Hvordan man identificerer 3 datakategorier i prædiktiv analyse - dummier

Virksomhederne har samlet masser af data om deres forretning og kunder, ofte omtalt som business intelligence . Prediktiv analyse anvender disse data. For at hjælpe dig med at udvikle kategorier for dine data, er følgende en generel oversigt over de typer data, der betragtes som business intelligence:

Adfærdsdata stammer fra transaktioner og kan indsamles automatisk:

Købte varer
Betalingsmetoder
Om de købte varer var på salg
Købernes adgangsoplysninger:
- Adresse
- Telefonnummer
- E- mail-adresse
Alle kunder har leveret sådanne oplysninger, når de køber online (eller endda når de køber i en butik eller via telefon).

Andre typer data kan indsamles fra kunder med deres samarbejde:

Data leveret af kunderne, når de udfylder undersøgelser
Kundernes indsamlede svar på afstemninger via spørgeskemaer
Oplysninger indsamlet fra kunder, der gør direkte kontakt med virksomheder
- I en fysisk butik
- Over telefonen
- Gennem virksomhedens hjemmeside

Derudover kan den type data, en virksomhed indsamler fra sine operationer, give oplysninger om sine kunder. Fælles eksempler omfatter den tid, kunderne bruger på virksomhedens websteder, samt kundernes browserhistorik. Alle de data, der kombineres, kan analyseres for at besvare nogle vigtige spørgsmål:

Hvordan kan din virksomhed forbedre kundeoplevelsen?
Hvordan kan du bevare eksisterende kunder og tiltrække nye?
Hvad vil din kundebase gerne købe næste?
Hvilke indkøb kan du anbefale til bestemte kunder?

Det første skridt i retning af at besvare disse spørgsmål (og mange andre) er at indsamle og bruge alle kunderelaterede operationsdata til en omfattende analyse. Datatyperne, der udgør sådanne data, kan krydse og kunne beskrives og / eller grupperes forskelligt med henblik på analyse.

Nogle virksomheder indsamler disse typer af data ved at give kunderne personlige oplevelser. Når en virksomhed f.eks. Giver sine kunder de værktøjer, de har brug for til at opbygge personlige hjemmesider, giver det ikke blot kunderne (og beriger deres erfaring med at håndtere virksomheden). Det giver også virksomheden mulighed for at lære af et direkte udtryk for sine kunder 'ønsker og behov: de websites, de opretter.

Grundlæggende om holdningsdata i prædiktiv analyse

Eventuelle oplysninger, der kan kaste lys over, hvordan kunderne tænker eller føler, betragtes som holdningsdata .

Når virksomheder udsender undersøgelser, der spørger deres kunder om feedback og deres tanker om deres forretnings- og produktlinje, er de indsamlede data et eksempel på holdningsdata.

Holdningsdata har en direkte indflydelse på den type marketingkampagne, et selskab kan starte. Det hjælper med at forme og målrette meddelelsen om den pågældende kampagne. Holdningsdata kan bidrage til at gøre både budskabet og produkterne mere relevante for kundernes behov og ønsker - at give virksomheden bedre service til eksisterende kunder og tiltrække potentielle.

Begrænsningen af holdningsdata er en vis ufuldkommenhed: Ikke alle besvarer objektivt spørgeskemaundersøgelser, og ikke alle giver alle relevante detaljer, der formede deres tænkning på undersøgelsens tidspunkt.

Basis for adfærdsmæssige data i prædiktiv analyse

Adfærdsdata stammer fra, hvad kunderne gør, når de interagerer med virksomheden; Det består hovedsagelig af data fra salgstransaktioner. Adfærdsmæssige data har tendens til at være mere pålidelige end holdningsdata, fordi det repræsenterer, hvad der faktisk er sket.

Virksomheder ved for eksempel, hvilke produkter der sælger, hvem køber dem, og hvordan kunderne betaler for dem.

Behandlingsdata er et biprodukt af normale operationer, så det er tilgængeligt for et firma uden ekstra omkostninger. Holdningsdata kræver derimod at foretage undersøgelser eller igangsætte markedsundersøgelser for at få indsigt i kundernes sind.

Holdningsdata analyseres for at forstå hvorfor kunder opfører sig som de gør, og beskriver deres syn på din virksomhed. Behavioral data fortæller dig hvad sker og registrerer kunders virkelige handlinger. Holdningsdata giver indsigt i motivationer; adfærdsmæssige data giver den hvem-gjorde-hvad - den overordnede sammenhæng, der førte til kundernes særlige reaktioner. Din analyse skal omfatte grupper for begge typer data; de er komplementære.

Ved at kombinere både holdnings- og adfærdsmæssige data kan dine prædiktive analysemodeller mere præcise ved at hjælpe dig med at definere segmenterne på din kundebase, tilbyde en mere personlig kundeoplevelse og identificere driverne bag forretningen.

Lad os nu sammenligne holdnings- og adfærdsmæssige data.

Kendetegn	Holdning	Adfærdsmæssig
Datakilde	Kundernes tanker	Kundernes handlinger
Datamidler	Indsamlet fra undersøgelser	Indsamlet fra transaktioner
Data Type	Subjektiv	Mål
Datakostnad	Må koste ekstra	Ingen ekstraomkostninger
Grundlæggende om demografiske data i forudsigende analyser

Demografiske data omfatter oplysninger, herunder alder, race, civilstand, uddannelsesniveau, beskæftigelsesstatus, husstandsindkomst og placering. Du kan få demografiske data fra US Census Bureau, andre offentlige myndigheder eller via kommercielle enheder.

Jo flere data du har om dine kunder, desto bedre er indsigelsen i at identificere specifikke demografiske og markedstendenser, samt hvordan de kan påvirke din virksomhed.At måle pulsen i de demografiske tendenser vil gøre det muligt for dig at tilpasse sig forandringerne og bedre markedet til, tiltrække og betjene disse segmenter.

Forskellige segmenter af befolkningen er interesseret i forskellige produkter.

Små virksomheder, der sørger for bestemte steder, bør være opmærksomme på de demografiske ændringer på disse steder. Alle naboer har oplevet, at befolkninger ændrer sig over tid i visse kvarterer. Virksomheder skal være opmærksomme på sådanne ændringer; de kan påvirke virksomheden betydeligt.

Demografiske data, når de kombineres med adfærdsmæssige og holdningsdata, gør det muligt for marketingfolk at male et præcist billede af deres nuværende og potentielle kunder, så de kan øge tilfredshed, bevarelse og erhvervelse.