23 Studi Kasus dan Contoh Dunia Nyata tentang Bagaimana Intelijen Bisnis Menjaga Perusahaan-Perusahaan Teratas Tetap Kompetitif

Intelijen bisnis (BI) menyediakan data yang membantu perusahaan membuat keputusan yang tepat waktu dan terinformasi. Kami menjelaskan bagaimana mengimplementasikan perangkat lunak BI dapat memberikan keunggulan kompetitif bagi perusahaan dengan ukuran apa pun. Plus, kami membagikan contoh bagaimana beberapa perusahaan yang paling paham teknologi menggunakan BI.

Apa itu Business Intelligence (BI)?

Intelijen bisnis mengacu pada teknologi yang memungkinkan bisnis untuk mengatur, menganalisis dan mengontekstualisasikan data bisnis dari seluruh perusahaan. BI mencakup beberapa alat dan teknik untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang bermakna dan dapat ditindaklanjuti.

Sistem BI memiliki empat bagian utama:

1. Gudang data menyimpan informasi perusahaan dari berbagai sumber di lokasi yang terpusat dan dapat diakses.
2. Analisis bisnis atau alat manajemen data menambang dan menganalisis data di gudang data.
3. Alat manajemen kinerja bisnis (BPM) memantau dan menganalisis kemajuan menuju tujuan bisnis.
4. Antarmuka pengguna (biasanya dasbor interaktif dengan alat pelaporan visualisasi data) menyediakan akses cepat ke informasi.

Firma riset pasar Jerman Statista memperkirakan volume data yang dibuat di seluruh dunia pada tahun 2024 akan menjadi 149 zettabytes. Data dalam jumlah besar ini, atau "data besar, " telah membuat sistem intelijen bisnis relevan bagi perusahaan yang ingin memanfaatkan kekuatannya untuk keunggulan kompetitif. Banyak sistem BI menggunakan kecerdasan buatan (AI) dan kemampuan lainnya sebagai bagian dari analisis bisnis.

Takeaways Utama:

• Intelijen bisnis menawarkan berbagai macam alat dan teknik untuk mendukung pengambilan keputusan yang andal dan akurat.
• Perusahaan yang paling sukses menggunakan BI untuk memahami jumlah data yang terus meningkat dengan cara yang cepat dan ekonomis.
• berbasis BI, pengambilan keputusan berbasis data membantu perusahaan tetap relevan dan kompetitif.

Dimana BI Digunakan?

Penjualan, pemasaran, departemen keuangan dan operasi menggunakan intelijen bisnis. Tugas meliputi analisis kuantitatif, mengukur kinerja terhadap tujuan bisnis, mengumpulkan wawasan pelanggan dan berbagi data untuk mengidentifikasi peluang baru.

Berikut adalah contoh bagaimana berbagai tim dan departemen menggunakan intelijen bisnis.

• Ilmuwan dan analis data:

  Analis adalah pengguna kekuatan BI, dan mereka menggunakan data perusahaan terpusat yang dipasangkan dengan alat analitik yang kuat untuk memahami di mana ada peluang untuk peningkatan dan rekomendasi strategis apa yang harus diajukan kepada kepemimpinan perusahaan.

• Keuangan:

  Dengan memadukan data keuangan dengan operasi, data pemasaran dan penjualan, pengguna dapat menarik wawasan dari mana keputusan dapat ditindaklanjuti dan memahami faktor-faktor yang memengaruhi untung dan rugi.

• Pemasaran:

  Alat intelijen bisnis membantu pemasar melacak metrik kampanye dari ruang digital pusat. Sistem BI dapat menyediakan pelacakan kampanye waktu nyata, ukur kinerja setiap upaya dan rencanakan kampanye mendatang. Data ini memberi tim pemasaran lebih banyak visibilitas ke kinerja keseluruhan dan memberikan visual kontekstual untuk dibagikan dengan perusahaan.

• Penjualan:

  Analis data penjualan dan manajer operasi sering menggunakan dasbor BI dan indikator kinerja utama (KPI) untuk akses cepat ke informasi kompleks seperti analisis diskon, profitabilitas pelanggan dan nilai seumur hidup pelanggan. Manajer penjualan memantau target pendapatan, kinerja tenaga penjualan beserta status saluran penjualan menggunakan dasbor dengan laporan dan visualisasi data.

• Operasi:

  Untuk menghemat waktu dan sumber daya, manajer dapat mengakses dan menganalisis data seperti metrik rantai pasokan untuk menemukan cara mengoptimalkan proses. Intelijen bisnis juga dapat memastikan bahwa perjanjian tingkat layanan terpenuhi dan membantu meningkatkan rute distribusi.

Di perusahaan yang benar-benar didorong oleh data, setiap departemen dan karyawan dapat memanfaatkan wawasan yang dihasilkan BI.

Apa Nilai Kecerdasan Bisnis?

Nilai tertinggi intelijen bisnis adalah kemampuannya untuk mendukung keputusan berdasarkan data. BI mengubah kumpulan data mentah menjadi informasi berguna yang menginformasikan keputusan dan mengarah pada tindakan yang menghasilkan dampak bottom-line yang positif.

Sistem BI mendorong keputusan berdasarkan sejarah, data saat ini dan potensi masa depan.

• Analisis deskriptif:

  Analitik ini mengungkapkan apa yang telah terjadi atau sedang terjadi dan merupakan bagian dari dasbor, pelaporan bisnis, penyimpanan data dan kartu skor. Bila dikelola dengan baik, Anda akan memiliki pemahaman yang lebih baik tentang area masalah dalam bisnis Anda dan dapat menemukan peluang untuk meningkatkan.

• Analisis prediktif:

  Analitik tingkat lanjut ini menggunakan penambangan data, pemodelan prediktif, dan pembelajaran mesin untuk membantu membuat proyeksi peristiwa di masa depan dan menilai kemungkinan bahwa sesuatu akan terjadi.

• Analisis preskriptif:

  Analisis ini mengungkapkan mengapa Anda harus mengambil tindakan tertentu. Analitik preskriptif memungkinkan pengoptimalan, simulasi, pemodelan keputusan dan memberikan analisis terbaik untuk keputusan dan tindakan bisnis.

Perangkat lunak BI mengumpulkan penjualan, produksi, keuangan dan banyak sumber data bisnis lainnya. Banyak perusahaan menggunakan data industri untuk membandingkan kinerja dengan pesaing.

Manfaat Kecerdasan Bisnis

Keuntungan Keterangan Visualisasi Representasi dasbor interaktif lanjutan dari data menggunakan antarmuka pengguna yang sederhana menawarkan kemampuan untuk memvisualisasikan informasi dalam format grafis untuk memahami data secara lebih mendalam. Koneksi Kemampuan untuk mengelola dan menggabungkan akses ke berbagai sumber data memberikan tampilan 360 derajat dari bisnis Anda dan perusahaan Anda yang tidak mungkin dilakukan dalam lingkungan data tertutup. Alat Kolaborasi memungkinkan peningkatan berdasarkan data dalam berbagai fungsi bisnis seperti pemasaran, keuangan, penjualan, operasi, keuangan, mendukung, SDM dan layanan pelanggan secara individu dan bersama-sama. Multi-Platform, Aplikasi BI Multi-Pengguna bekerja secara online dan di lingkungan seluler. Alat meningkatkan kinerja sistem sehingga perusahaan dapat mendistribusikan lebih banyak informasi kepada pengguna yang ditargetkan dengan lebih cepat. Dalam gudang data multi-terabyte, alat ini memberikan kinerja kueri yang sangat baik. Skalabilitas Banyak sistem menawarkan skalabilitas pengguna untuk mendukung pelaporan dan analisis tingkat lanjut. Dasbor dan laporan tersedia untuk banyak pengguna, tidak hanya terbatas pada analis atau eksekutif data organisasi. Kecepatan dan Keunggulan Kompetitif BI dapat melakukan pelaporan yang lebih cepat, analisis dan perencanaan karena akses ke data global. Kemampuan analisis sistem memungkinkan untuk bereaksi terhadap pasar atau kondisi lain dengan cepat. Data Tepercaya dan Laporan Akurasi dapat sangat disesuaikan, dan KPI dipantau menggunakan lebih dari satu sumber data. Laporan yang dibuat secara real-time menawarkan data yang relevan, yang membantu organisasi, dan karyawan mereka membuat keputusan yang lebih baik. Laporan ini memberikan wawasan, mengakses, ketepatan, dan relevansi. Analisis dan Wawasan BI memproses sejumlah besar data untuk diramalkan, anggaran, rencana, dan tetap terkini. Analisis kompetitif membantu perusahaan memahami persaingan dan benchmark kinerja pesaing. Kecerdasan bisnis ini memungkinkan diferensiasi produk dan layanan. Dukungan Pengambilan Keputusan Perusahaan memperoleh keunggulan kompetitif ketika mereka dapat memanfaatkan data yang ada pada waktu yang tepat untuk membuat keputusan yang akurat lebih cepat. Efisiensi dan Produktivitas Pandangan 360 derajat dari semua aktivitas membantu perusahaan mengidentifikasi masalah, meningkatkan operasi, meningkatkan penjualan, dan pada gilirannya, meningkatkan pendapatan. Kepuasan Pelanggan BI dapat membantu Anda mengidentifikasi layanan atau produk apa yang kurang dan meningkatkan kepuasan pelanggan dengan membuat perubahan yang diperlukan. Laporan membantu Anda memahami perilaku pelanggan, mengembangkan persona pengguna, dan menggunakan data waktu nyata tentang umpan balik pelanggan untuk membuat perubahan korektif dan meningkatkan layanan pelanggan dan, karena itu, kepuasan. Kepuasan Karyawan Menggunakan data BI, Anda dapat menilai kekuatan dan kelemahan anggota tim dan menetapkan modul pelatihan yang relevan untuk mendukung kesuksesan. Alat BI dapat secara otomatis mengenali perilaku positif sambil secara teratur melacak kontribusi dan peningkatan pekerja. Menyimpan wawasan BI ke dalam data mentah perusahaan akan membantu pengambil keputusan menganalisis peluang penghematan biaya seperti kelebihan persediaan, pengurangan sumber daya manusia, kelebihan pemasaran, terlalu banyak vendor atau pemborosan dalam pengelolaan fasilitas. Alat Hemat dan Profitabilitas BI dapat menganalisis setiap perbedaan, inefisiensi, atau kesalahan. BI membantu meningkatkan margin keuntungan dengan memberikan wawasan yang mengarah pada penjualan di masa mendatang dan memandu ke mana harus membelanjakan anggaran di masa mendatang. Penargetan Strategis dan KPI BI membantu perusahaan mendapatkan keunggulan kompetitif dengan membantu mereka menemukan peluang baru dan membangun strategi yang lebih cerdas. Gunakan data untuk mengidentifikasi tren pasar dan membantu meningkatkan margin keuntungan bagi perusahaan. Laporan berdasarkan pelacakan KPI yang ditetapkan memastikan perusahaan tetap berada di jalur untuk mencocokkan atau melampaui sasaran.

Intelijen bisnis memiliki banyak manfaat dan dapat menjadi alat yang berguna untuk mencapai hasil positif bagi bisnis Anda.

Studi Kasus:Contoh Dunia Nyata Intelijen Bisnis di Tempat Kerja

Cepat, pengambilan keputusan berdasarkan data dapat mendorong kesuksesan. Harapan pelanggan yang tinggi, persaingan global dan margin keuntungan yang sempit berarti banyak organisasi, terlepas dari ukuran atau sektor, melihat ke BI untuk keunggulan kompetitif.

Apa contoh intelijen bisnis? Menggunakan data untuk menayangkan iklan yang dipersonalisasi berdasarkan riwayat penjelajahan, menyediakan akses data KPI kontekstual untuk semua karyawan dan memusatkan data dari seluruh bisnis ke dalam satu ekosistem digital sehingga proses dapat ditinjau lebih menyeluruh adalah semua contoh intelijen bisnis. Berikut adalah beberapa studi kasus yang menunjukkan beberapa cara BI membuat perbedaan bagi perusahaan di seluruh dunia:

1. Lotte.com:BI Tingkatkan Pendapatan Perusahaan

   Lotte.com adalah pusat perbelanjaan internet terkemuka di Korea dengan 13 juta pelanggan.

   • Tantangan: Dengan lebih dari 1 juta pengunjung situs setiap hari, eksekutif perusahaan ingin memahami mengapa pelanggan meninggalkan keranjang belanja.
   • Larutan: Asisten manajer umum tim perencanaan pemasaran menerapkan analisis pengalaman pelanggan, sistem analisis perilaku online pertama yang diterapkan di Korea. Manajer menggunakan informasi untuk memahami perilaku pelanggan dan menerapkan pemasaran bertarget dan mengubah situs web.
   • Hasil: Dengan wawasan dari program analitik BI yang baru, ada peningkatan loyalitas pelanggan setelah satu tahun dan peningkatan penjualan sebesar $10 juta. Perubahan datang dari mengidentifikasi penyebab pengabaian keranjang belanja, seperti proses checkout yang lama dan waktu pengiriman yang tidak terduga dan memperbaiki situasi.

2. Cementos Argos:BI Tingkatkan Efisiensi Keuangan

   Cementos Argos adalah perusahaan semen yang beroperasi di AS, Amerika Tengah dan Selatan dan Karibia.

   • Tantangan: Perusahaan mencari keunggulan kompetitif secara keseluruhan dan cara untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik.
   • Larutan: Cementos Argos menciptakan pusat analisis bisnis khusus. Perusahaan berinvestasi dalam analis bisnis berpengalaman dan tim ilmu data dan menggunakan BI untuk memanfaatkan data.
   • Hasil: Perusahaan menstandarisasi proses keuangan dan menerapkan data besar untuk mendapatkan wawasan yang lebih mendalam tentang perilaku pelanggan yang menghasilkan tingkat profitabilitas yang lebih tinggi.

3. Baylis &Harding:BI Memberikan Dukungan Proses Pengambilan Keputusan

   Baylis &Harding adalah distributor grosir yang mengkhususkan diri dalam perlengkapan mandi kelas dunia dan set hadiah yang ditemukan di pengecer besar dan independen.

   • Tantangan: Perusahaan perlu memberi manajer dan eksekutif visibilitas yang lebih besar ke dalam keuangan, pelanggan dan data penjualan untuk membuat keputusan yang lebih baik dan memperluas bisnis.
   • Larutan: Manajer dan eksekutif menggunakan alat intelijen bisnis untuk membuat laporan standar dan ad hoc.
   • Hasil: Eksekutif dan manajer perusahaan sekarang memiliki akses instan ke data bisnis yang mereka butuhkan untuk bertindak secara proaktif. Mereka dapat membuat dasbor khusus dengan KPI yang relevan dengan bidang fokus mereka dan berbagi tujuan dan detail kinerja dengan tim mereka tanpa harus meminta laporan khusus dari TI.

4. Solusi Maskapai Saber:BI Mempercepat Wawasan Bisnis

   Saber Airline Solutions menyediakan alat pemesanan, menajemen pendapatan, alat rencana perjalanan web dan seluler, serta teknologi lainnya, untuk maskapai penerbangan, hotel dan perusahaan lain di industri perjalanan.

   • Tantangan: Industri perjalanan sangat cepat. Dan klien Sabre membutuhkan alat canggih yang dapat menyediakan data waktu nyata tentang perilaku dan tindakan pelanggan.
   • Larutan: Saber mengembangkan gudang data perjalanan perusahaan (ETDW) untuk menampung data dalam jumlah besar. Dasbor eksekutif Sabre memberikan wawasan hampir real-time di lingkungan yang ramah pengguna dengan tinjauan 360 derajat kesehatan bisnis, pemesanan, kinerja operasional dan tiket.
   • Hasil: Infrastruktur yang terukur, antarmuka pengguna grafis, agregasi data dan kemampuan untuk bekerja secara kolaboratif telah menghasilkan lebih banyak pendapatan dan meningkatkan kepuasan klien.

5. Pendidikan Tombak:BI Mempersingkat Proses dan Alur Kerja Internal

   Pendidikan Tombak adalah pemimpin dalam pendidikan berkelanjutan untuk dokter gigi.

   • Tantangan: Sistem telepon Spear tidak memiliki fungsionalitas yang dapat membuat perwakilan layanan pelanggannya bekerja lebih efisien dan memberikan layanan pelanggan yang lebih baik. Sebagai contoh, sistem telepon mereka tidak merekam panggilan dan tidak terhubung ke alat manajemen hubungan pelanggan (CRM).
   • Larutan: Setelah beberapa penelitian, Spear menghubungkan perangkat lunak pusat panggilannya dengan solusi BI-nya untuk memelihara catatan interaksi pelanggan yang lebih menyeluruh dan memberikan pandangan lengkap tentang interaksi pelanggan.
   • Hasil: Setelah menerapkan solusi baru untuk pusat kontak mereka, Spear meningkatkan efisiensi agen dan menghemat 35 jam waktu perwakilan perusahaan per minggu. Agen Spear sekarang menginvestasikan kembali waktu itu dengan menempatkan 4, 000 lebih banyak panggilan keluar setiap minggu.

6. Univision:BI Tingkatkan Efisiensi Belanja Pasar

   Univision adalah bahasa Spanyol Amerika, jaringan televisi free-to-air. Ini adalah penyedia konten berbahasa Spanyol terbesar di negara ini.

   • Tantangan: Univision menginginkan lebih banyak visibilitas ke dalam datanya untuk menyatukan dan fokus pada kampanye iklan yang ditargetkan.
   • Larutan: TV terprogram adalah pendekatan otomatis dan berdasarkan data untuk membeli dan menayangkan iklan terhadap konten video di televisi, termasuk iklan yang ditayangkan di seluruh web, perangkat seluler dan TV yang terhubung, serta iklan TV linier yang ditayangkan di dekoder. Dengan BI yang didukung dengan informasi dari aplikasi seperti Facebook, Google Analytics dan Adobe Analytics, perusahaan dapat memperoleh nilai lebih dari iklan terprogramnya.
   • Hasil: Univision mencapai pertumbuhan 80% dalam hasil selama kuartal pertama setelah menerapkan intelijen bisnis.

7. Bursa Pengiriman New York:BI Mengurangi Ketergantungan TI

   New York Shipping Exchange (NYSHEX) adalah perusahaan teknologi pengiriman yang bekerja untuk meningkatkan proses pengiriman ke luar negeri.

   • Tantangan: Untuk memahami kinerja perusahaan secara keseluruhan, NYSHEX akan mengekstrak data secara manual dari aplikasi miliknya dan berbagai aplikasi cloud dan kemudian mengimpornya ke Excel. Ini adalah proses yang melelahkan dan hanya sedikit orang yang memiliki akses ke data, dan sebagian besar permintaan laporan jatuh pada tim teknik untuk dieksekusi.
   • Larutan: NYSHEX berinvestasi di BI, memusatkan datanya ke dalam satu sistem dan memberi seluruh perusahaan akses memberdayakan mereka yang tidak memiliki pengetahuan pengkodean untuk menyelam jauh ke dalam analisis.
   • Hasil: Berkat intelijen bisnis dan upaya lainnya, pada 2019, perusahaan lebih dari tiga kali lipat volume pengiriman antara Asia dan AS.

8. Perbaikan Jahitan:BI Menghubungkan Departemen, Data dan Proses

   Stitch Fix menyediakan pakaian pribadi online dan layanan penataan aksesori. Perusahaan menggunakan algoritme rekomendasi dan ilmu data untuk mempersonalisasi item pakaian berdasarkan ukuran, anggaran dan gaya.

   • Tantangan: Perusahaan ingin mengurangi pengembalian, pertahankan pelanggan tetap dan hasilkan bisnis dari mulut ke mulut dengan rekomendasi dari pelanggan kepada teman dan keluarga mereka.
   • Larutan: Stitch Fix mengumpulkan data dalam BI selama proses pembelian, artinya semakin banyak pelanggan berbelanja dengan Stitch Fix, semakin baik tim penata gaya memahami selera pakaian mereka. Perusahaan mempekerjakan ahli astrofisika untuk memecahkan kode komponen gaya pribadi yang berbeda—pekerjaan rumit yang tidak mungkin dilakukan tanpa analitik kuat dari BI.
   • Hasil: Menggunakan intelijen bisnis untuk membuat profil pembeli dan preferensi mereka, perusahaan, yang dimulai pada tahun 2011, melaporkan basis pelanggan sebesar 3,4 juta pada tahun 2020 dan pendapatan sebesar $1,7 miliar pada tahun fiskal 2020.

9. SKF:BI Mempersingkat Proses Manufaktur

   SKF adalah produsen dan pemasok bantalan global yang berbasis di Swedia, segel, mekatronik dan sistem pelumasan dengan 17, 000 lokasi distributor.

   • Tantangan: Cakupan geografis dan keragaman produk SKF yang luas membutuhkan ukuran pasar yang konsisten dan perkiraan permintaan produk untuk menyesuaikan manufakturnya. Perusahaan perlu menyederhanakan file Excel kompleks yang digunakan untuk menghasilkan perkiraan permintaan.
   • Larutan: Manajemen menyadari perlunya menerapkan kecerdasan bisnis sebagai satu-satunya sumber informasi yang andal. Memelihara sistem lebih mudah daripada mencoba mengelola semuanya dengan Excel, dan sekarang karyawan tidak harus bergantung pada spreadsheet usang dan dapat mengakses laporan dan dasbor yang mudah dipahami.
   • Hasil: Dengan memusatkan aset data ke dalam satu sistem, SFK dengan cepat dapat berbagi data dan analisis antara beberapa departemen — termasuk penjualan, perencanaan manufaktur, rekayasa aplikasi, pengembangan dan manajemen bisnis. SKF sekarang menggabungkan prakiraan permintaan antar departemen dan telah meningkatkan proses perencanaan.

10. Expedia:BI Bangun Kepuasan Pelanggan

    Expedia adalah perusahaan induk dari beberapa perusahaan perjalanan papan atas, termasuk Expedia, Hotwire dan TripAdvisor.

    • Tantangan: Kepuasan pelanggan sangat penting untuk misi perusahaan, strategi dan sukses. Pengalaman online harus mencerminkan pengalaman perjalanan yang baik, tetapi perusahaan tidak memiliki visibilitas ke dalam suara pelanggan.
    • Larutan: Perusahaan memiliki segunung data yang mereka kumpulkan secara manual, menyisakan sedikit waktu untuk analisis. Menggunakan intelijen bisnis, kelompok kepuasan pelanggan mampu menganalisis data pelanggan dari seluruh perusahaan dan menghubungkan hasil dengan 10 tujuan yang terkait langsung dengan inisiatif perusahaan. Pemilik KPI tersebut membangun, mengelola dan menganalisis data untuk menemukan tren atau pola.
    • Hasil: Tim layanan pelanggan dapat melihat seberapa baik kinerjanya terhadap KPI secara real-time dan mengambil langkah korektif jika perlu. Plus, departemen lain dapat menggunakan data tersebut. Sebagai contoh, manajer perjalanan dapat menggunakan BI untuk menemukan volume tinggi tiket yang tidak terpakai atau pemesanan offline dan membuat strategi untuk menyesuaikan perilaku dan meningkatkan penghematan secara keseluruhan.

Kasus Penggunaan:Contoh Strategi Intelijen Bisnis yang Digunakan Perusahaan Terkemuka

Perusahaan yang paling sukses menggunakan BI untuk mendorong pendapatan, kesetiaan pelanggan, efektivitas operasional, pengiriman iklan, mendorong nilai pemegang saham, memprediksi perilaku pelanggan dan mengembangkan peluang bisnis baru.

Contoh Bagaimana Perusahaan Terkemuka Menggunakan BI untuk Mendorong Kesuksesan Mereka

Perusahaan apa yang menggunakan intelijen bisnis? Dari lembaga keuangan seperti American Express hingga raksasa media sosial Facebook dan pengecer luar ruang REI, perusahaan paling maju dan sukses di dunia memanfaatkan BI. Inilah cara beberapa orang menggunakan BI untuk memperkuat kemakmuran mereka.

11. American Express:

    Intelijen bisnis berperan penting dalam industri keuangan. American Express telah menggunakan teknologi tersebut untuk mengembangkan produk layanan pembayaran baru dan penawaran pasar kepada pelanggan. Eksperimen perusahaan di pasar Australia telah membuatnya mampu mengidentifikasi hingga 24% dari semua pengguna Australia yang akan menutup akun mereka dalam waktu empat bulan. Dengan menggunakan informasi itu, American Express mengambil langkah untuk mempertahankan pelanggan. BI juga membantu perusahaan secara akurat mendeteksi penipuan dan melindungi pelanggan yang data kartunya dapat disusupi.

12. Panggangan Meksiko Chipotle:

    Rantai restoran memiliki lebih dari 2, 400 restoran di seluruh dunia. Ini menerapkan BI untuk melacak efektivitas operasional. Chipotle sekarang dapat memantau efisiensi operasional setiap restoran dan menyajikan informasi terperinci di dasbor. Dengan menstandardisasi pelaporan dan bekerja dari ekosistem data yang sama, Chipotle mampu membuat KPI yang seragam untuk benchmarking dan berbagi peningkatan dan kisah sukses. Solusi itu menghemat ribuan jam bagi perusahaan.

13. Coca-Cola:

    Dengan 35 juta pengikut Twitter dan 105 juta penggemar Facebook, Coca-Cola mendapat manfaat dari data media sosialnya. Menggunakan teknologi pengenalan gambar bertenaga AI, perusahaan dapat mengetahuinya ketika foto-foto minumannya diposting secara online. data ini, dipasangkan dengan kekuatan BI, memberikan wawasan penting kepada perusahaan tentang siapa yang meminum minuman mereka, di mana mereka berada dan mengapa mereka menyebutkan merek tersebut secara online. Informasi tersebut membantu melayani konsumen dengan iklan yang lebih bertarget, yang empat kali lebih mungkin daripada iklan umum untuk menghasilkan klik.

14. Maskapai Penerbangan Delta:

    Data besar dan BI mendukung layanan pelanggan dan membedakan pengalaman Delta. Pramugari sekarang memiliki alat untuk berterima kasih secara pribadi dan mengenali pelancong korporat yang berharga. Pengalaman pelanggan yang positif ditambah dengan program yang bijaksana membantu memposisikan Delta sebagai pemimpin dalam ruang perjalanan bisnis. Meskipun setiap pelanggan Delta dapat menerima pengakuan pribadi, maskapai bekerja ekstra untuk melayani pelancong korporat dan anggota medalinya. Peningkatan ini memberikan lebih banyak kesempatan untuk berterima kasih kepada pamflet dan membangun loyalitas pelanggan.

15. Ellie Mae:

    Perusahaan memproses 35% dari aplikasi hipotek AS. Rekor suku bunga rendah menciptakan permintaan yang tinggi untuk pemrosesan pinjaman. Untuk membuat data lebih mudah diakses oleh pemberi pinjaman, Ellie Mae mengembangkan model gudang data yang dihosting yang memungkinkan pemberi pinjaman menganalisis data dengan menghubungkan aplikasi BI secara langsung ke sistem mereka tanpa mereplikasi data ke gudang data lokal. Rekan tim pasar modal dapat menggunakan data itu untuk menavigasi pasar yang bergejolak, memungkinkan mereka untuk memberikan layanan yang sangat baik dan proses pinjaman untuk pelanggan mereka.

16. Lowe:

    Perusahaan perbaikan rumah menggunakan kecerdasan bisnis untuk menggabungkan apa yang pelanggan katakan kepada mereka dengan perilaku aktual yang terjadi secara online dan di toko. Mereka menggunakan data ini untuk menemukan wawasan yang lebih dalam yang mengarah pada keragaman produk dan penempatan staf yang lebih baik di lokasi toko tertentu. Proses analisis data mendorong penjualan dan juga melayani pelanggan. Misalnya, Lowe's menggunakan analitik prediktif untuk memuat truk khusus untuk masing-masing kode pos, sehingga toko yang tepat mendapatkan jenis dan jumlah produk yang tepat.

17. Netflix:

    148 juta pelanggan perusahaan hiburan online itu memberikannya keuntungan besar dari BI. Bagaimana Netflix menggunakan intelijen bisnis? Netflix menggunakan data dalam berbagai cara. Salah satu contohnya adalah bagaimana perusahaan merumuskan dan memvalidasi ide pemrograman asli berdasarkan program yang dilihat sebelumnya. Netflix juga menggunakan kecerdasan bisnis untuk membuat orang terlibat dengan kontennya. Layanan ini sangat bagus dalam promosi konten yang ditargetkan sehingga sistem rekomendasinya mendorong lebih dari 80% konten yang dialirkan.

18. REI:

    REI menggunakan platform intelijen bisnisnya untuk analisis segmentasi pelanggan, yang membantu menginformasikan keputusan seperti manajemen siklus hidup anggota, metode pengiriman dan bermacam-macam kategori produk. Keputusan berbasis BI juga menginformasikan inisiatif akuisisi anggota dengan demografi terperinci tentang faktor-faktor seperti gender untuk mempersonalisasi iklan. Wawasan dari BI membantu menentukan segalanya mulai dari cara menampilkan konten di situs web dan cara mengelompokkan kampanye email.

19. Starbucks:

    Melalui program kartu loyalitas dan aplikasi seluler yang populer, Starbucks memiliki data pembelian individu dari jutaan pelanggan. Dengan menggunakan informasi ini dan alat BI, perusahaan memprediksi pembelian dan mengirimkan penawaran individual tentang apa yang kemungkinan besar akan disukai pelanggan melalui aplikasi dan email mereka. Sistem ini menarik pelanggan yang sudah ada ke tokonya lebih sering dan meningkatkan volume penjualan.

20. Tesla:

    Perusahaan otomotif yang inovatif menggunakan BI untuk menghubungkan mobil mereka secara nirkabel ke kantor perusahaan mereka untuk mengumpulkan data untuk analisis. Pendekatan ini menghubungkan produsen mobil dengan pelanggan dan mengantisipasi serta memperbaiki masalah seperti kerusakan komponen, lalu lintas atau data bahaya jalan. Hasilnya adalah skor kepuasan pelanggan yang tinggi dan keputusan yang lebih baik tentang peningkatan dan produk di masa mendatang.

21. Indonesia:

    Perusahaan media sosial menyebarkan BI dengan AI untuk melawan konten yang tidak pantas dan berpotensi berbahaya di platformnya. Algoritma daripada pengguna manusia mengidentifikasi 95% akun terkait terorisme yang ditangguhkan.

    BI dan AI juga mendukung penyempurnaan untuk meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan. Personel Twitter dan alat intelijen bisnisnya memantau umpan video langsung dan mengkategorikannya berdasarkan materi pelajaran. Mereka menggunakan data ini untuk meningkatkan kemampuan pencarian, dan membantu algoritme mengidentifikasi video yang mungkin diminati pengguna untuk ditonton.

22. Uber:

    Perusahaan menggunakan intelijen bisnis untuk menentukan berbagai aspek inti bisnisnya. Contohnya adalah harga lonjakan. Algoritma memantau kondisi lalu lintas, waktu perjalanan, ketersediaan driver dan permintaan pelanggan secara real-time, artinya harga menyesuaikan saat permintaan naik dan kondisi lalu lintas berubah. Penetapan harga dinamis dalam tindakan waktu nyata mirip dengan apa yang digunakan maskapai dan jaringan hotel untuk menyesuaikan biaya berdasarkan kebutuhan.

23. Walmart:

    Raksasa ritel menggunakan BI untuk memahami bagaimana perilaku online memengaruhi aktivitas online dan di dalam toko. Dengan menganalisis simulasi, Walmart dapat memahami pola pembelian pelanggan, Misalnya, berapa banyak kacamata ujian dan kacamata yang terjual dalam satu hari, dan tentukan waktu tersibuk selama setiap hari atau bulan.

Cara Meningkatkan Kecerdasan Bisnis Anda untuk Menjadikan Perusahaan Anda Pemimpin

BI dan alat seperti AI mungkin tampak rumit. Namun, antarmuka pengguna saat ini sederhana dan mudah digunakan. Jadi, bahkan perusahaan yang lebih kecil dapat memanfaatkan data untuk membuat keputusan yang menguntungkan dan positif.

Contoh Alat dan Teknik Intelijen Bisnis

Apa saja contoh alat intelijen bisnis? Pemodelan prediktif, penambangan data dan dasbor kontekstual atau KPI hanyalah beberapa alat BI yang paling umum. Berikut adalah lebih banyak alat dan cara menggunakannya.

• Analisis:

  Teknik BI yang menyelidiki data untuk mengekstrak tren dan wawasan dari temuan historis dan terkini untuk mendorong keputusan berbasis data yang berharga.

• Dasbor:

  Koleksi interaktif data yang relevan dengan peran biasanya diisi dengan visualisasi data intuitif, KPI, metrik analitik dan titik data lain yang berperan dalam pengambilan keputusan.

• Penambangan data:

  Praktek ini menggunakan statistik, sistem database dan pembelajaran mesin untuk mengungkap pola dalam kumpulan data besar. Data mining juga membutuhkan pra-pemrosesan data. Pengguna akhir menggunakan penambangan data untuk membuat model yang mengungkapkan pola.

• Ekstrak Beban Transfer (ETL):

  Alat ini mengekstrak data dari sumber data, mengubahnya, membersihkannya dalam persiapan untuk laporan dan analisis dan memuatnya ke dalam gudang data.

• Visualisasi model:

  Teknik visualisasi model mengubah fakta menjadi grafik, histogram dan visual lainnya untuk mendukung interpretasi wawasan yang benar.

• Pemrosesan Analitik Online (OLAP):

  OLAP adalah teknik untuk memecahkan masalah analitis dengan banyak dimensi dari berbagai perspektif. OLAP berguna untuk menyelesaikan tugas-tugas seperti melakukan analisis data CRM, perkiraan keuangan dan anggaran.

• Pemodelan prediktif:

  Teknik BI yang menggunakan metode statistik untuk menghasilkan probabilitas dan model tren. Dengan teknik ini, memprediksi nilai untuk kumpulan data dan atribut tertentu menggunakan banyak model statistik adalah mungkin.

• Pelaporan:

  Pelaporan melibatkan pengumpulan data menggunakan berbagai alat dan perangkat lunak untuk menggali wawasan. Alat ini memberikan pengamatan dan saran tentang tren untuk menyederhanakan pengambilan keputusan.

• Kartu skor:

  Alat visual, seperti dasbor BI dan kartu skor, memberikan cara cepat dan ringkas untuk mengukur KPI dan menunjukkan bagaimana kemajuan perusahaan dalam mencapai tujuannya.

Contoh Tren Intelijen Bisnis

BI terus berkembang dan berkembang, tetapi empat tren – kecerdasan buatan, analitik awan, BI kolaboratif dan BI tertanam – mengubah cara perusahaan menggunakan kumpulan data yang luas dan membuat keputusan menjadi jauh lebih mudah.

• Kecerdasan buatan:

  AI dan pembelajaran mesin meniru tugas kompleks yang dilakukan oleh otak manusia. Kemampuan ini mendorong analisis data waktu nyata dan pelaporan dasbor.

• Analisis awan:

  Aplikasi BI di cloud menggantikan instalasi di tempat. Semakin banyak bisnis yang beralih ke teknologi ini untuk menganalisis data sesuai permintaan dan memperkaya pengambilan keputusan.

• BI tertanam:

  Ketika perangkat lunak BI diintegrasikan ke dalam aplikasi bisnis lain, itu disebut BI tertanam atau analitik tersemat. Beberapa manfaat dari BI tertanam termasuk peningkatan fungsionalitas pelaporan, dan telah terbukti meningkatkan penjualan dan meningkatkan retensi pelanggan.

Banyak perusahaan melihat ke berbasis cloud atau software-as-a-service (SaaS) daripada perangkat lunak di tempat untuk mengikuti kebutuhan pergudangan yang berkembang dan implementasi yang lebih cepat. Tren yang berkembang adalah penggunaan mobile BI untuk mengambil keuntungan dari menjamurnya perangkat mobile.

Contoh Perangkat Lunak dan Sistem Intelijen Bisnis

Perangkat lunak dan sistem BI menyediakan opsi yang sesuai dengan kebutuhan bisnis tertentu. Mereka termasuk platform yang komprehensif, visualisasi data, aplikasi perangkat lunak tertanam, perangkat lunak intelijen lokasi dan perangkat lunak swalayan yang dibuat untuk pengguna non-teknologi.

Berikut adalah beberapa contoh perangkat lunak dan sistem BI terbaru:

• Platform intelijen bisnis:

  Ini adalah alat analitik komprehensif yang digunakan analis data untuk terhubung ke gudang data atau database. Platform memerlukan tingkat pengetahuan pengkodean atau persiapan data tertentu. Solusi ini menawarkan kemampuan kepada analis untuk memanipulasi data untuk menemukan wawasan. Beberapa opsi menyediakan analitik prediktif, analitik data besar dan kemampuan untuk mencerna data tidak terstruktur.

• Perangkat lunak visualisasi data:

  Cocok untuk melacak KPI dan metrik penting lainnya, perangkat lunak visualisasi data memungkinkan pengguna untuk membangun dasbor untuk melacak tujuan dan metrik perusahaan secara real-time untuk melihat di mana harus membuat perubahan untuk mencapai tujuan. Perangkat lunak visualisasi data mengakomodasi beberapa dasbor KPI sehingga setiap tim dapat mengaturnya sendiri.

• Perangkat lunak intelijen bisnis yang disematkan:

  Perangkat lunak ini memungkinkan solusi BI untuk berintegrasi dalam portal proses bisnis atau aplikasi atau portal. Embedded BI menyediakan kemampuan seperti pelaporan, dasbor interaktif, analisis data, analitik prediktif dan banyak lagi.

• Perangkat lunak intelijen lokasi:

  Perangkat lunak BI ini memungkinkan wawasan berdasarkan data spasial dan peta. Demikian pula, pengguna dapat menemukan pola dalam penjualan atau data keuangan dengan platform BI; analysts can use this software to determine the ideal location to open their next retail store, warehouse or restaurant.

• Self-service business intelligence software:

  Self-service business intelligence tools require no coding knowledge to take advantage of business end-users. These solutions often provide prebuilt templates for data queries and drag-and-drop functionality to build dashboards. Users like HR managers, sales representatives and marketers use this product to make data-driven decisions.

#1 Cloud ERP
Perangkat lunak

Tur Produk Gratis

How NetSuite Improves and Increases the Value of BI for Your Organization

BI tools can have an enormous impact on your business. They can help you improve your inventory control, better manage your supply chain, identify and remove bottlenecks in your operations and automate routine tasks. But for BI tools to be most effective, you first have to centralize data that’s stored in multiple disparate systems.

NetSuite business intelligence tools take the data stored in your enterprise resource planning (ERP) software and provides built-in, real-time dashboards with powerful reporting and analysis features. By centralizing data from your supply chain, warehouse, CRM and other areas with an ERP, NetSuite business intelligence tools can help you identify issues, trends and opportunities, along with the ability to then drill down to the underlying data for even further insight.

It’s likely your business has large amounts of data that could be used to boost your profitability. The challenge is organizing and structuring your data in such a way that you can then glean insights. Dari sana, you need to create clear, concise and actionable reports and data visualizations and distributing them to key stakeholders on your team. None of this can be done without advanced software, such as ERP products that collect and manage all your data.