هوش تجاری و افزایش مزیت رقابتی : معرفی نمونه های موفق پیاده سازی هوش تجاری

هوش تجاری به تکنولوژی اطلاق می گردد که کسب و کارها را قادر می سازد تا داده ها را از منابع مختلف استخراج و یکپارچه ساخته و از آنها برای تحلیل کسب و کار خود بهره ببرند.

BI شامل ابزارها و تکنیک های متعددی برای تبدیل داده های خام به اطلاعات معنادار است.

سیستم های هوش تجاری از چهار بخش اصلی تشکیل شده اند:

• انبار داده اطلاعات سازمان را منابع مختلف در منبعی معتبر و واحد ذخیره می کند.
• ابزارهای تحلیل و مدیریت داده ، عملیات داده کاوی را در این انبارهای داده انجام می دهند.
• ابزارهای مدیریت عملکرد کسب و کار پیشرفت کسب و کار در مسیر دستیابی به اهداف را آنالیز و رصد می کنند.
• یک رابط کاربری ( یک داشبورد تعاملی با ابزارهای گزارش گیری و مصورسازی داده ) دسترسی سریع به اطلاعات و کسب بینش از آنها را در اختیار کاربر قرار می دهد.

پلتفرم آلمانی تحقیقات بازار ، Statista ، حجم داده های تولید شده تا سال ۲۰۲۴ را ۱۴۹ زتابایت تخمین زده است. این حجم انبوه داده یا به عبارتی کلان داده ها ، اهمیت سیستم های هوش تجاری را در کسب مزیت رقابتی بیش از پیش آشکار می سازد. بسیاری از سیستم های هوش تجاری با بهره گیری از هوش مصنوعی و دیگر قابلیت ها به تحلیل کسب و کار خود خواهند پرداخت.

نکات کلیدی :

• هوش تجاری ، طیف گسترده ای از ابزارها و تکنیک ها را برای تصمیم گیری صحیح و هوشمندانه ارائه می دهد.
• شرکت های موفق برای کسب بینش از داده ها ، از سیستم های هوش تجاری استفاده می کنند.
• تصمیم گیری داده محور و مبتنی بر هوش تجاری به شرکت ها کمک می کند تا بتوانند در بازار رقابتی پیشرو باشند.

بیشترین ارزش هوش تجاری در قابلیت آن جهت تصمیم گیری داده محور نهفته است. به وسیله ی BI می توان اطلاعات خام را به بینش های مفید و ارزشمندی تبدیل کرد که سبب تحولات اساسی در کسب و کارها خواهد شد.

سیستم های هوش تجاری ، تحلیل ها را براساس داده های قبلی ، فعلی و داده های بالقوه ی آینده انجام میدهند.

تحلیل های توصیفی :

این تحلیل ها آن چه در داشبوردها ، انبارهای داده ، گزارش های کسب و کار و کارت های امتیازی اتفاق می افتد یا اتفاق افتاده است را نمایش می دهند. در صورت مدیریت صحیح ، شما می توانید نقاط مشکل ساز و فرصت های بهبود را شناسایی کنید.

تحلیل های پیش بینی کننده :

این تحلیل های پیشرفته از داده کاوی ، مدل های پیش بینی کننده و یادگیری ماشین جهت پیش بینی آنچه در آینده می تواند اتفاق بیفتد و احتمال رخ دادن آن بهره می برند.

تحلیل های تجویزی :

این تحلیل ها نشان می دهند که چرا نیاز به انجام اقدام خاصی وجود دارد. تحلیل های تجویزی ، امکان بهینه سازی ، شبیه سازی ، مدل سازی تصمیم را فراهم ساخته و بهترین تحلیل را جهت تصمیم گیری در اختیار مدیران کسب و کارها قرار می دهد.

نرم افزار هوش تجاری داده های فروش ، تولید ، مالی و بسیاری دیگر از منابع داده ای را جمع آوری می کند. بسیاری از شرکت ها برای بنچمارک عملکردشان در مقابل رقبا از داده ها استفاده می کنند.

تصمیم گیری سریع و داده محور کلید موفقیت سازمان هاست. توقعات بالای مشتریان ، رقابت جهانی و سود حاشیه ای اندک به این معناست که بسیاری از سازمان ها ، صرف نظر از اندازه یا بخش ، به هوش تجاری به عنوان یک مزیت رقابتی نگاه می کنند.

چه نمونه های موفقی از پیاده سازی هوش تجاری می شناسیم ؟ در ادامه به معرفی برخی از شرکت هایی خواهیم پرداخت که پیاده سازی هوش تجاری در آنها سبب تحولات اساسی گردیده است.

Lotte.com: پیاده سازی هوش تجاری سبب افزایش درآمد در این سازمان شد.

این وب سایت یکی از پلتفرم های پیش رو در زمینه ی خرید آنلاین در کشور کره با بیش از ۱۳ میلیون مشتری محسوب می شود.

چالش : علی رغم یک میلیون بازدید روزانه از سایت ، مدیران نیاز داشتند دلیل ترک وب سایت را پیش از پرداخت بدانند.

راهکار : دستیار مدیرکل بخش بازاریابی این مجموعه ، تحلیل تجربه ی مشتری ، اولین سیستم تحلیل رفتاری آنلاین در کره جنوبی ، را پیاده سازی کرد.  مدیریت از این اطلاعات برای درک رفتار مشتریان و اجرای برنامه های بازاریابی و تغییرات وب سایت استفاده کرد.

نتیجه : با بینش های حاصل از برنامه ی تحلیلی جدید هوش تجاری ، پس از یک سال در وفاداری مشتریان افزایش چشمگیری ایجاد شد و ۱۰ میلیون دلار افزایش فروش حاصل گردید. تغییراتی که در وب سایت بدین منظور ایجاد گردید در واقع کوتاه کردن فرایند پرداخت و انتخاب زمان تحویل مورد نظر توسط کاربر بود.

Cementos Argos : کارایی مالی این شرکت با پیاده سازی هوش تجاری افزایش یافت.

سمنتوس آرگوس یک شرکت تولید سیمان با مراکزی در آمریکای جنوبی و مرکزی و حوزه ی دریای کارائیب است.

چالش : این شرکت به دنبال افزایش مزیت رقابتی و راهی برای تصمیم گیری هوشمندانه تر بود.

راهکار : این سازمان یک مرکز تحلیل کسب و کار اختصاصی ایجاد کرد. شرکت بر روی تحلیلگران کسب و کار و متخصصان علم داده ی با تجربه سرمایه گذاری کرد تا از داده ها ارزش خلق کند.

نتیجه : این شرکت توانست بدین وسیله ی فرایندهای مالی خود را استاندارد کند و از کلان داده ها برای کسب بینش های عمیق تر که سبب افزایش سودآوری نیز می گردند بهره برد.

نتفلیکس :

۱۴۸ میلیون کاربر این شبکه خود گویای کارایی پیاده سازی هوش تجاری در این شرکت می باشند. نتفلیکس چگونه از هوش تجاری استفاده می کند؟ این شرکت به روش های مختلفی از داده ها بهره می برد. یک نمونه آن خلق ایده های جدید برنامه سازی براساس مشاهدات قبلی کاربران است.

هم چنین نتفلیکس از هوش تجاری برای ترغیب کاربران به تعامل با محتوای خود استفاده می کند. این سرویس به اندازه ای در ارتقای محتوای هدفمند خوب عمل می کند که سیستم توصیه گر آن بیش از ۸۰ درصد از محتوای در حال پخش را جهت دهی می کند.

استارباکس :

استارباکس از طریق برنامه ی محبوب کارت وفاداری و برنامه ی تلفن همراه خود ، داده های خرید میلیون ها مشتری را در اختیار دارد.

با استفاده از این اطلاعات و ابزارهای هوش تجاری ، این شرکت خریدها را پیش بینی می کند و ترجیحات احتمالی مشتریان برای خرید را از طریق برنامه و ایمیل به آن ها پیشنهاد می دهد. این سیستم مشتریان را به فروشگاه کشانده و سپس افزایش فروش خواهد شد.

تسلا :

این شرکت نوآور در زمینه ی خودروسازی ، از BI ، برای اتصال خودروهای خود به صورت بی سیم به دفاتر شرکت ، جهت جمع آوری داده ها استفاده می کند. این رویکرد خودساز را به مشتری مرتبط و مشکلات احتمالی مانند خرابی قطعات ، ترافیک یا خطرهای جاده ای را پیش بینی می کند. نتیجه ی پیاده سازی هوش تجاری ، رضایت مشتری و تصمیمات هوشمندانه تر برای ارتقای محصولات است.

توئیتر :

این شبکه ی اجتماعی محبوب ، BI  را با هوش مصنوعی ترکیب و از آن برای شناسایی محتوای نامناسب بهره می برد. این الگوریتم ها ۹۵ درصد حساب های تعلیق شده ی مرتبط با تروریسم را شناسایی کرده اند.

هوش تجاری و هوش مصنوعی ، به بهبود تجربه ی کاربران در این شبکه کمک می کنند. کارکنان توئیتر و ابزارهای هوش تجاری آن ، فیدهای ویدئویی زنده را رصد کرده و آن ها را براساس موضوع دسته بندی می کنند.

آن ها از این داده ها برای بهبود قابلیت های جستجو استفاده و ویدیوهایی که کاربران ممکن است به آن ها علاقمند باشند را شناسایی می کنند.

اوبر :

این شرکت از هوش تجاری در ابعاد مختلف کسب و کار خود بهره می برد. یکی از مثال های آن افزایش قیمت است. الگوریتم ها ، شرایط ترافیک ، زمان های سفر ، در دسترس بودن راننده و تقاضای مشتری در لحظه را رصد می کنند. در نهایت براساس این فاکتورها قیمت ها تنظیم می شوند.

والمارت :

این غول خرده فروشی از BI ، برای درک اینکه چگونه رفتار آنلاین می تواند فعالیت درون فروشگاهی مشتری را تحت تاثیر قرار دهد استفاده می کند.

با تجزیه و تحلیل شبیه سازی ها ، والمارت می تواند الگوهای خرید مشتریان را درک کند ، به عنوان مثال ، چه تعداد عینک تست و چه تعدادی در یک روز خریداری می شوند و شلوغ ترین زمان ها را در طول روز یا ماه چه زمان هایی است.