبة 65٪ وزيادة حجم التذاكر لكل موظف بنسبة 20٪.

صنف العملاء المحتملين

باستخدام تقنيات تحليل العملاء، مثل تحليل الاستبيان والتحليل الاستنتاجي والتشخيصي والاستماع الاجتماعي (تحليل البيانات الاجتماعية في الوقت الفعلي)، يمكنك تحديد العملاء الحاليين وفهمهم. ثم قسمهم إلى مجموعات فرعية، وحدد كيف تلبي منتجاتك احتياجاتهم، واستخدم البيانات لبناء نماذج تحليل توجيهية وتحديد العملاء المحتملين الجدد.

يمكن لأدوات تحليل النص، مثل استخراج الكلمات الرئيسية، البحث في رؤى دقيقة حول قاعدة عملائك لمتابعة الموضوعات والموضوعات واكتشاف الموضوعات الجديدة فور ظهورها.

فحص نجاح أو فشل الحملات التسويقية

استخدم التحليل التشخيصي لفهم سبب نجاح بعض الحملات التسويقية وعدم نجاح البعض الآخر والتحليل النصي لمتابعة ردود الفعل في الوقت الفعلي على حملاتك على وسائل التواصل الاجتماعي أو المراجعات عبر الإنترنت.

ما الكلمات الرئيسية المستخدمة لوصف علامتك التجارية ومنتجاتك، وكيف تتغير بمرور الوقت؟ قم بتحليل تذاكر خدمة العملاء الخاصة بك لفهم كيفية ارتباطها بالحملات الفردية. أو مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي لزيادة تفاعل العملاء.

توقع زبد العميل

استخدم التحليل التنبئي لحساب زخم العميل من خلال تحليل البيانات الديموغرافية وبيانات الشراء. هل يتقدم عملاؤك الرئيسيون في السن خارج علامتك التجارية؟ أم أن التركيبة السكانية تتغير في منطقة جغرافية يكون فيها عملك مرتفعًا؟

عندما تستخدم التحليل التنبئي لمراقبة عملائك باستمرار،

يمكنك توجيه نشاطك التجاري لتجنب الاضطراب أو تحديد موقع جديد محتمل للنمو.

كيف تحلل بياناتك

ستحتاج إلى تنفيذ عملية تحليل البيانات لتحقيق أقصى استفادة من بياناتك. بينما قد يكون إجراء تحليل البيانات معقدًا، اعتمادًا على نوع البيانات التي تقوم بتحليلها، هناك بعض القواعد الصارمة والسريعة التي يمكنك اتباعها. وهي تشمل تحديد الأهداف، وجمع البيانات وتنظيفها وتحليلها، ثم تصورها في لوحات معلومات مذهلة لتسهيل تحديد الأنماط والاتجاهات.

حددنا الخطوات السبع التي ستحتاج إلى اتباعها لتحليل بياناتك:

––––––––

1. تحديد أهدافك:

يعد تحديد أهداف واضحة أمرًا أساسيًا وسيساعد في تحديد نوع البيانات التي ستحتاج إلى جمعها وتحليلها.

2. اجمع بياناتك:

البيانات موجودة في كل مكان، وستحتاج إلى وضعها في مكان واحد وجاهز للتحليل. سواء كنت تقوم بجمع البيانات الكمية أو النوعية، فإن Excel هو نظام أساسي رائع لتخزين بياناتك، أو يمكنك توصيل مصادر البيانات مباشرةً بأدوات التحليل الخاصة بك عبر واجهات برمجة التطبيقات وعمليات الدمج.

3. تنظيف بياناتك:

من المحتمل أن البيانات غير المهيكلة ستحتاج إلى التنظيف قبل تحليلها للحصول على نتائج أكثر دقة. تخلص من الضجيج، مثل الأحرف الخاصة وعلامات الترقيم وكلمات الإيقاف (وهي أيضًا) وعلامات HTML والتكرارات وما إلى ذلك.

4. دمج أدوات تحليل البيانات:

يمكن بسهولة دمج معظم الأدوات عبر واجهات برمجة التطبيقات وعمليات التكامل بنقرة واحدة. إذا كنت تستخدم واجهة برمجة تطبيقات، فقد تحتاج إلى مساعدة المطور لإعدادها.

بمجرد الاتصال، يمكن تشغيل بياناتك بحرية من خلال أدوات تحليل البيانات.

5. تحليل بياناتك:

الآن بعد أن قمت بتوصيل أدوات تحليل البيانات، ستحتاج إلى اختيار نوع التحليل الذي تريد تنفيذه (والذي ربما قمت بتحديده في الخطوة الأولى).

6. تصور بياناتك:

تعد لوحات المعلومات طريقة رائعة لتجميع بياناتك وتسهيل تحديد الاتجاهات والأنماط. تحتوي بعض أدوات تحليل البيانات على لوحات معلومات مدمجة أو يمكنك الاتصال بأدوات ذكاء الأعمال الموجودة لديك.

7. استخلاص استنتاجات:

احصل على رؤى قابلة للتنفيذ واتخذ قرارات تستند إلى البيانات من خلال البحث في بياناتك من كل زاوية.

أدوات تحليل البيانات

هناك العديد من أدوات تحليل البيانات التي يمكنك البدء بها، اعتمادًا على مهاراتك الفنية والميزانية ونوع البيانات التي تريد تحليلها. إنها أيضًا طريقة رائعة لتسريع عملية تحليل البيانات يدويًا والتي تستغرق وقتًا طويلاً، وهو أمر أساسي إذا كنت بحاجة إلى رؤى محدثة لاتخاذ قرارات سريعة.

فيما يلي ملخص سريع لأهم أدوات تحليل البيانات التي يمكن أن تساعدك في أداء كل شيء من تحليل النص إلى تصور البيانات

• MonkeyLearn:

نظام أساسي للتعلم الآلي بدون تعليمات برمجية يوفر مجموعة كاملة من أدوات تحليل النص وواجهة برمجة تطبيقات قوية.

يمكنك بسهولة إنشاء نماذج تعلم الآلة المخصصة في واجهة نقطة والنقر.

• KNIME:

منصة مفتوحة المصدر لبناء حلول متقدمة للتعلم الآلي، وتصور البيانات.

• RapidMiner

لفرق تحليل البيانات التي ترغب في معالجة المهام الصعبة والتعامل مع كميات كبيرة من البيانات.

• Microsoft Excel:

تصفية البيانات الكمية وتنظيمها وتصورها. الأداة المثالية لإجراء تحليل بسيط للبيانات. استكشف الدالات والصيغ الشائعة لتحليل البيانات في Excel.

• Tableau:

منصة قوية لتحليلات وتصور البيانات. قم بتوصيل جميع بياناتك وإنشاء لوحات معلومات تفاعلية يتم تحديثها في الوقت الفعلي.

• R:

بيئة برمجية مجانية للحوسبة والرسومات الإحصائية. يعد تعلم R أمرًا سهلاً نسبيًا، حتى إذا لم يكن لديك خلفية برمجة.

• Python: لغة البرمجة المفضلة للتعلم الآلي. استخدمه لبناء حلول تحليل البيانات لحالات الاستخدام المختلفة.

ابدأ بتحليل البيانات

يكاد لا يوجد حد لإمكانيات تحليل البيانات عندما تعرف كيفية القيام بذلك بشكل صحيح. سواء كانت كمية أو نوعية، هناك عدد من الحلول والمسارات التحليلية للحصول على رؤى حقيقية من بياناتك.

يمكن أن يؤدي إجراء تحليل نصي على بياناتك النصية غير المهيكلة إلى تقديم مزايا هائلة وتحسينات محتملة لشركتك، سواء كان ذلك من الاستطلاعات أو وسائل التواصل الاجتماعي أو تذاكر خدمة العملاء - والقائمة تطول وتطول.

هناك ثروة من المعلومات التي يمكن جمعها من البيانات النصية التي ربما لم تفكر فيها حتى.

فوائد وجود استراتيجية أعمال تعتمد على البيانات

في هذا اليوم وهذا العصر، لا يعد وجود استراتيجية أعمال تعتمد على البيانات خيارًا - إنه ضرورة. يمكن أن يؤدي استخدام بيانات صلبة وموثوقة لفهم عمليات عملك وتحسينها إلى جميع أنواع الفوائد المذهلة - من خفض التكاليف إلى ابتكار ابتكارات مذهلة.

إذا كنت صاحب عمل أو مديرًا ماليًا أو رائد أعمال أو مسوقًا أو أي نوع آخر من المحترفين، فأنت على دراية بمدى أهمية الاستراتيجية التي تعتمد على البيانات لكل مؤسسة.

ما هي استراتيجية الأعمال المبنية على البيانات؟

النهج القائم على البيانات يعني اتخاذ قرارات استراتيجية بناءً على تحليل البيانات. يمكن أن تسمح استراتيجية العمل القائمة على البيانات للشركات بفحص وتنظيم واستكشاف بياناتها بهدف واحد: تحسين منتجاتها أو خدماتها لعملائها.

من خلال التحسين استنادًا إلى البيانات، يمكن أن يصبح العمل أيضًا أكثر فعالية من حيث التكلفة، واتخاذ قرارات أكثر دقة، وزيادة مبيعاتهم، وحتى تحسين ميزتهم التنافسية.

ماذا تعني البيانات المدفوعة؟

غالبًا ما تؤتي المجازفة في مجال الأعمال ثمارها، لكن هذا لا يعني أنه يجب على الشركات السعي وراء الفرص بشكل أعمى. أدخل النهج القائم على البيانات. ماذا تعني البيانات المدفوعة؟ يصف المستند إلى البيانات عملية استراتيجية للاستفادة من الرؤى من البيانات لتحديد فرص عمل جديدة وخدمة العملاء بشكل أفضل وزيادة المبيعات وتحسين العمليات والمزيد. يسمح للمؤسسات باستخدام البيانات القائمة على الأدلة لاتخاذ القرارات والتخطيط بعناية لمتابعة أهداف العمل.

يعتمد القرار المستند إلى البيانات على أدلة تجريبية، مما يمكّن القادة من اتخاذ إجراءات مستنيرة تؤدي إلى نتائج أعمال إيجابية. إن عكس العملية التي تعتمد على البيانات هو اتخاذ القرارات بناءً على التخمين فقط. بالنسبة لقادة الأعمال الذين يعتمدون على البيانات، قد يكون الاستماع إلى حدسهم جزءًا من عملية صنع القرار لديهم، لكنهم يتخذون إجراءات محددة فقط بناءً على ما تكشفه البيانات.

يفهم قادة الأعمال في المؤسسات التي تعتمد على البيانات فوائد الاعتماد على رؤى البيانات لاتخاذ خطوات حكيمة في الأعمال.

نظرًا لتقارير MicroStrategy استنادًا إلى نتائج دراسة معهد McKinsey العالمي، فإن الشركات التي تعتمد على البيانات تزيد احتمالية اكتساب عملاء جدد بمقدار 20 مرة وستة أضعاف احتمال الاحتفاظ بهم.

––––––––

ومع ذلك، يجب أن يكون هؤلاء القادة قادرين على الاعتماد على متخصصي البيانات المطلعين والأدوات التقنية التي يمكنها الكشف عن القيمة في البيانات. يمكن لمتخصصي البيانات أيضًا تقديم رؤى حول أفضل الطرق لجمع بيانات الأعمال القيمة وتخزينها وتحليلها وحمايتها.

ما هي فوائد وجود استراتيجية أعمال تعتمد على البيانات؟

هناك العديد من الفوائد لتنفيذ استراتيجية عمل تعتمد على البيانات. أدناه، نحدد بعضًا من أهمها:

اتخاذ قرار دقيق

بينما يمكن أن يوفر الحدس حدسًا أو شرارة تبدأ في السير في مسار معين، إلا أنه من خلال البيانات التي تتحقق منها وتفهمها وتقديرها.

تيم ستوبييرسكي، متخصص تسويق وكاتب مساهم في كلية هارفارد للأعمال عبر الإنترنت

التحيز يترك الغرفة عند تطبيق استراتيجية تعتمد على البيانات على أي عملية صنع قرار. قد نعتقد أن الخيار (أ) أفضل من الخيار (ب)، ولكن بدون أي بيانات صلبة لدعم هذا التأكيد، فإنه يعتمد ببساطة على رأي متحيز. يمكن للاستراتيجية التي تعتمد على البيانات أن تساعد في عملية صنع القرار في أي شركة من أجل ضمان اتخاذ قرارات دقيقة - تهدف إلى النمو والابتكار -.

خفض التكاليف

بالنسبة للشركات التي تلتزم تمامًا بأن تكون مدفوعة بالبيانات، يقدم هذا الخيار مكاسب كبيرة يمكن أن تحدث فرقًا بين البقاء على قيد الحياة والازدهار.

جون بول ماكليري، قائد رسائل العلامات التجارية في Lumen.com

تساعد مبادرات البيانات الضخمة الشركات على

القيام بأكثر من مجرد فهم ما يحدث. يمكنهم أيضًا المساعدة في إيجاد فرص لتقليل النفقات في الوقت المناسب، وبالتالي تصبح فعالة من حيث التكلفة وتسمح لك بإنفاق تلك الميزانية على إجراء مدفوع بالبصيرة.

الشفافية والمساءلة

يمكن للنهج القائمة على البيانات تحسين الشفافية والمساءلة في أي منظمة. ستساعد القدرة على رؤية الأرقام على تحسين العمل الجماعي بشكل عام ومشاركة الموظفين،

والتي بدورها يمكن أن تساعد في تحسين أداء الشركة. أيضًا، يمكن للإدارة القائمة على البيانات أن تساعد الموظفين على التحكم في أهدافهم من خلال البيانات الصلبة. يتم تحديد الأهداف بوضوح، ويتم قياس النتائج الإجمالية وفقًا لذلك، وتأخذ الشفافية أولوية قصوى.

إجراءات مدفوعة بالبصيرة

كن جريئا ومبتكرا. لا تخشى الشركة التي تعتمد على البيانات إصلاح نهجها تجاه مشكلة معينة، أو تخشى التكيف مع التغييرات في محيطها .

براد هورلينج، مدير ذكاء الأعمال في Emtiro Health

حقيقة أنه يمكنك دراسة عملك من جميع الزوايا وتحليل كل ذرة من البيانات الأخيرة ستعني أنك قادر على جمع رؤى قيمة يمكن أن تتحول إلى عمليات قابلة للتنفيذ.

هذا يعني أنك - كشركة - ستكون قادرًا على تقديم عروض مخصصة للغاية، وتحسين تجارب عملائك وفقًا لما يريده عملاؤك ويحتاجونه ويتصورونه. يمكن أن يساعد ذلك في تحويل المتسوقين العرضيين إلى معجبين مخلصين على المدى الطويل.

––––––––

زيادة رؤية العملاء

سيسمح الاستخدام الذكي للبيانات الضخمة للشركات بمعرفة عملائها كما لم يحدث من قبل. بفضل العصر الرقمي، يمكننا الآن معرفة عمر عملائنا وموقعهم واهتماماتهم وسلوكيات التسوق وغير ذلك الكثير. سيكون النهج القائم على البيانات هنا قادرًا على توحيد البيانات المختلفة من جميع المصادر المتاحة حتى تتمكن من بناء أفضل خطة عمل لاستهداف هذه المجموعات المحددة من الأشخاص والتواصل معها.

تحسين كفاءة

إذا تم استخدام البيانات والتحليلات لتحسين الوظائف والكفاءات الأساسية للشركة، فسترتفع الكفاءة والفعالية إلى القمة. لا يشير تطبيق استراتيجية تعتمد على البيانات إلى اتخاذ القرار أو رضا العملاء فقط. يمكن أن تنطبق أيضًا على العمليات الداخلية، مما يحسن الإنتاجية الإجمالية لأي عمل.

ردود فعل أفضل (وأسرع)

لطالما اعتمدت الشركات على البيانات - أرقام المبيعات، وتكاليف المواد، وتوقعات السوق - لصياغة استراتيجيات الأعمال. يتمثل الاختلاف في الأعمال الحديثة في تنوع وسرعة وحجم البيانات المتاحة لتوجيه تلك الاستراتيجيات. إن التبني المتزايد للتكنولوجيا والتطبيقات الناشئة التي تتطلب وصولًا بزمن وصول منخفض إلى البيانات ذات الحجم الكبير يعني أن الأعمال التي تعتمد على البيانات يجب أن تكتسب البيانات الجديدة وتحللها وتتصرف بناءً عليها بسرعة .

جون بول ماكليري، قائد رسائل العلامات التجارية في Lumen.com

عندما ترى - بصفتك شركة - جزءًا لا يمكن إنكاره من البيانات، فسيتعين عليك اتخاذ إجراء. على سبيل المثال، إذا كان منتج أو خدمة معينة لا تؤدي أداءً جيدًا أو لا تبيع كثيرًا،

فقد حان الوقت للتفكير في تبديلها أو تغيير النهج أو التوقف عن بيعها تمامًا. أو إذا تم العثور على مجال للفرص، فقد حان الوقت للانقضاض عليها وجعلها جزءًا من أعمالك اليومية. ببساطة، عند تطبيق استراتيجية تعتمد على البيانات، تصبح أكثر استباقية. تحكي البيانات قصة تحتاج إلى الرد عليها.

ميزة تنافسية

من المؤكد أن فهم عملك وعملائك وتطبيق الحلول القائمة على البيانات سيمنحك شيئًا واحدًا: ميزة تنافسية.

تحقق الاستراتيجيات المبنية على البيانات أقصى استفادة من عملك من الداخل والخارج. إن تبسيط العمليات، وفهم احتياجات العملاء، وفهم كيفية التميز عن منافسيك، والسعي إلى الابتكار المستمر هي العوامل الرئيسية وراء الأعمال الناجحة التي تعتمد على البيانات.

كل هذه بعض الفوائد التي يمكن أن تحققها استراتيجية العمل القائمة على البيانات. وهذا مجرد غيض من فيض. يمكننا أن نضمن وجود العديد والعديد من الفوائد التي تنتظر تعزيز عملك إلى الأمام.

ما هي قيمة البيانات؟

البيانات في حد ذاتها تقدم القليل من القيمة أو لا قيمة لها إذا لم تكشف عن أي شيء. القيمة ليست هي البيانات؛ هذا هو ما يتم عمله مع البيانات. تجد المؤسسات التي تعتمد على البيانات قيمة من خلال تحليلات البيانات، وهي عملية تحليل البيانات للحصول على رؤى تجارية.

يمكن أن تساعد البيانات بعد ذلك في إضافة قيمة تجارية، مثل حل مشاكل العمل أو تحسين العمليات. تكمن قيمة البيانات في أنها تمكن قادة الأعمال من اتخاذ قرارات مستنيرة يمكن أن تؤدي إلى أداء أعمال محسن وعمليات مبسطة وعلاقات أقوى مع العملاء.

يرى المسؤولون التنفيذيون قيمة في الثقافة القائمة على البيانات، خاصة عندما يدركون أن منافسيهم يستخدمون البيانات لصالحهم. وفقًا لنتائج NewVantage Partners، من بين 91.6٪ من الشركات الرائدة التي تعمل على تسريع استثماراتها في البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي (AI)، ذكر 75٪ الخوف من الاضطراب من جانب المنافسين كمحرك لاستثماراتهم في البيانات.

من تحسين العمليات إلى زيادة المبيعات، يوفر اتخاذ القرار المستند إلى البيانات العديد من المزايا للشركات. تسلط الأمثلة التالية الضوء على بعض الفوائد العديدة لصنع القرار المستند إلى البيانات للشركات.

خدمة أفضل للعملاء

يمكن للمؤسسات استخدام البيانات لتحديد ما يفضله المستهلكون. على سبيل المثال، في مركز دعم العملاء،

يمكن أن تساعد البيانات المؤسسات على تعلم الطريقة الأكثر فعالية من حيث التكلفة لمعالجة أسئلة العملاء ومشكلاتهم، وتقليل أوقات حل المشكلات وتحسين تجارب العملاء.

تحديد فرص عمل جديدة

يمكن أن تكشف البيانات عن رؤى تساعد الشركات على إنشاء مصادر دخل إضافية من خلال ابتكار وتطوير المنتجات والخدمات التي تلبي طلبات المستهلكين. على سبيل المثال، يمكن لمتاجر التجزئة للأحذية النسائية تحديد الاتجاهات التي تشير إلى نمط أو علامة تجارية شهيرة للأحذية. يمكنهم بعد ذلك الاستجابة بسرعة وتصميم منتجاتهم وخدماتهم وفقًا لذلك.

تنمية المبيعات وتحسين العمليات

كل عمل يريد تعظيم نمو الإيرادات.

في سوق عالمي تنافسي، تلعب البيانات دورًا حاسمًا في تحديد البيانات وترجمتها إلى فرص إيرادات.

على سبيل المثال، يمكن أن يكون تباطؤ نمو المبيعات علامة على أداء فريق المبيعات المتوسط. من خلال البحث في البيانات، يمكن للقائد تحديد المشكلات وتطوير استراتيجيات المبيعات والتسويق التي يمكنها تحسين الأداء وزيادة الإيرادات.

قم بإنشاء ميزة المحرك الأول

يمكن أن تساعد البيانات والتحليلات المؤسسات على الاستجابة لتغيرات السوق بشكل أسرع. من خلال تسخير تحليلات البيانات، يمكن للشركات التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية وتحديد سلوكيات المستهلك واكتشاف فرص العمل الجديدة بسرعة أكبر، مما يخلق إمكانية الحصول على ميزة السوق.

لذا، هل يجب عليك تنفيذ استراتيجية أعمال تعتمد على البيانات؟

ستكون الإجابة القصيرة دائمًا نعم. البيانات لا تكذب، وهذا هو السبب في أنها الطريقة الوحيدة المؤكدة لتحسين جميع جوانب عمليات عملك.

إذا كنت ترغب في معرفة المزيد حول كيفية تنفيذ البيانات الحديثة والتقنيات السحابية لعملك، فنحن في Digitalis نفعل كل شيء: من ترحيل السحابة إلى الخدمات المدارة، يمكننا مساعدتك في تحديث عملياتك وبياناتك وتطبيقاتك. نحن نقدم الاستشارات والخدمات المدارة على السحابة والبيانات وDevOps لأي نوع من أنواع الأعمال. اتصل بنا اليوم للحصول على مزيد من المعلومات أو لمعرفة المزيد حول كل خدمة من خدماتنا

Description: There are 12 steps for building robust data analysis systems.

كيف يمكن للشركات استخدام البيانات لاكتساب رؤى قيمة؟

يمكن للشركات استخدام البيانات بطرق مختلفة، اعتمادًا على صناعتها. على سبيل المثال، في مؤسسات التصنيع،

يمكن للبيانات التشغيلية التي يتم الحصول عليها من الأنظمة والآلات أن تكشف عن رؤى مثل الإنتاجية وأداء الكفاءة.

من خلال فهم العمليات التي تسبب التأخير، يمكن للقادة تطوير استراتيجيات لتبسيط المجالات التشغيلية الحرجة.

في مثال آخر، يمكن لمرافق الرعاية الصحية استخدام بيانات المرضى، التي يتم جمعها أثناء عمليات تناول المرضى وتخزينها في أنظمة مثل السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs) لفهم احتياجات مرضاهم بشكل أفضل. تساعد هذه البيانات مقدمي الرعاية الصحية على أن يصبحوا أكثر استجابة لمرضاهم وتحسين النتائج الصحية. يمكن لمؤسسات الرعاية الصحية أيضًا الاستفادة من البيانات العامة، مثل بيانات المطالبات، والتي تتضمن معلومات منظمة وموحدة حول التركيبة السكانية للمرضى وأكواد التشخيص وتكاليف خدمات الرعاية الصحية. من وجهة نظر الإيرادات، يمكن أن تساعد هذه المعلومات المنشآت في تحسين نماذج الدفع الخاصة بهم.

يمكن أن تساعد البيانات أيضًا وظائف العمل داخل المؤسسات. على سبيل المثال، يمكن لأقسام الموارد البشرية الاستفادة من البيانات في أنظمة تتبع المتقدمين لتحسين ممارسات التوظيف. يمكن أن تكشف بيانات النظام الأخرى عن الرؤى التي تساعد مديري الموارد البشرية على تطوير استراتيجيات للمساعدة في الاحتفاظ بأفضل المواهب وبناء قوى عاملة أكثر إنتاجية وسعادة. يمكن لمؤسسات التسويق استخدام البيانات للكشف عن رؤى حول سلوكيات العملاء وتنفيذ أنشطة متعددة الوظائف مع مجموعات المبيعات وخدمة العملاء لرفع مستوى تجارب العملاء.

يمكن للثقافات القائمة على البيانات أن تخلق الكثير من الفرص التجارية. السؤال هو:

كيف يمكن للشركات استخدام البيانات لاكتساب رؤى قيمة واكتساب المزايا؟

يمكن أن توفر الخطوات الـ 12 التالية إرشادات.

1. فهم مشكلة العمل

تظهر المشاكل في العمل. إن معرفة كيفية حل المشكلة يتطلب فهمها. وهذا يعني طرح الأسئلة وتحديد احتياجات الشركة وتحديد النتائج المرجوة. ابدأ بتحليل السبب الجذري، والذي يساعد في تحديد مصدر المشاكل، سواء كانت ناجمة عن أشخاص أو عوامل تنظيمية. ما لم يتم تحديد السبب الجذري للمشكلة، يمكن أن تتكرر أو تسبب مشاكل مختلفة في مناطق أخرى.

2. تطوير نهج البيانات لحل المشكلة

تحليلات البيانات هي نهج منظم للعثور على رؤى في البيانات.

––––––––

إن تطوير نهج لتحليل البيانات يوفر للمديرين التنفيذيين والقادة الثقة في أن المعلومات دقيقة يمكّنهم من اتخاذ قرارات عمل مستنيرة وحل المشكلات. تتضمن المراحل الأولى لنهج البيانات هذا تحديد بيان المشكلة. تعمل هذه المعلومات كأساس وتمسح المسار للخطوات التالية.

3. تحديد نوع البيانات المطلوبة

تخلق الأنشطة التجارية المختلفة أنواعًا مختلفة من بيانات الأعمال. على سبيل المثال، تعد بيانات المعاملات نوعًا من البيانات في شركة أو مؤسسة تشير إلى الأنشطة الأساسية. قد يكون لدى شركة الوساطة عبر الإنترنت بيانات عن استثمارات عملائها وأنشطة بيع وشراء الأسهم، بينما قد يكون لدى الشركة المصنعة بيانات الإنتاج. تتضمن الأشكال الأخرى للبيانات بيانات الآلة، والبيانات الوصفية، والبيانات الرئيسية، وبيانات التشغيل.

سيساعد فهم خصائص أنواع البيانات في تحديد النوع المناسب للاختيار.

4. إنشاء طرق لجمع البيانات

قبل اختيار طريقة جمع البيانات، والمعروفة أيضًا باسم طريقة التنقيب عن البيانات، يجب أن يعرف المحللون أي شكل من أشكال البيانات التي يبحثون عنها: الكمية أو النوعية. البيانات الكمية عددية، بينما البيانات النوعية وصفية.

تتضمن الطريقة الكمية لجمع البيانات البحث التجريبي، والذي يتضمن معالجة متغير واحد أو أكثر وقياس تأثيرها على المتغيرات الأخرى. تتضمن الطريقة النوعية المقابلات أو الاستطلاعات، والتي تتطلب طرح أسئلة على الأشخاص شخصيًا أو عبر الهاتف أو عبر الإنترنت.

5. ضمان جودة مدخلات البيانات

يمكن أن تكون البيانات غير منظمة ومنظمة. تأتي البيانات غير المهيكلة عادةً في شكل خام.

تُستخدم الأساليب الكمية بشكل أساسي لإيجاد رؤى حول البيانات غير المهيكلة. من ناحية أخرى، يتم تنظيم البيانات المنظمة وتصنيفها، مما يسهل التحليل. ومع ذلك، حتى البيانات المنظمة يمكن أن تكون غير متسقة عبر الأنظمة. على سبيل المثال، قد يختلف تهجئة اسم العميل في إحدى قواعد البيانات عن التهجئة في قاعدة بيانات أخرى داخل