九道门 ▏为什么数据分析的未来是规范性分析?

分析可能是当今公司获得客户洞察力的最重要工具,这就是为什么到 2023 年,大数据领域的规模将超过2730亿美元(www.rqw.net.cn)。微软、亚马逊和谷歌等众多公司不仅在收集数据方面投入巨资,而且还为企业提供数据支持。

随着人工智能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,企业专注于收集有关客户和产品的描述性数据,但越来越多的企业致力于从收集的信息中提取预测性和规范性知识。那么,描述性分析、预测性分析和规范性分析之间有什么区别?你的公司需要后者吗?

如果你是数据分析领域的新手,让我们快速了解一下:

● 描述性分析:提供有关公司发生的事情的信息的数据。想想月度销售报告、网络点击量、营销活动率等,它们可以让你深入了解项目的执行情况。这也是最基本的分析形式。

● 预测性分析:提供有关公司将要发生的事情的信息的数据。借助更复杂的机器学习和 AI 流程和算法,预测分析可帮助你确定会发生什么——产品的销量如何、谁可能会购买它、使用哪种营销方式来产生最大的影响。

● 规范性分析: 数据不仅提供有关你公司将要发生的事情的信息,还提供有关你如果你执行x、y或z时如何更好地进行的信息。除了提供信息之外,规范性分析甚至更进一步推荐你应该采取的行动,以最大限度地优化流程、活动或服务。

老实说,预测性分析和规范性分析之间仍然存在很多混淆,你可能会看到它们在某些圈子中互换使用。无论如何,描述性、预测性和规范性分析在当今的组织中都发挥着重要作用。我们并不总是需要在我们的数据上运行复杂的算法,有时我们只想知道我们的财务状况或我们的社交媒体页面获得了多少流量。但是,在我们确实希望提高效率和优化性能的情况下,规范性分析正在发挥越来越重要的作用。

规范分析使营销变得更容易

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定位他们认为最愿意接受活动的人。与 45-60 岁年龄段的客户相比,20-30 岁年龄段的客户可能会收到“更年轻”的信息。他们可能会推销不同的产品或服务,这通常会导致广告系列的整体表现更好。老实说,许多公司仍然以这种方式营销,但是这种类型的营销仍然不是最有效的,目前仍有许多假设,即使结果(购买率高或低)也不一定能提供有关营销活动表现良好或表现不佳的见解。

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针对哪些客户群体,以及提供哪些产品或折扣,以最大限度地发挥影响。他们甚至可以告诉你一天中的什么时间以及使用什么媒介来联系他们,但这些活动的结果仍然是描述性的,他们不会告诉你应该做些什么来进一步提高你的成绩。

规范性分析采用三种主要形式——引导式营销、引导式销售和引导式定价。它使用人工智能和机器学习来引导买家,减少人工互动——在合适的时间用合适的内容指定合适的买家——用什么词告诉销售人员应该提供哪种产品——告诉你在什么时间使用什么价格。这些信息不仅可以让你最大限度地提高销售额,还可以使整体价格和利润最大化。

事实上,预测性和规范性分析的好处远远超出了销售转化率。它们会减少时间节约、效率、人力资本和交易成本。自动化的预测分析可以让你做出实时决策——例如汽油和化工公司所做的事情,改变价格以最大化利润。分析数据的好处,更具体地说是规范性分析,归结为拥有技术、系统和流程来最大限度地利用可用数据。规范性分析是基于AI在后台执行的计算(由你的记录系统、工具和基础设施驱动)来代表你完成销售最大化的工作。证明了人工智能通常可以做到人类永远无法做到的优化销售和营销。

要知道公司应该投资哪种类型的分析,你需要从一个大问题开始:你想完成什么? 正如文章上面提到的,规范性分析很强大,但并不是每家公司或者每个你推给客户的活动都需要它们。它们也需要大量的调整,没有一个算法在第一次就做得很完美。要使规范性分析有效地工作,需要时间、精力和注意力。但是,如果你处于竞争激烈的市场中——管理从产品到人员的任何事情——规范的分析可能意味着利润、生产力和底线的巨大提升。

公司名称:济宁市荣安机电设备有限公司
主营产品:工业用橡胶制品,电动设备