为什么说数据分析的未来是规范性分析?

为什么说数据分析的未来是规范性分析?

当下,数据分析可能是企业获得客户最重要的工具。这就是为什么到2023年,大数据领域的市场规模将达到2730亿美元的原因,而微软,亚马逊和谷歌等公司在收集数据和为企业做数字化方面投入了大量资金。

随着AI和机器学习的不断发展,我们使用分析的方式也在不断发展和变化。过去,企业越来越专注于收集有关客户和产品的描述性数据,而这是要从收集到的信息中获取预测性和规范性学习。那么,描述性,预测性分析和规范性分析之间有什么区别?企业真的需要规范性分析吗?

如果您是数据分析领域的新手,请快速浏览一下,先了解一下各种分析手法的特点:

●     描述性分析:提供有关您公司所发生情况的信息数据。考虑一下每月的销售报告,网络点击数,市场营销活动率等。它们使您可以洞悉项目的执行情况。这是最基本的分析形式。

●     预测分析提供有关公司中将发生情况的信息数据。借助更复杂的机器学习以及AI流程和算法,预测分析可帮助您确定将要发生的事情,如产品的销售水平,可能的购买者以及使用哪种营销方式产生最大的影响。

●     规范分析:数据不仅提供有关公司中将发生的事情,而且还提供有关在执行x,y或z时如何更好地发生信息。除了提供信息之外,规范分析甚至进一步建议了您应该采取的行动,以最大程度地优化流程,活动或服务。

老实说,构成预测分析和规范分析之间仍然存在很多混淆,您可能会发现它们在某些圈子中可以互换使用。无论如何,描述性,预测性和规范性分析在当今我们的企业中都扮演着重要角色。我们并不总是需要在数据上运行复杂的算法。有时我们只是想知道我们的财务状况或我们的社交媒体页面获得多少流量。但是,在我们确实希望提高效率和优化性能的情况下,规范性分析起着越来越重要的作用。

规范分析使营销更加容易

让我们举一个例子,过去,营销团队会起草活动并使用描述性分析来确定他们认为最愿意接受的人。与年龄在45至60岁之间的客户相比,年龄在20至30岁之间的客户可能会获得“更年轻”的信息。他们可能会选择不同的产品或服务。通常,这可以提高广告系列的整体效果。老实说,许多公司仍然以这种方式进行营销。但是,这种类型的营销仍然不是最佳营销手段,仍然有很多假设,甚至结果(高购买率或低购买率)也不一定能提供有关广告系列效果良好或效果不佳的结论。

当我们进入预测分析时,事情会变得更加清晰。人工智能和机器学习可以更具体地告诉我们要定位的客户群,以及提供最大影响力的产品或折扣。他们甚至可以告诉您一天中的什么时间以及使用哪种媒介与他们联系。但是这些运动的结果仍然是描述性的。他们不会告诉您应该采取什么措施来进一步改善结果。

规范分析采用三种主要形式:指导性营销,指导性销售和指导性定价。它使用AI和机器学习来指导买家,减少人为干预。比如,在合适的时间以合适的内容为合适的买家开处方,并告诉销售人员要提供的产品,以及告知企业在什么时间使用什么价格等各种情况。这不仅可以最大程度地提高销售额,而且可以使价格和整体利润最大化。

实际上,预测分析和规范分析的好处远远超出了销售转换。他们浪费时间,效率,人力资本,交易成本。预测分析自动执行时,可以使您做出实时决策,例如,汽油和化工公司可以通过全天更改价格来最大化利润。

实现数据(尤其是规范分析)的好处归结为:通过最大化的技术,系统和流程拥有最大可用数据。

要知道公司应该投资哪种类型的分析,需要从一个大问题开始:公司想要完成什么?

如前所述,规范分析功能强大,但并不是每个公司向客户推出的每个营销活动都需要它。每一次的活动都将进行大量调整,第一次必然没有完美的算法。要使规范分析有效地工作,需要花费时间,精力。但是,如果企业处于竞争激烈的市场中,那么,规范分析将会极大地提高生产力和利润。

因此,企业想要在蓝海中成为头部企业,尽早适应规范分析将有百利而无一害,这也是数据分析师在成长过程中的更高追求目标。

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