데이터 연구 회사 : 현재 존재하는 기업의 96 %가 10 년 후에 실패

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  • 2018.11.19 [월]
데이터 연구 회사 : 현재 존재하는 기업의 96 %가 10 년 후에 실패 할 것입니다

마케팅에 관여하는 사람이라면 누구나 광고만큼이나 오래된 것을 알 수 있습니다. "광고 비용의 절반은 낭비입니다. 문제는 내가 어느 부분인지 모르겠다. "현실은 더 나빠질 수 있습니다 - 단지 절반도 아니지만 수익성을 충분히 창출하지 못하는 고객에게 마케팅 예산의 절대 다수가 낭비 되고 있다고 Wharton 학교의 Peter Fader는 말합니다 펜실베니아 대학에서 경제학을 전공했다.

빅 데이터 및 분석 기술의 등장으로 그러한 상황이 바뀔 것으로 예상됩니다. 오늘날 의사 결정권자는 낭비되는 마케팅 예산을 효과적인 예산에서 효과적으로 구할 수 있습니다.

그럼에도 불구하고 대규모 데이터 재물을 활용하는 데 필요한 기업은 거의 없으며 그 결과는 극적 일 수 있습니다. 싱가포르에 본사를 둔 데이터 과학 회사 인 DATAVLT는 기업 데이터의 99 %가 낭비되어 지식을 끌어 내지 못한다고 말합니다. 데이터 회사 중 1 %만이 수집하고 저장합니다. DATAVLT에 따르면, 현재 존재하는 기업의 96 %가 10 년 후에 실패하게됩니다.

전 세계적으로 데이터 분석의 중요성을 깨닫고있는 대기업이 있습니다. 2017 년 Gartner의 조사 에 따르면 "13 개 마케팅 역량 중 Gartner가 조사한 최고 마케팅 책임자 (CERT)는 총 마케팅 비용 예산의 9.2 %를 마케팅 역량에 할당했습니다."몇 년 전만해도 Analytics 마케팅 지출 측면에서 4 위를 차지했습니다.

절대 수치에서 마케팅 예산의 9.2 %, 즉 1,000 만 달러는 920,000 달러이며 데이터 분석 프로젝트의 경우 드문 가격표가 아닙니다. Amazon  전 세계적으로 72 억 달러를 마케팅에 사용하고 있으며 데이터 분석은 Amazon의 핵심 역량입니다. 데이터 과학은 비용 절감 및 고객 기대치 예측을 위해 대기업의 비밀스런 무기가됩니다.

위험에 처한 소규모 기업

그러나 어떤 통찰력이 마케팅 예산의 10 % 인 5,000 달러, 예를 들어 5 만 달러를 살 수 있습니까? 바로 지금,별로. DATAVLT의 공동 설립자 인 Michelle Yeo는 "5 ~ 6 인당 예산이 없다면 데이터에서 얻은 가치를 얻지 못할 것"이라고 Cointelegraph의 Michelle Yeo는 말했습니다.

PayScale에 따르면, 중국 상하이에있는 데이터 분석가의 월급은 연간 약 14,000 달러입니다. 싱가포르에서는 같은 기술 세트는 가치 보너스없이 약 $ 3만3천8백39 년. 적어도 최소한의 정교함으로 데이터를 분석하는 데 필요한 최소한의 비용입니다. 비용이 많이 드는 분석 도구는 획기적인 결과를 보장하지 않고 가격을 더욱 높여줍니다.

DATAVLT는 예측이 정확하다면 멸종을위한 첫 번째 후보는 중소기업이라고 말합니다.

저렴한 지능

운명과 어둠에도 불구하고 DATAVLT는 그 자체로 기회가 있습니다. 이 회사는 중소기업을 대상으로 저렴한 SaaS (Software as a Service) 데이터 분석 제품을 대상으로 아시아 태평양 지역에서 가장 많은 잠재 수요를보고 있습니다. 그것은에 베팅 blockchain 비용 절단 도구로. 현재의 시장 점유율이 0.01 % 미만인 경우에도 DATAVLT는 7 년간 약 5 천만 달러의 매출을 올릴 계획입니다.

본질적으로, DATAVLT의 플랫폼은 다양한 외부 및 공개 데이터 소스를 통해 이용 가능한 모든 관련 고객 데이터 (예 : 서비스 소비, 커뮤니케이션 및 행동)를 교차합니다. 엔진은 경제적, 사회 학적, 인류 학적 정보를 고려한 다음 프로파일 링, 색조 및 정서와 같은 행동 입력과 데이터를 연관시킵니다. 이 상관 관계의 결과는 훨씬 더 깊고 분석이 더 의미있는 데이터입니다.

"권한 부여에 관한 것입니다. 대기업이 지배적 인 표준이되는 시대에, 우리는 독립 브랜드가 성장할 수 있고 공동체를 대안으로 함께 구축하는 데 중요한 역할을 할 수있는 포괄적 인 것을 만들 수 있습니다. 그러한 일이 일어나기 위해서는 서로를 도울 필요가 있습니다. "라고 Michelle Yeo는 말합니다.

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