在公司中采用数据驱动的方法意味着利用大数据的 数据驱动它的含义以及 宝藏并在决策过程中有效地使用数据。例如，在营销领域，客户数据分析（客户分析）现已成为多个组织的常见做法，因为它允许数字营销活动推动业务增长，与客户建立更有意义和持久的关系。
数据驱动的公司是什么意思：数据驱动的方法？
数据驱动型公司不将数据管理视为技术因素，而是将其视为业务的战略支柱。数据驱动意味着以数字为指导，采用基于数据的方法，根据客观事实而不是个人感觉做 阿富汗电话号码数据 出明智的决策。因此，向数据驱动型公司的转型不能仅仅依靠技术来进行，而是需要能够将数据文化引入公司各个层面的 变革管理路径。
当今的首席执行官和经理需要信
息来帮助他们了解未来。拥有正确、更新且经常收集的数据至关重要。在如此快节奏的世界中，仅仅关注过去、根据历史序列分析指标和 KPI、生成统 数据驱动它的含义以及 计数据和最终报告、对用户行为进行数据分析或识别技术事件或批评者是不够的。例如，考虑用 数据 外汇电子邮件列表 驱动它的含义以及 于预测性维护的互联工业机械的实时管理，应用于工业 4.0 或金融和保险交易，其中数据分析用于识别欺诈或营销（现在的情况） 。有必要通过了解消费者的品味来预测他们的行为。
就是一个优秀的例该公司凭借其基
于偏好分析的歌曲推荐系统，是因在基于数据的决策方面投入大量资源而闻名的公司之一。这是一种适用于整个组织的方法，内部员工团队的创建完全致力于开发自 传真数据库 动收集和分析数据的平台最近，Spotify也想从技术基础设施的角度遵循这个方向，目的是让技术人员回答管理者问自己的问题，保证技术基础设施能够提供思考的数据库。因此，技术改进干预的优先顺序就很清楚了。
它是什么以及如何采用数据驱动的业务策略
一旦理解了什么是数据驱动模型，就会出现一个问题：需要什么数据？前期工作是观察和理解流程和行为，并找到量化和衡量它们的最佳方法，确定对每个 数据驱动它的含义以及 流程和行为来说重要的是什么。例如：有多少客户、他们什么时候购买、有多少交易、他们花了多少钱。还有他多大了，他的生日是什么时候，他有什么性格。
旦识别出重要数据公司必须收集
管理保护和分析它。这就是人工智能和机器学习、物联网和 数据驱动它的含义以及 高级分析在管理大量数据（即所谓的大数据）中的作用。 因此，我们需要一个数据策略。数据驱动策略需要从项目一开始就开始测量：稍后检索数据并不是最好的方法。
数据必须成为竞争战略的
一个组成部分，考虑宏观经济背景，与参考行业和公司的商业模式进行对标。从这里您可以实施和衡量行动，从而了解公司的竞争地位和客户需求。换句话说，关注数据、数字和定量措施不应取代愿景的价值。
数据文化还涉及安全性。企业需要强大而可靠的基础设施，而智能数据管理将无法将数据保护视为额外的内容，而是将其视为业务本身的重要支柱。
数据源使用哪些数据来执行真正有用的分析
除了财务职能（一直是业务管理的第一数据来源）之外，如今基于数 数据驱动它的含义以及 据的转型变得越来越重要的领域是营销。其目的是预测客户行为并增加销量，根据个人喜好提供个性化建议。根据 Salesforce 的一项研究，营销领域的数据源持续增加：平均从 8 个增加到 2021 年的 10 个，其中最常见的是CRM、ERP、电子商务、联络中心、网站和移动应用程序。预计2025年将达到45个。
的另一个领域是客户倾听
即对 VoC（Voice of the Customer）的分析，即客户在与品牌的多次互动过程中留下的意见，这是通过系统扫描您的反馈自动进行的，既有公开的，例如社交网络上的评论、评论和星级评定，也有私人的，例如调查或客户服务满意度。所有这些数据都是通过智能平台解读文本获得的，使我们能够了解客户的真实想法和需求。
数据驱动的方法也正在成为人力资源部门的创新重点。管理和分析人员数据有助于在人员获取、管理、发展和保留方面提供更好的决策和战略支持。然后将转化为人力资源管理有用信息的数据包括绩效数据、保留率和流动率、社交网络贡献、气候调查结果、领导力和能力评估。
在工业领域，即在生产和供应链中，物联网使每个对象成为连接和通信的设备，创造了无数与访问新数据源相关的机会。传感器可以实时发送信息，标签可以跟踪每个动作。这产生了数据管理、基础设施和分析方面的新需求。
正如预期的那样，每个公司都必须能够识别每个应用领域中对其业务重要的数据。在营销中，直接收集并在 CRM 中存档的自有数据是最有价值的，然后与第三方数据（尤其是来自社交网络的数据）集成，以生成用户档案并有效地交付内容。优化，从而提高营销活动的效果。
如今，最先进的公司能够实时获取和分析生成的数据，以创建预测和假设，而由于机器学习算法的应用，这些预测和假设变得越来越准确和真实。在这种情况下，我们谈论的是高级分析，这种技术不仅允许以传统商业智能系统中发生的描述性方式使用数据，而且还可以以预测性和规范性方式使用数据，预测问题和行为、需求和趋势。 。
数据驱动营销：它是什么以及为什么它是必要的
营销分析系统，即用于分析营销数据的工具和流程，特别是网络分析（或数字分析），现在已成为营销总监工作中不可或缺的一部分。一切都发生得很快，前所未有。数据和分析现在与营销策略紧密相连，以至于营销期望发生了变化：公司要求熟悉数据作为成为优秀营销人员的先决条件，而这些技能必须辅之以创造性技能。
随着数字时代的到来，数据驱动营销（或数据驱动营销）变得越来越重要。客户旅程是多渠道的，实体店和网上商店交织在一起，如果没有数据，就很难了解消费者是谁以及什么。假设常常被证明是错误的：试图了解每个人是谁以及他们的行为方式的唯一方法是依赖数据。
当然，高级管理层并不关心了解最新电子邮件活动的打开率，或者某个帖子在 Facebook 上收到的点赞数、点击率、印象数和帖子的覆盖范围。但营销人员知道这些数据很重要，因为它可以与收入和利润联系起来。
数据驱动营销的好处是显而易见的：使用营销自动化工具在特定客户群上运行的营销活动比在模糊目标上运行的通用营销活动实现更高的转化。因此，最终结果是销量增加。数据驱动营销的重点是个性化的客户体验：只有个性化的体验才能让营销创造参与度并实现品牌忠诚度的目标。
然而，个性化购物体验也有另一面：它面临着侵入性和烦人的风险。客户的隐私必须得到尊重。收集个人数据必须征求许可、保证安全并始终获得客户本人的同意。最好是透明的，即解释收集哪些数据以及如何使用这些数据。最后，值得记住的是，为了换取客户的个人数据，您必须为客户提供更高质量的产品和更好的体验方面的价值。
如何收集有用的数据来了解客户
品牌的首要目标始终是丰富客户数据库。 CRM 增加了所收集信息的数量并提高了质量，旨在通过营销自动化使参与度和忠诚度策略更加有效。
我们还谈论我们自己的数据。必须通过平衡联系的数量与质量、允许我们了解客户的特权数据以及取决于业务类型的数据来衡量努力。例如，如果您销售儿童产品，则必须提前了解母亲何时怀孕，但如果您销售轮胎，则必须了解所购买汽车的型号。
这根据社会人口特征以及客户的真实习惯和需求（无论他们是在线购买还是访问实体店）创建档案。
然后，该信息用于电子邮件营销活动、移动营销、店内促销、邻近营销等。
为了丰富 CRM，可以开展各种活动，旨在收集自愿提供的数据，以换取折扣券、奖品和礼物等优惠。会员卡是了解购买行为和传达特定促销活动的关键工具。
另一个例子是调查。例如，一个专注于购买礼物和周年纪念日的珠宝品牌，通过在线调查向顾客询问婚姻状况等基本数据，以了解他们何时庆祝结婚纪念日等。或者如果他们有足够大的孩子可以进行洗礼或圣餐。经验已经证实，如果客户了解这可以改善他们的购买体验，并且他们填写字段的耐心得到适当的奖励，他们就愿意提供这些信息。
如今，营销人员的目标是将多个数据采集源集成到一个配置文件中：电子商务、POS、活动管理、客户数据库、会员卡、社交媒体活动。该技术不仅可以对在线购买进行综合监控，还可以对社交活动进行综合监控，例如“喜欢”出版物和“分享”，尽管这些行为不会转化为计费，但可以表明客户的参与程度。
从技术角度来看，来自各种来源（结构化和非结构化）的所有数据都汇聚在数据湖中，数据湖是此类项目的重要推动者，因为它是一种灵活且开放的技术。
另一项关键技术是客户数据平台(CDP) ，它是DMP（数据管理平台）的演变。它是一个由营销管理的单一数据库，可从所有营销自动化系统访问。 CDP 有四个主要特点。
它实时收集与个人相关的来自不同来源（线下和线上）的数据。
在个人级别整合个人配置文件，将属性链接到来自不同设备的身份。
分段，即根据预定义的规则来管理分段。还必须能够使用高级分析或数据科学系统导入和开发在外部环境中创建的客户模型。
激活：增强电子邮件活动、智能手机消息和数据驱动的广告。
商业智能来自数据
企业必须发展一种专注于使用数据、与数据协作以及利用数据创新的企业文化，使这种文化成为其身份的组成部分。全球研究公司 IDC 也深信这一点，并创造了“商业智能”一词来定义组织综合其需要学习的信息并大规模应用所得知识的能力。
商业智能分为三个方面：
综合信息的能力，包括将数据转化为信息，进而转化为知识的过程。
学习能力，是指对各种信息与先前发展的知识之间的关系的认识和理解，以及它们对特定问题的应用。
知识的大规模应用，为公司各个层面提供决策支持，从管理者到工人，包括机器和自动化工具。
尽管数据管理和分析服务及解决方案的支出将继续以两位数的速度增长，但 IDC 透露，只有 29% 的受访组织表示他们“做好了充分准备”来应对未来的数据挑战。
90% 的公司表示， 企业数据计划的最大障碍是文化障碍，而不是技术障碍。 IDC 的结论是，风险在于，到 2024 年，如果公司无法控制数据、分析能力的增长和决策孤岛的扩散，他们将面临加倍的注意力匮乏，无法区分信号和噪音。学习知识并将其转化为竞争优势。
数据驱动营销的挑战
显然，数据驱动营销的第一个挑战是数据治理，这对于处理从多个来源、以不同格式和不同频率提取的大量数据至关重要。
第二个问题：营销部门经常发现自己没有分析、理解和利用数据所需的专家和流程，并诉诸无效的回顾性报告。
为了克服这些复杂性，德勤制作了一本手册，介绍如何创建能够产生价值的基于大数据的营销。根据《华尔街日报》发表的一项分析，营销人员难以管理数据驱动的方法：他们试图利用大数据进行有针对性的个性化营销活动并提高知名度，但结果并不令人满意。
1 – 理解数据
如果数据不可用，那么它就毫无价值。有您的客户或用户的数据，以及第二或第三方的数据，并且必须按优先级顺序放置它们。由于单一技术不太可能做到这一点，因此有效性来自于组合多种产品：在线分析、数据管理平台、CRM、销售平台等。
2 – 实验
如今，机器学习、人工智能和认知分析已经存在，但人们决定如何使用数据：数据科学产生最令人满意的结果。营销人员的任务是使用独特的数据集和半手动方法进行实验和假设，依靠数据科学家提取价值并分析有意义的数据。自动化和基于算法的方法很有用，但价值是通过数据科学和人类专业知识的干预来创造的。
3 – 焦点
尝试是不够的：我们必须关注特定的机会，旨在在客户旅程的特定阶段创造价值。注意：客户旅程，而不是营销、销售或服务旅程。根据转化数据和相关性分析确定细分、用户组和旅程阶段的优先级。定义您的业务目标并开始瞄准最接近您的目标。
4 – 预测学习的机会
回到机器学习、人工智能和认知分析，它们有多重要？德勤回应道：“重要、必要，但还没有准备好占据指挥位置，因为它们不是成熟的技术。”因此，有必要了解今天可以从这些工具中获得什么，什么只是实验，不要忘记立即与现有营销系统集成的平台（例如异常检测和趋势、细分和倾向识别），同时也希望预测您的组织已投资的营销平台的演变。
5 – 数据管理必须集成且实时
如果完全手动操作，管理多个不同的数据源将非常昂贵且耗时。使用数据需要流程和策略的结合，其中包括明确的数据治理和敏捷方法。放弃月度报告和季度预测系统（这些系统会偶尔而非实时地生成知识）意味着让您自己走上成功之路：您必须合并数据、分析、策略、人员、流程和技术。
6 – 数据的道德使用必须是基础
使用数据实时或近乎实时地做出决策提供了巨大的机会，但也存在践踏隐私权和安全权的风险。这些问题不能在事后提出：数据驱动的营销策