At få Business Intelligence

En hvidbog om hvordan virksomheder bør analysere kundedata for at få bedre business intelligence og hvordan de kan bruge denne viden.
AT FÅ BUSINESS INTELLIGENCE
I en stadig mere konkurrencepræget verden, bruger din klient database smart, til at få en bedre forståelse af dit nummer et aktiv-dine kunder-kan gøre eller bryde din virksomhed succes.
De fleste virksomheder bruger databaser til at gemme oplysninger om deres nuværende kunder, tidligere kunder, samarbejdspartnere og potentielle kunder. Udfordringen ligger i at finde en måde at udnytte den nyttige oplysninger indeholdt i disse høj lydstyrke databaser for at producere intelligent forretningsløsninger.
Business intelligence (BI) henviser til processen for at øge en virksomhed konkurrencefordel af intelligent brug af foreliggende data i beslutningsprocessen. Business intelligence består af sourcing data, filtrere ud ubetydelige oplysninger, analyse af data, vurdering af situationen, udvikling af løsninger, analysere risici og derefter støtte beslutningerne. Denne hvidbog beskrives business intelligence proces, nogle elementære metoder til datamining, og hvordan du kan bruge business intelligence i din virksomhed.
Databaseforbedringer
Det første skridt mod at få business intelligence er at starte med en ‘ren’ database. Ufuldstændig og unøjagtige data oversætte altid til forkerte beslutninger. Dublerede data er også et problem, som det kan fejlagtigt veje ledelsesmæssige beslutninger til den ene side. Mens en god kvalitet database ikke fører automatisk til intelligent styring beslutningstagning, er det en forudsætning for alle typer af analyser, der forsøger at fremkalde intelligent styring. Vi kunne trække en analogi med madlavning, hvor starter med de rigtige ingredienser kan ikke garantere du vil bage en god kage, men der er meget lille chance for du vil bage en god kage, hvis du starter med de forkerte ingredienser.
En af primære grunde selskaber ikke er fuldt ud klar over de potentielle konkurrencemæssige fordele de kan få fra deres egne databaser er manglen på ordentlig integration af datasæt på tværs af afdelinger. Selvom alle oplysninger kan opholde sig i virksomheden, kan det fortsat undvigende på grund af en opsplitning af data på tværs af uforenelige databaser. Omgruppering alle interne data i en enkelt datasæt eller en serie af sammenkoblede datasæt kunne være det mest nyttige skridt et firma kan tage mod at levere et solidt fundament på hvilken kvalitet business intelligence kan blive udviklet.
I nogle tilfælde kan data entry fejl og/eller manglende data også alvorligt forringer kvaliteten af de oplysninger, der kan udledes fra store virksomhedsdatabaser. Sortering disse spørgsmål kan variere fra meget enkle rettelser (f.eks. matchende én liste mod hinanden) til mere tidskrævende processer (f.eks. at kontakte alle klient selskaber for at opdatere kontaktoplysningerne om personer, der arbejder der). Ideelt set bør alle unøjagtigheder luget ud af databaserne. Dog begrænset tid og monetære begrænsninger diktere at du skal huske på, hvordan denne database vil blive brugt. Grad af noejagtighed, der kraeves vil variere meget afhængigt af det forventede brug for disse data.
Data udrensning og database integration kan give betydelige fordele for et selskab på mellemlangt til langt sigt. Men de er begge meget tidskrævende aktiviteter og kan skabe en betydelig belastning for interne ressourcer, hvilket gør dem vanskeligt for en virksomhed at retfærdiggøre. Leje en tredjepart at gøre dette job er ofte den bedste løsning, giver værdifulde oplysninger kan opnås, uden at forstyrre den daglige forretningsaktiviteter.
Datamining
Analyse af de oplysninger, som dit firma gemmer i forbindelse med alle kundeinteraktioner kan afsløre en masse bemærkelsesværdige fakta om at købe opførsel af dine kunder, hvad der motiverer dem og hvad kan gøre dem stoppe med at købe fra dig. Det giver også en videnskabelig metode til at overvåge dine forretningsresultater.
Når det besluttes at mine oplysninger fra en database, konfronteres man med en lang række tilgængelige teknikker. Nogle af de mere populære data mining metoder er beskrevet nedenfor:
Statistiske modeller
Grundlæggende statistiske målinger – som middel, afvigelser og korrelationskoefficienterne – er nyttige i de tidlige stadier af dataanalyse til at få et samlet overblik over strukturen af dataene. Ved at afsløre simpel indbyrdes forbindelser inden for data, kan statistisk modellering vise hvilken dybdegående teknik er tilbøjelige til at bringe yderligere oplysninger af relevans for dine interesser.
Klynger
Clustering er en teknik, der samler data efter en forudbestemt sæt af egenskaber. Det kan bruges til at adskille grupper af kunder, der opfører sig på samme måde på visse faktorer, for eksempel det kan klassificere kunde adfærd ifølge kreditværdighed, indkomst, alder eller andre forhold af interesse.
CHAID analyse
CHAID, som står for Chi-square automatisk interaktion detektion, kan ses som modsat af klyngedannelse, i den forstand at CHAID analysen starter med den samlede database, og derefter opdeler det ifølge de vigtigste variable, indtil det opnår homogen undergrupper, der ikke kan opdele nogen yderligere. En stor fordel ved denne teknik er, at resultaterne kan præsenteres som en nem-at-læse klassificering træ; hver opdelt i træet bliver akkrediteret til en enkelt variabel (f.eks. kreditværdighed, indkomst, alder, etc).
Tilbøjelighed modeller
Tilbøjelighed modeller – også kendt som prognosemodeller – har vist sig for at være meget værdifulde i at forudsige, hvilke kunder er mest tilbøjelige til at købe et bestemt produkt, baseret på et sæt af nuværende kunder. Resultaterne af sådan en model kan være direkte bruges til at udvikle mere passende målrettet markedsføring kampagner.
Andre anerkendte teknikker til at udtrække oplysninger fra datasæt er databasen segmentering, neurale netværk og wavelet analyse blandt andre. Det kan være skræmmende at vælge, hvilken metode vil give de bedste resultater. Som vist ovenfor, kan analyseværktøjer variere meget i deres tilgang til problemet. Det er derfor meget vigtigt for en virksomhed at konsultere nogen med stor erfaring i data mining processer inden vi går videre med et business intelligence projekt. Den bedste metode til at bruge vil variere meget afhængigt af den tid til rådighed til at gøre analysen, hvad resultaterne vil blive brugt til, og typen data, der er tilgængelige til analyse.
Et vigtigt punkt at overveje er, om din analyse er styret af forud fastlagte spørgsmål eller ej. Foruddefinerede punkter i analysen er til formål at forstå bestemte typer af adfærd ved at analysere relationerne mellem forskellige pre besluttede påvirke faktorer. For eksempel, spørgsmål en foruddefineret analyse af kundeservice Vs salg vil illustrere effekten af god og dårlig kundeservice på salg, og vil besvare såsom hvor vigtig kunde service er til kunder og hvor meget det påvirker fremtidige salg. Tværtimod, er målet om en åben analyse at opdage trends, der ikke forventes af almindelige fordybelse i den daglige forretning. Udfører en open-ended analyse internt er ofte svækket af de forventninger, der er anlagt den ved personer, der arbejder i virksomheden.
De teknikker, der anvendes til at analysere data er komplekse. For at din virksomhed til at kunne bruge resultaterne af analysen af data, er det afgørende, at resultaterne ikke bør blive overskygget af kompleksiteten af beregningerne, men leveres på en enkel måde.
Intelligent markedsføring
Det er vigtigt for en virksomhed at erkende, at en god forståelse af sine kunder er nyttige i det omfang, som denne viden kan oversættes til virkelige forretningsmetoder. Business intelligence henviser ikke kun til dataanalyse i sig selv, men også hvordan du relatere resultaterne fra dataanalyse til hver dag forretningsbeslutninger og hvordan du oversætte de anbefalede handlinger stammer fra analysen i live kampagner.
Det er derfor vigtigt for dig at sikre at marketingafdelingen i dit firma interagerer med data analytikere konstant gennem hele processen. På den måde når dataanalyse er færdig, markedsføring personale vil allerede være i harmoni med virksomheden problemer, og vil være i stand til at udvikle kampagner for at kapitalisere muligheder og strategier til at reparere svagheder, hurtigt og effektivt.
Detaljeret analyse af dine kundedata vil give dig indsigt i deres behov og ønsker. Øvelsen vil analysere og segmentere kunder købe mønstre og identificere potentielle services, som efterspørges. Du kan bruge denne information til at forkorte svartider på markedsændringer, som derefter giver mulighed for bedre justering af dine produkter og tjenester med dine kunders behov.
En dybtgående forståelse af dine kunder, der gennem omfattende dataanalyse, også gøre det muligt for dig at vælge og mål bedre fremtidsudsigter, opnå en højere svarprocent fra marketing-programmer, og på samme tid identificere årsagerne til kunden nedslidning og oprette eller ændre programmer og tjenester i overensstemmelse hermed.
Forstå, hvordan eksterne marked betingelser påvirker din virksomhed vil giver dig mulighed at reagere hurtigt på fremtidige ændringer i markedet. Endelig vil forstå kundernes adfærd og den måde de bruger dine produkter og tjenester gøre din virksomhed til at forbedre sin service til dens nuværende kundegrundlag samt at indskyde ny virksomhed mere effektivt.
Om AccuraCast
AccuraCast er en integreret markedsføring, business intelligence og data analyse agentur, der giver små og mellemstore virksomheder i Det Forenede Kongerige et mere nøjagtigt billede af deres forretningsmiljø via omfattende dataanalyse, business intelligence, og Marketing konsulentydelser.
AccuraCast hjælper virksomheder med at få en bedre forståelse af deres kunder og markedsføre deres produkter og tjenesteydelser mere effektivt. Virksomheden bruger high-tech data analyse metoder til at undersøge klient databaser smart, og dokumenterede salg og marketing metoder til at nå målet markeder. AccuraCast leverer kunden specifikke marketing løsninger og oplysninger baseret på skræddersyede analyse af databaserne, at tillade virksomheder at få den nødvendige kant over konkurrencen.
Flere oplysninger om at få business intelligence