facebook
twitter
whatsapp
email
linkedin
messenger
يفترض الكثير من المسؤولين التنفيذيين والمستثمرين أن بالإمكان استخدام أي تقنيات لبيانات الزبائن من أجل كسب ميزة تنافسية لا تُضاهى. فكلما زاد عدد زبائنك، ازدادت كمية البيانات التي يمكنك جمعها، ما يسمح لك بتقديم منتج أفضل يجذب مجموعة أكبر من الزبائن عند تحليل تلك البيانات باستخدام أدوات تعلم الآلة، عندئذٍ يمكنك جمع المزيد من البيانات وصولاً إلى تهميش منافسيك.حمّل تطبيق النصيحة الإدارية مجاناً لتصلك أهم أفكار خبراء الإدارة يومياً، يتيح لكم التطبيق قراءة النصائح ومشاركتها.
لكن امتلاك طريقة القياس التقليدية التي تسمى "تأثير الشبكة" أي القدرة على قياس تأثير مستخدم واحد للمنتج أو الخدمة على استهلاك الآخرين. لكن هذه الطريقة لم تعد كافية في جميع الحالات، غير أن هذا الأمر ينبغي ألا يجعلنا نبالغ في تقدير دور البيانات، إذ أننا سنجد أن البيانات لا تكفي وتحتاج لاندماج مع طرق أخرى.
قد تبدو النتائج الاقتصادية المربحة التي ينتجها التعلم القائم على البيانات مشابهة لتلك التي تنتجها دراسات "تأثير الشبكة"، حيث تصبح العروض المقدّمة أكثر قيمة كلما استخدمها أشخاص أكثر، كما هو الحال مع منصات التواصل الاجتماعي، وتحشد هذه العروض في نهاية المطاف الحد الأدنى من المستخدمين الذي يكفي لإقصاء المنافسين. من الناحية العملية، يبقى "تأثير الشبكة" التقليدي لفترة أطول، وغالباً ما يتمتع بقوة وتأثير أكبر. ولتأسيس مركز تنافسي قوي، فإنك بحاجة إلى

تنويه: يمكنكم مشاركة أي مقال من هارفارد بزنس ريفيو من خلال نشر رابط المقال أو الفيديو على أي من شبكات التواصل أو إعادة نشر تغريداتنا، لكن لا يمكن نسخ نص المقال نفسه ونشر النص في مكان آخر نظراً لأنه محمي بحقوق الملكية الدولية. إن نسخ نص المقال بدون إذن مسبق يعرض صاحبه للملاحقة القانونية دولياً.

ﺟﻣﯾﻊ اﻟﺣﻘوق ﻣﺣﻔوظﺔ ﻟﺷرﻛﺔ ھﺎرﻓﺎرد ﺑزﻧس ﺑﺑﻠﯾﺷﻧﻎ، ﺑوﺳطن، اﻟوﻻﯾﺎت اﻟﻣﺗﺣدة اﻷﻣﯾرﻛﯾﺔ - 2020

اترك تعليق

قم بـ تسجيل الدخول لتستطيع التعليق
avatar
  شارك  
التنبيه لـ
error: المحتوى محمي !!