Инновации: большие победы из маленьких идей
Когда речь заходит об инновациях, люди часто думают о таких прорывных идеях, как Post-It Notes или лазерная хирургия. Но большинству компаний нужны серии небольших инноваций, которые со временем принесут ощутимое влияние на производительность.
- Аналитика бизнеса
- Статьи
- Инновации: большие победы из маленьких идей
Оглавление
Когда речь заходит об инновациях, люди часто думают о таких прорывных идеях, как Post-It Notes или лазерная хирургия. Но большинству компаний нужны серии небольших инноваций, которые со временем принесут ощутимое влияние на производительность.
Конкретный пример: Чтобы сохранить интерес и высокий спрос на Beanie Babies в 90-х, основатель Ty Inc. Тай Уорнер ограничил производство каждой линейки мягких игрушек и первыпускал их в небольшом количестве каждый год. Создавая дефицит на игрушки, он усилил покупательский ажиотаж среди коллекционеров.
Инновации могут приходить в различных формах, таких как решение, упрощающее рабочий процесс или программа стимулирования, которая способствует вовлеченности персонала. Для солидных предприятий, которые стремятся реагировать на изменяющиеся потребности клиентов раньше, чем стартапы, аналитика данных может стать ценным средством. Действительно, руководители, которые хотят улучшить производительность в конкретных областях (например, удовлетворенность клиентов, производительность сотрудников), могут использовать предиктивную аналитику и инструменты анализа данных для обнаружения данных, чтобы исследовать, как влияют на производительность даже незначительные изменения, внесенные в программу, процесс или деятельность.
Например, финансовый директор промышленного производства видит, что валовая прибыль компании сократилась на несколько процентных пунктов за последний финансовый период. Пристальный взгляд на цифры показывает, что затраты на сырье остались прежними, апроизводительность увеличилась в течение периода, что само по себе должно снизить расходы.
Анализ других активов компании, в том числе сотрудников рабочих бригад, выявляет, что работники ночной смены имеют значительное количество часов переработки. Повышенная нагрузка на этих сотрудников может снизить их производительность и внимательность к качеству.
Добавляя больше рабочих в ночную смену, финансовый директор увеличивает затраты, но это с лихвой компенсируется повышением производительности, что помогает поднять валовую прибыль компании.
Между тем, клиенты делятся потоками информации, касающейся улучшений процессов и продуктов, через онлайн-опросы, взаимодействие с контакт-центром и посты в социальных медиа. Все это может быть проанализировано и использовано. Например, клиенты интернет-магазина жалуются на трудности и расходы, связанные с возвратом продукции. Руководители, опирающиеся на эти инсайты и анализирующие существующие процессы и расходы, могут выбрать политику бесплатного возврата покупок, которая повысит удовлетворенность клиентов, увеличит объем продаж и способствует удержанию клиентов, что с лихвой компенсирует возросшие расходы на возврат.
Промышленный идейный лидер Марк Андресен, соавтор Mosaic и соучредитель Netscape Communications Corp., кое-что знает об инновациях. Андресен, в настоящее время являющийся соучредителем и генеральным партнером венчурной компании Andreessen Horowitz, будет основным докладчиком на семинаре TIBCO NOW. Он поделится своими мыслями о состоянии корпоративных технологий и о характерных проблемах. Чтобы услышать Марка и других докладчиков, которые поделятся своими взглядами на трудности и возможности корпоративных нововведений, присоединяйтесь к TIBCO NOW 3-5 ноября.
- кластерами клиентской базы и рекомендациями для заказчиков;
- корреляциями;
- показателями распределения, сегментации;
- трехмерными моделями;
- оперативным прогнозированием;
- временными рядами и т. д.
- возможность бесплатно скачать и использовать продукт;
- срок выполнения – до полугода;
- круглосуточная техподдержка;
- тренинги и порталы для обучения.
Как выбрать правильную платформу бизнес-аналитики
Инициатива Business Intelligence должна быть увязана с бизнес-проблемами, необходимо учитывать существующий ИТ-ландшафт с четкими ролями …
Почитать еще
Скользкий склон безудержной семантики
Недавняя статья под названием «Спящее будущее визуализации данных? Фотография »расширяет определение визуализации данных до нового предела.
Data mining средства обнаружения данных могут создавать ценность для бизнеса?
Мы живем во время, когда данные вокруг нас. В эпоху цифровых технологий те, кто может выжать
Визуализация данных и виртуальная реальность
Время от времени кто-то заявляет, что визуализация данных может быть улучшена при просмотре в виртуальной
Информационный шум
Чтобы тщательно, точно и четко информировать, мы должны определить предполагаемый сигнал, а затем усилить его,
Аналитическая зрелость
В течение последних двадцати лет ментальная модель зрелости аналитики соответствовала схеме, представленной ниже, начиная с
Машинное обучение
Глубокое обучение – это продвинутая форма машинного обучения. Глубокое обучение относится к способности компьютерных систем, известных
ETL или подготовки данных
Технологии извлечения, преобразования и загрузки (ETL), которыми управляют исключительно ИТ, до недавнего времени были основным
Как начать карьеру в области науки о данных
Каждая область имеет уровень сложности, который человек должен оценить, прежде чем посвящать ему свое время
Как самостоятельно изучить искусственный интеллект и машинное обучение
В наши дни, в эпоху демократизации знаний, стало очень легко глубоко изучить любую дисциплину. Это