ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്‌സ് ബിസിനസില്‍ ഒന്നും പഴയതുപോലെയല്ല!

Data is the new Oil. ഇതാണല്ലോ പുതിയ കാലം പറയുന്നത്. എണ്ണപോലെ തന്നെ ഡാറ്റ വേണ്ട വിധം ശുദ്ധീകരിച്ചില്ലെങ്കില്‍ നമ്മുടെ കയ്യിലുള്ള വിവരങ്ങള്‍ കൊണ്ട് ബിസിനസ് വളര്‍ത്താനും നല്ല തീരുമാനമെടുക്കാനും സാധിക്കില്ല. ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് (Data Analytics) ഇന്ന് ബിസിനസ് ലോകത്തെ മാറ്റിമറിക്കുന്ന ശക്തിയാണ്. കൃത്യമായ വിവരങ്ങള്‍ ശേഖരിക്കുന്നതും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതും മികച്ച തീരുമാനങ്ങള്‍ എടുക്കുന്നതിന് സഹായിക്കുന്നതിനാല്‍ ഓരോ സ്ഥാപനത്തിനും ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് നിര്‍ണായകമാണ്.

വിവര വിശകലനത്തിന് ഉപയോഗിക്കുന്ന മാര്‍ഗങ്ങളുടെയും സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെയും സമാഹാരമാണ് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ്. ബിസിനസ് പ്രവര്‍ത്തനങ്ങള്‍ മെച്ചപ്പെടുത്തുക, വിറ്റുവരവ് വര്‍ധിപ്പിക്കുക, ചെലവുകള്‍ കുറയ്ക്കുക എന്നിവയാണ് ഇതുകൊണ്ട് ലക്ഷ്യമിടുന്നത്.

$ മികച്ച തീരുമാനമെടുക്കാം: ആവശ്യമായ വിവരങ്ങള്‍ ശേഖരിച്ച്, അവയെ വിശകലനം ചെയ്ത്, ശാസ്ത്രീയമായ തീരുമാനം എടുക്കാന്‍ കഴിയും.

$ ട്രെന്‍ഡ്സ് തിരിച്ചറിയാം: വിപണിയിലെ പുതിയ പ്രവണതകള്‍, ഉപഭോക്തൃ അഭിരുചികള്‍ എന്നിവയെ കുറിച്ച് വ്യക്തമായ ധാരണ നല്‍കുന്നു. ഇതിലൂടെ മാര്‍ക്കറ്റിംഗ് സ്ട്രാറ്റജികള്‍ തയാറാക്കാന്‍ സഹായിക്കുന്നു.

$ ചെലവ് കുറയ്ക്കാം: അത്യാവശ്യ നിക്ഷേപങ്ങളെ കുറിച്ച് കൃത്യമായി വിവരങ്ങള്‍ ലഭിക്കുന്നതു കൊണ്ട് മറ്റ് ആവശ്യമില്ലാത്ത ചെലവ് കുറയ്ക്കാം.

$ വിപണന തന്ത്രങ്ങള്‍ മെച്ചപ്പെടുത്താം: ഉപഭോക്താക്കളുടെ മനസറിഞ്ഞ് മികച്ച സേവനങ്ങള്‍ നല്‍കാന്‍ കഴിയും. മാത്രമല്ല, മികച്ച ഉപഭോക്തൃ അനുഭവവും ഒരുക്കാം.

ബിസിനസിന്റെ വിവിധ മേഖലകളില്‍ ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കാം. വിപണനം, മാനേജ്മെന്റ്, സാമ്പത്തികം എന്നീ രംഗങ്ങളിലെല്ലാം കൃത്യമായ തീരുമാനങ്ങളിലെത്താന്‍ ഇത് സഹായിക്കും.

നിങ്ങള്‍ തേടുന്ന ഒരു കാര്യം ആമസോണ്‍ കൊണ്ടുവന്ന് മുന്നില്‍ വെച്ചുതരുന്ന പോലെ തോന്നിയിട്ടുണ്ടോ? അതിന്റെ പിന്നിലുള്ളത് ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സിന്റെ കരുത്താണ്. ഉപഭോക്താവിന്റെ പ്രശ്നം തിരിച്ചറിഞ്ഞ് അതിന് പരിഹാരം നല്‍കുകയാണ് ആമസോണ്‍ ചെയ്യുന്നത്. അതുപോലെ നെറ്റ്ഫ്ളിക്സ്, കാണുന്നവരുടെ താല്‍പ്പര്യങ്ങള്‍ മനസിലാക്കി ചലച്ചിത്രങ്ങളും സീരിയലുകളും നിര്‍ദേശിക്കുന്നതും ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിച്ചാണ്. വാള്‍മാര്‍ട്ട് പോലുള്ള വമ്പന്‍ ശൃംഖലകള്‍ സ്റ്റോക്ക് മാനേജ്മെന്റിനും വിതരണ ശൃംഖല കാര്യക്ഷമമാക്കാനുമൊക്കെ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഇന്ത്യയിലെ പ്രമുഖ ഫുഡ് ഡെലിവറി പ്ലാറ്റ്ഫോമായ സൊമാറ്റോ, റെസ്‌റ്റൊറന്റുകള്‍ക്കും ഉപഭോക്താക്കള്‍ക്കും ഒരേസമയം മികച്ച സേവനം നല്‍കാന്‍ ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് വളരെ മികച്ച രീതിയില്‍ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ട്. നിരത്തിലെ ട്രാഫിക് തടസങ്ങള്‍, റെസ്‌റ്റൊറന്റില്‍ ഭക്ഷണം തയാറാക്കി പായ്ക്ക് ചെയ്യാനുള്ള സമയം, ഡെലിവറി ജീവനക്കാര്‍ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന റൂട്ടിലെ പാളിച്ചകള്‍, ഉപഭോക്താക്കളുടെ പരാതികള്‍ പരിഹരിക്കല്‍ എന്നിവയിലെല്ലാം സൊമാറ്റോയ്ക്ക് പ്രശ്നങ്ങള്‍ നേരിടേണ്ടി വന്നിരുന്നു.

1. റൂട്ടിന്റെ ഒപ്റ്റിമൈസേഷന്‍: ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിച്ച് എഫിഷ്യന്റ് റൂട്ടുകള്‍ കണ്ടെത്തുന്നു. ഇതിനായി ട്രാഫിക് ഡാറ്റ, കാലാവസ്ഥ സ്ഥിതി, റെസ്റ്റൊറന്റുകളുടെ ലോക്കേഷന്‍ തുടങ്ങിയവയെ ആശ്രയിക്കുന്നു.

2. പ്രിഡിക്ടീവ് അനലിറ്റിക്സ്: ഡെലിവറി സമയത്തെ മുന്‍കൂട്ടി പ്രവചിക്കുന്നതിനായി മെഷീന്‍ ലേണിംഗ് മോഡലുകള്‍ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

3. റിയല്‍ ടൈം ട്രാക്കിംഗ്: ഡെലിവറി ബോയ്സിന്റെ മൂവ്മെന്റുകള്‍ റീല്‍ ടൈമില്‍ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നു. ഇത് ഡെലിവറി സമയവും എഫിഷ്യന്‍സിയും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.

4. ഉപഭോക്തൃ പ്രതികരണം വിശകലനം ചെയ്യുക: ഉപഭോക്തൃ പ്രതികരണങ്ങള്‍ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള അനലിറ്റിക്സ് വഴി സേവനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. ഇതോടെ ഡെലിവറി സമയം കുറഞ്ഞു. ഉപഭോക്തൃ സംതൃപ്തി കൂടി. പ്രവര്‍ത്തനക്ഷമതയും മെച്ചപ്പെട്ടു.

ഒരു റീറ്റെയ്ല്‍ ഷോപ്പിന്റെ പ്രവര്‍ത്തനം ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിച്ച് എങ്ങനെ മെച്ചപ്പെടുത്താമെന്ന് നോക്കാം.

1. സ്‌ക്വയര്‍ ഫൂട്ടിന് വിറ്റുവരവ് (Sales per Square Foot) ഇത് കണ്ടുപിടിക്കാന്‍ ഒരു ഫോര്‍മുലയുണ്ട്.

Sales per square foot = Total sales (Rs)/Total Retail Space (in square feet)

ഒരു ചതുരശ്രയടിയില്‍ നിന്നുള്ള വിറ്റുവരവ് കടയിലെ സ്ഥലത്തെ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിന്റെ കാര്യക്ഷമതയാണ് വെളിപ്പെടുത്തുന്നത്. ഉയര്‍ന്ന മൂല്യം സ്ഥലം നല്ലതോതില്‍ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിനെയും അതിലൂടെ ലഭിക്കുന്ന ലാഭത്തിനെയും സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

ഒരു ഉദാഹരണം നോക്കാം.

5000 ചതുരശ്രയടി വിസ്തീര്‍ണമുള്ള ഒരു കടയില്‍ അഞ്ച് ലക്ഷം രൂപ വിറ്റുവരവ് ഉണ്ടെന്നിരിക്കട്ടെ. അപ്പോള്‍ ഒരു ചതുരശ്രയടിയില്‍ നിന്നുള്ള വിറ്റുവരവ് 5,00,000/5,000 = 100 രൂപ. അതായത് ഒരു ചതുരശ്രയടിയില്‍ നിന്ന് ലഭിക്കുന്ന വിറ്റുവരവ് 100 രൂപയാണ്.

$ കടയിലെ സ്ഥലം എത്രത്തോളം ഫലപ്രദമായി വിനിയോഗിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് അറിയാന്‍ പറ്റും.

$ ഓരോ ഇഞ്ചും കൂടുതല്‍ ഫലപ്രദമാക്കാനുള്ള മാറ്റങ്ങള്‍ വരുത്താം.

$ പുതിയ കട തുറക്കാന്‍ ഒരുങ്ങുമ്പോള്‍ ഇതില്‍ നിന്നുള്ള അറിവ് വെച്ച് കൃത്യമായ മാര്‍ഗനിര്‍ദേശം നല്‍കാം.

(രാജ്കുമാര്‍ നാരായണന്‍: പാലക്കാട് ജവഹര്‍ലാല്‍ കോളെജ് ഓഫ് എന്‍ജിനീയറിംഗ് ആന്‍ഡ് ടെക്നോളജിയിലെ എം.ബി.എ വിഭാഗം അസിസ്റ്റന്റ് പ്രൊഫസറാണ് ലേഖകന്‍)