摘要: 如今這個時代,很多企業已意識到數據的價值(它極大地影響著企業的核心競爭力,甚至關係到企業的未來存亡),同時會用到數據為企業服務。通過預測分析,可以把洞察和智能運用到實際工作中。在一定程度上,你可能已經 ...

如今這個時代,很多企業已意識到數據的價值(它極大地影響著企業的核心競爭力,甚至關係到企業的未來存亡),同時會用到數據為企業服務。但是,令一些高管大吃一驚的是,數據本身是不能解決公司業務問題的;如果你不具備從數據中提取智能信息的能力,一旦你遇到實際的業務問題(諸如:需要改善供應鏈流程、微調促銷活動方案、制定結束交易時間點等)時,你所收集的每一字節的數據信息都是沒有任何價值的。數據彷彿成為企業“甜蜜的煩惱”,數據處理的好,企業就能從中得到巨大的價值;處理的不好,數據反而成為企業的累贅。為了讓更多數據產生的價值信息湧入你的公司,讓數據更好的為企業管理層及一線業務人員服務,你需要了解數據、智能、洞察三者之間的區別,並且要清楚如何將上述三個方面更好地應用於預測分析中。
 
下面將會講述數據、智能、洞察三者之間的不同,以及三者之間相互依存的關係:
 
數據——不言而喻,智能和洞察是很重要的價值資產,而數據則是該兩者的必要基礎。數據包含了你目標市場中所有公司及人口行為的信息,同時也包含了你的生意夥伴(或者潛在生意夥伴)所進行的商業行為的原始記錄。總之,首先必須要收集充分的且準確的數據信息;諸如,你擁有企業數據,但是消費行為數據呢?消費心理數據呢? ……這就是不同的數據——經常從外部來源收集,同時這也是造成最終結果不同的原因。
 
智能——當你面對你所收集的方方面面的數據的時候,你從中發現了彼此之間的關係,了解到有價值的信息,最終能夠從中描繪出業務機遇及挑戰的藍圖,這就是智能;例如,你發現一位瀏覽你網站的遊客,而這位遊客所在的公司正是貴司銷售團隊所關注的對手,並且發現這家公司的業務已擴展到很多城市,這就是智能的層面。
 
洞察——在數據和智能的基礎上,你可以洞察其中更深層次的東西,並引導你做出更好的決策。你將會看到個人和市場背後的規律,並據此在公司決策上做出反應。例如,根據你之前蒐集的網頁瀏覽者的數據信息,你判斷出你的目標客戶正處在一個購買慾望強烈的時刻並有可能完成購買交易,那麼貴司據此做出的低成本的精準推銷活動將會增加公司的銷售額,這就是洞察的層面。
 
很多品牌需要成本預估,預算優化,並提前預估到會有一個好的前景,數據、智能及洞察對於上述品牌做到這些內容至關重要。總之,數據、智能及洞察這三個方面奠定了企業預測分析的基礎。
 
通過預測分析,可以把洞察和智能運用到實際工作中。
在一定程度上,你可能已經學會了利用大數據,就像大多數的利用海量信息服務於業務的B2B企業。如果你清楚公司過往的規模、地址,最新的消費者購買及商品使用數據,就可以據此制定基本的銷售和營銷策略。你可以根據一些指標(公司規模、不同的垂直行業前景等)來細化公司目標。然而,要獲得真正的競爭優勢,並最大化你所擁有的數據價值,你需要利用你的分析技術去創造合適的預測模型。這需要的不僅僅是數據,還需要智能和洞察,學會運用已有的數據創建一個“前景列表”。
 
在特定的水平,你可以完成以下內容,這會讓你變得更好:
創建極其詳細的客戶行為數據庫;
在微觀層面細分你的潛在客戶和市場;
根據相關數據支持,進行特定的促銷活動或者放棄某些交易;
一個包含觸發行為的模型可以預測在何時應該採取什麼樣的行動。這些觸發行為可能是僱傭一個新的IT領導,或者通常是對於購買決定的相關支持。當你具有這種較高的洞察力時,你可以在不同業務部門的投資行為中獲取更高的回報。
B2B企業不能滿足於原始數據,也不能繼續把這些原始數據誤認成先見之明。為了在一個“更聰明”的市場競爭,企業需要關心內部和外部的數據作為出發點;從這裡開始,能夠從表面看起來不相關的數據中提取價值信息的能力將會幫助你創造得到可行的、高回報的洞察力所需的智能水平。
資料來源:煉數成金

 


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