🔎کاربرد داده محوری در صنعت مد و پوشاک


💡مطالعه موردی: شرکت بربری

♦️چگونه شد که شرکت بربری که در آستانه ورشکستگی قرار داشت با تغییر رویکرد خود و استفاده از داده‌محوری در کمتر از 20 سال خود را به جمع ده برند برتر حوزه مد و پوشاک رساند؟
شرکت بربری از داده‌محوری در چه حیطه‌هایی از کسب و کار خود استفاده کرد؟

♦️اگر شما نیز به صنعت مد و پوشاک علاقه‌مند هستید و قصد دارید روندهای نوین و تغییرات عمده این صنعت را مطالعه کنید به شما پیشنهاد می‌کنم با ما همراه باشید...

🔗 https://b2n.ir/j73826

#محمدرضا_مرادی
#مورد_کاوی
#بربری
#مدوپوشاک

www.bdbanalytics.ir
@BigData_BusinessAnalytics

🔎کاربرد داده محوری در تصمیم گیری برای کسب و کار


💡مطالعه موردی: وبسایت Booking

♦️یک شرکت در دوراهی‌هایی که قرار می‌گیرد چگونه باید تصمیم گیری کند تا ریسک انتخاب خود را به حداقل برساند؟ در اینجا ما با هم به بررسی booking می‌پردازیم که چگونه با استفاده از داده تصمیمات خود را به بهترین نحو ممکن اخذ می‌کند و کسب و کار خود را نه بر اساس صرفا نظر مدیران بلکه با رفتار کاربر طراحی می‌کند

♦️اگر شما نیز به در کسب و کار خود برای تصمیم‌گیری و کاهش ریسک تصمیمات دچار تردید و ابهام هستید به شما پیشنهاد می‌کنم با ما همراه باشید...

🔗 https://b2n.ir/y64178

#محمدرضا_مرادی
#مورد_کاوی
#کسب_و_کار_داده_محور
#بوکینگ
#Booking
#بهینه_سازی


@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir

📍 تا به اینجا در مورد تاثیر داده در پیشرفت نتفلیکس صحبت کردیم، با این حال اگرچه داده‌ها هسته اصلی دستیابی به این موفقیت فوق‌العاده بوده است، اما عوامل دیگری نیز برای رشد نتفلیکس حیاتی هستند، مانند تخصص صنعت که به پیش‌بینی آنچه مصرف‌کنندگان می‌خواهند تماشا کنند، برای ثبت رفتار مصرف‌کننده ارگانیک حیاتی بوده است. بعلاوه، فرهنگ سازمان برای حمایت از تجزیه و تحلیل داده در همه سطوح و القای روشی در سطح شرکت برای سنجش، آزمایش و ارزیابی شواهد کمی، که مستلزم تعهد تزلزل ناپذیر مدیریت ارشد است

♦️ به عنوان سخن پایانی، نتفلیکس ثابت می‌کند که یک برند می‌تواند از طریق تجزیه و تحلیل منظم و بهینه سازی به راحتی با مشتریان ارتباط برقرار کند. به بیان ساده، استراتژی تبلیغاتی نتفلیکس مملو از چابکی، جمع آوری داده‌ها، تمرکز بر کاربر، شخصی سازی و فداکاری است. برندهای بزرگ و کوچک می‌توانند از چنین استراتژی پیروی کنند و در سهم ذهنی مخاطب از برند و ارزش بازار خود را افزایش دهند.

#محمدرضا_مرادی
#نتفلیکس
#کسب_و_کار_داده_محور



@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir

♦️از دیگر اقدامات مک دونالد برای حرکت به سوی داده محوری این است که چند وقت پیش مک‌دونالد استارت‌آپ «Dynamic Yield» را به قیمت 300 میلیون دلار خریداری کرد که آن را به یکی از بزرگترین خریدها در تاریخ خود تبدیل کرد. Dynamic Yield از یادگیری ماشینی استفاده می‌کند تا به خرده‌فروشانی مانند Ikea و Sephora را با فناوری «منطق تصمیم‌گیری» مبتنی بر الگوریتم ارائه دهد. «منطق تصمیم‌گیری» فناوری است که توصیه‌های آنلاین را تقویت می‌کند، به انگیزه «مشتریان نیز خریدند» فکر کنید که وقتی چیزی به سبد خود اضافه می‌کنید دریافت می‌کنید.
📍به عنوان صحبت آخر، مک دونالد در قسمت داده محوری اصول زیر را رعایت میکند :
1️⃣ در لحظه خرید داده‌های بهتری بگیرید:
آوردن لحظه خرید به یک رابط دیجیتال به شما یک نمای زنده از عادات خرید می‌دهد: افراد در حال مرور چه چیزی هستند، چه زمانی خریداری می‌کنند.
نقاط داده متنی همچنین می‌توانند این داده‌های خرید را غنی‌تر کنند: زمان روز/سال، مشغله‌ی فروشگاه، آب‌وهوا، گوش‌دادن اجتماعی، حتی افرادی که در آن زمان با آنها خرید می‌کنند.
2️⃣ تجزیه و تحلیل و استخراج الگوها از داده‌ها:
مشابه تجزیه و تحلیل تجزیه و تحلیل آنلاین، الگوها را می‌توان از طریق داده‌های داخل فروشگاه تشخیص داد که به شما بینشی در مورد رفتار خرید می‌دهد. با استفاده از این شواهد، تیم‌ها می‌توانند فرضیه‌هایی در مورد آنچه مشتریان می‌خواهند و به احتمال زیاد با آن درگیر هستند، تشکیل دهند.
به عنوان راهی برای اثبات یا رد این فرضیه‌ها، آزمایش‌های کوچک (A/B Testing) باید در داخل فروشگاه اجرا شوند تا مفروضات را تأیید کنند.
3️⃣ توصیه‌های سطحی به مشتریان در فروشگاه:
فرضیه‌های ساده انگارانه می‌توانند به عنوان قوانین وارد یک موتور توصیه شوند - یعنی اگر کاربر این کار را انجام داد، این را به آنها پیشنهاد دهید. با گذشت زمان، این موتور می‌تواند شروع به محاسبه پیشنهادات پیچیده‌تر و شخصی‌تر کند و آنها را مستقیماً از طریق رابط‌های دیجیتال به مشتریان ارائه دهد.
جمع‌آوری داده‌های بهتر و درک بینش‌های بهتر در نهایت به توصیه‌های مرتبط‌تر و حتی طرح‌بندی فروشگاه‌های جدید منجر می‌شود.


#محمدرضا_مرادی
#مک_دونالد
#کسب_و_کار_داده_محور



@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir

🔎 معرفی کسب و کار داده محور

🔹 اوبر یک شرکت حمل و نقل اشتراکی است که در سال 2009 توسط تراویس کالانیک و گرت کمپ در سانفرانسیسکو تأسیس شد. این شرکت یک پلتفرم آنلاین ارائه می‌دهد که کاربران را به رانندگان خصوصی متصل می‌کند. اوبر در بیش از 1000 شهر در 70 کشور جهان فعالیت دارد. هدف اصلی اوبر، ایجاد یک پلتفرم جهانی برای ارتباط بین مسافران و رانندگان خصوصی بوده است. با استفاده از اپلیکیشن تلفن همراه اوبر، مسافران می‌توانند درخواست سفر خود را ثبت کرده و رانندگانی که در نزدیکی آنها هستند را پیدا کنند.
🔸اوبر یک شرکت بسیار موفق بوده است و ارزش بازار آن بیش از 80 میلیارد دلار است. این شرکت با انتقادات زیادی از جمله اتهاماتی مبنی بر تخلف از قوانین کار، ایمنی و مالیات مواجه بوده است. با این حال، اوبر همچنان در حال رشد و گسترش است و تأثیر قابل توجهی بر صنعت حمل و نقل داشته است. این شرکت به طور گسترده ای به تغییر نحوه سفر مردم در سراسر جهان شناخته شده است. علاوه بر خدمات حمل و نقل معمولی، اوبر خدمات متنوعی را نیز ارائه می‌دهد. به عنوان مثال، "اوبر ایکس" که یک خدمت تاکسی لوکس است، "اوبر پول" که امکان سفر با اتومبیل مجهز به صندوق نقد را فراهم می‌کند و "اوبر اکسپرس پول" که یک خدمت تاکسی سریع‌تر است. همچنین، اوبر در برخی شهرها خدمت "اوبر ایت" را ارائه می‌دهد که با استفاده از اسب بخار، دوچرخه و موتورسیکلت، امکان حمل و نقل در شهر را فراهم می‌کند.

❇️ اوبر یک شرکت داده محور است و از داده‌ها برای بهبود تجربه کاربر، افزایش بهره وری و گسترش به بازارهای جدید استفاده می‌کند. این شرکت از داده‌ها برای پیش بینی تقاضا برای سفرها، شناسایی مناطقی که می‌توانند خدمات خود را بهبود بخشند و توسعه ویژگی‌های جدید استفاده می‌کند.

🔹اوبر در زمینه داده محوری انواع فعالیت‌ها و کارها را انجام می‌دهد. به عنوان مثال:

1️⃣ تحلیل داده‌ها: اوبر داده‌های زیادی را جمع‌آوری می‌کند و از طریق تحلیل این داده‌ها الگوها، روندها و رفتارهای مختلف را در سفرها و رانندگان تشخیص می‌دهد. این تحلیل‌ها می‌توانند بهبود عملکرد سیستم، بهینه‌سازی مسیرها، افزایش ایمنی و کارایی و بهبود تجربه کاربران منجر شوند.
2️⃣ پیش‌بینی و تحلیل تقاضا: اوبر از طریق تحلیل داده‌های سفرهای قبلی، الگوهای تقاضای مسافران را شناسایی می‌کند. این شناسایی به شرکت امکان می‌دهد تا برنامه‌ریزی بهتری را برای تأمین خدمات ارائه دهد و در نتیجه زمان انتظار را کاهش دهد و تجربه کاربری را بهبود بخشد.
3️⃣ بهینه‌سازی مسیر: با استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده، اوبر می‌تواند بهینه‌سازی مسیرهای رانندگی را انجام دهد. این بهینه‌سازی می‌تواند به رانندگان کمک کند تا به سرعت و بهینه‌تر به مقصد برسند و در نتیجه زمان و هزینه را کاهش دهند.
4️⃣ تحلیل ایمنی: اوبر به داده‌های مربوط به سفرها، رانندگان و خودروها دسترسی دارد و می‌تواند به تحلیل ایمنی پرداخته و مشکلات ایمنی را شناسایی کند. این اطلاعات می‌توانند در بهبود ایمنی سفرها و پیشگیری از تصادفات مفید باشند.
5️⃣ تحلیل رفتار مشتریان: با تجزیه و تحلیل داده‌های مشتریان، اوبر می‌تواند الگوها و رفتارهای مشتریان را درک کند. این اطلاعات می‌توانند به شرکت در ارائه خدمات و تجربه بهتر برای مشتریان کمک کنند.

🔸اوبر به طور مداوم در حال یافتن راه‌های جدید برای استفاده از داده‌ها برای بهبود تجربه کاربر است. داده‌ها نقش کلیدی در موفقیت اوبر دارند و به آنها کمک می‌کنند تا به یک شرکت پیشرو در صنعت حمل و نقل اشتراکی تبدیل شوند. به طور کلی، اوبر از داده‌ها برای بهبود فرآیندها، بهینه‌سازی سرویس‌ها، افزایش ایمنی و بهبود تجربه کاربری استفاده می‌کند.


#محمدرضا_مرادی
#اوبر
#Uber
#کسب_و_کار_داده_محور



@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir

🔎 معرفی کسب و کار داده محور

🔹 شرکت اسپاتیفای (Spotify) یکی از بزرگترین و پرآوازه‌ترین شرکت‌ها در حوزه موسیقی آنلاین و پخش موسیقی است. این شرکت در سال 2006 توسط دو کارآفرین سوئدی، دانیل اک (Daniel Ek) و مارتین لورنتسون (Martin Lorentzon) تأسیس شد. اسپاتیفای به عنوان یکی از نخستین سرویس‌های پخش موسیقی آنلاین با مدل کسب‌وکار اشتراکی به موفقیت رسید.

🔸 استفاده از داده‌ها در شرکت‌های موسیقی نظیر اسپاتیفای (Spotify) یکی از مهمترین عناصر برای بهبود تجربه کاربری و توسعه کسب‌وکار است. اسپاتیفای به عنوان یکی از بزرگ‌ترین سرویس‌های پخش موزیک آنلاین در جهان، دارای مقدار عظیمی از داده‌ها است که در تمام جوانب عملکرد خود مورد استفاده قرار می‌دهد. در این مطلب، به بررسی نمونه واقعی کاربرد داده‌ها در اسپاتیفای خواهیم پرداخت.

🔹 یکی از کاربردهای اصلی داده در اسپاتیفای، تجزیه و تحلیل عادات گوش دادن کاربران و توصیه‌های شخصی‌سازی موسیقی به آنها است. این سرویس توانسته است با استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده از عادات گوش دادن کاربران، سیستم‌های پیشنهادی قدرتمندی را ایجاد کند. به عبارت دیگر، اسپاتیفای از داده‌ها برای فهم بهتر موزیک مورد علاقه کاربران، سلیقه‌های آنها، و حتی میزان انرژی و احساساتی که از آهنگ‌ها دریافت می‌کنند، استفاده می‌کند. این اطلاعات به تولید لیست‌های پخش شخصی‌سازی شده برای هر کاربر کمک می‌کند. بنابراین، هر کاربر تجربه گوش دادن منحصر به فردی دارد و برخوردها با موزیک مطابق با سلیقه شخصی او انجام می‌شود.
در ادامه به بررسی چندین نمونه کاربرد داده در اسپاتیفای خواهیم پرداخت:

1️⃣ پیشنهاد موزیک: اسپاتیفای با استفاده از داده‌های تاریخچه گوش دادن و مورد علاقه‌های کاربران، می‌تواند موزیک‌های پیشنهادی را به هر کاربر ارائه دهد. این پیشنهادها ممکن است بر اساس ژانر، هنرمند، آلبوم‌های مشابه یا حتی فصل سال تنظیم شوند. این پیشنهادات به کاربران اجازه می‌دهند تا موسیقی جدید کشف کنند و تجربه موزیک آنلاین بهتری داشته باشند.

2️⃣ تحلیل موسیقی: اسپاتیفای دارای اطلاعات زیادی در مورد ویژگی‌های موسیقی مانند سرعت، انرژی، ریتم و آکورد‌های مورد استفاده در هر آهنگ است. این داده‌ها به تیم‌های موسیقی اسپاتیفای کمک می‌کنند تا موزیک‌ها را دسته‌بندی کنند و ارتباطات موسیقی را درک کنند. این اطلاعات می‌توانند به تولید پیشنهادات دقیق‌تر و تجربه بهتری برای کاربران منتجب شوند.

3️⃣ کاهش سوءاستفاده و پایش کیفیت: اسپاتیفای با تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌تواند سعی در شناسایی هرگونه سوءاستفاده از سرویس را داشته باشد. این ممکن است شامل شناسایی حساب‌های تقلبی، دسترسی غیرمجاز و یا مشکلاتی در کیفیت پخش موزیک باشد. از این طریق، اسپاتیفای تضمین می‌کند که کاربران تجربه پخش بهتری داشته باشند و همچنین متداول‌ترین تخلفات را کنترل کند.

4️⃣ بهبود تبلیغات: اسپاتیفای از داده‌ها برای بهینه‌سازی تبلیغات نیز استفاده می‌کند. این شامل ارائه تبلیغات مرتبط با سلیقه موسیقی کاربران و تحلیل عملکرد تبلیغات بر اساس اطلاعات کلیک و تبدیلی است. این کاربرد داده‌ها به تأثیرگذاری تبلیغات و افزایش درآمد شرکت کمک می‌کند.

5️⃣ مدیریت حقوق نشر: اسپاتیفای نیاز به پیگیری و مدیریت حقوق نشر دارد. از داده‌ها برای ردیابی استفاده از آهنگ‌ها و پرداخت حقوق به هنرمندان و صاحبان موسیقی استفاده می‌شود. این مدیریت دقیق اطلاعات حقوق نشر باعث می‌شود که هنرمندان و صاحبان موسیقی اعتماد به سرویس اسپاتیفای داشته باشند و موسیقی خود را در این پلتفرم منتشر کنند.

🔸 در نهایت، داده‌ها یکی از باارزش‌ترین دارایی‌های شرکت‌های موسیقی مانند اسپاتیفای هستند. این داده‌ها به شرکت این امکان را می‌دهند تا بهبود‌های مستمر در تجربه کاربری ایجاد کنند، موسیقی‌های جدید را با کاربران به اشتراک بگذارند و به شکل موثرتری با هنرمندان و صاحبان موسیقی همکاری کنند. از این رو، اسپاتیفای به عنوان یکی از بزرگترین و موفق‌ترین شرکت‌های موسیقی آنلاین به بهره‌گیری حداکثری از داده‌ها برای بهبود کیفیت خدمات خود متعهد است.

#محمدرضا_مرادی
#اسپاتیفای
#Spotify
#کسب_و_کار_داده_محور



@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir

🔎 معرفی محصولات داده محور

🔹 داده‌ها به عنوان یکی از دارایی‌های حیاتی شرکت‌های فناوری اطلاعات، نقش مهمی در تصمیم‌گیری‌ها و بهبود سرویس‌ها دارند. گوگل، به عنوان یکی از بزرگ‌ترین شرکت‌های دنیا، در محصولات و خدمات مختلف خود از داده‌ها بهره می‌برد. یکی از محصولات مهم این شرکت، گوگل ادز است. در این مقاله، به بررسی کاربردهای گوناگون داده‌ها در گوگل ادز می‌پردازیم.

📍گوگل ادز: یک نگاه کلی
گوگل ادز یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های تبلیغاتی در جهان است. این پلتفرم به تبلیغ‌دهندگان اجازه می‌دهد تا با استفاده از مجموعه‌ای از ابزارها و تکنیک‌ها، تبلیغات خود را به گونه‌ای طراحی و اجرا کنند که بهترین بازده را داشته باشد.

❇️ جمع‌آوری داده‌ها
اولین قدم برای استفاده از داده‌ها در گوگل ادز، جمع‌آوری داده‌ها است. گوگل ادز داده‌های مختلفی را در اختیار کسب‌وکارها قرار می‌دهد که می‌توانند برای بهبود کمپین‌های تبلیغاتی استفاده شوند. این داده‌ها عبارتند از:
🔹داده‌های کمپین: این داده‌ها شامل اطلاعات مربوط به عملکرد کمپین‌های تبلیغاتی، مانند تعداد نمایش‌ها، کلیک‌ها، تبدیلات و هزینه‌ها هستند.
🔹داده‌های مخاطبان: این داده‌ها شامل اطلاعات مربوط به مخاطبان هدف کمپین‌های تبلیغاتی، مانند سن، جنسیت، مکان و علایق هستند.
🔹داده‌های وب‌سایت: این داده‌ها شامل اطلاعات مربوط به وب‌سایت کسب‌وکار، مانند ترافیک، نرخ تبدیل و محتوای بازدید شده هستند.
کسب‌وکارها می‌توانند از ابزارهای مختلف گوگل ادز و سایر ابزارهای تحلیل داده برای جمع‌آوری این داده‌ها استفاده کنند.

❇️ کاربرد داده‌ها در گوگل ادز

1️⃣ هدف‌گذاری مخاطبان
🔹 سن، جنسیت، و مکان جغرافیایی: تبلیغ‌دهندگان می‌توانند تبلیغات خود را بر اساس اطلاعات جمع‌آوری شده در مورد سن، جنسیت، و مکان جغرافیایی کاربران، بهینه‌سازی کنند.
🔹 علایق و نیازهای کاربران: با توجه به داده‌های جستجویی و فعالیت‌های کاربران، تبلیغ‌دهندگان می‌توانند تبلیغات خود را به نیازها و علایق ویژه کاربران متمرکز کنند.

2️⃣ تحلیل عملکرد تبلیغات
🔹 میزان کلیک و نمایش: با استفاده از داده‌های تجزیه و تحلیل، تبلیغ‌دهندگان می‌توانند میزان کلیک و نمایش تبلیغات خود را ارزیابی و بهبود بخشید.
🔹 تبدیل‌شدگی: اطلاعات جمع‌آوری شده در مورد تبدیل‌شدگی تبلیغات، به تبلیغ‌دهندگان کمک می‌کند تا فرآیندهای تبلیغاتی را بهینه‌سازی کنند.

3️⃣ پیش‌بینی رفتار کاربران
پیش‌بینی نیازهای آتی کاربران: با استفاده از یادگیری ماشینی، گوگل ادز می‌تواند رفتارهای آتی کاربران را پیش‌بینی کند و به تبلیغ‌دهندگان اجازه دهد تا استراتژی‌های تبلیغاتی خود را به نحوی تنظیم کنند که با نیازهای آتی کاربران هماهنگ باشد.

4️⃣ تبلیغات محتوایی
سفارشی‌سازی محتوا: بر اساس داده‌های جمع‌آوری شده، تبلیغ‌دهندگان می‌توانند محتوای تبلیغاتی خود را به گونه‌ای طراحی کنند که به بهترین شکل با نیازها و علایق کاربران همخوانی داشته باشد.


5️⃣ بهینه‌سازی بودجه تبلیغات
تخصیص بودجه بر اساس عملکرد: با توجه به داده‌های تجزیه و تحلیل، تبلیغ‌دهندگان می‌توانند بودجه تبلیغات خود را در ناحیه‌هایی تخصیص دهند که بهترین بازدهی را دارند.

6️⃣ بهبود ROI تبلیغات
یکی از مهم‌ترین اهداف استفاده از داده‌ها در گوگل ادز، بهبود ROI تبلیغات است. با استفاده از داده‌ها می‌توانید هزینه‌های تبلیغات خود را کاهش دهید و درآمد خود را افزایش دهید.
به عنوان مثال، با استفاده از داده‌ها می‌توانید کمپین‌هایی را که ROI آنها پایین است، شناسایی کنید و اقدامات لازم برای بهبود آنها را انجام دهید. همچنین، می‌توانید با استفاده از داده‌ها، کمپین‌هایی را ایجاد کنید که برای مخاطبان هدف شما جذاب‌تر هستند و احتمال تبدیل آنها را افزایش می‌دهند.

📍نتیجه‌گیری
داده‌ها، ابزاری قدرتمند برای تبلیغ‌دهندگان در گوگل ادز هستند. با استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده، تبلیغ‌دهندگان می‌توانند استراتژی‌های تبلیغاتی خود را به بهترین شکل ممکن بهینه‌سازی کنند. اما همواره باید به مسائل حریم خصوصی و قوانین مرتبط توجه ویژه‌ای داشته باشند.


#محمدرضا_مرادی
#گوگل_ادز
#Google_Ads
#محصولات_داده_محور



@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir

🔎 معرفی کسب و کار داده محور

📌شرکت وال‌مارت یکی از بزرگترین شرکت‌های جهان در زمینه خرده‌فروشی است که به دلیل تأثیر بسیار بزرگی که بر صنعت و تجارت جهانی دارد، استفاده از داده‌ها در بیزنس خود را به عنوان یک ابزار بسیار قدرتمند می‌داند. این شرکت از داده‌های مختلف در بخش‌های مختلف بیزنس خود استفاده می‌کند تا بهبود عملکرد، کاهش هزینه‌ها و افزایش سودآوری دستیابی نماید. در این مقاله، به بررسی نحوه استفاده وال‌مارت از داده در بخش‌های مختلف بیزنس خود پرداخته می‌شود.

📍استفاده از داده در بخش‌های مختلف بیزنس وال‌مارت:

1️⃣ مدیریت زنجیره تأمین:
وال‌مارت از داده‌های مختلف برای بهبود مدیریت زنجیره تأمین خود استفاده می‌کند. این شرکت اطلاعاتی از قبیل فروش قبلی، موجودی محصولات، و الگوهای خرید مشتریان را جمع‌آوری می‌کند تا بتواند بهترین تصمیمات را در مورد تأمین کالاها، مدیریت انبارها و حمل‌ونقل انجام دهد. علاوه بر این، وال‌مارت از داده‌های سنجش عملکرد تأمین کنندگان خود استفاده می‌کند تا با بهبود همکاری با تأمین کنندگان، کیفیت محصولات را ارتقاء دهد و هزینه‌ها را کاهش دهد.

2️⃣ بازاریابی و تبلیغات:
وال‌مارت از داده‌های مشتریان خود برای ارائه تبلیغات هدفمند و بهبود استراتژی‌های بازاریابی استفاده می‌کند. این شرکت اطلاعاتی مانند تاریخچه خرید مشتریان، ترجیحات محصولات و الگوهای رفتاری را جمع‌آوری کرده و از آن‌ها برای طراحی تبلیغات موثر و ارائه پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده استفاده می‌کند. این کار به وال‌مارت کمک می‌کند تا با کاهش هدررفت منابع و افزایش بازدهی تبلیغات، سودآوری خود را افزایش دهد.

3️⃣ تجزیه و تحلیل فروش:
تجزیه و تحلیل داده‌های فروش یکی از استفاده‌های اصلی وال‌مارت از داده‌هاست. این شرکت از اطلاعات فروش قبلی، نرخ تغییرات فروش، عملکرد محصولات و الگوهای خرید مشتریان برای پیش‌بینی فروش‌های آینده استفاده می‌کند. با تحلیل دقیق این داده‌ها، وال‌مارت می‌تواند بهترین استراتژی‌ها را برای مدیریت فروش، تخصیص منابع و بهبود عملکرد محصولات اتخاذ کند.

4️⃣ تجربه مشتری:
وال‌مارت از داده‌های مشتریان برای فهم بهتر نیازها و ترجیحات آن‌ها استفاده می‌کند. با تحلیل اطلاعات مشتریان، این شرکت می‌تواند خدمات و تجربه مشتری را بهبود بخشد، مشکلات و نقاط قوت خود را شناسایی کند و به تصمیم‌گیری‌های استراتژیک در مورد توسعه محصولات و خدمات بپردازد.

📍وال‌مارت به عنوان یکی از بزرگترین شرکت‌های جهان در زمینه خرده‌فروشی، از داده‌ها به عنوان یکی از ابزارهای اصلی خود برای بهبود عملکرد بیزنس و افزایش سودآوری استفاده می‌کند. این شرکت در بخش‌های مختلف بیزنس خود از جمع‌آوری، تحلیل و بهره‌برداری از داده‌ها برای مدیریت زنجیره تأمین، بازاریابی و تبلیغات، تجزیه و تحلیل فروش، و تجربه مشتری استفاده می‌کند. با استفاده از داده‌ها، وال‌مارت می‌تواند الگوهای رفتاری مشتریان را بهتر فهمیده، تصمیمات استراتژیک را با دقت بیشتری بگیرد و بهبود عملکرد مختلف بخش‌های بیزنس خود را دنبال کند. استفاده موثر از داده‌ها به وال‌مارت کمک کرده است تا به عنوان یکی از پیشگامان صنعت خرده‌فروشی، رقابت‌پذیری خود را حفظ کند و بهترین خدمات را به مشتریان خود ارائه دهد.
🔹به طور کلی، استفاده از داده‌ها به عنوان یک ابزار استراتژیک در بیزنس وال‌مارت نقش بسیار مهمی ایفا می‌کند و به این شرکت کمک می‌کند تا بازدهی خود را بهبود بخشد و رهبری خود را در صنعت خرده‌فروشی حفظ کند.

📍همچنین می‌توانید این مطلب را در لینک زیر مطالعه فرمایید.

🔗 https://bdbanalytics.ir/n92i


#محمدرضا_مرادی
#والمارت
#Walmart
#کسب_و_کار_داده_محور



@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir