Získanie Business Intelligence
Biela kniha o tom, ako podniky by mali analyzovať dáta o zákazníkoch, aby získali lepšiu business intelligence, a ako môžu využiť tieto vedomosti. V čoraz viac konkurenčnom svete prostredníctvom svojej databázy klientov chytro, aby získali lepšie porozumenie vaše číslo jedna aktív? svojich zákazníkov? môže zlomiť alebo úspech vašej firmy. Väčšina spoločností používa databázy pre ukladanie informácií o svojej súčasnej zákazníkov, predchádzajúci zákazníci, obchodnými partnermi a potenciálnych zákazníkov. Úlohou je nájsť spôsob, ako využiť užitočné informácie obsiahnuté v týchto veľkých objemov databáz pre výrobu inteligentných podnikových riešení. Business intelligence (BI) sa vzťahuje k procesu zvyšovania konkurenčnej výhody spoločnosti inteligentné využitie dostupných dát-v rozhodovacom procese. Business Intelligence sa skladá zo získavania dát, odfiltrovať nedôležité informácie, analýzy dát, vyhodnotenie situácie, vývoj riešenia, analýzu rizík a následne podporuje rozhodnutie prijaté. Tento dokument White Paper opisuje business intelligence procese, niektoré elementárne metódy dolovania dát, a ako môžete využiť business intelligence vo vašej firme. Databáza Vylepšenia Prvým krokom k získaniu business intelligence je začať s 'čistý' databázy. Neúplné a nepresné údaje vždy premietne do nesprávnej rozhodovania manažmentu. Duplicitných údajov je tiež problém, pretože to môže zle vážiť rozhodovania managementu na jednej strane. Kým kvalitné databáze neexistuje nevedie to automaticky k inteligentnému konania rozhodnutie-robiť, to je pre-predpokladom pre všetky typy analýz, ktoré sa pokúšajú vylákať inteligentné riadenie. Mohli by sme nakresliť analógie s varením, kde začína s právom zložiek nezaručuje budete piecť dobrý tortu, ale tam je veľmi malá šanca, budete piecť dobrého torte, ak začnete s nesprávnou sadu zložiek. Jedným z hlavných dôvodov, firmy nie sú plne využiť potenciál konkurenčných výhod, ktoré môžu získať z vlastných databáz, je nedostatok riadnej integrácie dátových súborov medzi oddeleniami. Aj keď všetky informácie by mohli zdržiavať spoločnosti, môže stále unikali vzhľadom k fragmentácii dát v rámci databáz nezlučiteľné. Preskupenie všetkých vnútorných dáta do jediného súboru údajov, alebo rad prepojených súborov údajov by mohol byť jediný najužitočnejšie kroku spoločnosť mohla mať na poskytnutie pevné základy, na ktorých kvality business inteligence môžu byť rozvinuté. V niektorých prípadoch, zadávanie dát chýb a / alebo chýbajúce údaje môžu aj vážne ohroziť kvalitu Informácie, ktoré možno odvodiť z firemných databáz. Triedenie týchto problémov sa môže pohybovať od veľmi jednoduché opravy (napr. zhoda jeden list proti inému), aby viac procesov časovo náročné (napr. kontaktovanie všetkých klient spoločnosti aktualizovať kontaktné údaje o osobách, pracovať tam). V ideálnom prípade by mali byť všetky nepresnosti Odplevelení z databáz. Avšak po obmedzenú dobu a menová obmedzenia, diktovať, že by ste mali mať na myseľ, ako bude táto databáza použitá. Úroveň presnosti vyžadovaný sa budú značne líšiť v závislosti na predpokladanej využitie týchto údajov. Čistenie dát a databáz integrácia môže mať významné výhody pre spoločnosti v strednodobom až dlhodobom horizonte. Avšak, oni sú obaja veľmi čas-náročná činnosť a môže vytvoriť veľký tlak na vnútorné zdroje, takže je ťažké pre spoločnosť zdôvodniť. Prenájom tretej-party robiť túto prácu, je často najlepším riešením, čo umožňuje hodnotné informácie, ktoré možno získať, bez toho by sa narušila deň-to-day business aktivít. Data Mining Analýza informácií, ktoré vaša spoločnosť obchodov spojenie všetkých zákazníckych interakcií môžu odhaliť veľa pozoruhodných faktov o nákupe správanie svojich zákazníkov, čo je motivuje, a čo by mohlo urobiť je prestali kupovať od vás. Poskytuje tiež Vedecká metóda pre sledovanie vašej výkonnosti podniku. Pri rozhodovaní o tom, aby moje údaje z databázy, je konfrontovaný s celý rad dostupných techník. Niektoré z najpopulárnejších metód dolovania dát, sú popísané nižšie: Štatistická modelsBasic štatistická merania? ako prostriedok, rozdiely, a korelačné koeficienty? sú užitočné v raných fázach analýzy dát získať celkový prehľad o štruktúre údajov. Odhalením jednoduché inter-vzťahy v rámci dát, môžete štatistického modelovania show, ktorá v hĺbke-technika je pravdepodobné, že prinesie ďalšie informácie relevantné pre vaše záujmy. ClusteringClustering je techniku, ktorá agregáty údaje podľa vopred stanovenej-súbor vlastností. Môže byť použitý na rozlíšenie skupiny zákazníkov, ktoré sa správajú podobne ako na niektorých faktorov, napríklad je možné klasifikovať zákazníkov správanie v závislosti od úverovej schopnosti, príjem, vek alebo iným faktorom záujme. CHAID AnalysisCHAID, ktorý kandiduje na Chi-kvadrát Automatická detekcia interakcií, možno chápať ako protiklad clustering, v pocit, že analýza CHAID začína s celkovou databáz a potom sa rozdeľuje podľa najdôležitejšou premennou, kým nedosiahne homogénna sub-skupín, ktoré nemožno deliť ďalej. A dur Výhodou tejto metódy je, že výsledky môžu byť prezentované ako bezstarostný-až na-čítať klasifikácie strom, každá rozdelená na strome je akreditovaný pre jednotlivé ukazovatele (napr. úvěruschopnosti, príjem, vek, atď). Modely sklon modelsPropensity? známy tiež ako predpovedaciu modely? sa ukázali byť veľmi cenné pre predvídanie, ktoré zákazníci sú s najväčšou pravdepodobnosťou na nákup určitého výrobku na základe súboru súčasných zákazníkov. Výsledky tohto modelu môže byť priamo použitý na vytvorenie vhodnejších cielených marketingových kampaní. Iné uznávané techniky na získanie informácií z dátových súborov sú databázy segmentácie, neurónové sietí, a vlnkové analýzy a iné. To môže byť odstrašujúca zvoliť metódu, ktorá bude poskytovať najlepšie výsledky. Ako je uvedené vyššie, môžete analytické nástroje, sa veľmi líšia vo svojom prístupe k problému. To je Preto je veľmi dôležité pre spoločnosť, aby niekto poradit s rozsiahlymi skúsenosťami v procese dolovania dát, skôr ako prikročí k projektu business intelligence. Najlepší spôsob použitia sa budú značne líšiť časových možností urobiť analýzu, aké výsledky budú použité pre, a typ dát, ktorá je k dispozícii na analýzu. Dôležitým bodom, aby zvážila, či je vaša analýza je vedená pred-definovaných otázky, alebo nie. Preddefinované body analýzy sú zamerané na pochopenie určitých typov správania na základe analýzy vzťahov medzi rôznymi pre-rozhodla ovplyvňujúce faktory. Napríklad, preddefinované analýzy zákaznícky servis Vs predaj by sa mohol ilustrovať vplyv dobrých a zlých služieb zákazníkom na predaj, a bude odpovedať na otázky typu, ako dôležitý zákaznícky servis je pre zákazníkov a ako moc to ovplyvňuje budúcnosť predaja. Naopak, cieľom open-skončil analýzy je odhalenie trendov, ktoré sa nepredpokladajú obyčajným ponorením do den-to-day business. Vykonávací open-skončil analýza interne je často narušená očakávaniam priviedol na jednotlivcovi, ktorí pracujú v rámci spoločnosti. Techniky používané na analýzu dát sú zložité. Aby sa vaša firma bude môcť využiť výsledky analýzy dát, je zásadný, že výsledky by nemali byť zahalená zložitosti výpočtov, ale sú dodávané v manner.Intelligent priamy marketing je dôležité pre spoločnosť, aby uznala, že dobrý pochopenie jej zákazníkov je užitočné iba v rozsahu, na ktoré sa táto znalosť môže byť preložený do reálnych obchodných praktík. Business inteligence sa vzťahuje nielen na analýzu dát v sebe, ale aj, ako Vám sa týkajú výsledkov z analýzy dát na každý obchodný deň a rozhodnutie o tom, ako to preložiť odporúčaných opatrení vyplývajúcich z analýzy do živého kampane. Je preto dôležité, aby ste si zabezpečila , Že marketingové oddelenie vo vašej firme pracuje s údajmi analytici neustále počas celého procesu. Tak, keď analýza dát je kompletný, pracovníci marketingu už byť v súlade so vydáva spoločnosť čelí, a budú schopní vytvárať kampane využiť príležitosti a stratégií pre napraviť nedostatky rýchlo a efektívne. Podrobný rozbor vašich údajov o zákazníkoch vám poskytne vhľad do ich potreby a priania. Táto práca sa bude analyzovať a nákup segment zákazníkov 'modelov a identifikáciu potenciálnych služieb, ktoré sú žiadané. Môžete použiť tieto informácie pre skrátenie času odozvy na trhu zmeny, ktoré potom umožňuje lepšie prispôsobenie svojich produktov a služieb s potrebami zákazníkov '. In-hlboké porozumenie svojim zákazníkom, poskytuje prostredníctvom komplexných dát-analýza bude taktiež umožňujú vybrať a zamerané na lepšie vyhliadky, dosiahnutie vyššia miera odozvy od marketingových programov, a zároveň zistiť dôvody pre zákazníka opotrebenia a vytvárať alebo meniť programy a služby zmeniť. Pochopenie toho, ako vonkajšie podmienky na trhu vplyv na vaše podnikanie vám umožnia rýchlo reagovať na budúce zmeny trhu. A konečne, pochopenie správania klienta a spôsob ich použitia vašich produktov a služby umožní vašej spoločnosti zlepšiť služby pre svoje existujúce klientsku základňu a zamerať sa na nové obchodné efektívnejšie. Pozrite sa na http://www.accuracast-marketing-agency.co.uk/business-intelligence.shtml Ďalšie informácie o získaní business intelligence. O AccuraCast AccuraCast je integrovaný marketing, business intelligence a analýzu údajov agentúry, ktoré poskytujú malé a stredné podniky vo Veľkej Británii viac presný prehľad o ich podnikateľského prostredia prostredníctvom komplexná analýza dát, business intelligence, a služieb, marketingové poradenstvo. AccuraCast pomáha spoločnostiam lepšie porozumieť ich zákazníkov a na trh svoje výrobky a služby efektívnejšie. Spoločnosť používa high-tech analýzy dát metód vyšetrovať klienta databáz elegantne a najlepších predajných a marketingových metód na dosiahnutie cieľových trhoch. AccuraCast dodáva zákazník špecifické marketingová riešenia a informácie založené na mieru-vykonalo analýzu databáz, umožňuje spoločnostiam získať potrebné náskok pred konkurenciou.
Článok Zdroj: Messaggiamo.Com
Related:
» Legit Online Jobs» Wholesale Suppliers
» The Evolution in Anti-Spyware
» Automated Money Machine On eBay
Webmaster si html kód
Pridajte tento článok do svojich webových stránok sa!
Webmaster Pošlite svoj článok
Nie nutná registrácia! Vyplňte formulár a Váš článok je v Messaggiamo.Com Adresár!
