Kekuatan Data: Bagaimana Organisasi Terkemuka Memanfaatkan Data Sebagai Keunggulan Kompetitif

Dataladder: Kekuatan Memanfaatkan Data

Data adalah sumber keunggulan kompetitif saat ini dan masa depan.

Borja Gonzáles del Regueral – Wakil Dekan, Sekolah Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Universitas IE

Para pemimpin bisnis sangat memahami pentingnya data sebagai aset fundamental untuk pertumbuhan bisnis mereka. Meskipun banyak yang menyadari pentingnya, kebanyakan dari mereka masih berjuang untuk memahaminya bagaimana itu dapat digunakan untuk memperoleh hasil bisnis yang lebih baik, seperti mengubah lebih banyak prospek menjadi pelanggan, meningkatkan reputasi merek, atau mendapatkan keunggulan kompetitif dalam industri melawan pemain lain.

Daya saing industri dapat diturunkan oleh banyak faktor. Tetapi telah diamati bahwa sebagian besar faktor ini dapat dikendalikan dan dimanipulasi dengan pengumpulan dan analisis data. Dalam artikel ini, kita akan mempelajari faktor-faktor yang mempengaruhi daya saing perusahaan di industri, dan bagaimana data organisasi dapat berkontribusi untuk meningkatkan daya saing.

Mengungguli Pesaing dengan Inisiatif Data

Di era saat ini, konsumen memiliki daftar panjang pilihan untuk dipilih saat mencari produk atau layanan. Pengumpulan data dan analitik dapat secara luas membantu organisasi untuk menetapkan diri mereka sebagai pemain pembeda di pasar.

Mari membahas tiga faktor teratas yang memengaruhi pilihan konsumen sambil berfokus pada bagaimana pengumpulan dan analisis data dapat meningkatkan daya tarik suatu merek terhadap pesaing lain di pasar.

Faktor 1: Kebutuhan pasar memenuhi penawaran produk

Fitur dan atribut unik suatu produk membedakannya dari pesaingnya. Jika Anda menjual produk yang sama dengan pesaing, tanpa nilai unik tambahan, ada kemungkinan besar pesaing Anda dapat menarik lebih banyak konsumen dengan penawaran nilai tambah. Memprediksi perilaku konsumen dan memahami kebutuhan mereka merupakan langkah penting untuk mendapatkan keunggulan kompetitif di pasar.

Inisiatif data untuk memprediksi perilaku konsumen

Ada pola tertentu di balik apa yang dibeli konsumen di pasar dan fitur apa yang mereka cari saat membuat keputusan pembelian. Anda dapat menganalisis data pasar untuk memahami:

  • Fitur produk mana yang mendapat perhatian lebih dari konsumen?
  • Kebutuhan apa yang konsumen penuhi dengan pembelian mereka?
  • Produk apa yang biasanya dibeli konsumen bersama-sama?

Faktor 2: Visi Strategis Kompetitif

Sangat penting untuk tetap waspada terhadap persaingan dan langkah strategis mereka sehingga Anda juga dapat menyelaraskan keputusan Anda secara kompetitif. Apakah itu promosi, diskon, atau kecerdasan harga, penting untuk menyimpulkan informasi ini dari data masa lalu, daripada mengikuti insting.

Inisiatif data untuk pengambilan keputusan kompetitif

Analisis data dapat membantu Anda memahami persaingan dengan lebih baik dalam hal:

  • Skema promosi dan diskon apa yang ditawarkan pesaing lain?
  • Apa faktor yang mempengaruhi tingkat harga pesaing Anda?
  • Seberapa puaskah pelanggan pesaing Anda dengan pembelian mereka?

Faktor 3: Peningkatan Ketersediaan dan Aksesibilitas Produk

Konsumen saat ini mengharapkan pengiriman produk yang cepat, serta pengalaman omnichannel yang lancar. Oleh karena itu, merek perlu memastikan bahwa persediaan mereka diisi dengan jumlah dan jenis produk yang sesuai dengan kebutuhan pasar. Demikian pula, pemasaran informasi produk secara akurat, dan memungkinkan pelanggan untuk mengakses dan memesan produk yang sama dari saluran online maupun di dalam toko sangat penting.

Inisiatif data untuk meningkatkan ketersediaan dan aksesibilitas produk

Analisis data dapat membantu Anda menjawab pertanyaan seperti:

  • Berapa persentase penjualan di toko dibandingkan dengan online?
  • Apa lokasi paling umum untuk pengiriman produk?
  • Di mana konsumen membaca tentang produk/layanan Anda?

Kekuatan dari Membersihkan Data

Untuk semua pertanyaan yang disorot di atas, Anda dapat menebak jawabannya melalui insting, atau menggunakan data masa lalu yang akurat dan andal dan membuat keputusan masa depan yang diperhitungkan. Tapi ini sedikit lebih rumit dari ini. Data yang dikumpulkan dan disimpan oleh banyak organisasi tidak dalam format yang benar dan akurat untuk digunakan untuk analisis, dan harus tunduk pada siklus hidup manajemen kualitas data sebelum dapat digunakan untuk alasan tersebut.

Siklus hidup kualitas data membawa data Anda melalui serangkaian langkah untuk memastikan kegunaan dan akurasi data, seperti integrasi data, pembuatan profil, scrubbing, pembersihan, deduping, dan penggabungan. Alat kualitas data swalayan telah membuatnya lebih mudah untuk mengotomatisasi manajemen kualitas data dengan pengurangan waktu, biaya, dan investasi tenaga kerja. Mengelola kualitas data secara tepat waktu dapat memungkinkan penghitungan ukuran persaingan secara real-time, seperti persyaratan pasar, preferensi konsumen, harga dan promosi, serta aksesibilitas produk, dll.