Hozirgi kunda mamlakatimizda raqamlashtirish jarayoni iqtisodiyotning barcha tarmoqlarida jadallik bilan transformatsiyasi kuzatilmoqda. Yengil sanoatdan tortib, qurilish, qishloq xo‘jaligi soxalarida raqamlashtirishga o‘tish ustuvor vazifalardan biri etib baholanmoqda. Raqamlashtirish jarayoni bu iqtisodiyotning o‘sishiga, aholi turmush darajasining oshishiga olib keladi. Vaziyatdan foydalanib, aytish mumkinki raqamlashtirish jarayonida ma’lumotlar tahlili raqamlashtirishning muhim bosqichlaridan biri sanaladi.
Ma’lumotlar tahlili asoslarini tushunish oson. Tashkilotni tahlil bilan qanday o‘zgartirish mumkinligi oson ishmi degan savol tug‘iladi? Bunga javob unchalik oson ish emas. Bu o‘z navbatida ma’lumotlar tahlilchilaridan, aniq faktlarga asoslangan tahlil jarayonlarini biladigan, ilmiy-nazariy bilimga asoslangan tahlilni talab etadi.
Kimdir menga tahlil qilishni xohlashini aytsa, men buni oson deb aytaman. Men buni besh daqiqada tushuntira olaman. Ammo, agar kimdir tashkilotni tahlil yordamida o‘zgartirmoqchiligini aytsa, mening munosabatim: “Sizda qancha vaqt bor?” deb so‘ragan bo‘lar edim.
Raqamli biznes
Lug‘atga yangi mashhur so‘z qo‘shildi: raqamli biznes. Bu nima? G‘oya dunyoni qayta ko‘rib chiqishga muvaffaq bo‘lgan bir nechta biznesdan kelib chiqadi. Uber avtomashinalarisiz yoki haydovchilarsiz taksi kompaniyasini qurdi. Airbnb mehmonxona yoki xonaga ega bo‘lmasdan mehmondo‘stlik xizmatini yaratdi. Ommaviy axborot vositalari va chakana savdo (masalan, Amazon, eBay) raqamli tarzda o‘zgartirildi.
Biz bunday biznesni raqamli biznes deb ataymiz. Raqamli korxonalar biznesni amalga oshirish usullarini tubdan qayta ko‘rib chiqish uchun raqamli texnologiyalardan foydalanadilar. Bunday biznesga aylanish yo‘li raqamli transformatsiya deb ataladi.
Nega bizga bu kerak? degan savol o‘rinli bo‘ladi. Yangi texnologiya bizni quvontirdi va bizni bog‘ladi. 2012-yilgi MIT Technology Review sarlavhasida quyidagi jumla chop etilgan edi “Siz menga Mars koloniyalarini vada qilgan edingiz. Buning o‘rniga men Facebook-ni oldim”. Ko‘pchilik o‘yin-kulgiga qaramay, yangi texnologiyalar fundamental yutuqlarga olib kelmaganini ta’kidlamoqda. Internet kabi texnologiyalar hamma joyda mavjud. Biroq, tanqidchilarning ta’kidlashicha, bu texnologiyalar hayotimizni tubdan o‘zgartira olmadi yoki sanoat inqilobidagi yutuqlar kabi katta samaradorlikni oshira olmadi.
Raqamli biznesda ma’lumotlarga asoslangan tahlil
Raqamli texnologiyalarning uchta toifasi ushbu transformatsiyada muhim rol o‘ynashi mumkin: analitika va AI (Sun’iy intellekt), ijtimoiy mobil va IoT(Buyumlar interneti) va kraudsorsing. Quyidagi rasmda raqamli biznesning tarkibiy qismi ko‘rsatilgan. Bu hech qanday holatda yagona vakillik emas. Shunga qaramay, quyidagi rasmda raqamli biznesda muhokama qilinadigan ko‘plab g‘oyalar mavjud. Bundan tashqari, u biznesda tahlillar muhim rol oynashi mumkin bo‘lgan beshta sohani sanab o‘tadi.
Quyida barcha bo‘limlar bo‘yicha alohida ko‘rib chiqiladi.
Operatsiyalarni yaxshilash
Asosiy g‘oya tashkilot haqida ma’lumot to‘plash va undan operatsiyalarni yaxshilash uchun foydalanishdir. Bu analitikaning eng ko‘p muhokama qilinadigan foydasi. Tashkilotda juda ko‘p ishqalanish va samarasizlik mavjud, deb hisoblanmagan taxmin har doim mavjud bo‘lib kelgan. Ko‘pchiligingiz bu haqiqat ekanligiga qo‘shilasiz. Bunga tegishli bo‘lgan ko‘plab foydalanish holatlari mavjud. Quyida bir nechtasi:
Bashoratli texnik xizmat ko‘rsatish, ya’ni ishlab chiqarish liniyalari, uskunalar, avtomobil parklari va uchastkalar.
Optimallashtirish, rejalashtirish va muammolarga javob berish, ya’ni to‘g‘ri odam to‘g‘ri rol o‘ynashiga va ularga kerak bo‘lgan hamma narsaga kirishiga ishonch hosil qilish.
Firibgarlikni aniqlash va oldini olish.
HR tahlili, ya’ni eng yahshi nomzodlarni topish, nomzodlarni filtrlash, ish faoliyatini baholash tahlili va proaktiv aralashuv, ishlamay qolishni bashorat qilish.
Xavfsizlik va kuzatuv.
Optimallashtirish uchun kalit nimani o’lchash kerakligini bilishdir. Biz ushbu o’lchovlarni tavsiflash uchun KPI (Asosiy ishlash ko’rsatkichlari) atamasidan foydalandik. KPI – bu vaziyatning muhim jihatini ifodalovchi oddiy ko’rsatkich.
KPIning yaxshi namunasi ko‘mir konlarida kanareykalar haqida o‘ylashdir. Bir necha yil oldin konchilar kanareykalar va boshqa mayda qushlarni ko‘mir konlariga olib ketishgan. Bu qushlar kislorod darajasiga juda sezgir. Kislorod darajasi past bo‘lgan taqdirda, ular yerga yeqiladilar. Bu o‘z navbatida shaxtada ishlaydiganlar uchun shaxtani zudlik bilan tark etish kerakligi haqida signal sifatida qaralar ekan.
Quyida KPI ning boshqa misollari keltirilgan.
YaIM va mamlakat uchun o‘rtacha umr ko‘rish.
Chakana savdo do‘konida kvadrat metrga tushadigan daromad, har bir xodimga to‘g‘ri keladigan daromad va tashkilotdagi daromad.
Savdo va marketingda mijozning umr bo‘yi qiymati (CLV) va mijozlarni sotib olish qiymati (CAC).
To‘g‘ri KPI ni topganingizda, qolganlari nisbatan oson amalga oshadi. Muammolarni topish, yechimlarni topish va qo‘llash va yechimlarimiz samaradorligini topish uchun KPI dan foydalanishimiz mumkin. Operatsiyalarni yaxshilash uchun jarayonni doimiy ravishda qo‘llab borish talab etiladi.
Mijozlar bilan aloqa o‘rnatish
Analytics tashkilotning mijozlar bilan o‘zaro munosabatlarini optimallashtirishi va yangi dinamikani yaratishi mumkin. Bu ko‘p shakllarda sodir bo‘lishi mumkin.
Mijoz va mahsulot o‘zaro ta’sirini tahlil qilish mahsulotning funksionalligi va foydalanuvchi tajribasini yaxshilashi mumkin (ya’ni, qahva mashinasiga taymer qo’shish kabi).
Mahsulotga ulangan ilova mijozga aloqa kanalini taqdim etadi. Misol uchun, mijoz ilovadan har qanday muammo haqida xabar berish, fikr-mulohaza bildirish va uchrashuvlarni rejalashtirish uchun foydalanishi mumkin. Shu bilan birga, siz ilovadan keyin xabardor bo‘lish, takliflar va reklamalarni yuborish uchun foydalanishingiz mumkin.
Ijtimoiy tarmoqlar orqali mijoz bilan bog‘laning va ularning yoqtirishlari, yoqtirmasliklari va his-tuyg‘ularini tushunish uchun ularga ergashish lozim. Ushbu tushunchalar mahsulot to‘g‘risida qaror qabul qilish uchun ishlatilishi mumkin. Misol uchun, agar mijozlar sizning mahsulotingiz bilan boshqa mahsulotdan foydalansa, ehtimol siz boshqa kompaniya bilan hamkorlik qilishingiz yoki raqobatbardosh mahsulotni yaratishingiz kerak bo‘ladi. Bundan tashqari, xuddi shu ma’lumotlardan his-tuyg‘ularni kuzatish va brendning ko‘tarilish va tushishlarini tushunish uchun foydalanish mumkin.
Boshqa mijozlar muammoga duch kelgunga qadar muammolarni toping va ularni hal qilish uchun tashabbus ko‘rsating va boshqa mijozlarga yangilanishlarni faol ravishda yuboring.
Mijozlar bilan muntazam aloqada bo‘lish samarali marketing kampaniyalarini o‘tkazish imkonini beradi. Misol uchun, biz mijozlar zichligi yuqori bo‘lgan joylarda tadbirlarni amalga oshirishimiz mumkin. Bu ko‘proq savdoga olib keladigan tarmoq effektlarini yaratadi. Masalan, kasalxonaga xayriya qilganingizda yoki maktab tadbiriga homiylik qilganingizda bir nechta mijozlarni taklif qilishimiz mumkin.
Mijozlarning bir-biri bilan gaplashishi va bir-biridan o‘rganishi uchun foydalanuvchilar guruhlarini yaratish lozim. Siz ularni ko‘proq qabul qilishga undaydigan tarmoq effektini topasiz. Mercedes-Benz Club bu g‘oyaga misol bo‘la oladi. Biroq, ijtimoiy tarmoqlar olamida bu klublar avvalgidan ham arzonroq faoliyat yuritishi mumkin.
Marketing va sotuv bo‘limini yahshilash
Marketing skautlar, sotuvchilar esa ovchilardir. Mijozlar ko‘pincha veb-saytga tashrif buyuruvchilar sifatida boshlanadi. Marketing bir necha usul bilan yangi tashrif buyuruvchilarni jalb qiladi.
Istiqbolli mijozlarni qiziqtiradigan kontent yaratish va ularni saytda nashr etish;
Seminarlar, homiylik tadbirlari, tashqi nashrlar va h.k. kabi;
Raqamli reklamalar;
Televizor, SMS va bosma OAV reklamalari.
Keyin marketing axborot byulletenlari va boshqa tadbirlar orqali tashrif buyuruvchilarni aniqlaydi, kuzatib boradi va tarbiyalaydi. Sotish tayyor bo‘lganda sotish bilan shug‘ullanadi. Analytics marketing va sotish quvurlari bo‘ylab harakatlanayotganda yetakchilarni aniqlashi va kuzatishi mumkin.
Quyida ma’lumotlar tahlilchisi qila oladigan ba’zi ko‘nikmalar mavjud.
Yetakchilarni samaradorligiga qarab tartiblash (ya’ni, tarixiy ma’lumotlardan foydalangan holda Machine Learning modellaridan foydalanish) orqali yetakchilarni tartibga solishga sarflangan vaqtni optimallashtirish;
Nashr etilgan kontentning samaradorligini, trafik manbalarini va xabarning trafikka ta’sirini kuzatib borish, tahlil qilish va tushunish imkoni mavjud;
Samarali raqamli media kampaniyasini o‘tkazish;
Mijozlarning o‘zaro munosabatlaridan to‘plangan ma’lumotlardan foydalangan holda sayohat xaritasini tuzish, bizga mijozlarni tushunish va ularni sayohat davomida boshqarish imkonini beradi. Bunga eng yaxshi materialni tavsiya etish (masalan, bir xil domendagi boshqa mijozlar va shunga o‘xshash ishlarni bajaradigan boshqalar) va ularni sotish jarayonidan imkon qadar tezroq o‘tkazishga yordam berish, shuningdek, ishonchni mustahkamlash uchun to‘g‘ri mijozlarga yetkazish uchun istiqbolli mijozlar profillarini o‘z ichiga oladi;
Mijozlarning jismoniy joylashuvini tushunib olish va undan yakkama-yakka aloqalarni optimallashtirish uchun foydalanish darkor;
Mahsulot bilan bog‘liq mavzularni kuzatish va ushbu mavzulardan foydalanadigan tarkibni ishlab chiqarish lozim.
Xulosa
Tahlil qilish oson. Biroq, tahlildan foydalanib, tashkilotlarni o‘zgartirish va dunyoni o‘zgartirish qiyin. Raqamli biznes g‘oyasi bu muammoni e’tiborga oladi.
Ushbu maqola tashkilotni har tomonlama ko‘rib chiqishga harakat qiladi va biznesni qanday amalga oshirishni qayta ko‘rib chiqish uchun tahlildan qanday foydalanish mumkinligini muhokama qiladi. Ushbu post ataylab buni qanday qilishni (texnik jihatdan) muhokama qilmaydi, balki ba’zi foydalanish holatlari yordamida nima qilish kerakligini yoritishga harakat qiladi.
