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如何使用技術解決方案做出數據驅動的決策

責任編輯:cres 作者:Madhurjya Chowdhury |來源:企業網D1Net  2021-09-06 13:36:30 原創文章 企業網D1Net

數據驅動決策(DDDM)是一種基于可量化目標或關鍵績效指標(KPI)的方法,可以收集信息、從發現中評估模式和事實,并以各種方式實施有利于企業的戰略和行動。一般來說,數據驅動的決策需要依靠經過驗證和研究的數據,而不是利用未處理的數據來實現重要的業務目標。
 
數據驅動決策示例
 
(1)推動亞馬遜公司的銷售
 
亞馬遜公司的零售部門根據消費者以前的購買和搜索活動,利用數據確定向消費者推薦哪些商品。亞馬遜公司的推薦引擎是由機器學習和人工智能引導的,并不是向消費者隨意推薦產品。根據麥肯錫公司的調查,2017年亞馬遜公司的客戶購買率達到35%,這可能歸因于該公司采用的推薦算法。
 
(2)谷歌的領導力發展
 
谷歌公司非常重視采用其“人員分析”方法。谷歌公司從10000多次績效評估中收集數據,并將其與員工敬業度聯系起來,作為著名的人力分析工作之一“Oxygen”項目的一部分。谷歌利用這些數據來識別高績效管理者的共同習慣,并設計培訓計劃來幫助他們提高這些技能。由于采取這些舉措,管理者的好感度從83%提高到88%。
 
(3)星巴克的門店選址決策
 
在2008年關閉數百家星巴克門店后,星巴克公司當時的首席執行官霍Howard Schultz表示,該公司將采用更科學的方法來選擇開設新店的地址。
 
星巴克通過與一家位置分析公司合作,根據人口統計和流量趨勢確定合適的地點。在做出決定之前,該公司與其區域團隊進行協商。在進行新的投資之前,星巴克利用這些信息來評估一些地點能否獲得成功。
 
數據驅動決策的技術解決方案
 
(1)客戶數據平臺
 
如今,很多客戶在做出選擇購物之前,通常會在各種網站和平臺上進行研究和比較。客戶數據平臺用于跟蹤全渠道客戶旅程。
 
客戶數據平臺(CDP)收集有關客戶的信息,以創建可用于指導營銷活動的客戶檔案。它們的功能是在客戶通過每個接觸點時收集數據,并將其聚合,以便其他商業智能工具可以使用它。
 
客戶數據平臺(CDP)可以確保企業的員工了解消費者是誰、他們如何購買以及他們購買的動機是什么,從而幫助企業避免數據孤島。
 
(2)數據倉庫
 
數據倉庫是一個集中的存儲庫或數據目錄,其中包含來自許多來源的集成數據。一個良好的數據倉庫可以為企業提供重要的數據點。
 
各種規模的企業可以使用數據倉庫來收集對其運營很重要的信息,他們都可以使用數據倉庫軟件。雖然“倉庫”這個名字讓人聯想到實體倉庫,但許多解決方案都是基于云計算的,因此非常適合擴展到企業想要的規模。
 
對于使用BigCommerce的Pro和Enterprise訂閱的企業來說,Google BigQuery是一個很好的數據倉庫示例,BigCommerce使用它創建了一個原生接口。
 
(3)商業智能解決方案
 
商業智能包括數據存儲。那么如何識別數據庫系統和商業智能系統之間的區別呢?數據倉庫只是一種存儲工具,但商業智能解決方案使人們能夠以有形的方式分析數據,以協助數據驅動的決策和預測。
 
這些技術可以幫助企業將大量數據整合到對不同團隊有意義的平臺中。這些技術的一些示例如下:
 
•Google Data Studio是一種數據可視化工具,允許企業的團隊以新的方式探索數據。它的好處包括免費使用并且與Google BigQuery緊密聯系。為了與Google Data Studio合作,采用BigCommerce的企業可能會使用預構建的報告。
 
•Tableau宣稱其數據可視化工具旨在幫助每個人理解他們的數據。
 
•在商業分析工具領域,Microsoft Power BI是市場領導者。該系統由微軟公司開發,提供動態數據可視化和易于理解的界面。
 
(4)個性化解決方案
 
企業可以使用個性化解決方案將一對多的客戶營銷計劃轉變為一對一的計劃。企業可以通過定制解決方案為每個消費者提供個性化體驗,其中包括動態內容、產品建議、交易和折扣等等。BigCommerce 合作伙伴網絡中的個性化工具包括以下內容:
 
•Limespot
 
•Nosto
 
•io
 
•Dynamic Yield
 
(5)分析解決方案
 
企業了解消費者的在線行為可能會為其提供有關電子商務網站上哪些內容有效以及哪些內容無效的寶貴信息。在基本的層面上,這些分析是對數據的系統計算和分析,可用于跟蹤網絡、營銷、研究和銷售中的指標。
 
BigCommerce客戶如何做出數據驅動的決策
 
以下是 BigCommerce 合作伙伴網絡分析解決方案的一些示例:
 
(1)Garrett Wade
 
BigCommerce與BigQuery的聯系證明了Garrett Wade公司的游戲規則的改變,Garrett Wade公司是一家頂級的花園木工設備和手工工具制造商。
 
采用BigQuery 的接口,Garrett Wade公司能夠查看真實準確的數據。該公司表示,清理和規范化數據花費的時間相對較少。此外,他們能夠在該公司發布產品之前使用數據來確認測試環境的正確性。這也使該公司能夠快速創建經過驗證的報告,從而騰出時間讓開發團隊專注于更具挑戰性的任務。
 
(2)Fore Ladies Golf
 
2018 年,致力于為高爾夫女性球員提供高品質服裝的Fore Ladies Golf 公司成功采用BigCommerce。該公司總裁Jessica Benzing意識到,需要采用分析和報告解決方案,以便為她的公司開發一種更為數據驅動的方法。
 
(3)Origin
 
Origin 公司是一家總部位于緬因州山區的手工服裝和營養品生產商,該公司一直在改進其IT堆棧以跟上渠道擴張的步伐。作為其更廣泛的渠道戰略的一部分,該公司使用BigQuery連接和預構建的DataStudio報告來統一來自不同來源的客戶數據。
 
結論
 
擁有一個支持數據驅動策略的電子商務平臺至關重要。BigCommerce公司 認為SaaS是未來的發展方向,而數據是其中的重要組成部分。能夠選擇最好地幫助企業實現從存儲到分析的智能目標的數據解決方案,并讓它們交互,可以在制定簡化的數據策略方面發揮重要作用。
 
版權聲明:本文為企業網D1Net編譯,轉載需注明出處為:企業網D1Net,如果不注明出處,企業網D1Net將保留追究其法律責任的權利。

關鍵字:大數據數據驅動數據平臺

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責任編輯:cres 作者:Madhurjya Chowdhury |來源:企業網D1Net  2021-09-06 13:36:30 原創文章 企業網D1Net

數據驅動決策(DDDM)是一種基于可量化目標或關鍵績效指標(KPI)的方法,可以收集信息、從發現中評估模式和事實,并以各種方式實施有利于企業的戰略和行動。一般來說,數據驅動的決策需要依靠經過驗證和研究的數據,而不是利用未處理的數據來實現重要的業務目標。
 
數據驅動決策示例
 
(1)推動亞馬遜公司的銷售
 
亞馬遜公司的零售部門根據消費者以前的購買和搜索活動,利用數據確定向消費者推薦哪些商品。亞馬遜公司的推薦引擎是由機器學習和人工智能引導的,并不是向消費者隨意推薦產品。根據麥肯錫公司的調查,2017年亞馬遜公司的客戶購買率達到35%,這可能歸因于該公司采用的推薦算法。
 
(2)谷歌的領導力發展
 
谷歌公司非常重視采用其“人員分析”方法。谷歌公司從10000多次績效評估中收集數據,并將其與員工敬業度聯系起來,作為著名的人力分析工作之一“Oxygen”項目的一部分。谷歌利用這些數據來識別高績效管理者的共同習慣,并設計培訓計劃來幫助他們提高這些技能。由于采取這些舉措,管理者的好感度從83%提高到88%。
 
(3)星巴克的門店選址決策
 
在2008年關閉數百家星巴克門店后,星巴克公司當時的首席執行官霍Howard Schultz表示,該公司將采用更科學的方法來選擇開設新店的地址。
 
星巴克通過與一家位置分析公司合作,根據人口統計和流量趨勢確定合適的地點。在做出決定之前,該公司與其區域團隊進行協商。在進行新的投資之前,星巴克利用這些信息來評估一些地點能否獲得成功。
 
數據驅動決策的技術解決方案
 
(1)客戶數據平臺
 
如今,很多客戶在做出選擇購物之前,通常會在各種網站和平臺上進行研究和比較。客戶數據平臺用于跟蹤全渠道客戶旅程。
 
客戶數據平臺(CDP)收集有關客戶的信息,以創建可用于指導營銷活動的客戶檔案。它們的功能是在客戶通過每個接觸點時收集數據,并將其聚合,以便其他商業智能工具可以使用它。
 
客戶數據平臺(CDP)可以確保企業的員工了解消費者是誰、他們如何購買以及他們購買的動機是什么,從而幫助企業避免數據孤島。
 
(2)數據倉庫
 
數據倉庫是一個集中的存儲庫或數據目錄,其中包含來自許多來源的集成數據。一個良好的數據倉庫可以為企業提供重要的數據點。
 
各種規模的企業可以使用數據倉庫來收集對其運營很重要的信息,他們都可以使用數據倉庫軟件。雖然“倉庫”這個名字讓人聯想到實體倉庫,但許多解決方案都是基于云計算的,因此非常適合擴展到企業想要的規模。
 
對于使用BigCommerce的Pro和Enterprise訂閱的企業來說,Google BigQuery是一個很好的數據倉庫示例,BigCommerce使用它創建了一個原生接口。
 
(3)商業智能解決方案
 
商業智能包括數據存儲。那么如何識別數據庫系統和商業智能系統之間的區別呢?數據倉庫只是一種存儲工具,但商業智能解決方案使人們能夠以有形的方式分析數據,以協助數據驅動的決策和預測。
 
這些技術可以幫助企業將大量數據整合到對不同團隊有意義的平臺中。這些技術的一些示例如下:
 
•Google Data Studio是一種數據可視化工具,允許企業的團隊以新的方式探索數據。它的好處包括免費使用并且與Google BigQuery緊密聯系。為了與Google Data Studio合作,采用BigCommerce的企業可能會使用預構建的報告。
 
•Tableau宣稱其數據可視化工具旨在幫助每個人理解他們的數據。
 
•在商業分析工具領域,Microsoft Power BI是市場領導者。該系統由微軟公司開發,提供動態數據可視化和易于理解的界面。
 
(4)個性化解決方案
 
企業可以使用個性化解決方案將一對多的客戶營銷計劃轉變為一對一的計劃。企業可以通過定制解決方案為每個消費者提供個性化體驗,其中包括動態內容、產品建議、交易和折扣等等。BigCommerce 合作伙伴網絡中的個性化工具包括以下內容:
 
•Limespot
 
•Nosto
 
•io
 
•Dynamic Yield
 
(5)分析解決方案
 
企業了解消費者的在線行為可能會為其提供有關電子商務網站上哪些內容有效以及哪些內容無效的寶貴信息。在基本的層面上,這些分析是對數據的系統計算和分析,可用于跟蹤網絡、營銷、研究和銷售中的指標。
 
BigCommerce客戶如何做出數據驅動的決策
 
以下是 BigCommerce 合作伙伴網絡分析解決方案的一些示例:
 
(1)Garrett Wade
 
BigCommerce與BigQuery的聯系證明了Garrett Wade公司的游戲規則的改變,Garrett Wade公司是一家頂級的花園木工設備和手工工具制造商。
 
采用BigQuery 的接口,Garrett Wade公司能夠查看真實準確的數據。該公司表示,清理和規范化數據花費的時間相對較少。此外,他們能夠在該公司發布產品之前使用數據來確認測試環境的正確性。這也使該公司能夠快速創建經過驗證的報告,從而騰出時間讓開發團隊專注于更具挑戰性的任務。
 
(2)Fore Ladies Golf
 
2018 年,致力于為高爾夫女性球員提供高品質服裝的Fore Ladies Golf 公司成功采用BigCommerce。該公司總裁Jessica Benzing意識到,需要采用分析和報告解決方案,以便為她的公司開發一種更為數據驅動的方法。
 
(3)Origin
 
Origin 公司是一家總部位于緬因州山區的手工服裝和營養品生產商,該公司一直在改進其IT堆棧以跟上渠道擴張的步伐。作為其更廣泛的渠道戰略的一部分,該公司使用BigQuery連接和預構建的DataStudio報告來統一來自不同來源的客戶數據。
 
結論
 
擁有一個支持數據驅動策略的電子商務平臺至關重要。BigCommerce公司 認為SaaS是未來的發展方向,而數據是其中的重要組成部分。能夠選擇最好地幫助企業實現從存儲到分析的智能目標的數據解決方案,并讓它們交互,可以在制定簡化的數據策略方面發揮重要作用。
 
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