数据分析如何提高业务效率

数据分析如何提高业务效率

公司,尤其是那些面向受众群体广泛的销售的公司,一直对处理与客户与其品牌互动的方式相关的数据十分重视,也就是数据分析,这可以让其更好的进行销售。

数据分析能够从原始数据中审查、分析和提取有价值的知识和信息的集体过程、理论、概念、工具和技术。它旨在帮助个人和组织从存储、使用和管理的数据中做出更好的决策。

这个术语曾经被称为数据学,但由于人工智能和机器学习,研究大量数据供营销实体使用的想法变得更加现实,“数据分析”成为了标准。

作为实用工具的数据分析

传统上,这些工具用于从现有数据创建新结构。但是,信息技术收集和生成可操作数据的能力早已超过了我们使用它的能力。仅仅分析所有数据本身就已经成为一个不断增长的行业。

然而,现代数据创建和捕获能力正在将数据分析从其作为创建新理论的工具的传统用途转移到更实际的直接组织管理领域。

简而言之,数据分析现在可以用于积极微调和调整营销、业务实践等,从而使业务流程更加高效。

有远见的企业正在利用通用优化方法,我们将在下面讨论。它们是实时报告和现有数据解释。

实时报告

具有重要客户互动的企业,无论这些互动发生在现实生活中还是在线上,都从实时报告 (RTR) 中获益最多。

RTR 的优势在于可立即采取行动,让面向公众的商家能够在识别出销售流程后尽快优化销售流程。随着市场逐渐习惯于 RTR 驱动的竞争,你可以期待看到公司优先考虑更好的响应时间。

RTR 使服务代表在与客户交互时更全面地了解客户,从而使客户交互报告更有意义。

想想有多少次您拨打客户服务热线却被搁置,被问到无数问题,然后又被搁置。这是 RTR 的传统版本。当然,也没有什么是完全实时的。

今天,可以在客户与客户服务互动时完成服务电话的问题会话。

这使得客户服务更快,并且不会让客户烦恼, 同时为商家提供更多信息。这是一个双赢的局面,最重要的是作为客户,如果相关公司充分利用你电话提供的数据,你可能通过分析,很快就能有所收获。

现有数据解读

实时报告非常适合生成和利用微尺度互动,这使其成为公司立即更改政策的绝佳工具。但是,有些问题需要先发制人的解决方案。

RTR 是从你在个人对个人层面所犯的错误中吸取教训的好方法,但现有数据解释 (EDI) 可以帮助你完全避免这些问题。 

EDI 的目的是构建预测模型,帮助组织避免有问题的客户关系事件,例如,可以避免的事件。

在组织层面,EDI 可以重组资产以利用季节性机会。例如,那些熟悉房地产市场销售周期的人(在上世纪30 年代由经济学家 Homer Hoyt 发现),会欣赏EDI将能够做出几乎没有人能够想象的非常长期的预测。今天,大多数房地产专业人士都不知道霍伊特的发现,那些重新发现它并适当利用它的人成为大亨。

早在数据技术提升能力之前,Hoyt 就提出了他的房地产周期。想象一下,在这些技术和方法的帮助下,有多少类似霍伊特的预测可以成为现实。

坦率地说,可能性是无限的。

技术驱动市场中数据驱动的结果

假设你是销售点的职员。你配备了 RTR 工具(或其它设备),这让你对企业更有价值。在此基础上,端点EDI构造还可以帮助您避免已知的可能扼杀销售、破坏事件或破坏重要机会的症结。

这就是向小企业主推销这些技术的方式。但是,数据分析的真正力量将在企业层面体现得最为明显,从而推动十年前难以想象的新效率。真正的变革将发生在高层管理决策源于大量解释数据的结果,揭示业务流程精简的主要领域,这将彻底改变业务方式。

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