眾所周知，數據分析對各種類型和規模的公司都很有價值。 它可以幫助營銷人員規劃無縫的客戶旅程並根據意圖定制內容。
然而，根據 Venture Beat 的數據，從預測未來購買到客戶流失，五分之四以上的營銷主管表示儘管可以訪問消費者數據，但仍難以做出數據驅動的決策。
挑戰在於獲得能夠在短時間內分析大量數據的技術。 雖然許多公司可以記錄大量數據，但他們無法有效地處理和分析這些信息。
那麼，組織可以做些什麼來使用數據分析來獲得更好的洞察力，從而幫助您更好地了解客戶並推動銷售？
大數據可以實現什麼？
使用大數據的關鍵是了解它可以幫助您的企業實現什麼。 雖然大數據經常與營銷和電子商務相關聯，但認為數據僅限於這些領域的想法是錯誤的。
通過適當的分析，各行各業的企業都可以從數據中受益，從而使公司能夠在競爭中脫穎而出。 這種做法還可以在潛在錯誤發生之前發現它們或防止欺詐，特別是在製藥或金融部門。
對於亞馬遜等電子商務公司而言，其戰略是利用數據為自己謀利。 通過評估用戶的瀏覽行為，這些公司可以更好地了解購物者的需求和習慣。
然後，此信息可幫助企業實現利潤最大化。 它還使公司能夠在線推廣特定用戶更有可能訂購和購買的產品。
關於數據您需要了解什麼？
在公司開始收集大量數據之前，制定長期計劃和目標很重要。 存儲數據可能成本高昂，分析信息更是如此。
因此，提前確定貴公司的數據目標非常重要(使用此目標和 KPI 工具包可幫助您做到這一點)。 提出諸如
- 您目前擁有哪些數據源以及您目前如何使用數據的問題？
一旦確定了數據的用途，就應該創建一個路線圖，顯示您的業務和技術需求之間的差距。 這六個步驟應該可以幫助您使用數據來驅動您的業務需求。
1。 數據採集
弄清楚您的企業打算如何收集消費者數據。 可能性幾乎是無限的。
有多種數據收集渠道，包括：
- Facebook 和 Twitter 等社交媒體網絡
- 調查
- 交易跟踪(例如過去的購買)
- 潛在客戶生成表格
- 註冊或免費試用
- 在線或網站跟踪
- 客戶行程或用戶觀察
請記住，有不同類型的數據，從第一方(雙方同意的數據，例如電子郵件地址)到第三方數據(來自外部網站的 cookie 將在 2024 年被 Google 逐步淘汰)。
2。 評估數據相關性和準確性
接下來，您需要確定數據的真實價值。 信息是如何收集的？ 隨意編撰的信息可能不准確、漏洞百出、毫無價值。
“2022 年 B2B 銷售狀況”發現，由於數據質量不佳，三分之二的銷售線索未關閉，而高達 25% 的公司客戶和潛在客戶記錄包含直接影響銷售的關鍵數據錯誤。
因此，您必須先分析信息的準確性，然後再花時間和金錢首先分析數據。 這將幫助您確定數據是否包含任何有價值的見解。 如果沒有，請在繼續之前更準確地收集數據。
3。 獲得更好的洞察力
大多數現代公司已經定期存儲足夠數量的數據。 為了獲得更好的見解，首先需要解決一些問題：
- 您對貴公司的數據和收集流程了解多少？
- 信息更新頻率如何，存儲在哪裡？
- 信息是否經過分析定期？
獲得這些問題的答案將為您帶來優勢，並確保您更好地了解貴公司當前的做法——包括遵守當地和國際法律，例如 GDPR。 此外，請務必諮詢負責分析貴公司數據的團隊或個人。
4。 內部能力
信不信由你，存儲和分析大數據可能是一個龐大而昂貴的過程。 需要高超的技能和經驗才能有效地搜索信息並利用相關軟件。
根據美國勞工統計局的數據，從 2021 年到 2031 年，對運籌學分析師的需求預計將增長 23%，遠高於所有職業的平均水平。 這意味著對這些技能的競爭非常激烈。
同時，許多公司無法維護和管理其內部人才。 雖然將資源專門用於數據分析程序似乎是個好主意，但這最終可能被證明是一個代價高昂的錯誤。
要充分利用您的數據，將數據分析與 IT 技術相關聯非常重要。 避免分門別類！ 相反，嘗試將您的資源擴展到兩個部門。 對 IT 基礎設施的投資應與數據分析技術相一致，反之亦然。
Gartner 的這張圖表顯示了投資數據和分析的公司的主要技術創新領域。 雲技術佔投資的近一半，其次是人工智能和軟件。
企業研發投入的技術創新領域
5。 數據可視化
一旦你學會瞭如何收集準確的數據，就該從信息中挖掘出洞察力了。 數據可視化是此過程的一個關鍵方面，因為它使您能夠以更易於理解的方式表示信息。 很可能，您的團隊中會有一些人對數字感到不舒服。 為確保您的數據得到有效利用，您需要以可視化方式顯示信息。 使用某些工具(例如 Google Charts 或 Datawrapper)可以將數據轉換為圖形和圖表。 圖表易於理解，有助於確保您的團隊參與和參與。 閱讀我們的“數據可視化：營銷人員的工具和技巧”了解更多信息。 訪問大數據並能夠分析它是沒有用的，除非你能將它轉化為成功的行動。 獲得分析數據所需的工具只是朝著正確方向邁出的一步。 無論最終目標是提高安全性還是推動利潤，您都應該弄清楚如何轉化知識以推動業務洞察力。 CEO 和高級管理團隊應該願意將這些業務分析用於營銷活動。 . 客戶洞察力應納入所有級別的每個決策步驟。 無論是建立新的廣告策略還是在別處制定戰略。 了解如何利用這些信息來改善和發展您的業務。 您可能聽說過 Netflix，它取得了不可阻擋的成功，因為據 Statista 報導，首選流媒體服務擁有 2.23 億付費用戶。 原因之一是 Netflix 如何使用大數據。 通過了解客戶需求，與 Hulu 等其他公司相比，該公司的訂閱服務流失率最低，僅為 2.4%。 Netflix 使用大數據分析用戶行為，然後根據個性化內容對其進行定制。 例如，他們收集數據，例如如果節目被狂看或他們花了一些時間才能看完，他們的訂閱者觀看節目的時間。 2019 年，Netflix 投資了人工智能技術來實現電影和電視預告片的自動化。 這項技術可以幫助公司降低製作預告片的成本，同時為其訂戶增加個性化。 另一個例子是大型零售商沃爾瑪。 根據 ProjectPro! 的數據，沃爾瑪在全球擁有近 20,000 家商店，擁有超過 2.45 億客戶，每小時從 100 萬客戶那裡收集 2.45 TB 的非結構化數據。 它以多種方式使用這些數據來改善客戶服務、獲取和留住客戶以及增加收入。 在其 PPC 策略中，沃爾瑪每天分析 1 億個關鍵詞以優化競價。 它還跟踪每一個動作，例如社交媒體活動、店內和在線購買，以及要利用的本地事件。 下圖來自哈佛大學，展示了超市如何使用數據以客戶為中心，同時也專注於改進運營和流程的示例。 6. 將見解轉化為行動
案例研究：Netflix 和沃爾瑪
Netflix
沃爾瑪