أفضل 5 صناعات يمكنها الاستفادة من تحويل البيانات إلى نقود

يمكن أن يكون تسييل البيانات أداة فعالة لمساعدة الشركات والقطاعات على زيادة الأرباح وإسعاد المستهلكين. فيما يلي خمسة من الصناعات التي يمكن أن تستفيد منها استراتيجيات تسييل البيانات أكثر من غيرها.

موسيقى

شهدت صناعة الموسيقى فترة طويلة من الاضطرابات ويرجع ذلك في جزء كبير منه إلى شعبية خدمات البث. أدى التحول إلى البث المباشر والابتعاد عن الموسيقى المادية في البداية إلى جعل العديد من المديرين التنفيذيين في الصناعة غير مستعدين ، مما جعلهم يتدافعون للتعامل مع التغيير.

لقد اعتادوا عليه أكثر الآن ، خاصة وأن جائحة COVID-19 ساعد المزيد من الناس على التعرف على الحفلات الموسيقية المتدفقة. أقامت الفنانة براندي كارليل الحائزة على جائزة جرامي العديد من الحفلات الموسيقية التي تم بثها على الهواء مباشرة ، حيث ذهبت عائداتها إلى أفراد طاقمها الذين كانوا عاطلين عن العمل بسبب الوباء. اختار كارلايل أيضًا العديد من المؤسسات الخيرية لدعم الدخل المتولد.

ربما يتتبع الفنان عدد مشاهدي البث المباشر أو النسبة المئوية للأشخاص الذين يشترون التذاكر قبل الحدث بعدة أيام أو أسابيع. بعد ذلك ، يكون من الأسهل تحديد ما إذا كانت الحفلات الموسيقية على الإنترنت يمكن أن تكون مربحة.

أيضًا ، تقدم خدمة البث المباشر Spotify قدرًا كبيرًا من البيانات للفنانين الذين يستخدمون النظام الأساسي. على سبيل المثال ، يمكن للموسيقيين مشاهدة تحديثات عدد البث للإصدارات الجديدة في الأسبوع الأول من توفرها. الرقم يتم التحديث كل ثانيتين لإعطاء الفنانين وجهات نظر دقيقة.

يُظهر Spotify أيضًا كيف يصادف المستمعين المقاطع الصوتية ، سواء من خلال اكتشافها من خلال مزيج قوائم التشغيل أو بوسائل أخرى.

قطاع المعدات الثقيلة

أصبحت سيارات اليوم أكثر تقدمًا بشكل تدريجي ، وهذا يعني عادةً أنها تجمع المزيد من البيانات التي يمكن للشركات استثمارها.

تشير الإحصاءات أيضًا إلى أن العديد من المستهلكين لا يمانعون إذا قام مصنعو السيارات بجمع البيانات منهم. كشفت دراسة أجرتها McKinsey & Company لعام 2020 عن ذلك 37٪ من المستهلكين سيتحولون إلى ماركات السيارات التي قدمت اتصالاً محسنًا.

تتمثل إحدى إمكانات تسييل البيانات في تتبع الاتجاهات المتعلقة بنماذج معينة أو خيارات الألوان أو ميزات أخرى في أسواق معينة. بعد ذلك ، يمكن للمصنعين التأكد من أن الوكلاء لديهم السيارات التي من المرجح أن تبيعها.

أكد ممثل جنرال موتورز أن البيانات التي تجمعها تتعلق بشكل عام إلى موقع السيارة وسلوك السائق وأداء السيارة. ومع ذلك ، قالوا إن الشركة لا يمكنها ربط الكثير من البيانات بأفراد معينين.

يجب أن تحمي العلامات التجارية التي تهدف إلى طرح استراتيجيات ناجحة لتسييل البيانات من انتهاكات الخصوصية. إذا شعر المستهلكون أن الشركات تعرف الكثير ، فقد يظهرون عدم رغبة تدريجية في استخدام ميزات مشاركة البيانات.

خدمات البيع بالتجزئة

هناك اهتمام متزايد بتحقيق الدخل من البيانات عبر الصناعات. وجدت إحدى الدراسات ذلك أكثر من 91٪ من المديرين التنفيذيين شملهم الاستطلاع الزيادات الملحوظة في الاستثمارات ذات الصلة. على سبيل المثال ، إذا قام ممثل الشركة بشراء اشتراك في منصة تحليل البيانات ، فيمكنه رؤية رؤى قد يتم التغاضي عنها بطريقة أخرى.

يعد قطاع التجزئة صناعة تتمتع بإمكانيات هائلة للاستفادة من تسييل البيانات. على سبيل المثال ، يمكن للعلامة التجارية تتبع عدد المتسوقين في التجارة الإلكترونية الذين يستردون رمز الخصم المرتبط بحملة وسائط اجتماعية معينة. تساعد مثل هذه الإحصائيات في تحديد ما إذا كانت الجهود قد حصلت على النتائج المرجوة.

بدلاً من ذلك ، يمكن أن يتضمن تسييل بيانات المتجر الفعلي تتبع ساعات التسوق الأكثر ازدحامًا. ربما يدرك المدير أن العديد من الأشخاص يغادرون دون شراء بعد رؤية مناطق المتاجر المزدحمة أو الطوابير الطويلة. إذا كان الأمر كذلك ، فقد يكون الحل هو زيادة عدد الموظفين للتعامل مع الطلب المتزايد.

يحدث تحدي تسييل البيانات النموذجي عندما تجمع العلامات التجارية الكثير من المعلومات ، ولا يوجد وقت كافٍ لتحليلها بدقة. وبالتالي ، يجب على تجار التجزئة الذين يسعون إلى تعظيم فوائدهم اختيار عدد قليل من الأهداف المرجوة وتحديد نوع البيانات الأكثر فائدة في تحقيقها.

الرعاية الصحية

الأشخاص في صناعة الرعاية الصحية معتادون جيدًا على استخدام البيانات المتاحة لاتخاذ قرارات الرعاية الأكثر ملاءمة. غالبًا ما تحدد نتائج مختبر المريض أو العلامات الحيوية العلاجات التي يجب تقديمها ومتى. ومع ذلك ، يمكن للمؤسسات أيضًا استخدام البيانات لدعم الربحية.

أحد الأمثلة على ذلك هو استكشاف المشكلات الكامنة وراء المواعيد الفائتة. عندما لا يظهر الأشخاص ، تمنع هذه المشكلة المنشأة من فتح الفتحة لشخص مستعد وراغب في أخذها. قد يشير إلقاء نظرة فاحصة على البيانات إلى أن معظم المرضى الذين لم يحضروا يؤكدون أنهم لم يعرفوا أن لديهم مواعيد محددة.

ستؤدي الرسالة النصية التي تضيف تلقائيًا موعدًا لشخص ما إلى تقويمه الرقمي إلى تقليل المشكلة. بالإضافة إلى ذلك ، قد تشير إستراتيجية تسييل البيانات إلى أن العديد من المرضى يمكنهم الحصول على الرعاية اللازمة خارج الزيارات في الوقت الفعلي.

بدأت خدمات الرعاية الصحية المشيخية في نيو مكسيكو باستخدام نظام اتصال غير متزامن منذ عدة سنوات. في عام 2020 ، أرسل الموظفون 50,000 استفسار عن رعاية الحالات الحرجة، يستغرق كل منها دقيقتين في المتوسط ​​لإكماله. يتلقى المرضى عادةً ردودًا على المحتوى النصي الخاص بهم في غضون 15 دقيقة.

يسلط هذا النهج الضوء على بعض المقاييس التي يمكن تتبعها أثناء جهود تحقيق الدخل من البيانات. على سبيل المثال ، كم من الوقت ينتظر المرضى للحصول على إجابات؟ ما هي النسب المئوية للحالات التي يمكن لمقدمي الخدمات معالجتها بدون زيارات شخصية أو عبر الفيديو؟

التسويق

تسييل البيانات هو بالفعل ممارسة شائعة في قطاع التسويق. ومع ذلك ، تشير الأبحاث إلى أن الاتجاه سيستمر.

أشارت دراسة أجريت في يناير 2021 إلى ذلك 88٪ من المسوقين يعتزمون تحديد الأولويات جمع وتخزين بيانات الطرف الأول. على الرغم من أن 58٪ من المجيبين اعتبروا أنها ذات أولوية عالية ، إلا أن 30٪ أشاروا إلى أنها كانت مصدر قلقهم الأكبر خلال الأشهر الستة إلى الاثني عشر المقبلة.

ومع ذلك ، أشارت الشركة التي أجرت الدراسة إلى الأهمية المتزايدة لبيانات الطرف الصفري. تأتي بيانات الطرف الأول من تفاعلات العملاء ولكن غالبًا ما يتم جمعها في الخلفية. البيانات الصفرية هي المعلومات التي يقدمها هؤلاء الأشخاص عن عمد للشركات.

يمكن أن يؤدي تحقيق الدخل من البيانات إلى تحسين نتائج التسويق بعدة طرق. تنظر العديد من الشركات إلى البيانات أثناء التخطيط للحملات أو اختيار القنوات الإعلانية التي يجب استخدامها لجمهور معين.

يمكن لمتخصصي التسويق أيضًا تطبيق تحليلات البيانات لتحديد طرق التواصل التي من المرجح أن يكون لها صدى أكبر لدى جماهير معينة. أثناء وضع إستراتيجية ، يجب على ممثلي الشركة تقييم التحديات المعروفة وكيف يمكن للمعلومات المتزايدة التغلب عليها.

تسييل البيانات أمر منطقي

هذه هي بعض القطاعات التي من المرجح أن تستفيد من مبادرات تسييل البيانات. ومع ذلك ، يمكن أن تشهد الصناعات الأخرى نتائج إيجابية مماثلة ، خاصة إذا اهتم الممثلون بضمان موثوقية البيانات.

المصدر: https://dataconomy.com/2021/04/top-5-industries-benefit-data-monetization/