ການຕັດສິນໃຈທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນໃນການດຳເນີນງານສຳລັບສະຖານທີ່ບັນເທີງໃນອາຄານ: ການເກັບຂໍ້ມູນ ແລະ ການຕິດຕາມປະສິດທິຜົນ

ກ່ຽວກັບຜູ້ຂຽນ

ດາວິດ ກິມ ແມ່ນນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ເຊີ່ยวຊານດ້ານອຸດສາຫະກຳບັນເທີງ ແລະ ການພັກຜ່ອນ ໂດຍມີປະສົບການຫຼາຍກວ່າ 14 ປີ ໃນດ້ານສິນເຊື່ອງການດຳເນີນງານ ແລະ ການວິເຄາະທຸລະກິດ. ລາວໄດ້ຈັດຕັ້ງປະຕິບັດລະບົບການເກັບຂໍ້ມູນ ແລະ ການຕິດຕາມຜົນສຳເລັດສຳລັບບໍລິການບັນເທີງພາຍໃນຫຼາຍກວ່າ 50 ແຫ່ງ ທົ່ວເຂດອາເມລິກາເໜືອ ແລະ ເອເຊຍ. ຄວາມຊຳນິຊຳນານຂອງດາວິດຢູ່ທີ່ການປ່ຽນຂໍ້ມູນດິບດ້ານການດຳເນີນງານໃຫ້ເປັນຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສາມາດນຳໄປປະຕິບັດໄດ້ ເພື່ອຂັບເຄື່ອນການເຕີບໂຕຂອງລາຍໄດ້, ປະສິດທິພາບໃນການດຳເນີນງານ, ແລະ ການຍົກສູງຄວາມພ້ອມໃຈຂອງລູກຄ້າ.

ຄຳແນະນຳ

ການຕັດສິນໃຈທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນໄດ້ກາຍເປັນສິ່ງທີ່ຈຳເປັນຫຼາຍສຳລັບສະຖານທີ່ບັນເທີງພາຍໃນອາຄານທີ່ມຸ່ງໝັ້ນທີ່ຈະປັບປຸງປະສິດທິຜົນ ແລະ ຮັກສາຄວາມແຂ່ງຂັນ. ຜູ້ປະກອບການຈຳນວນຫຼາຍປະເຊີນບັນຫາກັບແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ແຍກສ່ວນກັນ, ມາດຕະການທີ່ບໍ່ເປັນເອກະພາບ, ແລະ ການຂາດການເບິ່ງເຫັນທີ່ເປັນຈິງໃນເວລາຈິງຕໍ່ດັດຊະນີປະສິດທິຜົນທີ່ສຳຄັນ. ບົດຄວາມນີ້ນຳເອົາເອກະສານທີ່ຄົບຖ້ວນກ່ຽວກັບການເກັບກຳຂໍ້ມູນ ແລະ ການຕິດຕາມປະສິດທິຜົນ, ໂດຍເນັ້ນໃສ່ສະຖາປັດຕະຍາການຂໍ້ມູນທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນ, ການກຳນົດມາດຕະການທີ່ສຳຄັນ, ແລະ ການນຳເອົາເຄື່ອງມືວິເຄາະມາໃຊ້ງານ. ພວກເຮົາໄດ້ອະທິບາຍຂັ້ນຕອນທີ່ເປັນຮູບປະທຳ, ມາດຕະຖານ KPI, ແລະ ຕົວຢ່າງການນຳໃຊ້ຈິງທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການເຂົ້າໃຈແລະນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນຢ່າງມີປະສິດທິຜົນສາມາດເພີ່ມລາຍໄດ້ໄດ້ 15–25% ແລະ ລົດຕົ້ນທຶນດ້ານການດຳເນີນງານໄດ້ 10–20%.

ສະຖາປັດຕະຍາການການເກັບກຳຂໍ້ມູນທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນ

ການຈັດການຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິຜົນຕ້ອງການສະຖາປັດຕະຍາການທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນເພື່ອບັນທຶກຂໍ້ມູນຈາກທຸກຈຸດສຳຫຼັບການດຳເນີນງານ. ນຳໃຊ້ເສັ້ນທາງຂໍ້ມູນທີ່ເປັນສ່ວນກາງເພື່ອລວມຂໍ້ມູນຈາກລະບົບ POS, ບັດ RFID, ເຄື່ອງຫຼີ້ນ, ແລະ ລະບົບຮັບຄຳຕິຊົມຈາກລູກຄ້າ. ອີງຕາມມາດຕະຖານຂອງອຸດສາຫະກຳ, ສະຖານທີ່ທີ່ມີລະບົບຂໍ້ມູນທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນຈະສາມາດສ້າງລາຍງານໄດ້ໄວຂຶ້ນ 30% ແລະ ມີຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການວິເຄາະປະສິດທິຜົນສູງຂຶ້ນ 25%. ນຳໃຊ້ API ແລະ middleware ເພື່ອຮັບປະກັນການຊື່ອສົມຂໍ້ມູນແບບ real-time, ໂດຍການຂັບໄລ່ການປ້ອນຂໍ້ມູນດ້ວຍຕົວເອງ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ຜິດພາດ. ສາງຂໍ້ມູນທີ່ເປັນອັນໜຶ່ງດຽວຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດວິເຄາະຢ່າງລະອອງທັງໝົດທັງໃນດ້ານລາຍຮັບ ແລະ ກິດຈະກຳດ້ານການດຳເນີນງານ.

ການກຳນົດດັດຊະນີປະສິດທິຜົນທີ່ສຳຄັນ (KPIs)

ເລືອກຕົວຊີ້ວັດທີ່ສອດຄ່ອງກັບເປົ້າໝາຍທາງທຸລະກິດ ແລະ ສະເໜີຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດນຳໄປປະຕິບັດໄດ້ໃນດ້ານລາຍຮັບ ການດຳເນີນງານ ແລະ ຄວາມພໍໃຈຂອງລູກຄ້າ. ຕົວຊີ້ວັດດ້ານລາຍຮັບປະກອບດ້ວຍລາຍຮັບສະເລ່ຍຕໍ່ຜູ້ເຂົ້າເບິ່ງ (ARPU), ລາຍຮັບຕໍ່ຕາແຕກເມັດສີ (square foot), ແລະ ອັດຕາການແລກປ່ຽນ. ຕົວຊີ້ວັດດ້ານການດຳເນີນງານປະກອບດ້ວຍອັດຕາການນຳໃຊ້ອຸປະກອນ, ອັດຕາການຜ່ານຂະບວນການຕໍ່ຊົ່ວໂມງ, ແລະ ເວລາທີ່ຕອບສະຫນອງຕໍ່ການບໍາລຸງຮັກສາ. ຕົວຊີ້ວັດດ້ານປະສົບການຂອງລູກຄ້າປະກອບດ້ວຍເວລາທີ່ຢູ່ໃນສະຖານທີ່ (dwell time), ຄະແນນຜູ້ສົ່ງເສີມສິນຄ້າ (NPS), ແລະ ອັດຕາການເຂົ້າມາໃຊ້ບໍລິການຊ້ຳຄືນ. ຂໍ້ມູນສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ ສະຖານທີ່ທີ່ຕິດຕາມຕົວຊີ້ວັດທີ່ສົມດຸນກັນຈຳນວນ 8–12 ຕົວ ສາມາດປະກາດບັນຫາໄດ້ໄວຂຶ້ນ 20% ແລະ ມີປະສິດທິພາບດ້ານການດຳເນີນງານສູງຂຶ້ນ 15% ເມື່ອທຽບກັບສະຖານທີ່ທີ່ຕິດຕາມຕົວຊີ້ວັດທີ່ຫຼາຍເກີນໄປ ຫຼື ບໍ່ມີຄວາມຊັດເຈນ.

ການຕິດຕາມແບບທັນທີ ແລະ ແຜງຄວບຄຸມ

ປະຕິບັດການຈໍສະແດງການຕິດຕາມເປັນເວລາຈິງ ທີ່ສະແດງຕົວຊີ້ວັດທີ່ສຳຄັນ ໂດຍມີຄວາມສາມາດໃນການເຂົ້າເຖິງລາຍລະອຽດເພີ່ມເຕີມສຳລັບການວິເຄາະຢ່າງລະອອງ. ອອກແບບມຸມມອງທີ່ເປັນເອກະລັກຕາມບົດບາດສຳລັບຜູ້ຈັດການດ້ານການດຳເນີນງານ, ທີມການຕະຫຼາດ, ແລະ ຜູ້ບໍລິຫານສູງ. ເປີດໃຊ້ງານການເຕືອນແລະການແຈ້ງເຕືອນເມື່ອຕົວຊີ້ວັດສຳຄັນ (KPIs) ຫ່າງໄກຈາກເກນເປົ້າໝາຍ. ໃນການສຶກສາຄະດີຫນຶ່ງ, ສະຖານທີ່ທີ່ນຳເອົາການຈໍສະແດງການຕິດຕາມເປັນເວລາຈິງໄປໃຊ້ງານ ໄດ້ຫຼຸດຜ່ອນເວລາທີ່ອຸປະກອນບໍ່ສາມາດໃຊ້ງານໄດ້ລົງ 18% ແລະ ເພີ່ມປະສິດທິຜົນໃນການຜະລິດຂຶ້ນ 22% ຜ່ານການແກ້ໄຂບັນຫາຢ່າງທັນເວລາ. ການເຫັນເຫດການດ້ານການດຳເນີນງານຢ່າງເປັນເວລາຈິງ ໃຫ້ຄວາມສາມາດໃນການຕອບສະຫນອງຢ່າງໄວວາຕໍ່ຄວາມຜິດປົກກະຕິ ແລະ ໂອກາດທີ່ເກີດຂຶ້ນ.

ການວິເຄາະພຶດຕິກຳຂອງລູກຄ້າ ແລະ ການຈັດໝວດໝູ່

ໃຊ້ຂໍ້ມູນການຊື້ຂາຍ ແລະ ການຕິດຕາມຜ່ານ RFID ເພື່ອເຂົ້າໃຈຮູບແບບການປະພຶດຂອງລູກຄ້າ ແລະ ການຈັດບ່ວງລູກຄ້າ. ວິເຄາະຄວາມຖີ່ຂອງການເຂົ້າມາຢ້ຽມຢາມ, ການແບ່ງຈ່າຍການໃຊ້ຈ່າຍ, ຄວາມສົນໃຈໃນເກມຕ່າງໆ, ແລະ ເວລາທີ່ໃຊ້ຢູ່ໃນບ່ອນນັ້ນຕາມບ່ອນທີ່ແບ່ງຕາມເຫດຜົນດ້ານປະຊາກອນ. ໃຊ້ເຕັກນິກການຈັດກຸ່ມເພື່ອຄົ້ນຫາບ່ອນທີ່ມີລູກຄ້າທີ່ມີມູນຄ່າສູງ, ລູກຄ້າທີ່ມີຄວາມເສັ່ງສີ່ນ, ແລະ ໂອກາດໃນການຂະຫຍາຍຕົວ. ຂໍ້ມູນຈາກບ່ອນທີ່ນຳໃຊ້ການຈັດບ່ວງລູກຄ້າສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າມີການປັບປຸງປະສິດທິຜົນຂອງການຕະຫຼາດທີ່ມີເປົ້າໝາຍໄດ້ 25% ແລະ ມີການເພີ່ມຂື້ນຂອງອັດຕາການຮັກສາລູກຄ້າໄດ້ 20%. ປັບແຕ່ງຂໍ້ເ Ange ແລະ ການສົ່ງເສີມການຂາຍໃຫ້ເໝາະສົມກັບບ່ອນທີ່ຈັດບ່ວງເພື່ອເພີ່ມການມີສ່ວນຮ່ວມ ແລະ ລາຍໄດ້ໃຫ້ສູງສຸດ.

การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์สำหรับการคาดการณ์ความต้องการ

ນຳໃຊ້ການວິເຄາະທີ່ເປັນທຳນຽມກ່ອນເພື່ອຄາດເດົາຄວາມຕ້ອງການໃນໄລຍະທີ່ມີການໃຊ້ບໍລິການສູງສຸດ, ລະດັບບຸກຄະລາກອນທີ່ເໝາະສົມ ແລະ ຄວາມຕ້ອງການດ້ານສິນຄ້າສຳຮອງ. ໃຊ້ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດ, ຮູບແບບການປ່ຽນແປງຕາມລະດູການ ແລະ ປັດໄຈພາຍນອກເຊັ່ນ: ວັນທີ່ເປັນວັນຢຸດເຮັດວຽກ ແລະ ເຫດການທ້ອງຖິ່ນເພື່ອສ້າງຮູບແບບການຄາດເດົາທີ່ຖືກຕ້ອງ. ອີງຕາມຂໍ້ມູນຂອງອຸດສາຫະກຳ, ສະຖານທີ່ທີ່ນຳໃຊ້ການຄາດເດົາຄວາມຕ້ອງການແບບທຳນຽມກ່ອນ ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຈາກການຈ້າງບຸກຄະລາກອນເກີນຄວາມຈຳເປັນໄດ້ 15–20% ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນການຫາຍໄປຂອງສິນຄ້າຈາກສາງໄດ້ 25–30%. ສູນບັນເທີງໜຶ່ງໄດ້ນຳໃຊ້ຮູບແບບການຄາດເດົາທີ່ເຮັດໃຫ້ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຈັດຕັ້ງບຸກຄະລາກອນດີຂຶ້ນ 22% ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍດ້ານແຮງງານໄດ້ 12% ໂດຍບໍ່ເຮັດໃຫ້ຄຸນນະພາບການບໍລິການຫຼຸດຕໍ່າລົງ.

ການວິເຄາະດ້ານປະສິດທິພາບຂອງອຸປະກອນ ແລະ ການບໍາຮັກສາ

ຕິດຕາມຕົວຊີ້ວັດປະສິດທິພາບຂອງອຸປະກອນ ລວມທັງເວລາທີ່ອຸປະກອນໃຊ້ງານໄດ້ (uptime), ອັດຕາຄວາມລົ້ມເຫລວ, ເວລາສະເລ່ຍລະຫວ່າງຄວາມລົ້ມເຫລວ (MTBF), ແລະ ເວລາສະເລ່ຍທີ່ໃຊ້ໃນການຊ່ອມແປງ (MTTR). ວິເຄາະຮູບແບບຕ່າງໆເພື່ອກຳນົດອຸປະກອນທີ່ຕ້ອງການການບໍາຮັກສາ, ການແທນທີ່, ຫຼື ການປັບປຸງ. ນຳໃຊ້ອັລກົຣິດີມການບໍາຮັກສາແບບທຳນາຍ (predictive maintenance) ເພື່ອຈັດຕັ້ງການຊ່ອມແປງກ່ອນທີ່ຈະເກີດຄວາມລົ້ມເຫລວ. ຂໍ້ມູນສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການບໍາຮັກສາແບບທຳນາຍຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນເວລາທີ່ອຸປະກອນຢຸດໃຊ້ງານຢ່າງບໍ່ໄດ້ວາງແຜນລົງ 30–40% ແລະ ຍືດອາຍຸການໃຊ້ງານຂອງອຸປະກອນໄດ້ 15–20%. ກຸ່ມເກມທີ່ໃຊ້ເງິນເພື່ອແລກເອົາລາງວັນ (redemption game cluster) ທີ່ນຳໃຊ້ການບໍາຮັກສາແບບທຳນາຍ ໄດ້ສັງເກດເຫັນການຫຼຸດລົງຂອງການຂັດຂວາງການບໍລິການ 35% ແລະ ການເພີ່ມຂື້ນຂອງລາຍໄດ້ຕໍ່ເຄື່ອງຈັກ 20%.

ຂັ້ນຕອນທີ 1: ອອກແບບສຳລັບສຳນັກງານຂໍ້ມູນທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນ

ປະເມີນແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ ແລະ ລະບົບປະຈຸບັນທັງໝົດໃນອົງການ. ອອກແບບສະຖາປັດຕະຍະກຳຂອງສາງຂໍ້ມູນສູນກາງທີ່ປະກອບດ້ວຍການບູລະນາການຂໍ້ມູນຈາກ POS, ເກມ, RFID, ແລະ ຄວາມຄິດເຫັນຈາກລູກຄ້າ. ດຳເນີນການຕິດຕັ້ງ API ແລະ ລະບົບກາງ (middleware) ເພື່ອການຊື່ອສົມຂໍ້ມູນແບບ real-time. ຕັ້ງຄ່ານະໂຍບາຍການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນເພື່ອຮັບປະກັນຄຸນນະພາບ, ຄວາມປອດໄພ, ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນ. ສະຖາປັດຕະຍະກຳນີ້ເປັນພື້ນຖານສຳລັບການດຳເນີນການວິເຄາະທັງໝົດທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນຕໍ່ໄປ ແລະ ຮັບປະກັນຄວາມສອດຄ່ອງຂອງຂໍ້ມູນທົ່ວທັງອົງການ.

ຂັ້ນຕອນທີ 2: ກຳນົດ ແລະ ມາດຕະຖານ KPI

ຮ່ວມມືກັບຜູ້ມີສ່ວນຮ່ວມທັງໝົດໃນດ້ານການດຳເນີນງານ, ການຕະຫຼາດ, ແລະ ການເງິນເພື່ອກຳນົດຊຸດ KPI ທີ່ສຳຄັນຈຳນວນ 8–12 ຂໍ້ທີ່ສອດຄ່ອງກັບເປົ້າໝາຍທາງທຸລະກິດ. ກຳນົດຄວາມໝາຍ, ວິທີການຄຳນວນ, ແລະ ເປົ້າໝາຍອ້າງອີງທີ່ຊັດເຈນສຳລັບແຕ່ລະ KPI. ດຳເນີນການຄຳນວນ KPI ແລະ ລາຍງານອັດຕະໂນມັດພາຍໃນເວທີຂໍ້ມູນ. ຮັບປະກັນວ່າ KPI ແຕ່ລະຂໍ້ຖືກກຳນົດ ແລະ ໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງສອດຄ່ອງທົ່ວທັງພາກສ່ວນ. ການມາດຕະຖານເຮັດໃຫ້ການປຽບທຽບແລະການວິເຄາະແນວໂນ້ມໃນໄລຍະເວລາດົນນານເປັນໄປໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ.

ຂັ້ນຕອນທີ 3: ດຳເນີນການດ້ວຍແຜງຈໍສະແດງຂໍ້ມູນແບບທັນທີ

ພັດທະນາແຜງຈໍສະແດງຂໍ້ມູນທີ່ເໝາະສົມຕາມບົດບາດຂອງຜູ້ໃຊ້ ເຊິ່ງສະແດງຕົວຊີ້ວັດສຳຄັນ (KPIs) ໂດຍໃຊ້ວິທີການສະແດງຜົນທີ່ເໝາະສົມ. ດຳເນີນການຈັດຕັ້ງລະບົບເຕືອນເມື່ອມີການເບນຫຼາງຈາກເປົ້າໝາຍຢ່າງມີນັ້ກ. ຝຶກອົບຮົມບຸກຄະລາກອນໃນການຕີຄວາມເຂົ້າໃຈແຜງຈໍສະແດງຂໍ້ມູນ ແລະ ວິທີການຕອບສະໜອງຕາມຂັ້ນຕອນທີ່ກຳນົດ. ດຳເນີນການທົບທວນຢ່າງເປັນປະຈຳເພື່ອປັບປຸງການອອກແບບແຜງຈໍສະແດງຂໍ້ມູນໃຫ້ດີຂຶ້ນຕາມຄຳແນະນຳຈາກຜູ້ໃຊ້ ແລະ ຄວາມຕ້ອງການທີ່ປ່ຽນແປງໄປຂອງທຸລະກິດ. ແຜງຈໍສະແດງຂໍ້ມູນແບບທັນທີໃຫ້ຄວາມຊັດເຈນທັນທີຕໍ່ປະສິດທິພາບດ້ານການດຳເນີນງານ ແລະ ເຮັດໃຫ້ການμຕັດສິນໃຈເກີດຂຶ້ນໄດ້ຢ່າງໄວວາ.

ຂັ້ນຕອນທີ 4: ນຳໃຊ້ຄວາມສາມາດດ້ານການວິເຄາະຂັ້ນສູງ

ນຳໃຊ້ການຈັດບ່ອຍລູກຄ້າ, ການທຳนายຄວາມຕ້ອງການ, ແລະ ການວິເຄາະການບຳລຸງຮັກສາແບບທຳนาย. ໃຊ້ອັລກີຣີດີມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ (machine learning algorithms) ເພື່ອຄົ້ນຫາຮູບແບບຕ່າງໆ ແລະ ສ້າງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສາມາດນຳໄປປະຕິບັດໄດ້. ພັດທະນາອິນເຕີເຟດທີ່ໃຊ້ງ່າຍເພື່ອສະແດງຄວາມເຂົ້າໃຈໃຫ້ແກ່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ບໍ່ມີຄວາມຊຳນິຊຳນານດ້ານເຕັກນິກ. ຕັ້ງຂະບວນການເພື່ອປ່ຽນຄວາມເຂົ້າໃຈເຫຼົ່ານີ້ເປັນການດຳເນີນງານທີ່ເປັນຮູບປະທຳ. ການວິເຄາະຂັ້ນສູງເປີດເຜີຍຄວາມສາມາດທີ່ສາມາດທຳนาย ແລະ ສະເໜີແນວທາງການດຳເນີນງານທີ່ເກີນກວ່າການລາຍງານເພື່ອອະທິບາຍເທົ່ານັ້ນ.

ຂັ້ນຕອນທີ 5: ຕັ້ງປະຕິບັດຂະບວນການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ

ຈັດຕັ້ງປະຕິບັດວຟູງການທົບທວນຢ່າງສະໝໍ່ຳເສີ່ງເພື່ອປະເມີນຜົນສຳເລັດຂອງ KPI ແລະປະສິດທິຜົນຂອງການວິເຄາະ. ດຳເນີນການທົດສອບ A/B ເພື່ອຢືນຢັນຜົນກະທົບຂອງການμຕັດສິນໃຈທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນ. ປັບປຸງຂະບວນການເກັບຂໍ້ມູນ ແລະ ຮູບແບບການວິເຄາະຕາມຄຳຕອບກັບຜົນການປະເມີນ. ສົ່ງເສີມວັດທະນະທຳທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນ ເຊິ່ງຈະເຮັດໃຫ້ເກີດການທົດລອງ ແລະ ການຮຽນຮູ້. ການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຈະຮັບປະກັນວ່າຄວາມສາມາດດ້ານການວິເຄາະຂໍ້ມູນຈະພັດທະນາໄປຕາມຄວາມຕ້ອງການຂອງທຸລະກິດ ແລະ ສ້າງຄຸນຄ່າຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.

ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຄາດວ່າຈະເກີດຂຶ້ນ ແລະ ຜົນກະທົບຕໍ່ທຸລະກິດ

ການນຳໃຊ້ບໍລິການການຕັດສິນໃຈທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນນີ້ ມັກຈະເຮັດໃຫ້ລາຍໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນ 15–25%, ຫຼຸດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍດ້ານການດຳເນີນງານລົງ 10–20%, ແລະ ປັບປຸງຄະແນນຄວາມພ້ອງຂອງລູກຄ້າຂຶ້ນ 15–30%. ສະຖານທີ່ຕ່າງໆຍັງໄດ້ຮັບປະໂຫຍດຈາກການປະເຊີນໜ້າບັນຫາໄດ້ໄວຂຶ້ນ, ຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການທຳนายທີ່ດີຂຶ້ນ, ແລະ ຄວາມຫຼຸດຫຼາຍໃນການດຳເນີນງານທີ່ດີຂຶ້ນ. ຕົວຊີ້ວັດສຳຄັນທີ່ຕ້ອງຕິດຕາມປະກອບມີ: ອັດຕາການເຕີບໂຕຂອງລາຍໄດ້, ອັດຕາການຫຼຸດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ອັດຕາການຮັກສາລູກຄ້າ, ແລະ ອັດຕາການນຳໃຊ້ເຄື່ອງມືວິເຄາະ. ການວັດແທກແລະປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຈະຮັບປະກັນວ່າ ການຮິເລີ່ມຕົ້ນທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນຈະສ້າງຄຸນຄ່າທີ່ວັດແທກໄດ້ໃຫ້ແກ່ທຸລະກິດ.

ສະຫຼຸບ

ການຕັດສິນໃຈທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນ ແປງຮູບແບບການດຳເນີນງານດ້ານບັນຍາກາດພາຍໃນໂດຍໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສາມາດນຳໄປປະຕິບັດໄດ້ ເຊິ່ງຈະເຮັດໃຫ້ລາຍຮັບເຕີບໂຕ, ປະສິດທິພາບໃນການດຳເນີນງານດີຂຶ້ນ, ແລະ ຄວາມພ້ອມໃຈຂອງລູກຄ້າ. ໂດຍການນຳເອົາສະຖາປັດຕະຍາການຂໍ້ມູນທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນຢ່າງເປັນເອກະລາດ, ກຳນົດດັດຊະນີປະສິດທິຜົນທີ່ສຳຄັນ (KPIs), ຕິດຕັ້ງແຜງຄວບຄຸມທີ່ເຮັດວຽກແບບທັນທີ, ແລະ ນຳໃຊ້ການວິເຄາະຂັ້ນສູງ, ສະຖານທີ່ຕ່າງໆສາມາດຮັບເອົາຂໍ້ໄດ້ປຽບໃນການແຂ່ງຂັນ ແລະ ເຮັດໃຫ້ການດຳເນີນງານມີປະສິດທິພາບສູງສຸດ. ພວກເຮົາແນະນຳໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການອອກແບບສະຖາປັດຕະຍາການ ແລະ ການມາດຕະຖານ KPIs ກ່ອນ, ຫຼັງຈາກນັ້ນຈຶ່ງດຳເນີນການຕິດຕັ້ງແຜງຄວບຄຸມ ແລະ ການວິເຄາະຂັ້ນສູງຢ່າງຄ່ອຍເປັນຄ່ອຍ. ການສ້າງວັດທະນະທຳທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນ ແລະ ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດຂະບວນການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ຈະຮັບປະກັນຄຸນຄ່າທີ່ຍືນຍົງຈາກການຮັບຮູ້ຂໍ້ມູນ. ຄວນໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບຄຸນນະພາບ ແລະ ຄວາມເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນເພື່ອສ້າງພື້ນຖານສຳລັບຄວາມສຳເລັດໃນໄລຍະຍາວ.

ຂໍ້ມູນອ້າງອີງ

[ໃສ່ແຜນພາບ: ການເຕີບໂຕຂອງລາຍໄດ້ຫຼັງຈາກການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນ]

[ໃສ່ຕາຕະລາງ: ນິຍາມຂອງ KPI ທີ່ສຳຄັນ ແລະ ເປົ້າໝາຍ]