在当前不断快速发展的数字时代，公司投入大量时间寻找创新方法，以在竞争日益激烈的市场中立足。近年来，购买和消费习惯的突然变化促使许多公司从根本上重新审视其营销和销售策略。如今，消费者的意识和要求越来越高，享受着无数在实体和数字环境中与公司互动的机会。因此，很明显，在这种情况下，客户体验扮演着越来越重要的战略角色，成为任何业务计划成功的一个非常重要的差异化因素。简而言之，对于所有有兴趣不失去（或提高）市场相关性的公司来说，实施基于明智决策的可靠数字战略已成为强制性要求。但很明显，数字化战略的定义不能取决于意见，也不能是“开明”企业家直觉的结果。一切都必须基于清晰、具体和相关的信息。简而言之？需要实施数据策略。以下是数据策略的含义以及创建真正有效且高效的数据策略应遵循的步骤。
什么是数据策略
在继续分析实施有效数据策略所需遵循的阶段之前，自然有必要澄清数据策略的概念。这是关于什么的？
Gartner认为，数据战略是一个高度动态的过程，旨在支持数据的获取、组织、分析和分发以实现业务目标。正因为如此，数据战略的一个组成部分也是一系列长期业务目标以及为促进其实现而实施的各种政策和实践。
简而言之，数据战略是指组织为管理、使用和优化其数据而制定的真正的战略计划，以获取有价值的见解，从而实施其业务战略。
现在事实证明，能够有效使用数据的组织享有显着的竞争优势。然而，正如我们将看到的，问题在于了解如何改进数据的使用以支持业务计划以及如何通过将关键数据转化为资产来管理关键数据可能是一个挑战。Canaddata 提供优质的 WhatsApp 数据来 白俄罗斯 WhatsApp 号码数据 支持您的电话营销活动，确保更好地接触客户并提高转化率。WhatsApp 数据包括电话号码和姓名等用户资料，可实现个性化
数据驱动策略：定义
数据在现代商业中的作用
过去，传统营销主要侧重于衡量营销活动和活动的绩效。如今，凭借基于数据和技术的更先进的战略愿景，可以设计出从一开始就保证对业务产生重大影响的活动。然而，为了实现这一目标，必须拥有高质量、准确和最新的数据，在某些情况下甚至是实时的。
在我们生活的时代，公司产生大量的原始数据。据估计，到 2025 年，全球将产生181 ZB 的数据，这一令人印象深刻的数字相当于 Netflix 连续播放 3600 万年的数据。
显然，管理如此大量的数据、保持其安
全和合规性并利用其产生业务价值是一项复杂的挑战。数据只有能实际使用才有用，但许多企业面临着信息孤岛、重复、数据不完整、不准确或过时等问题。
创建数据策略可以帮助您解决这些问题和其他问题，帮助公司从数据中获取价值。但制定数据策略真的很重要吗？绝对是的。另一方面，欧盟委员会本身及其《欧洲数据战略》强调了“获取数据和使用数据的能力对于创新和增长至关重要”。
为什么要实施数据战略
无论是在大型企业还是中小型企业中，数据始终是董事会层面的关键组成部分和重要主题。通过可靠的数据策略，不仅可以确定主要需求，还可以通过为所有项目建立共同目标来创建未来可以实现的业务计划。简而言之，借助数据策略，可以定义如何实现和保持可持续的竞争优势。
根据各种研究（包括麦肯锡），有意识地管理大数据分析的组织可以获得比传统流程高出 60% 的投资回报，这并非巧合。尽管如此，许多公司尚未制定战略来从数据中提取正确的价值并获得具体的竞争优势。
数据策略优势：PC屏幕图像和各种图表
优点
数据战略的实施使公司能够：
改善决策：访问完整可靠的数据使您能够做出更明智的决策。例如，分析趋势和见解可以帮助您了解什么有效、什么无效以及未来可能发生什么，从而促进更快、更明智的决策。
提高运营效率：结构化和高效的数据管理可以自动化业务流程，降低运营成本并提高整体效率。简化的流程和更少的人为错误可以转化为更有效的业务运营。
改善客户体验：分析客户数据使我们能够更好地了解他们的需求、个性化服务并提高满意度和忠诚度。数据揭示了客户喜欢购买的方式、时间、地点和内容，帮助公司优化产品和体验。举个例子，通过电子邮件营销自动化，公司可以立即向客户传达其电子商务网站上顶级产品的补货情况。
提高竞争力：采用数据策略的公司可以更快地响应市场机遇和挑战，保持显着的竞争优势。
确保监管合规性：数据策略使企业能够遵守数据保护法规，降低法律风险。企业处理大量敏感的客户数据，需要保证其安全。隐私泄露可能造成巨大损失：根据IBM 的数据，数据泄露的全球平均成本为 445 万美元。
监控绩效：数据可用于监控业务绩效并确定需要改进的领域。数据分析可以突出显示在哪里优化工作流程、改进预算和调整资源分配。
提高灵活性和适应性：拥有完善的数据策略的公司可以更好地适应市场和经济条件的变化，这是确保长期成功的日益重要的能力。
数据策略之前：需求评估和研究
对于公司而言，认识到数据价值的重要性是实施有效数据策略的基本前提。但仅考虑业务优先级还不够；还需要考虑业务优先级。事实上，还需要评估公司生态系统的成熟度。
因此，在实施数据策略之前，有必要采取三个基本步骤。
第一个包括技术架构评估，旨在识别和评估公司内部数据和分析的当前状态。此阶段涉及对沟通渠道、转型过程和所使用的技术的深入研究，目的是对起始情况有一个清晰的概述。
第二步侧重于公司与战略业务目标相关的演变需求。在此阶段，将确定所需的用例以及当前流程中的任何低效率或关键点，并根据实施复杂性和预期收益对每个案例进行评估。这使您能够确定干预措施的优先级，并为数据管理的发展定义一条清晰的路径，与业务优先级保持一致。
第三步也是最后一步涉及可靠的现代技术架构的定义。它涉及开发能够实现必要的新功能、响应需求并同时保留已进行投资的价值的基础设施。该架构必须具有可扩展性、灵活性，并且能够长期支持公司，从而实现高效、安全的数据管理。
数据驱动策略：如何开发它
如何制定数据策略
创建公司数据战略的过程需要关注几个方面。谈到实际问题，我们可以说，要制定有效的数据策略，有必要：
定义业务目标：为了有效，数据策略必须与
业务目标保持一致。您希望通过电子商务、网站、个人品牌、付费广告或总体数字战略取得什么成果？
识别相关数据：正如我们所见，当今的公司产生了大量的数据。一旦确定了业务目标，就可以更轻松地了解哪些数据真正有意义且相关。
收集和管理数据：除了收集之外，数据还必须被存储、组织和处理以提供真正的价值。确保数据准确、完整和可靠也很重要，以确保精确分析和明智决策。
不要忽视安全性和合规性：安全性和遵守数据隐私法规对于保护敏感的公司和客户信息至关重要。定义谁有权访问组织内的数据并建立程序和控制措施非常重要。
可视化数据：将复杂的数据转换为清晰直观的视觉表示对于促进解释和使用至关重要。例如，创建自定义仪表板和报告可让您实时监控数据 A/B 测试：它们是什么、何时使用它们以及为什么您不能再没有它们 并轻松识别重要趋势、模式和见解。
分析数据：数据分析是数据策略的核心，因为它使您能够对市场趋势、客户行为、业务绩效等产生有价值的见解。这些见解可用于做出明智的决策、优化业务运营以及发现增长和创新的机会。
实施数据策略并对其进行监控：数据策略制定后，正确实施并持续监控其有效性非常重要。这可能涉及特定工具和技术的选择以及员工培训。在此阶段，重要的是建立关键衡量指标来评估策略的成功，并根据所取得的结果进行调整或改进。
结论
正如我们所看到的，数据策略中的数据不仅
仅是简单的数字和统计数据。相反，它是一项 ATB 目录 宝贵的资产，可以为公司打开新机遇、创新和增长的大门。
在大数据和人工智能时代，成功的公司将不仅是那些能够收集数据，而且能够真正了解数据潜力并知道如何有效利用数据的公司。
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