從數(shù)據(jù)中獲取價值(二)：多類型分析
很久很久以前，認(rèn)真處理數(shù)據(jù)并對其進(jìn)行分析是決定企業(yè)生死的關(guān)鍵要素。然而現(xiàn)在，情況卻已經(jīng)變了。
通常來說，分析技術(shù)會對運(yùn)營提供支持、推動流程的進(jìn)行并對決策進(jìn)行輔助。分析生成的報告能夠幫助企業(yè)追蹤銷售表現(xiàn)、流失規(guī)模等等數(shù)據(jù)。對戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)的評估與調(diào)整對于幫助企業(yè)按照計劃方向的發(fā)展來說非常關(guān)鍵。
但麻煩的是這些分析都是些“事后諸葛亮”，分析模型只能告訴我們過去的一段時間里都發(fā)生了什么，我們只能利用歷史表現(xiàn)的報告作為決策制定的基礎(chǔ)，由此決定未來的規(guī)劃與投資。
這種方法在相對穩(wěn)定的市場中是行得通的。但我們現(xiàn)在所處的世界里充滿了未知與變化，企業(yè)間差異化(甚至決定企業(yè)生存)的關(guān)鍵還需著眼未來——嘗試去預(yù)測未來的情景，做出能夠帶來穩(wěn)定發(fā)展未來的決策、為計劃上線的活動做足準(zhǔn)備、在必要時進(jìn)行重新調(diào)整。
摘掉有色眼鏡
數(shù)據(jù)的質(zhì)量決定著預(yù)測的質(zhì)量：基于傳統(tǒng)的交易數(shù)據(jù)源，我們只能做出有限的預(yù)測;但如果擁有除了交易數(shù)據(jù)以外的所有數(shù)據(jù)呢?例如如果有了客戶流失數(shù)據(jù)，我們就能建立模型，預(yù)測客戶隨著時間推移將會產(chǎn)生的消費(fèi)，了解客戶的消費(fèi)額是否出現(xiàn)了下滑或波動、了解他們目前持有多少產(chǎn)品。但在整個消費(fèi)過程中，我們對客戶交互與行為的了解還很匱乏，什么時候客戶會打電話給呼叫中心或產(chǎn)生負(fù)面評價、客戶是否會在下單前需要輾轉(zhuǎn)數(shù)個平臺才能完成交易……這些客戶與網(wǎng)站的交互行為能夠展現(xiàn)更突出的圖景，它們比許多傳統(tǒng)的客戶數(shù)據(jù)更有信息量。
在具體情景中運(yùn)用分析技術(shù)
那么問題就在于我們應(yīng)該如何利用這些交互數(shù)據(jù)?這些數(shù)據(jù)的格式、種類五花八門、復(fù)雜程度高低不齊，一刀切地利用同一種分析技術(shù)是再也行不通的。
為了有效利用起呼叫中心記錄數(shù)據(jù)，我們必須具有文本分析和語義提取技術(shù);為了以數(shù)字化的形式解讀客戶旅程，我們必須具有路徑分析技術(shù);再利用歸因策略進(jìn)一步分析消費(fèi)者在不同渠道間的切換。此外，圖譜分析技術(shù)還能幫助我們了解消費(fèi)者是否會被其社交網(wǎng)絡(luò)中的其他家人或朋友所影響。
這一系列的分析技術(shù)能為我們提供有關(guān)客戶行為和交互的新一組變量，這些數(shù)據(jù)最終都會流到預(yù)測模型中?，F(xiàn)在，我們的模型已經(jīng)了解了客戶會被何種因素影響、客戶的感受、舉動及客戶對品牌的體驗如何。這樣一來我們也就脫離了描述性的客戶視圖，而轉(zhuǎn)向了情景式的客戶洞察。
分析型的變革者
在進(jìn)行分析技術(shù)和模型優(yōu)化時，我們采取的傳統(tǒng)方式通常是針對投入變量進(jìn)行一次次小規(guī)模、逐漸累積的變化。這種方式能夠帶來的進(jìn)步和改善過程是非常緩慢的，所以我們希望通過投入新的知識和分析技術(shù)改變這種局面。
多類型分析能夠幫助我們從新型數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中共同提取價值，加強(qiáng)我們對客戶、產(chǎn)品、交互行為及其他關(guān)鍵事件的了解;相應(yīng)地提升分析技術(shù)的成熟度，基于更廣泛的數(shù)據(jù)帶來更令人信服、更給力的分析結(jié)果。
