प्राप्त व्यापार आसूचना
कैसे कंपनियों ग्राहक डेटा का विश्लेषण को बेहतर व्यापार खुफिया लाभ और वे उस ज्ञान का उपयोग कैसे कर सकते हैं चाहिए पर एक श्वेत पत्र. तेजी से बढ़ते प्रतियोगी दुनिया में, अपने ग्राहक डेटाबेस चालाकी का प्रयोग, एक लाभ के लिए आपका नंबर एक परिसंपत्ति की बेहतर समझ के? अपने ग्राहकों को? बनाना या आपकी कंपनी की सफलता टूट सकती है. ज्यादातर कंपनियों के डेटाबेस का उपयोग अपने मौजूदा ग्राहकों के बारे में जानकारी की दुकान, पिछले ग्राहकों, व्यापार भागीदार है, और संभावित ग्राहकों. चुनौती का रास्ता खोजने के लिए उपयोगी इन उच्च मात्रा डेटाबेस के भीतर समाहित में आदेश बुद्धिमान व्यापार समाधान उत्पादन के लिए जानकारी का उपयोग में है. व्यापार खुफिया (द्विपक्षीय) निर्णय में उपलब्ध आंकड़ों के बुद्धिमान उपयोग करके एक कंपनी के प्रतियोगी लाभ बढ़ाने के लिए प्रक्रिया को संदर्भित करता है. व्यापार खुफिया डेटा स्रोत होते हैं, बाहर महत्वहीन जानकारी को फ़िल्टर, डेटा का विश्लेषण, स्थिति का आकलन, समाधान का विकास, जोखिम विश्लेषण और फिर फैसले का समर्थन किया. इस श्वेत पत्र व्यापार खुफिया वर्णन प्रक्रिया, डेटा के कुछ प्रारंभिक तरीके खनन, और आप अपनी कंपनी में कैसे व्यापार खुफिया उपयोग कर सकते हैं. डाटाबेस के संवर्धन व्यापार खुफिया पाने की दिशा में पहला कदम को 'एक' साफ डाटाबेस के साथ शुरू होता है. अधूरा और गलत डाटा हमेशा गलत प्रबंधन के फैसले में अनुवाद करते हैं. डुप्लिकेट डेटा भी है एक समस्या के रूप में इसे गलत तरीके से एक तरफ प्रबंधन के निर्णय का वजन कर सकते हैं. एक अच्छी गुणवत्ता डेटाबेस Whilst है बुद्धिमान प्रबंधन के फैसले को स्वचालित रूप से आगे नहीं कर रही है, यह एक पूर्व विश्लेषण के सभी प्रकार के लिए आवश्यक है कि बुद्धिमान प्रबंधन को प्रकाश में लाना करने का प्रयास. हम पाक कला, जहां शुरू करने के साथ एक सादृश्य खींच सकता है सही सामग्री के साथ क्या आप कोई अच्छा केक सेंकना होगा गारंटी नहीं है, लेकिन बहुत कम मौका तुम एक अच्छे केक सेंकना यदि आप सामग्री के गलत सेट के साथ शुरू होगा. प्राथमिक कारण कंपनियों में से एक संभावित प्रतिस्पर्धात्मक लाभ वे अपने डेटाबेस से प्राप्त कर सकते हैं पूरी तरह से महसूस नहीं कर विभागों के पार डेटासेट के उचित समन्वय की कमी है. हालांकि सभी जानकारी के भीतर रहते हो कम्पनी, यह मायावी रहना असंगत डेटाबेस में डेटा के एक टुकड़े के कारण हो सकता है. एक डाटासेट या परस्पर डेटासेट की एक श्रृंखला में सभी आंतरिक डेटा फिर से इकट्ठा हो सकता है सबसे उपयोगी कदम एक कंपनी एक ठोस नींव है जिस पर गुणवत्ता व्यापार खुफिया विकसित किया जा सकता है प्रदान करने की ओर ले सकता है. कुछ मामलों में, डेटा प्रविष्टि और त्रुटियाँ / या गुम भी गंभीर रूप से डेटा की गुणवत्ता ख़राब कर सकते हैं जानकारी है कि कॉर्पोरेट डेटाबेस से प्राप्त किया जा सकता है. इन मुद्दों को अनुक्रमित किया जा रहा बहुत स्पष्ट सुधार से लेकर (एक) में अधिक समय लेने की प्रक्रिया के लिए (उदाहरण के लिए संपर्क के खिलाफ एक सूची मिलान कर सकते हैं जैसे सब ग्राहक कंपनियों वहाँ काम कर रहे व्यक्ति के संपर्क जानकारी अद्यतन करें). आदर्श रूप में, सभी inaccuracies डेटाबेस से बाहर समाप्त करना चाहिए. लेकिन सीमित समय और पैसे की कमी हुक्म है कि आप में रखना चाहिए मन कैसे इस डेटाबेस का उपयोग किया जाएगा. बहुत भिन्न है कि डेटा के लिए उपयोग की उम्मीद पर निर्भर करेगा आवश्यक सटीकता के स्तर पर. डेटा सफाई और डेटाबेस एकीकरण के लिए एक महत्वपूर्ण लाभ प्रदान कर सकते हैं लंबे समय के माध्यम से कंपनी. तथापि, वे दोनों बहुत समय लेने वाली गतिविधियों और आंतरिक संसाधनों पर एक महत्वपूर्ण तनाव बना सकते हैं, उन्हें मुश्किल के लिए एक कंपनी का औचित्य साबित करने के लिए. भर्ती एक -तीसरे पक्ष इस काम करने के लिए अक्सर सबसे अच्छा समाधान है, की अनुमति बहुमूल्य जानकारी प्राप्त की है, दिन को दिन के कारोबार की गतिविधियों में खलल न डालें बिना. डेटा जानकारी का विश्लेषण खनन है कि आपकी कंपनी दुकानों में सभी ग्राहकों के साथ बातचीत कनेक्शन अपने ग्राहकों की खरीद के व्यवहार के बारे में उल्लेखनीय तथ्य का पता चलता है बहुत कुछ, जो उन्हें प्रेरित है और क्या उन्हें तुम से खरीद बंद कर सकते हैं कर सकते हैं. यह भी प्रदान करता है वैज्ञानिक विधि आपके व्यवसाय के प्रदर्शन पर नज़र रखने के लिए. जब एक डेटाबेस से मेरी जानकारी के लिए निर्णय लेने से, एक तकनीक उपलब्ध की एक विस्तृत संख्या का सामना करना पड़ रहा है. ज्यादा लोकप्रिय डाटा खनन तरीकों में से कुछ हैं : नीचे सांख्यिकी modelsBasic सांख्यिकीय माप वर्णित है? इस का मतलब है, variances के रूप में, और सहसंबंध गुणांक? हो आंकड़ों के प्रारंभिक दौर में उपयोगी विश्लेषण के लिए संरचना की की एक समग्र दृष्टिकोण लाभ डेटा. साधारण अंतर को उजागर करके संबंधों डेटा के भीतर, सांख्यिकीय मॉडलिंग दिखा सकते हैं, जो गहन तकनीक में और अपने हितों के लिए प्रासंगिक जानकारी लाने की संभावना है. ClusteringClustering एक है तकनीक कि समुच्चय आंकड़ों के अनुसार एक पूर्व के लिए-विशेषताओं का सेट निर्धारित की. यह ग्राहकों के समूह अलग है कि कुछ कारकों पर इसी तरह व्यवहार किया जा सकता है, उदाहरण यह ग्राहक वर्गीकृत कर सकते हैं ऋण पात्रता, आय, आयु या हित के किसी भी अन्य कारक के अनुसार व्यवहार. CHAID AnalysisCHAID, जो ची के लिए खड़ा वर्ग स्वचालित संपर्क पता लगाना, clustering में, के विपरीत के रूप में देखा जा सकता है अर्थ है कि CHAID विश्लेषण समग्र डाटाबेस के साथ शुरू होता है, और तब विभाजन यह सबसे महत्वपूर्ण चर के अनुसार जब तक यह सजातीय उप समूहों है कि कोई भी आगे नहीं विभाजित किया जा सकता है प्राप्त होता है. एक प्रमुख इस तकनीक का लाभ यह है कि परिणाम एक आसान-वर्गीकरण पेड़ को पढ़ने के रूप में प्रस्तुत किया जा सकता है; वृक्ष में प्रत्येक विभाजन एक चर के लिए मान्यता प्राप्त (जैसे क्रेडिट पात्रता, आय, आयु, आदि) जा रहा है. प्रवृत्ति modelsPropensity मॉडल? भविष्य कहनेवाला भी मॉडल के रूप में जाना जाता? भविष्यवाणी के लिए जो सबसे ग्राहकों को एक निश्चित मौजूदा ग्राहकों के एक सेट के आधार पर उत्पाद खरीदने की संभावना है में बहुत महत्वपूर्ण साबित हो सकता है. ऐसे एक मॉडल के परिणामों को सीधे और अधिक उचित लक्षित विपणन अभियानों को विकसित किया जा सकता है. अन्य मान्यता प्राप्त तकनीक डेटासेट से जानकारी निकालने के लिए डेटाबेस विभाजन, तंत्रिका हैं नेटवर्किंग, और अन्य लोगों के अलावा तरंगिका विश्लेषण. यह जो विधि सर्वश्रेष्ठ परिणाम प्रदान करेगा चुन डरा देता हो सकता है. जैसा कि ऊपर दिखाए, विश्लेषण उपकरण काफी समस्या के उनके दृष्टिकोण में अलग कर सकते हैं. यह है इसलिए एक कंपनी के लिए बहुत महत्वपूर्ण आंकड़ों में व्यापक अनुभव खनन व्यापार खुफिया परियोजना के साथ आगे जाने से पहले प्रक्रिया के साथ किसी से परामर्श करें. सबसे बढ़िया तरीका निरभर है बहुत भिन्न होगी का उपयोग करें समय विश्लेषण, क्या परिणाम के लिए उपयोग किया जाएगा पर उपलब्ध है, और डेटा के प्रकार है कि विश्लेषण के लिए उपलब्ध है. एक महत्वपूर्ण बात पर विचार करना है कि क्या आपके विश्लेषण पूर्व द्वारा निर्देशित-परिभाषित किया गया है सवाल है या नहीं. विश्लेषण के पूर्वनिर्धारित अंक विभिन्न पूर्व के बीच संबंधों का विश्लेषण करके व्यवहार के कुछ प्रकार की समझ के उद्देश्य से-कारकों को प्रभावित करने का फैसला किया है. उदाहरण के लिए, एक पूर्वनिर्धारित विश्लेषण की ग्राहक सेवा बनाम बिक्री बिक्री पर अच्छे और बुरे ग्राहक सेवा के प्रभाव का वर्णन, और ऐसे कैसे महत्वपूर्ण ग्राहक सेवा के रूप में सवालों का जवाब देना होता है और ग्राहकों को कितना भविष्य प्रभावित बिक्री. इसके विपरीत, एक खुली खत्म विश्लेषण के उद्देश्य रुझान का अनुमान है कि दिन में साधारण से विसर्जन को दिन के कारोबार नहीं कर रहे हैं पता है. प्रदर्शन कर एक मुक्त विश्लेषण आंतरिक रूप से समाप्त प्रायः है कंपनी में काम कर रहे व्यक्तियों द्वारा पर लाया उम्मीदों से बिगड़ा. डेटा का विश्लेषण करते थे तकनीक जटिल कर रहे हैं. आदेश में के लिए अपनी कंपनी के लिए डेटा विश्लेषण के परिणामों का प्रयोग कर सकता है, यह है मान्यता महत्वपूर्ण है कि परिणामों की गणना की जटिलता से घिर नहीं होना चाहिए था लेकिन एक सीधी manner.Intelligent विपणन में वितरित कर रहे हैं यह एक कंपनी के लिए महत्वपूर्ण है कि एक अच्छा अपने ग्राहकों की समझ ही किस हद तक इस ज्ञान असली व्यवसाय प्रथाओं में अनुवाद किया जा सकता है के लिए उपयोगी है. व्यापार खुफिया अपने आप में डेटा विश्लेषण के लिए न केवल संदर्भित करता है, लेकिन यह भी कैसे आप हर दिन व्यापार निर्णयों के लिए डेटा विश्लेषण के परिणामों से संबंधित है और तुम कैसे की सिफारिश की रहने अभियान में विश्लेषण से stemming कार्रवाई अनुवाद. इसलिए यह महत्वपूर्ण है कि आप यह सुनिश्चित करने के लिए है कि आपकी कंपनी में मार्केटिंग विभाग प्रक्रिया भर में डेटा लगातार विश्लेषकों के साथ सूचना का आदान प्रदान. इस तरह, जब डेटा विश्लेषण पूरा हो गया है, विपणन कर्मियों के साथ पहले से ही धुन में होगा मुद्दों कंपनी का सामना करना पड़ रहा है, और अभियान के लिए अवसर और रणनीतियों को भुनाने के लिए कमजोरियों सुधार जल्दी और प्रभावी रूप से विकसित कर सकेंगे. अपने ग्राहकों के डेटा का विस्तृत विश्लेषण तुम प्रदान करेगा उनकी आवश्यकताओं में अंतर्दृष्टि और चाहता है. व्यायाम और विश्लेषण करना होगा खंड 'ग्राहकों को खरीदने के पैटर्न और संभावना है कि सेवाओं की मांग में पहचान कर रहे हैं. आप इस सूचना का उपयोग करने के लिए बाजार की प्रतिक्रिया समय कम कर सकते हैं परिवर्तन, जो अपने ग्राहकों की जरूरत के साथ अपने उत्पादों और सेवाओं के बेहतर तालमेल के लिए अनुमति देता है. एक में अपने ग्राहकों की गहराई को समझने, व्यापक डाटा विश्लेषण, के माध्यम से प्रदान की तुम भी इजाजत नहीं दी जाएगी लेने के लिए और बेहतर संभावनाओं को लक्षित करते हैं, विपणन कार्यक्रम से एक उच्च दर की प्रतिक्रिया प्राप्त करने, और एक ही समय में ग्राहकों की उदासीनता के कारणों की पहचान करने और बनाने या कार्यक्रमों और सेवाओं के अनुसार बदल. समझ कैसे बाहरी बाजार की स्थितियों आपके व्यवसाय को प्रभावित तुम जल्दी से बाजार में भविष्य के परिवर्तन को प्रतिक्रिया के लिए सक्षम हो जाएगा. अंत में, ग्राहकों के व्यवहार को समझने और जिस तरह से वे अपने और उत्पादों का उपयोग करें सेवाओं आपकी कंपनी सक्षम करने के लिए अपने मौजूदा ग्राहक आधार को अपनी सेवा में सुधार के रूप में अच्छी तरह के रूप में नए कारोबार लक्ष्य को और अधिक प्रभावी ढंग से होगा. यात्रा http://www.accuracast-marketing-agency.co.uk/business-intelligence.shtml को व्यापार खुफिया पाने के बारे में अधिक जानें. AccuraCast AccuraCast के बारे में एक एकीकृत विपणन, व्यापार आसूचना और डेटा विश्लेषण एजेंसी है, उपलब्ध कराने के छोटे और मध्यम आकार की कंपनियों ने ब्रिटेन में एक और अधिक अपने कारोबारी माहौल के व्यापक डाटा विश्लेषण, व्यापार खुफिया द्वारा सही तस्वीर, और विपणन परामर्शी सेवाएं. AccuraCast में मदद करता है कंपनियां अपने ग्राहकों की बेहतर समझ और लाभ बाजार में अपने उत्पादों और सेवाओं को और अधिक प्रभावी ढंग से. कंपनी उच्च तकनीक का उपयोग करता है डेटा विश्लेषण के तरीकों को ग्राहक डेटाबेस चालाकी की जाँच, और साबित बिक्री और विपणन के तरीकों को लक्ष्य बाजार तक पहुंच. AccuraCast costumer विशिष्ट विपणन समाधान और सूचना दर्जी पर आधारित डेटाबेस का विश्लेषण किया उद्धार, कंपनियों प्रतियोगिता में आवश्यक बढ़त हासिल करने के लिए अनुमति दी.
Article Source: Messaggiamo.Com
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