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进入大数据业务克服营销人员的困境

知道你知道什么不知道什么在你决定如何处理你的数据之前,你必须了解你的组织中存在哪些信息。营销部门拥有大量的客户数据,而销售和客户支持等其他职能领域也拥有与构建更加个性化的客户体验极为相关的客户信息。第三方数据提供商是有价值的客户信息的另一个来源。但是,并非所有数据点都对每个业务场景都有用。在大数据中寻找价值的一个重要部分是确定您拥有什么信息和需要什么,以及如何整合关键数据集以获得新的见解。设定合理的目标:大数据在消费者中产生了很大的期望。当您的客户与您的品牌互动时,他们会放弃一定程度的隐私和匿名,作为回报,他们希望您知道他们是谁、他们如何购物以及他们喜欢什么(通常在他们这样做之前。

但您无法在一夜之间

重新设计您的客户参与流程。从与特定业务问题相关的特定、可衡量的业务目标开始,并确定更多正确的数据如何帮助您取得更好的结果。准确性是关键:在将数据应用到任何 数据库 新的营销技术之前,问问自己对数据的准确性和完整性有多大信心。每个数据错误都会减少您可以从该新技术中获得的潜在投资回报。如果分析所依赖的数据点未归因于正确的客户,那么分析就不准确或没有洞察力。如果您没有客户的正确联系信息,那么最好的营销自动化系统也无法开展您的营销活动。客户数据的质量对于大数据的成功至关重要。最后,请记住,您不必独自处理大数据。大数据的增长速度超过了很多营销部门分析技能的增长速度。

数据库

熟悉大规模数据管

理复杂性的经验丰富的合作伙伴可以帮助您完成所有这些步骤,并将好的计划付诸实施。标记:营销装好你的小费然后逃跑。 杰克克鲁格曼对预测的批判 虽然我同情 Klugman 的批评(“任何聪明人都知道你无法预测未来”),但它需要稍微缓和一下。作为预测者,我们不能期望 100% 准确地预测未来。但我们仍然可以通过评估未来的不确定性并提供可以改进决策的指导来为我们的组织创造价值。 络研讨会提供了许多表 KY列表 达预测不确定性的好方法,包括范围、预测区间、扇形图和概率密度图。录制的网络研讨会“真正了解不确定性”以及Foresight /SAS 网络研讨会系列中的所有先前网络研讨会均可按需查看。这些单位在脑海中有一个相当具体的特征或能力,但不太清楚如何将其转化为客户会重视的东西。这可能是一个尚未向设备添加传感器的团队,并且在的那一部分上考虑太多。如果还不清楚最终客户如何使用这些数据——好吧,我们正在寻找一个黑暗的洞穴,试图找到一些金子。

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