Bạn có đang sử dụng dữ liệu phù hợp để cung cấp năng lượng cho quá trình chuyển đổi kỹ thuật số của mình không?

Hầu hết các công ty kế thừa dựa vào nhiều tập dữ liệu, được tạo ra bởi các sự kiện rời rạc, chẳng hạn như việc vận chuyển một bộ phận từ nhà cung cấp hoặc bán một sản phẩm. Mặt khác, sức mạnh bùng nổ của các nền tảng kỹ thuật số bắt nguồn từ việc sử dụng tương tác dữ liệu do người dùng tương tác với các nền tảng truyền trực tuyến. Ngày nay, các công ty kế thừa ngày càng có thể khai thác sức mạnh của dữ liệu tương tác, nhờ vào các cảm biến và Internet vạn vật (IoT). Chuyển từ dữ liệu nhiều tập sang dữ liệu tương tác không dễ dàng. Tuy nhiên, nó là một phần thiết yếu của bất kỳ sáng kiến ​​chuyển đổi kỹ thuật số của công ty kế thừa nào. Để duy trì sự phù hợp trong kỷ nguyên hiện đại, các công ty kế thừa phải tìm cách khai thác sức mạnh của dữ liệu tương tác, thời gian thực.

Dữ liệu mỗi gia nhập không phải là mới, nhưng sức mạnh của nó trong việc thúc đẩy giá trị doanh nghiệp trong thời hiện đại là chưa từng có. Sức mạnh này được thể hiện rõ nhất trong các mô hình kinh doanh của các nền tảng kỹ thuật số như Facebook, Amazon và Google. Tuy nhiên, đối với phần lớn các công ty kế thừa hoạt động với mô hình kinh doanh theo chuỗi giá trị, sức mạnh dữ liệu mới tìm thấy này vẫn chưa được khai thác. Một lý do chính khiến họ quay trở lại là cách tiếp cận truyền thống của họ để thu thập và sử dụng dữ liệu.

Hầu hết các công ty kế thừa dựa vào nhiều tập dữ liệu, được tạo ra bởi các sự kiện rời rạc, chẳng hạn như việc vận chuyển một bộ phận từ nhà cung cấp hoặc bán một sản phẩm. Mặt khác, sức mạnh bùng nổ của các nền tảng kỹ thuật số bắt nguồn từ việc sử dụng tương tác dữ liệu, được phát trực tuyến bởi người dùng tương tác với nền tảng của họ – chẳng hạn như bằng cách đăng lượt thích trên Facebook hoặc tìm kiếm trên Google. Facebook và Google cùng nhau sở hữu gần 50% thị trường quảng cáo kỹ thuật số trị giá 200 tỷ USD ở Mỹ nhờ những dữ liệu như vậy. Và khi các mô hình kinh doanh của họ được cố định trên internet, tất cả các dữ liệu của họ có tính tương tác. Không phải tất cả các công ty kế thừa đều có thể thu được giá trị từ dữ liệu theo cách của Facebook và Google. Nhưng họ có thể làm được nhiều hơn với dữ liệu so với những gì truyền thống khả thi. Việc khai thác sức mạnh của dữ liệu tương tác cũng có thể thực hiện được đối với các công ty kế thừa, nhờ vào các cảm biến và Internet vạn vật (IoT).

Sleep Number là một ví dụ tuyệt vời về một công ty kế thừa đang nắm lấy sức mạnh của dữ liệu tương tác. Công ty sử dụng các cảm biến trên nệm của họ, tạo ra các luồng dữ liệu tương tác về nhịp tim, kiểu thở và chuyển động cơ thể của người dùng trong khi ngủ. Sử dụng dữ liệu này, công ty làm cho những tấm nệm của mình trở nên độc đáo đối với từng người dùng. Nhưng cảm biến không nhất thiết phải được nhúng vật lý vào trong sản phẩm để trở nên hữu ích – chúng có thể dựa trên web hoặc ứng dụng. Ví dụ: The Washington Post tạo ra dữ liệu tương tác khi độc giả duyệt các tin tức và bài báo quan điểm trên trang web của họ. Các cảm biến dựa trên ứng dụng của Allstate Insurance truyền dữ liệu về cách người dùng lái xe của họ. Ngày nay, cảm biến phổ biến và có sẵn ở nhiều dạng, giúp các công ty kế thừa có thể nắm bắt và sử dụng dữ liệu tương tác theo những cách chưa từng có.

Thuộc tính của dữ liệu tương tác

Hai thuộc tính của dữ liệu tương tác làm cho vai trò của nó trong thời hiện đại mở rộng hơn nhiều so với dữ liệu theo từng đợt: khả năng tạo ra một lớp thông tin chi tiết mới và khả năng chia sẻ rộng rãi. Cùng với nhau, các thuộc tính này trao quyền cho các công ty kế thừa để cung cấp trải nghiệm kỹ thuật số phong phú và mở rộng các đề xuất giá trị kinh doanh.

Một lớp thông tin chi tiết mới

Dữ liệu luôn cung cấp thông tin chi tiết. Ví dụ: dữ liệu thời kỳ về doanh số bán nệm cung cấp thông tin chi tiết về những thương hiệu đang bán, khu vực địa lý và phân khúc nào. Thông thường, những thông tin chi tiết đó đến từ việc phân tích dữ liệu tổng hợp sau thực tế trên các danh mục sản phẩm, khu vực địa lý hoặc phân khúc. Những thông tin chi tiết như vậy thường được chia sẻ trong các báo cáo hàng ngày, hàng tuần hoặc hàng tháng.

Mặt khác, dữ liệu tương tác cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực bên cạnh thông tin chi tiết sau thực tế. Ví dụ: dữ liệu tương tác từ nệm tạo ra thông tin chi tiết về mức độ ngủ ngon của người dùng trong thời gian thực. Cái nhìn sâu sắc như vậy có thể được sử dụng để điều chỉnh động các đường viền của nệm nhằm cải thiện chất lượng giấc ngủ. Dữ liệu thời gian thực cuối cùng cũng biến thành dữ liệu sau sự kiện để có được những hiểu biết sâu sắc hơn. Nhưng những thông tin chi tiết sau thực tế này dựa trên các đối tượng chính xác, chẳng hạn như kiểu ngủ của từng người dùng cá nhân. Thông tin chi tiết chính xác tạo ra hồ sơ người dùng phong phú, chẳng hạn như chất lượng giấc ngủ đặc biệt của mỗi người dùng và các yếu tố duy nhất ảnh hưởng đến nó. Sleep Number có kế hoạch sử dụng những hiểu biết sâu sắc như vậy từ dữ liệu của họ để xác định các vấn đề mãn tính về giấc ngủ như ngưng thở khi ngủ và hội chứng chân không yên, và cuối cùng dự đoán các tình trạng sức khỏe khác như bệnh tim và đột quỵ. Gần đây, công ty đã hợp tác với Mayo Clinic để tiếp tục nghiên cứu khoa học về giấc ngủ của họ, và có kế hoạch mở rộng phạm vi kinh doanh từ nhà sản xuất nệm thành công ty cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe.

Các luồng dữ liệu tương tác đang diễn ra có thể tinh chỉnh thêm hồ sơ người dùng cá nhân. Công nghệ đám mây cho phép các công ty duy trì kho lưu trữ hồ sơ khổng lồ và nguồn dữ liệu thời gian thực liên tục từ mỗi đơn vị cảm biến. AI, học máy và phân tích dữ liệu tiếp tục khuếch đại các quy trình xây dựng thông tin chi tiết cho từng hồ sơ. Do đó, các công ty có thể tận dụng những hiểu biết mới từ dữ liệu tương tác để cung cấp các tính năng sản phẩm tùy chỉnh hơn và trải nghiệm mới cho khách hàng, đồng thời tạo ra các cơ hội mới để tạo ra giá trị.

Khả năng chia sẻ rộng rãi

Các công ty kế thừa bảo vệ chặt chẽ dữ liệu nhiều tập của họ vì lý do cạnh tranh. Họ hiếm khi chia sẻ dữ liệu này ra bên ngoài. Ngay cả trong nội bộ các công ty, các phân tích và báo cáo tổng hợp của họ thường được chia sẻ một cách có chọn lọc.

Mặt khác, dữ liệu tương tác thời gian thực có thể được chia sẻ rộng rãi, ngay cả với các thực thể bên thứ ba. Trên thực tế, việc chia sẻ sẽ khuếch đại giá trị của nó. Dữ liệu tương tác thời gian thực về giấc ngủ của người dùng từ nệm thông minh có thể được chia sẻ với một loạt các đối tượng bên ngoài trong phòng – chẳng hạn như hệ thống chiếu sáng, hệ thống âm nhạc hoặc TV. Bằng cách tắt đèn, nhạc và TV khi phát hiện người dùng đang ngủ, nệm mang đến cho người dùng trải nghiệm ngủ tuyệt vời. Tương tự, dữ liệu tương tác thời gian thực từ các cảm biến phát hiện khả năng đường ống bị đóng băng trong nhà – nếu được chia sẻ với các nhà cung cấp dịch vụ do chủ nhà chỉ định, có thể giúp các công ty bảo hiểm bắt đầu hành động phòng ngừa và tránh thiệt hại tốn kém. Khi càng có nhiều thực thể được kết nối để bổ sung cho trải nghiệm người dùng, thì giá trị của dữ liệu thời gian thực càng có thể được khuếch đại khi được chia sẻ với các thực thể đó.

Dữ liệu tương tác thời gian thực vốn chỉ mang tính chất nhất thời. Giá trị của nó từ việc chia sẻ chỉ tồn tại trong thời gian thực. Với người sử dụng nệm, giá trị nằm ở việc tắt đèn hoặc tắt nhạc ngay khi họ ngủ; đối với chủ nhà, đó là trước khi các đường ống đóng băng bắt đầu rò rỉ nước. Giá trị này đối với các thực thể bên ngoài sẽ biến mất sau thực tế, vì chúng không còn có thể hành động có ý nghĩa trên dữ liệu đó nữa. Tính chất nhất thời của dữ liệu thời gian thực này làm cho nó đặc biệt thích hợp để chia sẻ với các thực thể bên ngoài. Các mối quan tâm cạnh tranh liên quan đến việc chia sẻ dữ liệu sau thực tế được lưu trữ không áp dụng ở đây. Hơn nữa, vì chia sẻ làm tăng giá trị của nó, nên có thêm động lực cho các công ty chia sẻ dữ liệu thời gian thực.

Cũng có thể chia sẻ dữ liệu tương tác theo thời gian thực do sự bùng nổ của các thiết bị IoT được kết nối trong những năm gần đây. Dự kiến ​​sẽ có khoảng 30 tỷ tài sản được kết nối trong những năm tới, tạo ra cơ hội rộng lớn để khai thác dữ liệu tương tác để có trải nghiệm khách hàng phong phú hơn và mở rộng phạm vi kinh doanh. Ví dụ, các công ty bảo hiểm gia đình có thể mở rộng phạm vi kinh doanh của họ từ việc bồi thường tổn thất sang ngăn ngừa tổn thất. Doanh thu trong tương lai không bị giới hạn bởi khả năng ước tính rủi ro và các chính sách có lãi. Chúng phát triển từ các dịch vụ mới dựa trên dữ liệu nhằm ngăn ngừa tổn thất và sửa chữa kịp thời.

Chuyển từ dữ liệu nhiều tập sang dữ liệu tương tác không dễ dàng. Tuy nhiên, nó là một phần thiết yếu của các sáng kiến ​​chuyển đổi kỹ thuật số của một công ty kế thừa. Để duy trì sự phù hợp trong kỷ nguyên hiện đại, các công ty kế thừa phải tìm cách khai thác sức mạnh của dữ liệu tương tác.