예측 분석에서 3 가지 데이터 카테고리를 식별하는 방법 - 비즈니스 결과로 인형

비즈니스를 수행 한 결과 기업들이 대중을 모았습니다 일반적으로 비즈니스 인텔리전스 라고하는 비즈니스 및 고객에 대한 데이터를 제공합니다. 예측 분석은이 데이터를 사용합니다. 다음은 비즈니스 인텔리전스로 간주되는 데이터 유형의 일반적인 개요입니다.

행동 데이터 는 트랜잭션에서 파생되며 자동 수집 될 수 있습니다.

주소

전화 번호

E-mail 주소:

메일 주소

• 구매자는 온라인으로 구매할 때 (또는 상점이나 전화로 구매할 때도) 이러한 데이터를 제공합니다.

• 설문 조사에 기입 할 때 고객이 제공 한 데이터

설문 조사를 통해 고객이 수집 한 설문 응답

설문 조사를 통해 고객이 수집 한 데이터

회사와 직접 연락하는 고객으로부터 수집 한 정보

• 실제 매장에서

• 전화 상담

• 회사 웹 사이트

  • 또한 비즈니스가 운영에서 수집하는 데이터 유형은 고객에 대한 정보를 제공 할 수 있습니다. 일반적인 예로는 고객이 회사 웹 사이트 및 고객의 인터넷 사용 기록에 소비 한 시간이 포함됩니다. 결합 된 모든 데이터를 분석하여 몇 가지 중요한 질문에 답할 수 있습니다.

  • 비즈니스에서 고객 경험을 어떻게 개선 할 수 있습니까?

    기존 고객을 유지하고 새로운 고객을 유치 할 수있는 방법은 무엇입니까?

고객 기반은 다음에 무엇을 사고 싶습니까?

• 특정 고객에게 어떤 구매를 추천 할 수 있습니까?

• 이러한 질문에 답변하기위한 첫 번째 단계는 포괄적 인 분석을 위해 모든 고객 관련 운영 데이터를 수집하여 사용하는 것입니다. 이러한 데이터를 구성하는 데이터 유형은 교차 할 수 있으며 분석 목적으로 다르게 설명 및 / 또는 그룹화 될 수 있습니다.

• 일부 회사는 고객에게 개인화 된 경험을 제공하여 이러한 유형의 데이터를 수집합니다. 예를 들어, 기업이 고객에게 개인화 된 웹 사이트를 구축하는 데 필요한 도구를 제공하면 고객에게 권한을 부여 할뿐만 아니라 회사와의 거래 경험을 풍부하게하고 고객의 직접적인 표현을 통해 회사를 학습 할 수 있습니다 '욕구와 욕구: 그들이 만드는 웹 사이트.

• 예측 분석에서의 태도 데이터의 기본 사항

고객이 생각하고 느끼는 방식을 밝힐 수있는 정보는

태도 데이터

로 간주됩니다.

기업이 고객에게 자신의 비즈니스 및 제품 라인에 대한 의견과 생각을 묻는 설문 조사를 실시 할 때 수집 된 데이터는 태도 데이터의 한 예입니다. 태도 데이터는 회사가 출시 할 수있는 마케팅 캠페인의 유형에 직접적인 영향을 미칩니다. 해당 캠페인의 메시지를 구체화하고 타겟팅하는 데 도움이됩니다. 태도 데이터는 메시지와 제품을 고객의 요구와 관련성을 높이는 데 도움을 줄 수 있으므로 기존 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 잠재 고객을 유치 할 수 있습니다. 태도 데이터의 한계는 특정 결함: 모든 사람이 설문 조사 질문에 객관적으로 응답하지는 않으며 모든 사람이 설문 조사 당시 생각을 형성하는 모든 관련 세부 정보를 제공하지는 않습니다. 예측 분석에서의 행동 데이터의 기본

행동 데이터

는 고객이 비즈니스와 상호 작용할 때 수행하는 것에서 파생됩니다. 주로 판매 거래의 데이터로 구성됩니다. 행동 데이터는 실제로 일어난 일을 나타 내기 때문에 태도 데이터보다 더 신뢰할 수있는 경향이 있습니다.

기업은 판매하는 제품, 구매자, 고객이 지불하는 방법 등을 알고 있습니다.

행동 데이터는 정상 운영의 부산물이므로 추가 비용없이 회사에서 사용할 수 있습니다. 반면에 태도 데이터는 고객의 마음에 대한 통찰력을 얻기 위해 설문 조사를 실시하거나 시장 조사를 위임해야합니다.

고객이 자신이하는 방식대로 행동하는 이유를 이해하고 회사에 대한 자신의 견해를 자세하게 파악하기 위해 태도 데이터를 분석합니다. 행동 데이터는 무엇이

일어나고 있는지를 알려주고 고객의 실제 행동을 기록합니다. 태도 데이터는 동기에 대한 통찰력을 제공합니다. 행동 데이터는 고객의 특별한 반응을 이끌어내는 전반적인 상황을 제공합니다. 분석에는 두 유형의 데이터 그룹이 포함되어야합니다. 그들은 보완 적입니다.

태도 데이터와 행동 데이터를 결합하면 고객 기반의 세그먼트를 정의하고보다 개인화 된 고객 경험을 제공하고 비즈니스의 뒷받침 드라이버를 식별 할 수 있으므로 예측 분석 모델을보다 정확하게 만들 수 있습니다.

이제 태도 및 행동 데이터를 비교해 보겠습니다. 특성 태도 행동 데이터 소스

고객의 생각

고객의 행동

데이터 수단	설문 조사에서 수집	거래에서 수집
데이터 주관적	목적	데이터 비용
추가 비용 발생 가능	추가 비용 없음	예측 분석에서 인구 통계 학적 데이터의 기본
인구 통계 학적 데이터	는 연령, 인종, 결혼 상태, 교육 수준, 고용 상태, 가구 수입 및 위치. 미국 인구 통계국, 기타 정부 기관 또는 상업 기관을 통해 인구 통계 학적 데이터를 얻을 수 있습니다.	고객에 대한 데이터가 많을수록 특정 인구 통계 및 시장 동향을 파악하고 비즈니스에 미치는 영향을 파악할 수있는 통찰력이 높아집니다.인구 통계 학적 경향의 맥박을 측정하면 해당 세그먼트에 대한 변화와 더 나은 시장에 적응하고 유치하고 제공 할 수 있습니다.
다른 인구 집단이 다른 제품에 관심이 있습니다.	특정 위치에 음식을 제공하는 중소기업은 해당 지역의 인구 통계 학적 변화에주의를 기울여야합니다. 모든 이웃 사람들은 특정 지역에서 시간이 지남에 따라 인구가 변화하는 것을 목격했습니다. 기업은 이러한 변화를 인식하고 있어야합니다. 비즈니스에 상당한 영향을 줄 수 있습니다.	인구 통계 학적 데이터를 행동 및 태도 데이터와 결합하면 마케팅 담당자는 현재 및 잠재 고객에 대한 정확한 그림을 그려 만족도, 보존력 및 획득률을 높일 수 있습니다.