Обсудить внедрение
Наши менеджеры обязательно свяжутся с вами
Импортозамещаем Програмное обеспечение. Переводим на ПО сертифицированное в РФ.
В эту эпоху данных самая большая проблема - просто знать, что со всем этим делать. По мере роста объема наших данных брендам становится все сложнее собирать и анализировать их все. Каждый раз, когда мы посещаем веб-сайт, нажимаем на объявление или совершаем цифровую финансовую транзакцию, мы оставляем немного больше данных, которые могут генерировать невероятную бизнес-аналитику для любого, кто в состоянии ее использовать.
Получение точных и действенных аналитических данных требует много работы и большого опыта. Вчерашние инструменты бизнес-аналитики уже испытывают трудности под тяжестью постоянно растущих объемов данных. Проблем, связанных с очисткой, организацией и анализом данных, может быть достаточно, чтобы заставить менеджеров по цифровым технологиям решить, что расширенная аналитика данных слишком сложна и ее лучше оставить крупным предприятиям с большими карманами.
Если вы хотите использовать расширенную аналитику в качестве конкурентного преимущества, вам нужны новые инструменты, упрощающие принятие решений. При таком количестве данных, производимых ежесекундно, как команды роста могут отделить значимую информацию от всего постороннего шума?
Существует четыре типа расширенной аналитики: описательная, прогностическая, предписывающая и дополненная. Каждый тип аналитики имеет свои сильные и слабые стороны. Прежде чем углубляться в каждый из них, давайте определим четыре типа аналитики.
Описательная аналитика направлена на ответы на такие вопросы, как: где мы заработали больше всего денег в прошлом месяце; какова наша выручка по дням недели; сколько клиентов мы получили в этом квартале?
Это помогает получить представление о производительности вашего бизнеса. Однако описательный анализ может рассказать вам только о том, что произошло, но не объясняет почему. При этом описательный анализ анализирует историческую информацию, в то время как прогнозирующий анализ использует эти данные для прогнозирования того, что произойдет в будущем.
Прогностическая аналитика - это наука о поиске полезной информации в больших наборах данных и выявлении тенденций и закономерностей, скрытых в противном случае. Оно используется не только для прогнозирования будущих тенденций, но и для поддержки принятия более быстрых решений. Использование прогностической аналитики - отличный способ избежать потери времени и денег на развитие вашего бизнеса.
Прогностическая аналитика применяется во многих случаях использования в сфере здравоохранения, маркетинга и финансов. В частности, прогностическая аналитика применяется для улучшения обслуживания пациентов в ответ на тенденции в области здравоохранения и профилактической медицины, улучшения прогнозирования продаж и борьбы с мошенничеством при онлайн-платежах.
Разница между прогностической аналитикой и аналитикой предписаний заключается в том, что прогностическая аналитика использует прошлые данные для прогнозирования будущего. В отличие от этого, предписывающий анализ использует прошлые данные для поддержки решений о будущем, тесно увязывая эти решения с поведением клиентов. Предписывающий анализ отлично подходит для принятия оперативных решений, поскольку он идет на шаг дальше, чем прогнозный анализ, предоставляя рекомендации о том, как действовать.
Дополненная аналитика направлена на использование возможностей машинного обучения и методов обработки естественного языка (NLP) с интерпретацией человеком для обеспечения автоматизированного анализа с большей точностью.
Расширенная аналитика - это непреодолимая сила, привносящая новое измерение в то, как команды, ориентированные на разработку продукта, могут использовать данные для анализа, улучшения качества обслуживания клиентов и развития своего бизнеса.
Аналитика - это новое масло, а не данные, поскольку данные бесполезны, если их нельзя преобразовать в аналитику, пригодную для применения. Сегодня компании могут получить доступ к большему количеству данных, чем они могли получить всего несколько лет назад. Поскольку предприятия продолжают бороться с бременем растущих наборов данных, проблемой интеграции данных из разрозненных источников и с каждым днем генерируется все больше данных, разрабатываются новые технологии, помогающие предприятиям справляться с этими вызовами.
Дополненная аналитика делает данные пригодными для применения. Это мощный инструмент, который может помочь вам преодолеть шум и по-настоящему понять, как работает ваш бизнес в таких областях, как привлечение клиентов, вовлечение или удержание. Благодаря визуализации и рассказыванию историй о данных дополненная аналитика помогает вам лучше понимать ваших клиентов, чтобы они продолжали возвращаться.
Микросегментация клиентов определяет интересы конкретных групп путем применения методов аналитики к информации о клиентах. Она помогает маркетологам отправлять целевые сообщения и предложения этим, теперь более точно определенным группам клиентов. Отправляя правильное сообщение в нужное время нужному человеку (ам), маркетологи значительно снижают стоимость привлечения клиентов, но также повышают удовлетворенность клиентов, поскольку их больше не бомбардируют нерелевантными сообщениями в неподходящее время.
Вы можете создавать микросегменты по ряду критериев, включая географию, демографию (например, возраст, образование и семейную ячейку), психографию (тип личности, образ жизни и ценности) и поведение (лояльность, модели покупок и чувствительность к цене). Развивая сотни - или даже тысячи – микросегментов, вы сможете более точно ориентировать своих клиентов на правильное сочетание продуктов, услуг и ценовых категорий.
Получение точных и действенных аналитических данных требует много работы и большого опыта. Вчерашние инструменты бизнес-аналитики уже испытывают трудности под тяжестью постоянно растущих объемов данных. Проблем, связанных с очисткой, организацией и анализом данных, может быть достаточно, чтобы заставить менеджеров по цифровым технологиям решить, что расширенная аналитика данных слишком сложна и ее лучше оставить крупным предприятиям с большими карманами.
В чем разница?
Аналитика - это сердцебиение вашего бизнеса, она делает данные кристально чистыми и дает вам полную картину потребностей и тенденций ваших клиентов, направляйте энергию на оптимизацию стратегий. Но расширенная аналитика, хотя ее популярность растет, по-прежнему остается сложной темой.Если вы хотите использовать расширенную аналитику в качестве конкурентного преимущества, вам нужны новые инструменты, упрощающие принятие решений. При таком количестве данных, производимых ежесекундно, как команды роста могут отделить значимую информацию от всего постороннего шума?
Существует четыре типа расширенной аналитики: описательная, прогностическая, предписывающая и дополненная. Каждый тип аналитики имеет свои сильные и слабые стороны. Прежде чем углубляться в каждый из них, давайте определим четыре типа аналитики.
- Описательная аналитика лучше всего подходит для понимания прошлого опыта или текущих условий ведения бизнеса.
- Аналитика прогностическая, помогает вам предвидеть будущие результаты на основе прошлых событий или нынешних тенденций.
- Аналитика предписывающего характера помогает вам принимать решения о том, как действовать в конкретной ситуации, основываясь на вероятности успеха в прогнозируемом будущем результате.
- Расширенная аналитика обеспечивает синергию с вашим цифровым продуктом, генерируя новые идеи на основе аналитической информации с использованием искусственного интеллекта, машинного обучения и генерации естественного языка.
Описательный анализ
Описательный анализ - это метод обобщения и описания данных, облегчающий их понимание аудиторией, не разбирающейся в данных. Описательный анализ обычно используется для исторических данных, чтобы объяснить, что произошло за определенный период. Обычно это означает рассмотрение серии событий с разных точек зрения, дающее вам моментальный снимок того, что произошло в прошлом месяце, последнем квартале или прошлом году. Все дело в осмыслении данных, чтобы нарисовать более широкую картину того, что происходит в вашем бизнесе.Описательная аналитика направлена на ответы на такие вопросы, как: где мы заработали больше всего денег в прошлом месяце; какова наша выручка по дням недели; сколько клиентов мы получили в этом квартале?
Это помогает получить представление о производительности вашего бизнеса. Однако описательный анализ может рассказать вам только о том, что произошло, но не объясняет почему. При этом описательный анализ анализирует историческую информацию, в то время как прогнозирующий анализ использует эти данные для прогнозирования того, что произойдет в будущем.
Прогностическая аналитика
Прогностическая аналитика - это концепция, используемая в бизнесе для прогнозирования будущих моделей, выявления тенденций, потребностей и пожеланий клиентов.Прогностическая аналитика - это наука о поиске полезной информации в больших наборах данных и выявлении тенденций и закономерностей, скрытых в противном случае. Оно используется не только для прогнозирования будущих тенденций, но и для поддержки принятия более быстрых решений. Использование прогностической аналитики - отличный способ избежать потери времени и денег на развитие вашего бизнеса.
Прогностическая аналитика применяется во многих случаях использования в сфере здравоохранения, маркетинга и финансов. В частности, прогностическая аналитика применяется для улучшения обслуживания пациентов в ответ на тенденции в области здравоохранения и профилактической медицины, улучшения прогнозирования продаж и борьбы с мошенничеством при онлайн-платежах.
Предписывающая аналитика
Предписывающая аналитика - это тип аналитики, который использует машинное обучение и алгоритмы искусственного интеллекта для автоматизации бизнес-аналитики. Предписывающий анализ исследует потенциальные эффекты различных альтернатив и то, какие варианты обеспечат наилучшие результаты.Разница между прогностической аналитикой и аналитикой предписаний заключается в том, что прогностическая аналитика использует прошлые данные для прогнозирования будущего. В отличие от этого, предписывающий анализ использует прошлые данные для поддержки решений о будущем, тесно увязывая эти решения с поведением клиентов. Предписывающий анализ отлично подходит для принятия оперативных решений, поскольку он идет на шаг дальше, чем прогнозный анализ, предоставляя рекомендации о том, как действовать.
Дополненная аналитика
Дополненная аналитика позволяет таким технологиям, как машинное обучение и искусственный интеллект, помогать в подготовке данных, генерировании инсайтов и объяснениях, чтобы улучшить то, как люди исследуют и анализируют данные в analytics.Дополненная аналитика направлена на использование возможностей машинного обучения и методов обработки естественного языка (NLP) с интерпретацией человеком для обеспечения автоматизированного анализа с большей точностью.
Расширенная аналитика - это непреодолимая сила, привносящая новое измерение в то, как команды, ориентированные на разработку продукта, могут использовать данные для анализа, улучшения качества обслуживания клиентов и развития своего бизнеса.
Аналитика - это новое масло, а не данные, поскольку данные бесполезны, если их нельзя преобразовать в аналитику, пригодную для применения. Сегодня компании могут получить доступ к большему количеству данных, чем они могли получить всего несколько лет назад. Поскольку предприятия продолжают бороться с бременем растущих наборов данных, проблемой интеграции данных из разрозненных источников и с каждым днем генерируется все больше данных, разрабатываются новые технологии, помогающие предприятиям справляться с этими вызовами.
Дополненная аналитика делает данные пригодными для применения. Это мощный инструмент, который может помочь вам преодолеть шум и по-настоящему понять, как работает ваш бизнес в таких областях, как привлечение клиентов, вовлечение или удержание. Благодаря визуализации и рассказыванию историй о данных дополненная аналитика помогает вам лучше понимать ваших клиентов, чтобы они продолжали возвращаться.
Сделайте шаг вперед в понимании клиентов
Аналитику, основанную на машинном обучении, можно использовать для оказания помощи в сложных маркетинговых практиках, таких как моделирование и прогнозирование поведения клиентов и расчет ценности клиента на протяжении всей жизни. Это достигается за счет изучения больших объемов различных типов информации и запуска алгоритмов в нескольких микросегментах клиентов для выявления тенденций и закономерностей.Микросегментация клиентов определяет интересы конкретных групп путем применения методов аналитики к информации о клиентах. Она помогает маркетологам отправлять целевые сообщения и предложения этим, теперь более точно определенным группам клиентов. Отправляя правильное сообщение в нужное время нужному человеку (ам), маркетологи значительно снижают стоимость привлечения клиентов, но также повышают удовлетворенность клиентов, поскольку их больше не бомбардируют нерелевантными сообщениями в неподходящее время.
Вы можете создавать микросегменты по ряду критериев, включая географию, демографию (например, возраст, образование и семейную ячейку), психографию (тип личности, образ жизни и ценности) и поведение (лояльность, модели покупок и чувствительность к цене). Развивая сотни - или даже тысячи – микросегментов, вы сможете более точно ориентировать своих клиентов на правильное сочетание продуктов, услуг и ценовых категорий.
Как получить точную смету на IT решение?
Оставьте заявку на сайте и менеджер вам перезвонит.
Мы можем назначить видеоконференцию или приехать лично для обсуждения деталей.