Tìm kiếm nhiều nhất:

, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
Đang tải...

5 xu hướng kinh doanh nên tránh trong năm 2013 5 xu hướng kinh doanh nên tránh trong năm 2013

1. Mã QR Bạn đã nhìn thấy những mã vạch hai chiều trên các quảng cáo, bao bì sản phẩm và thậm chí là các biển hiệu cửa hàng. Ý tưởng này dành cho người tiêu dùng chụp ảnh với chiếc điện thoại thông minh và sử dụng các ứng dụng để có thể giải mã các kí tự loằng ngoằng khó hiểu và sau đó đưa những hình ảnh lên một trang web tiếp thị hoặc người tiêu dùng cũng có thể là tải về một số nội dung hấp dẫn.QR có thể là viết tắt của “đáp ứng nhanh” (Quick Respond) nhưng nó cũng có thể là chữ viết tắt của phản ứng không thực tế. Quay trở lại tháng 6/2011, comScore ước tính rằng 14 triệu người Mỹ dùng QR với điện thoại của họ.Thoạt nghe con số đó tưởng chừng là rất lớn nhưng đó mới chỉ là 6,2% tổng số những người dùng di động. Vì vậy, sử dụng chúng như một công cụ tiếp thị chiến lược đồng nghĩa với việc bạn đang tiếp cận một phần rất nhỏ thế giới khách hàng tiềm năng của bạn.Thêm vào đó, rất nhiều người tiêu dùng không biết cách sử dụng chúng và các loại mã vạch 2D phức tạp khác đang tồn tại. Vì thế mà bạn đừng đi theo xu hướng này. Hãy dành thời gian của bạn vào các hình thức giao tiếp khác mà tất cả các khách hàng của bạn có thể hiểu được ngay.2. Dữ liệu lớn Mọi người đều cần dữ liệu lớn, nếu bạn đọc tạp chí kinh doanh và kĩ thuật. Nhưng thuật ngữ này đã trở thành một cụm từ vô định hình bao trùm lên mọi thứ trong các lĩnh vực khác. Dữ liệu lớn thật sự bao gồm hàng triệu hay hàng tỉ các điểm dữ liệu.Chúng ta đang nói tới các công việc phức tạp như dự báo thời tiết, hay việc tra cứu Google các xu hướng trong số các truy vấn mà dữ liệu lớn thấy trong ngày.Cấp độ của phân tích dữ liệu có thể còn lâu mới chính là những gì bạn cần cho công việc kinh doanh. Hầu hết các quyết định được xây dựng trên các dữ liệu nhỏ: hàng tá hay hàng trăm họăc có thể hàng ngàn điểm dữ liệu.Nếu bạn không có những hệ thống giúp bạn sử dụng hiệu quả những dữ liệu mà bạn có một cách thường xuyên, thì việc nhìn vào dữ liệu lớn thì sẽ chẳng khác nào việc bạn muốn nhảy vào đại dương để tránh nước từ vòi hoa sen.Cũng như vậy, có nhiều dữ liệu thì khó hơn rất nhiều so với mọi người nghĩ. Có vài Nate Sivers ngoài kia nhưng bạn không thể có khả năng chi trả cho họ để thuê họ làm việc.Thay vì cố gắng xem xét, chọn lọc qua hàng loạt rất nhiều dữ liệu, hãy dành thời gian nhiều hơn vào việc tinh chỉnh ...