Cómo hacer un buen uso de los informes de big data
Muchas empresas han recopilado una gran cantidad de datos. Consideran que los datos tienen valor comercial, pero no saben cómo obtener datos valiosos de ellos. Los conjuntos de datos varían de una industria a otra. Por ejemplo, si trabaja en la industria del marketing en Internet, es posible que tenga una gran cantidad de conjuntos de datos de registro de sitios web, que pueden analizarse durante períodos de tiempo para comprender el comportamiento de los visitantes del sitio web y mejorar la experiencia de acceso al sitio web. Del mismo modo, los datos de control de calidad de la fabricación ayudarán a las empresas a producir productos más confiables y seleccionar mejores proveedores, mientras que los datos RFID pueden ayudarlo a aprender más sobre el movimiento de un producto a lo largo de la cadena de suministro.
Céntrese en analizar big data que sean valiosos para la industria.
El tipo y contenido de big data varía según la industria, y el valor de cada tipo de datos para cada industria también es diferente. Por ejemplo, los CDR en la industria de las telecomunicaciones, los datos RFID en el comercio minorista, la manufactura u otras industrias centradas en productos, y los datos de sensores de robots en la industria manufacturera (especialmente automóviles y electrónica de consumo) son datos muy importantes en diversas industrias.
Comprensión del big data no estructurado
La información no estructurada se refiere principalmente al lenguaje humano expresado en palabras, que es muy diferente de la mayoría de los datos relacionales. Necesitará utilizar algunas herramientas nuevas para el procesamiento del lenguaje natural, la búsqueda y el análisis de texto. Visualización de procesos comerciales basados en contenido de texto, como procesos de reclamos de seguros, registros médicos, centros de llamadas y aplicaciones de mesa de ayuda en diversas industrias, análisis de sentimiento empresarial orientado al cliente, etc. , que se puede mostrar de forma visual después del procesamiento.
Utilice datos de redes sociales para ampliar los análisis de clientes existentes.
Diversos comportamientos de los clientes, como comentar marcas, evaluar productos, participar en actividades de marketing o expresar sus preferencias, se afectarán entre sí entre los clientes. Los big data sociales pueden provenir de sitios de redes sociales y canales propios para que los clientes expresen sus opiniones y hechos. Podemos utilizar análisis predictivos para descubrir patrones y predecir problemas con productos o servicios. También podemos utilizar estos datos para evaluar el conocimiento del mercado, la reputación de la marca, los cambios en el sentimiento de los usuarios y nuevos grupos de clientes.
Integrar las opiniones de los clientes en big data.
Utilizando big data (integrando recursos empresariales originales), se puede lograr un análisis panorámico de 360 grados de clientes u otras entidades comerciales (productos, proveedores, socios) y se pueden ampliar los atributos dimensionales del análisis. de cientos a miles. Los finos detalles agregados conducen a una segmentación de clientes, estrategias de marketing directo y análisis de clientes más precisos.
Integre big data para mejorar las aplicaciones de análisis originales
Para las aplicaciones de análisis originales, big data puede expandirse y ampliar sus muestras de datos. Esto es especialmente cierto cuando se depende de técnicas de análisis de muestras grandes, como estadísticas o extracción de datos; también se requieren datos de muestras grandes en casos de detección de fraude, gestión de riesgos o cálculos precisos.
(Extraído de: Red de relaciones con el cliente de China)