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IT部門不應忽略的12種數據

發布日期:2016-12-09 09:19:10      作者:華騰信息
(作者:Lisa Morgan  來源:數據觀)

無論你們公司有多少數據或者你們的經理需要多少數據,你們很有可能錯過了掩藏在數據之下的瑰寶。下面我們會分享12個案例,案例中講述了什么數據是你可能忽視的,為什么它在很大程度上對資深IT人士和你們的企業來說很重要。

客戶數據

企業一直在通過自己的數據庫和渠道緊抓客戶數據的質量。

從本質上講,觀察客戶的角度并不是單一的,因為客戶的身份信息除了在注冊表之中,也可以從第三方網站獲取。

旅游大數據公司Boxever近期針對旅游服務中介的500名客戶做了調查研究,研究顯示,其中70%的Y世代人更愿意通過旅行社的品牌郵件推廣來獲取旅游服務信息,而32%的客戶愿意通過社交媒體的渠道得到旅游推廣的信息,19%的客戶希望通過移動端來獲取旅游信息。

然而,無論是Y一代、X一代和嬰兒潮一代00后千禧一代以及與思想前衛的艾森豪威爾總統處于同時代的人,都是通過各種渠道來了解旅游服務機構的品牌度,而且他們會不停的嘗試不同品牌的旅游機構的服務。盡管這項調查是針對旅游行業,但不難想象將此類調查方法應用到其他的領域。

“現在的問題是我們應該從哪里著手,同時,我們必然會將各式各樣的數據的內在價值分析出來,并釋放其潛力?!眮碜訠oxever公司的多米尼克·達勒姆說道。

許多企業難以滿足越來越高的客戶期望,因為他們的企業文化和技術能力都跟不上。組織和企業為了維持數據之間的關聯性,最大限度地引入了各種格式和類型的數據,但技術能力沒有跟上,也因此,讓組織和企業陷入困境。

客戶關系數據

CRM系統的數據中有銷售數據、市場數據、產品研發數據、財務數據,當然,也有客戶服務數據,CRM系統的數據可以給企業中很多部門帶來益處。然而,不是所有企業都能使用跨部門的數據,因為各部門之間這些數據的所有權到底屬于哪個部門是有分歧的。

“關鍵是建立客戶關系管理系統,并超越其作為一款輔助銷售的自動化工具的傳統功能,同時,促進跨部門的信息融合?!惫芈稍児緢绦蓄檰柕拇鞣颉す芈劦??!叭绻龇ㄕ_的話,CRM能為公司運營可以提供一個可以幫助提高銷售的工作效率的窗口。這些信息包括庫存、財務、訂單處理等?!?br />
【筆者注:以上有關哈特曼執行顧問的引用已修正】

郵箱信息歸檔

各企業之所以將郵件歸檔主要出于監管、電子資料備案、內部調研、公司內部科研展示的目的。過去,郵件信息歸檔受限于高昂的存儲成本。但隨著不可阻擋的數字化大潮趨勢,存儲價格在下降,郵件信息存儲的實現非常容易,而且其成本已經比過往任何時候都都低。

“隨著越來越多的公司處理數據過載的問題,IT部門逐漸意識到為了能夠提供分析數據中的各種信息和知識,他們可以“重建”自己的部門職責?!?格雷格·阿內特,郵件歸檔云服務和搜索服務的分析供應商Sonian的創始人和首席技術官。

“郵件數據有很多隱性用途,比如,通過分析交流的方式,發現潛在的組織;當違反言論傳播法律法規的行為發生時,可以及時捕捉;監測行為的變化,這些行為可能預示了對工作的不滿,或者是對公司公告和事件的最真實的反應?!卑忍卣f道。

商務文書

想象一下,Word商務文書和商業應用中的非結構化文本都被淹沒在短信消息之中。然而,公司完善的商務流程的制定仍打算圍繞傳統業務系統。因此,這些商務流程可能并不能很好的解釋非結構化數據起的作用,即難以確定的非結構化信息的價值。因為管理者也習慣性地關注于結構化數據,所以,這種習慣成為了我們對非結構化數據的監管、分類和使用的阻礙。

“分析師和一些機構已經在高度關注商業智能和實時交易數據的價值的分析,而忽視或低估了非結構化數據在事務性數據以及相關聯分析的價值?!绷_伯特瑞安,全球信息和通信技術公司美國富士通首席創新官說?!吧虅諞Q策和大多數商務流程極大地依賴于非結構化信息?!?br />
使用非結構化數據的公司能夠做其他未使用的公司不能做到的事情,比如通過分析商業信函的類別,可以了解到真實的商務流程,并識別企業系統中的功能性缺陷;量化所售商品的從終端到終端的全部成本?!邦愃频?,通過挖掘存各領域的現場服務訂單的非結構開源文本,公司能夠智能識別異常的維護周期和存在的問題,從而找出原因并提高維護流程?!比鸲髡f道。

跨設備數據

如今,市場人員經常把“全渠道用戶服務體驗”掛在口邊。全渠道用戶服務體驗超越了傳統渠道,并通過各種設備提供流暢的用戶體驗。從狹義上來說,全渠道用戶服務體驗這個概念可以是指為用戶提供從電視到平板電腦到智能手機一體化流暢的電視觀光體驗。其實,全渠道用戶服務體驗是很常見的,它作為像預訂飛機或采購項目這樣的流程中的一部分。

“企業都期望移動端設備能夠代替網頁端交互設備,然而用戶并沒有打算在二者中選擇其一。然而,移動端的作用可能更具有本質的探索性,在通過傳統渠道像是網站等方式訂購之前,消費者更愿意在移動設備上進行瀏覽?!倍琶啄峥苏f。因此,為了最大限度的利用好這些數據,我們需要全面分析全渠道用戶交互體驗?!?br />
定位信息數據

定位信息數據可以幫助商家提高線上和線下的銷售以及市場工作的效率,因為它讓轉化和銷售之間的聯系更緊密。

“即時位置數據帶給你對客戶的另一種維度的了解,并讓企業實時地為目標用戶送去定制化的信息?!倍琶啄峥苏f?!暗乩砦恢靡沧屍髽I了解到收到定制化信息的目標客戶是否真的帶了更多的客戶到店并消費?!?/span>
越來越多的傳統 實體店將數字元素加入店鋪并與自己的品牌相連,并用以前不可能實現的方式來追蹤用戶的行為軌跡。數據點越多意味著相關性越強、洞察力越清晰,也可以越準確地把握用戶行為。

在線評論

評分和用戶評論是現今公司電商展示的籌碼。用戶評論是任何人都可以看的,然而企業卻沒有全力發揮這些數據的價值。理論上,企業都明白用戶自身產生的評價內容會打消其他客戶的顧慮并產生比較好的轉化,但企業仍未使用這些數據做預知市場運作。

“92%的消費者對用戶評論推薦的信任度高于商家的品牌廣告內容?!痹u分和用戶評論平臺服務商Bazaarvoice公司戰略咨詢副總裁大衛摩恩說,“企業沒能最大限度的利用好用戶自身產生的評價內容的最充分的理由是企業對用戶自身產生的評價內容的誤解,認為它們僅僅只是網站資產而已。

性別

根據數據科學反欺詐監管和商業智能研究機構的副總裁Aleksander Kijet的說法,選擇授權交易的女性比男性多8%。但是,在某些性別影響權重大的縱向市場,就與上述觀點恰恰相反。換句話說,性別是一個輔助性的因素,而不是一個決定性因素。

“為預防這種情況必須建立全面、深入分析的多種因素,這可能只有通過先進的機器學習技術進行廣泛的數據挖掘和數據采集?!盇leksander Kijet說?!靶詣e是明顯的不相關變量,但在某些情況下,性別因素或許有重要的價值,但僅限于使用了合適的分析工具,并與其他眾多的變量一起的情況下?!?br />
店鋪數據

大品牌零售商為幫助其實體商店量化并追蹤用戶行為軌跡,正在做各種各樣的嘗試來:安裝網亭和指引牌;以新的方式存儲監控錄像;在極端情況下,測試更衣室的智能試裝鏡。然而,擁有這樣先進技術的商店仍在少數。

“實際情況是數據的采集僅僅在收銀臺,但這并不是全部數據。我們看到了結果,但去沒有看到用戶做的決定和拒絕選擇的商品,也沒有看到用戶實際買單的原因?!逼髽I管理咨詢公司Waterstone管理集團的聯營合作伙伴約翰·帕金森說道?!叭藗兒苋菀紫热霝橹?,通過我們所看到的因素建立錯誤的預測,而不考慮我們未曾見到的因素?!?br />
人口統計數據

分析整個人口數據比較耗時耗財而不實用,這就是抽樣技術有必要的原因。盡管像hadoop等現代大數據技術已經可行,一些業內觀察人士對是否有必要分析整個人口數據仍有爭執。其他業內人士奉勸最好不要有這種想法。

“許多企業的重大決策是基于樣例數據,這提高了重大失誤的風險。既然有現成的可行工具,沒有理由不查看這些人口統計數據?!盇dobe分析部門的產品營銷經理內特·史密斯說?!拔覀儼l現品牌并沒有使其移動端發揮最大的作用,也無法真正了解重大問題。移動端的交互是怎么產生的?我們是否應該做個APP?用戶的位置和時間如何影響用戶的消費決策?”

習慣

醫療保健服務提供商正在從紙質流程化向數字流程化轉化。這一轉變產生了電子醫療記錄(EHR)。主治大夫和臨床醫生依據他們所掌握的信息盡力診斷和治療病人,這些記錄是由患者自己填寫或者是由治療好患者的相關醫療保健服務機構的提供的醫療記錄。

然而,他們基本沒有什么遠見想要去了解患者的日常生活,例如他們喝酒或抽煙的量,他們飲食的量,他們吃的食物種類,他們是否運動等等。雖然對它們之間的關聯性會有私下的擔心,但是這些額外的信息可能會提高診斷治療的準確性。

“生活方式和習慣對一個人的健康狀況有極大的影響。相比于臨床數據,收入、人口結構、生活環境和購買習慣都可以勾繪出一個健康用戶完整的畫像?!苯】祪灮脚_服務提供商Welltok的CTO兼高級副總經理布賴恩·加西亞說道?!霸诹私鈧€體的需求時,個體數據至關重要,根據他們的健康狀況對應到他們的生活狀況,而不是死板地讓每個個體去適應一個靜態的醫療保健系統?!?br />
然而,電子醫療記錄EHRs并不是用來進行所有數據的記錄?!昂芏嘞到y是用來執行標準和記錄營業額,不是照顧病人的?!奔游鱽喺f道。

生產數據

“制造企業在規劃自身的生產力方面做的很棒,但他們卻沒有意識到,他們差一點就成功建立了完整的有關刀具磨損的審查數據庫,這個數據庫有助于提高設備維護的預測能力和預防能力?!盞epware鐵路公司福格·麥克萊恩業務系統工程師斯科特說道。

制造商正在采用預測分析的相關技術來精確設備計劃維護的時間和最終故障停機時間。比如,也有可能借助生產信息來監控設備的勞損狀況。

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