Η Ικανότητα Ανάλυσης Δεδομένων στη Σύγχρονη Επιχειρηματικότητα
Ο τρόπος που διαχειρίζεται ένας οργανισμός τα επιχειρησιακά δεδομένα και τις πληροφορίες που παράγει, προμηνύει την επιτυχία ή την αποτυχία των στόχων που έχει θέσει.
Μάλιστα, η αξιοποίηση των επιχειρησιακών δεδομένων γίνεται ακόμα πιο περίπλοκη όταν οι ίδιοι οι οργανισμοί προσπαθούν να εκμεταλλευτούν αυτά τα δεδομένα για την προώθηση προϊόντων και υπηρεσιών προς το εκάστοτε κοινό που απευθύνονται. Ως εκ τούτου, για τους οργανισμούς η ψηφιακή μάρκετινγκ στρατηγική τείνει όλο και περισσότερο στην ανάκτηση, παρατήρηση και διαχείριση δεδομένων συμπεριφοράς διαδικτυακών χρηστών στα κανάλια επικοινωνίας και προώθησης που διαθέτουν, όπως είναι οι ιστότοποι και οι πλατφόρμες κοινωνικής δικτύωσης.
Για τους ίδιους τους οργανισμούς, η βέλτιστη δυνατή διαχείριση και αξιοποίηση τέτοιου τύπου δεδομένων, έχει ως αποτέλεσμα να λαμβάνονται καλύτερα πληροφορημένες αποφάσεις και μάλιστα σε γρηγορότερο χρόνο ως προς την μάρκετινγκ στρατηγική που θα ακολουθήσουν. Ωστόσο, διαθέτουν πράγματι οι οργανισμοί και το προσωπικό τους την ανάλογη ικανότητα ανάλυσης δεδομένων έτσι ώστε να μπορέσουν να ανταπεξέλθουν στις απαιτήσεις του διαδικτυακού κοινού που απευθύνονται; Η απάντηση πιθανότητα είναι αμφίρροπη, ενώ όσο οι οργανισμοί και το προσωπικό τους δεν αντιλαμβάνονται ότι τα επόμενα χρόνια ο ένας στους δύο πελάτες τους (δηλαδή το 50% του τζίρου τους) θα προέρχεται από τον διαδικτυακό κόσμο, τόσο η ικανότητα τους στην ανάλυση διαδικτυακών δεδομένων θα χαρακτηρίζεται νωχελική.
Τεχνολογικά, η τρέχουσα δεκαετία χαρακτηρίζεται από την προσπάθεια αξιοποίησης των Μεγάλων Δεδομένων (Big Data) σε διάφορους κλάδους όπως της υγείας, των έξυπνων πόλεων, της διαδικτυακής εκπαίδευσης, καθώς και του μάρκετινγκ. Παρόλα αυτά, έρευνες αποδεικνύουν την δυσκολία των οργανισμών να εκμεταλλευτούν τον κλάδο της ανάλυσης δεδομένων προς όφελος τους με σκοπό την ανάπτυξη της ψηφιακής τους υπόστασης στον παγκόσμιο ιστό (Colas et al. 2014; Deloite, 2013). Παράλληλα, το γεγονός πως σε παγκόσμιο επίπεδο οι οργανισμοί και το προσωπικό τους επενδύουν στην εκπαίδευση και ανάπτυξη της ικανότητας στην ανάλυση δεδομένων, δεν σημαίνει αυτόματα ότι μπορούν να βελτιώσουν την διαδικασία λήψης αποφάσεων για την ψηφιακή μάρκετινγκ στρατηγική που θα ακολουθήσουν (Ghasemaghaei et al. 2017). Ο τεράστιος όγκος των διαθέσιμων δεδομένων συμπεριφοράς χρηστών και η δυσκολία στην κατανόηση της ποιότητα τους, αποτελούν βασικούς λόγους στην αδυναμία των οργανισμών να αξιοποιήσουν εποικοδομητικά αυτά τα δεδομένα στο ψηφιακό μάρκετινγκ που εφαρμόζουν.
Ο Όγκος των Διαθέσιμων Δεδομένων
Προς τα τέλη της προηγούμενης δεκαετίας, οι πρώτες επαφές των οργανισμών για την αξιοποίηση των Big Data έστρεψαν περισσότερο το ενδιαφέρον τους στην ποσότητα των δεδομένων που μπορούσαν να αναλύσουν. Η ποσότητα αυτή διογκώθηκε ακόμα περισσότερο μέσω της ποικιλομορφίας των μέσων που μπορούσαν να παράξουν δεδομένα συμπεριφοράς χρηστών σε ιστοσελίδες και κοινωνικά δίκτυα. Το 2010, σε παγκόσμια κλίμακα το 2,9% της επισκεψιμότητας σε ιστοσελίδες προερχόταν από κινητές συσκευές (Statista). Έως και το προηγούμενο έτος του 2018, η επισκεψιμότητα από κινητές συσκευές αγγίζει το 52,2% με τους διαδικτυακούς καταναλωτές να τις χρησιμοποιούν για να λάβουν πληροφόρηση για ένα προϊόν ή μια υπηρεσία και ενδεχομένως να προβούν σε κάποια online αγορά.
Σήμερα η ποσότητα των παραγόμενων διαδικτυακών δεδομένων είναι αναμφίβολα τεράστια. Ωστόσο, μπορεί αυτός ο τεράστιος όγκος δεδομένων να εξασφαλίσει άμεσα ποιοτικές και αποδοτικές λήψεις αποφάσεων για τους ίδιους τους οργανισμούς; Πιθανότατα όχι. Αντίθετα μεγάλος όγκος δεδομένων δεν σημαίνει αυτόματα ποιοτικότερες και πιο αποδοτικές λήψεις αποφάσεων στην ψηφιακή μάρκετινγκ στρατηγική που υιοθετούν οι οργανισμοί. Μάλιστα για έναν οργανισμό όσο μεγαλύτερη είναι η γκάμα των διαθέσιμων διαδικτυακών δεδομένων συμπεριφοράς χρηστών, τόσο μεγαλύτερος χρόνος απαιτείται για την διαχείριση, την κατανόηση, την ερμηνεία και την αξιοποίηση τους στην διαδικασία λήψης μιας απόφασης σχετική με την ψηφιακή μάρκετινγκ στρατηγική που ακολουθούν.
Η Ποιότητα των Διαθέσιμων Δεδομένων
Σήμερα, τα παραγόμενα δεδομένα από τις web analytics μετρικές για την κατανόηση και αξιολόγηση των ψηφιακών μάρκετινγκ πρακτικών που εφαρμόζουν οι οργανισμοί, μεταπηδούν από το “Μπορείς να τις εξηγήσεις;” στο “Μπορείς να τις αυξήσεις;”. Πράγματι, η ουσιαστική συνεισφορά του διαδικτυακού μάρκετινγκ είναι η παροχή ευεξήγητων καθολικών μετρικών ανάλυσης της συμπεριφοράς των διαδικτυακών χρηστών στις ιστοσελίδες και τα κοινωνικά δίκτυα, για όλους τους οργανισμούς ανεξάρτητα το μέγεθος και την δυναμική τους. Εντούτοις, η ποιότητα των συλλεγόμενων δεδομένων είναι αυτή που παίζει τον καθοριστικό ρόλο στην αξιοποίηση των web analytics μετρικών και την αριθμητική τους αύξηση. Ελλιπή ποιότητα δεδομένων συνεπάγεται με την αδυναμία εξαγωγής υποστηρικτικών πληροφοριών στη διαδικασία λήψης απόφασης, καθώς και την δυσκολία δόμησης αξιόπιστων μοντέλων πρόβλεψης για την ψηφιακή μάρκετινγκ στρατηγική που οφείλουν να ακολουθήσουν οι οργανισμοί.
Σε κάθε περίπτωση η ποιότητα των δεδομένων είναι πολλές φορές αλληλένδετη με το ίδιο το περιεχόμενο ενός προϊόντος ή υπηρεσίας και τον τρόπο που προωθείται στον διαδικτυακό κόσμο. Δυστυχώς όμως, τα δεδομένα, οι αναλύσεις και οι αλγόριθμοι προβλέψεων, ποτέ δεν θα βελτιστοποιηθούν ποιοτικά, αν το ίδιο το περιεχόμενο δεν είναι αποδοτικό και δεν εξυπηρετεί τις ανάγκες των διαδικτυακών χρηστών. Η πρόβλεψη βάσει των συλλεγόμενων δεδομένων για την συμπεριφορά και τις κινήσεις των χρηστών σε μια ιστοσελίδα ή κοινωνικό δίκτυο, μπορεί να είναι ένα πολυπαραγοντικό και περίπλοκο ζήτημα. Η κατανόηση όμως των λόγων που μπορούν να συμπεριφέρονται με συγκεκριμένο τρόπο οι χρήστες σε ένα ψηφιακό κανάλι επικοινωνίας και το περιεχόμενο που προωθεί, είναι μια πρακτικότερη προσέγγιση της αξιοποίησης των web analytics.
Η Ικανότητα Ανάλυσης Δεδομένων
Ο σχεδιασμός και η εφαρμογή κάθε ψηφιακής μάρκετινγκ στρατηγικής αρχικά απαιτεί την καλή γνώση του επιχειρηματικού κλάδου που δραστηριοποιείται ο εκάστοτε οργανισμός. Ενώ η ικανότητα ανάλυσης δεδομένων απαιτεί από το προσωπικό καταρτισμένη εκπαίδευση και εξειδίκευση, καθώς και την ανάλογη εντρύφηση με τις υπάρχουσες τεχνολογίες και πρακτικές διαχείρισης και ανάλυσης δεδομένων. Ο συνδυασμός της καλής γνώσης του κλάδου δραστηριοποίησης και της πρακτικής εκπαίδευσης στην ανάλυση δεδομένων είναι αυτό που αποφέρει την αποδοτική και αξιόπιστη ερμηνεία των αποτελεσμάτων. Η αποδοτική και αξιόπιστη ερμηνεία με την σειρά της έχει ως απότοκο την σωστή οριοθέτηση στόχων στη μάρκετινγκ στρατηγική, την καλά πληροφορημένη λήψη αποφάσεων και τελικά την λεπτομερή στόχευση του δυνητικού πελατειακού κοινού.