如何使用數據分析來推動更好的業務洞察力
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? 您擁有並希望訪問哪些數據?您希望從您的數據中獲得什麼? 例如,您是否想更多地了解您的客戶,或者您是否正在採取預防措施來防止欺詐?您是否制定了業務目標並且它們符合您的大數據策略嗎?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 等社交媒體網絡搜索引擎數據,例如穀歌分析調查交易跟踪(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?存儲的信息是否存在任何安全或保密問題?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…
