Un referencia técnico sobre cómo las empresas deben analizar los datos de los clientes para obtener una mejor inteligencia empresarial y cómo pueden utilizar ese conocimiento. En un mundo cada vez más competitivo, usar la cojín de datos de sus clientes de guisa inteligente para comprender mejor su activo número uno, sus clientes, puede hacer o deshacer el éxito de su empresa. La mayoría de las empresas utilizan bases de datos para juntar información sobre sus clientes actuales, clientes anteriores, socios comerciales y clientes potenciales. El desafío radica en encontrar una guisa de exprimir la información útil contenida en estas bases de datos de gran bombeo para producir soluciones comerciales inteligentes. La inteligencia empresarial (BI) se refiere al proceso para aumentar la preeminencia competitiva de una empresa mediante el uso inteligente de los datos disponibles en la toma de decisiones. La inteligencia empresarial consiste en obtener los datos, filtrar la información sin importancia, analizar los datos, evaluar la situación, desarrollar soluciones, analizar los riesgos y luego respaldar las decisiones tomadas. Este referencia técnico describe el proceso de inteligencia empresarial, algunos métodos elementales de minería de datos y cómo puede utilizar la inteligencia empresarial en su empresa. Progreso de la cojín de datos El primer paso para obtener inteligencia empresarial es comenzar con una cojín de datos «limpia». Los datos incompletos e inexactos se traducen invariablemente en decisiones de trámite incorrectas. Los datos duplicados además son un problema, ya que pueden apreciar erróneamente las decisiones de trámite a un flanco. Si proporcionadamente una cojín de datos de buena calidad no conduce automáticamente a la toma de decisiones de trámite inteligente, es un requisito previo para todos los tipos de descomposición que intentan obtener una trámite inteligente. Podríamos hacer una conexión con la cocina, donde comenzar con los ingredientes correctos no garantiza que horneará un buen pastel, pero hay muy pocas posibilidades de que hornee un buen pastel si comienza con el conjunto de ingredientes incorrecto. Una de las principales razones por las que las empresas no se dan cuenta por completo de las posibles ventajas competitivas que pueden obtener de sus propias bases de datos es la error de una integración adecuada de los conjuntos de datos entre los departamentos. Aunque toda la información puede residir adentro de la empresa, puede seguir siendo difícil de alcanzar correcto a la fragmentación de los datos en bases de datos incompatibles. Reagrupar todos los datos internos en un solo conjunto de datos o una serie de conjuntos de datos interconectados podría ser el paso más útil que podría dar una empresa para proporcionar una cojín sólida sobre la cual se pueda desarrollar inteligencia empresarial de calidad. En algunos casos, los errores de entrada de datos y / o la error de datos además pueden afectar gravemente la calidad de la información que se puede derivar de las bases de datos corporativas. La clasificación de estos problemas puede variar desde soluciones muy sencillas (por ejemplo, hacer coincidir una repertorio con otra) hasta procesos que requieren más tiempo (por ejemplo, ponerse en contacto con todas las empresas clientes para desempolvar los datos de contacto de las personas que trabajan allí). Idealmente, todas las inexactitudes deberían eliminarse de las bases de datos. Sin confiscación, las limitaciones de tiempo y monetarias exigen que tenga en cuenta cómo se utilizará esta cojín de datos. El nivel de precisión requerido variará mucho según el uso esperado de esos datos. La desenvoltura de datos y la integración de bases de datos pueden proporcionar ventajas significativas para una empresa a medio y amplio plazo. Sin confiscación, ambas son actividades que consumen mucho tiempo y pueden crear una tensión significativa en los posibles internos, lo que dificulta que una empresa las justifique. Contratar a un tercero para realizar este trabajo suele ser la mejor decisión, ya que permite obtener información valiosa sin interrumpir las actividades comerciales diarias. Minería de datos El descomposición de la información que almacena su empresa en relación con todas las interacciones con los clientes puede revelar muchos hechos notables sobre el comportamiento de negocio de sus clientes, qué los motiva y qué podría hacer que dejen de comprarle. Incluso proporciona un método estudiado para monitorear el desempeño de su negocio. Al atreverse extraer información de una cojín de datos, uno se enfrenta a una gran cantidad de técnicas disponibles. Algunos de los métodos de minería de datos más populares se describen a continuación: Modelos estadísticos
Las mediciones estadísticas básicas, como medias, varianzas y coeficientes de correlación, son aperos en las primeras etapas del descomposición de datos para obtener una visión genérico de la estructura de los datos. Al revelar interrelaciones simples adentro de los datos, el modelado estadístico puede mostrar qué técnica en profundidad es probable que brinde más información relevante para sus intereses. Agrupación
La agrupación en clústeres es una técnica que agrega datos de acuerdo con un conjunto predeterminado de características. Puede estilarse para diferenciar grupos de clientes que se comportan de guisa similar en ciertos factores, por ejemplo puede clasificar los comportamientos de los clientes según su solvencia crediticia, ingresos, antigüedad o cualquier otro creador de interés. Observación CHAID
CHAID, que significa Chi-square Automatic Interaction Detection, puede estar como lo opuesto a la agrupación, en el sentido de que el descomposición CHAID comienza con la cojín de datos genérico y luego la divide de acuerdo con la variable más importante hasta obtener sub- grupos que no se pueden dividir más. Una de las principales ventajas de esta técnica es que los resultados se pueden presentar como un árbol de clasificación dócil de acertar; cada división del árbol se acredita a una sola variable (por ejemplo, solvencia crediticia, ingresos, antigüedad, etc.). Modelos de propensión
Los modelos de propensión, además conocidos como modelos predictivos, han demostrado ser muy valiosos para predecir qué clientes tienen más probabilidades de comprar un determinado producto en función de un conjunto de clientes actuales. Los resultados de dicho maniquí se pueden utilizar directamente para desarrollar campañas de marketing dirigidas de forma más adecuada. Otras técnicas reconocidas para extraer información de conjuntos de datos son la segmentación de bases de datos, redes neuronales y descomposición de ondas, entre otras. Puede resultar intimidante designar qué método proporcionará los mejores resultados. Como se muestra hacia lo alto, las herramientas de descomposición pueden atrasar mucho en su enfoque del problema. Por consiguiente, es muy importante que una empresa consulte a determinado con amplia experiencia en procesos de minería de datos antaño de seguir delante con un plan de inteligencia empresarial. El mejor método a utilizar variará mucho según el tiempo acondicionado para realizar el descomposición, para qué se utilizarán los resultados y el tipo de datos disponibles para el descomposición. Un punto importante a considerar es si su descomposición está guiado por preguntas predefinidas o no. Los puntos de descomposición predefinidos tienen como objetivo comprender ciertos tipos de comportamientos mediante el descomposición de las relaciones entre varios factores de influencia predeterminados. Por ejemplo, un descomposición predefinido de servicio al cliente Vs ventas ilustraría el objeto de un buen y mal servicio al cliente en las ventas, y respondería preguntas como qué tan importante es el servicio al cliente para los clientes y cuánto influye en las ventas futuras. Por el contrario, el objetivo de un descomposición campechano es descubrir tendencias que no se anticipan mediante la inmersión ordinaria en el negocio del día a día. La realización interna de un descomposición campechano a menudo se ve perjudicada por las expectativas generadas por las personas que trabajan adentro de la empresa. Las técnicas utilizadas para analizar los datos son complejas. Para que su empresa pueda utilizar los resultados del descomposición de datos, es fundamental que los resultados no se vean empañados por la complejidad de los cálculos, sino que se entreguen de guisa sencilla.
Marketing inteligente Es importante que una empresa reconozca que una buena comprensión de sus clientes solo es útil en la medida en que este conocimiento pueda traducirse en prácticas comerciales reales. La inteligencia empresarial se refiere no solo al descomposición de datos en sí mismo, sino además a cómo relaciona los resultados del descomposición de datos con las decisiones comerciales diarias y cómo traduce las acciones recomendadas derivadas del descomposición en campañas en vivo. Por lo tanto, es importante que se asegure de que el área de marketing de su empresa interactúe con los analistas de datos constantemente durante todo el proceso. De esa guisa, cuando se complete el descomposición de datos, el personal de marketing ya estará en sintonía con los problemas que enfrenta la empresa y podrá desarrollar campañas para capitalizar oportunidades y estrategias para reparar las debilidades de guisa rápida y efectiva. El descomposición detallado de los datos de sus clientes le proporcionará información sobre sus micción y deseos. El examen analizará y segmentará los patrones de negocio de los clientes e identificará los servicios potenciales que están en demanda. Puede utilizar esta información para acortar los tiempos de respuesta a los cambios del mercado, lo que permite una mejor línea de sus productos y servicios con las micción de sus clientes. Una comprensión profunda de sus clientes, proporcionada a través de un descomposición integral de datos, además le permitirá designar y apuntar a mejores prospectos, obtener una decano tasa de respuesta de los programas de marketing y, al mismo tiempo, identificar las razones del desgaste de los clientes y crear o modificar programas y servicios en consecuencia. Comprender cómo las condiciones del mercado foráneo afectan su negocio le permitirá reaccionar rápidamente a los cambios futuros en el mercado. Por posterior, comprender el comportamiento de los clientes y la forma en que utilizan sus productos y servicios permitirá a su empresa mejorar el servicio a su cojín de clientes flagrante, así como dirigirse a nuevos negocios de guisa más eficaz. Visite http://www.accuracast-marketing-agency.co.uk/business-intelligence.shtml para obtener más información sobre cómo obtener inteligencia empresarial.
Acerca de AccuraCast AccuraCast es una agencia integrada de marketing, inteligencia empresarial y descomposición de datos que ofrece a las pequeñas y medianas empresas del Reino Unido una imagen más precisa de su entorno empresarial mediante un descomposición de datos integral, inteligencia empresarial y servicios de consultoría de marketing. AccuraCast ayuda a las empresas a comprender mejor a sus clientes y comercializar sus productos y servicios de guisa más eficaz. La empresa utiliza metodologías de descomposición de datos de entrada tecnología para investigar las bases de datos de los clientes de guisa inteligente, y métodos probados de ventas y marketing para obtener a los mercados objetivo. AccuraCast ofrece información y soluciones de marketing específicas para el cliente basadas en descomposición personalizados de las bases de datos, lo que permite a las empresas obtener la preeminencia necesaria sobre la competencia. © AccuraCast Limited 2004
Comentarios recientes