企业使用大数据分析的五个好处
消费者在网上的视线每天都被各式各样的广告覆盖,那么怎样才能让他们的视线停留呢?这是每个品牌都应该思考的问题,而他们也正在为了实现这个目的努力,他们尝试了各种方式,而现在许多公司都选择了大数据分析。
其实大数据不是一个新名词了(大数据与云计算:角色与关系),这个概念已经存在了很多年,但是第一批大数据分析师使用的是手工输入的电子表格,然后进行手动分析。您可以想象该过程需要花费多长时间。现在技术的创新改变了大数据的规则。先进的软件系统大大缩短了分析时间,使公司能够做出快速决策,从而有助于增加收入,降低成本并促进增长。这为能够更快地工作并更有效地瞄准消费者的品牌提供了竞争优势。
如果您是考虑投资大数据分析的品牌,则可以从中受益:
1.客户获取和保留
为了脱颖而出,组织必须采用独特的方法来营销其产品。通过使用大数据,公司可以准确指出客户的需求,这样他们可以建立坚实的客户基础。
新的大数据流程可观察消费者的模式。然后,他们通过收集更多数据以识别更多趋势和使客户满意的方式,使用这些模式来触发客户对品牌的忠诚度。亚马逊已经通过提供当今互联网上最个性化的购物体验之一来掌握了这一技术。不仅基于过去的购买,而且还基于其他客户购买的商品,浏览行为和许多其他因素。
2.针对性的活动
企业可以使用大数据向其目标市场提供量身定制的产品,不用花钱在无效的广告上。大数据可帮助公司对客户趋势进行复杂的分析。该分析通常包括监视在线购买和观察销售点交易。然后,这些洞察力使公司能够创建成功,针对性强的营销活动,从而使公司能够达到并超过客户期望,并建立更大的品牌忠诚度。
3.识别潜在风险
如今,企业在高风险环境中蓬勃发展,但是这些环境需要风险管理流程-大数据在开发新的风险管理解决方案中发挥了作用。大数据可以提高风险管理模型的有效性并创建更明智的策略。
4.创新产品
大数据继续帮助公司在更新现有产品的同时创新新产品。通过收集大量数据,公司能够区分适合其客户群的内容。
如果一家公司想要在当今市场上保持竞争力,就不能再“吃老本”了。在使用大数据分析时,需要处理大量数据,组织现在可以实施流程来跟踪其客户反馈,产品成功以及竞争对手的行为。
5.复杂的供应商网络
通过使用大数据,公司为供应商网络(也称为B2B社区)提供了更高的准确性和洞察力。供应商能够通过应用大数据分析来摆脱通常面临的限制。通过大数据的应用,供应商可以使用更高级别的上下文智能,这对于他们的成功是必不可少的。
供应链主管现在通过更改供应商网络的基础以包括高级协作,将数据分析视为一种破坏性技术。通过这种协作,网络可以将新知识应用于现有问题或其他情况。
客户案例
核心需求
- 精准产品推荐,提高潜在客户转化率。
- 精确客户画像,客户价值分类,实现客户分群。
- CRM、财务系统、售后支持等多数据源数据分析。
技术及解决方案
- 客户特征值分析,构建客户优选模型,客户分群。
- 多种推荐算法结合,建立多维度产品推荐系统。
- 定制可视化分析系统,支持多客户端。
实施效果
- 运营:用户精准分群,实现定向营销;产品个性化推荐,提升客户体验;运营结果分析,提高运营效率。
- 销售:商机诊断预测,优化跟进方案;产品精准推荐,提升客单价和回购率;优化销售体系,提升整体效率。
- 产品:需求或售后分析,优化产品功能;产品精准推荐,优化产品组合;产品销售分析,支持定价策略
- 管理:了解业务全景,合理分配资源;优化运营、销售、客服体系;数据驱动决策,实现决策智能化。
如何开始使用大数据
如果您是一家拥有数据的公司,但是您不知道从哪里开始或如何使用大数据,那么别担心,马上告诉你!
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首先,您必须确定要使用现有数据解决的业务问题。例如,您是否要确定购物车放弃的概率,为什么放弃?
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其次,仅仅因为您拥有数据并不能自动意味着您可以将其用于解决问题。大多数组织已经收集数据已有十年或更长时间了。但是,它是非结构化且混乱的-称为“脏数据”。您需要先将其整理为结构化格式,然后才能使用。
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第三,如果您决定与一家公司合作,那么您将需要一个可以做得更多的工作的工具,而不仅仅是可视化数据。它将需要一家能够对数据进行建模以推动见解的公司(例如Qlik),这将帮助您解决业务问题。建模数据并不容易,也不便宜,因此在执行此步骤之前制定预算和计划很重要。
借助大数据分析,大牌企业的业务数据正在继续增长。开发技术比以往任何时候都可供更多的组织使用。品牌拥有可用数据后,便可以实施适当的分析系统来解决许多问题。
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