Penemuan bisnis - AWS Panduan Preskriptif

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Penemuan bisnis

Untuk melakukan wawancara bisnis secara efektif, penting untuk memahami Anda tujuan perusahaan yang bergantung pada data pada tingkat tinggi. Misalnya, tujuan ini mungkin termasuk:

  • Meningkatkan kelincahan bisnis

  • Mengaktifkan inovasi tingkat lanjut

  • Menjadi customer-centric

  • Meningkatkan pangsa pasar

  • Mencapai pasar global

  • Meluncurkan platform pelanggan baru  

Setelah Anda menyelaraskan tujuan perusahaan Anda, Anda harus berbicara dengan anggota tim di area bisnis. Minimal, fokuslah pada area yang memengaruhi tujuan utama perusahaan Anda, tetapi jika Anda memiliki kesempatan, bicaralah dengan anggota tim di setiap area bisnis.

Dalam percakapan penemuan ini, Anda ingin mempelajari tujuan setiap area bisnis atau unit bisnis (BU), metrik yang mereka gunakan untuk mengukur area mereka, dan bagaimana penggunaan data dapat memengaruhi tujuan mereka. Berikut adalah beberapa contoh pertanyaan yang mungkin Anda ajukan:

  • Apa tujuan utama BU Anda?

  • Bagaimana BU Anda berkontribusi untuk mencapai tujuan perusahaan?

  • Apa proyek utama dalam BU Anda?

  • Bagaimana setiap proyek bergantung pada data?

Penting untuk mendapatkan visibilitas ke dalam proyek-proyek utama, timeline mereka, bagaimana mereka bergantung pada data, dan bagaimana mereka menyelaraskan dengan, atau mendukung, tujuan perusahaan. Contoh proyek meliputi:

  • Peningkatan pengalaman pelanggan melalui interaksi omnichannel yang konsisten, dan membangun kesadaran akan tindakan dan masalah pelanggan terbaru

  • Membuat mesin rekomendasi berdasarkan perilaku pelanggan untuk meningkatkan tingkat konversi dan keterlibatan

  • Untuk produk keuangan online, perhitungan risiko lebih cepat untuk menyetujui kredit pelanggan, untuk menghindari terlalu lama dan kehilangan pelanggan ke lembaga keuangan lain

  • Akurasi perkiraan penjualan yang lebih baik untuk mengurangi kehilangan pasokan

  • Mengurangi kerugian penipuan dengan mengoptimalkan deteksi penipuan secara real time