So identifizieren 3 Datenkategorien in Predictive Analysis
Als Ergebnis der Geschäftstätigkeit haben die Unternehmen Massen von Daten über ihr Geschäft und Kunden gesammelt, die oft als Business Intelligence
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Verhaltensdaten leitet sich aus Transaktionen und automatisch gesammelt werden können:
Artikel gekauft
Zahlungsart
Ob die gekauften Artikel wurden zum Verkauf
Die Käufer den Zugang Informationen:
Adresse
Telefonnummer
E-Mail-Addresse
Alle Käufer haben solche Daten zur Verfügung gestellt, wenn ein Online-Kauf (oder sogar, wenn in einem Geschäft oder über das Telefon zu kaufen) zu machen.
Andere Arten von Daten können von den Kunden mit ihrer Zusammenarbeit gesammelt werden:
Die Daten von den Kunden zur Verfügung gestellt, wenn sie füllen Umfragen
Kunden gesammelt Antworten auf Umfragen über Fragebögen
Informationen von Kunden gesammelt, die mit Unternehmen direkt Kontakt aufnehmen
In einem physischen Speicher
Über das Telefon
Durch die Unternehmens-Website
Darüber hinaus können Daten die Art der, dass ein Unternehmen aus seiner Geschäftstätigkeit sammelt kann Informationen über seine Kunden. Typische Beispiele sind die Menge an Zeit, die Kunden auf Websites von Unternehmen verbringen, sowie Kunden-Browsing Geschichten. All diese Daten kombiniert werden können analysiert werden einige wichtige Fragen zu beantworten:
Wie kann Ihr Unternehmen die Kundenerfahrung zu verbessern?
Wie kann man bestehende Kunden zu binden und neue zu gewinnen?
Was wäre Ihre Kundenbasis neben kaufen?
Welche Einkäufe können Sie empfehlen für bestimmte Kunden?
Der erste Schritt zur Beantwortung dieser Fragen (und viele andere) zu sammeln und alle kundenbezogenen Betriebsdaten für eine umfassende Analyse verwenden. Die Datentypen, die solche Daten bilden können schneiden und könnte für die Zwecke der Analyse unterschiedlich beschrieben und / oder gruppiert werden.
Einige Unternehmen sammeln diese Art von Daten, die von den Kunden personalisierte Erfahrungen zu geben. Zum Beispiel, wenn ein Unternehmen seinen Kunden mit den Werkzeugen bietet sie personalisierte Websites zu erstellen müssen, ist es nicht nur Kunden ermöglicht (und bereichert ihre Erfahrungen mit dem Unternehmen zu tun), sondern ermöglicht auch das Unternehmen von einem direkten Ausdruck ihrer Kunden zu erfahren 'will und braucht: die Websites, die sie erstellen.
Grundlagen der einstellungs Daten in prädiktive Analyse
Alle Informationen, die Aufschluss auf, wie Kunden denken oder fühlen wird als einstellungs Daten.
Wenn Unternehmen Umfragen löschte, die ihre Kunden um Feedback bitten und ihre Gedanken über ihre Linie von Unternehmen und Produkten ist die gesammelten Daten ein Beispiel für einstellungs Daten.
Attitudinal Daten hat einen direkten Einfluss auf die Art der Marketing-Kampagne ein Unternehmen starten. Es hilft Form und die Botschaft dieser Kampagne zielen. Attitudinal Daten können helfen, beide machen die Botschaft und die Produkte besser auf die Bedürfnisse der Kunden und will - so dass das Unternehmen bestehende Kunden besser zu bedienen und Interessenten hinzugewinnen.
Die Begrenzung der einstellungs Daten ist eine gewisse Unvollkommenheit: Nicht jeder objektiv beantwortet Umfrage Fragen, und nicht jeder bietet alle relevanten Details, die ihr Denken zum Zeitpunkt der Befragung geprägt.
Grundlagen der Verhaltensdaten in prädiktive Analyse
Verhaltensdaten leitet sich von dem, was Kunden tun, wenn sie mit dem geschäfts- interagieren sie hauptsächlich von Daten aus Verkaufstransaktionen besteht. Verhaltensdaten neigt als einstellungs Daten zuverlässiger zu sein, weil es darstellt, was tatsächlich passiert ist.
Unternehmen wissen, zum Beispiel, welche Produkte verkauft werden, der sie kauft, und wie Kunden für sie bezahlen.
Verhaltensdaten ist ein Nebenprodukt des normalen Betriebs, so ist ohne zusätzliche Kosten für ein Unternehmen zur Verfügung. Attitudinal Daten, auf der anderen Seite erfordert die Durchführung von Umfragen oder Marktforschung Inbetriebnahme Einblicke in den Köpfen der Kunden zu erhalten.
Attitudinal Daten werden analysiert, um zu verstehen, Warum Kunden so verhalten, wie sie es tun, und Details ihre Ansichten Ihres Unternehmens. Verhaltensdaten erfahren Sie, Was geschieht und zeichnet realen Aktionen der Kunden. Attitudinal Daten gibt einen Einblick in motivations- Verhaltensdaten liefert die wer-hat-was - den Gesamtzusammenhang, die Kunden bestimmte Reaktionen geführt. Ihre Analyse sollte Gruppen für beide Arten von Daten- umfassen sie komplementär sind.
beide Einstellungs- und Verhaltensdaten Kombination können Ihre Predictive Analytics-Modellen genauer zu machen indem wir Ihnen helfen, die Segmente Ihrer Kundenbasis zu definieren, bieten eine personalisierte Kundenerfahrung und die Treiber hinter dem Geschäft zu identifizieren.
Lassen Sie uns jetzt Einstellungs- und Verhaltensdaten zu vergleichen.
| Charakteristik | Attitudinal | Verhaltens- |
|---|---|---|
| Datenquelle | Kunden, die Gedanken | Kunden, die Aktionen |
| Daten bedeutet, | Gesammelt von Umfragen | Gesammelte aus Transaktionen |
| Datentyp | subjektiv | Objektiv |
| Daten Kosten | Kann kosten extra | Keine Extrakosten |
| Grundlagen der demographischen Daten in prädiktive Analyse |
Demografische Daten umfasst Informationen wie Alter, Rasse, Familienstand, Bildungsniveau, Beschäftigungsstatus, Haushaltseinkommen, und die Lage. Sie können demographische Daten aus dem US-Census Bureau, anderen staatlichen Stellen oder durch kommerzielle Einrichtungen erhalten.
Je mehr Daten Sie über Ihre Kunden haben, desto besser ist die Einsicht Sie haben werden bestimmte demographische und Markttrends in die Identifizierung und wie sie Ihr Geschäft auswirken können. Die Messung der Puls der demografischen Entwicklung wird es Ihnen ermöglichen, die Veränderungen und eine bessere Markt, zu gewinnen, und dienen diese Segmente anzupassen.
Verschiedene Teile der Bevölkerung interessieren sich für verschiedene Produkte.
Kleine Unternehmen an bestimmte Orte Catering sollten ihr Augenmerk auf die demografischen Veränderungen in den nächsten Ort zu zahlen. Alle Nachbarn haben erlebt Bevölkerung im Laufe der Zeit in bestimmten Stadtteilen zu verändern. Die Unternehmen müssen sich bewusst von solchen Änderungen- sein sie Geschäft deutlich beeinflussen können.
Demographische Daten, wenn sie mit Einstellungen und Verhaltensweisen Daten kombiniert, können Marketer ein genaues Bild über ihre aktuellen und potenziellen Kunden zu malen, so dass sie die Zufriedenheit, Aufbewahrung und Erwerb zu erhöhen.