3 Gegevenscategorieën identificeren in Predictive Analysis - dummies

Als gevolg van zakendoen hebben bedrijven massa's verzameld van gegevens over hun bedrijf en klanten, vaak bedrijfsinformatie genoemd. Voorspellende analyse gebruikt deze gegevens. Om u te helpen bij het ontwikkelen van categorieën voor uw gegevens, volgt een algemeen overzicht van de soorten gegevens die worden beschouwd als bedrijfsinformatie:

gedragsgegevens zijn afgeleid van transacties en kunnen automatisch worden verzameld:

• Items gekocht

• Betalingsmethoden

• Of de gekochte artikelen in de uitverkoop waren

• De toegangsgegevens voor de kopers:

  • Adres

  • Telefoonnummer

  • E- e-mailadres

• Alle kopers hebben dergelijke gegevens verstrekt bij het online kopen (of zelfs bij het kopen in een winkel of via de telefoon).

Andere soorten gegevens kunnen van klanten worden verzameld met hun samenwerking:

• Gegevens die door klanten worden verstrekt bij het invullen van enquêtes

• Klanten hebben antwoorden op polls verzameld via vragenlijsten

• Informatie verzameld van klanten die direct contact hebben met bedrijven

  • In een fysieke winkel

  • via de telefoon

  • Via de bedrijfswebsite

Bovendien kan het type gegevens dat een bedrijf verzamelt uit zijn activiteiten informatie over zijn klanten verschaffen. Veelvoorkomende voorbeelden zijn de hoeveelheid tijd die klanten doorbrengen op bedrijfswebsites en de browsegeschiedenis van klanten. Al die gegevens gecombineerd kunnen worden geanalyseerd om een ​​aantal belangrijke vragen te beantwoorden:

• Hoe kan uw bedrijf de klantervaring verbeteren?

• Hoe kunt u bestaande klanten behouden en nieuwe klanten aantrekken?

• Wat zou uw klantenbasis het volgende willen kopen?

• Welke aankopen kunt u aanbevelen aan bepaalde klanten?

De eerste stap naar het beantwoorden van deze vragen (en vele andere) is het verzamelen en gebruiken van alle klantgerelateerde operatiegegevens voor een uitgebreide analyse. De gegevenstypen waaruit dergelijke gegevens bestaan, kunnen elkaar snijden en kunnen anders worden beschreven en / of gegroepeerd voor analysedoeleinden.

Sommige bedrijven verzamelen dit soort gegevens door klanten gepersonaliseerde ervaringen te bieden. Wanneer een bedrijf bijvoorbeeld zijn klanten voorziet van de tools die ze nodig hebben om gepersonaliseerde websites te bouwen, stelt het niet alleen klanten in staat (en verrijkt hun ervaring met het omgaan met het bedrijf), het stelt het bedrijf ook in staat te leren van een directe uitdrukking van zijn klanten 'wil en behoeften: de websites die ze maken.

Basisprincipes van attitudegegevens in voorspellende analyse

Alle informatie die licht kan werpen op hoe klanten denken of voelen, wordt beschouwd als attitudegegevens .

Wanneer bedrijven onderzoeken uitbrengen die hun klanten vragen om feedback en hun mening over hun branche en producten, zijn de verzamelde gegevens een voorbeeld van attitudegegevens.

Attitudegegevens hebben een directe invloed op het type marketingcampagne dat een bedrijf kan starten. Het helpt de boodschap van die campagne vorm te geven en te richten. Attitudegegevens kunnen helpen om zowel de boodschap als de producten relevanter te maken voor de behoeften en wensen van de klant, waardoor het bedrijf bestaande klanten beter kan bedienen en toekomstige klanten kan aantrekken.

De beperking van attitudegegevens is een zekere imperfectie: niet iedereen biedt objectieve antwoorden op enquêtevragen, en niet iedereen biedt alle relevante details die hun denken vormden ten tijde van de enquête.

Basisprincipes van gedragsgegevens in voorspellende analyse

Gedragsgegevens zijn het resultaat van wat klanten doen wanneer zij met het bedrijf omgaan; het bestaat voornamelijk uit gegevens van verkooptransacties. Gedragsgegevens zijn meestal betrouwbaarder dan attitudegegevens, omdat deze aangeven wat er feitelijk is gebeurd.

Bedrijven weten bijvoorbeeld welke producten worden verkocht, wie ze koopt en hoe klanten ervoor betalen.

Gedragsgegevens zijn een bijproduct van normale bewerkingen, dus zonder extra kosten beschikbaar voor een bedrijf. Attitudegegevens vereisen daarentegen het uitvoeren van enquêtes of het laten uitvoeren van marktonderzoek om inzicht te krijgen in de hoofden van de klanten.

Attitudegegevens worden geanalyseerd om te begrijpen waarom klanten zich gedragen zoals ze doen en geven hun visie op uw bedrijf weer. Gedragsgegevens vertellen u wat gebeurt en registreert de echte acties van klanten. Attitudinale gegevens verschaffen inzicht in motivaties; gedragsgegevens bieden de who-did-what - de algemene context die leidde tot de specifieke reacties van klanten. Uw analyse moet groepen voor beide soorten gegevens bevatten; ze zijn complementair.

Door zowel attitudinale als gedragsgegevens te combineren, kunt u uw voorspellende analysemodellen nauwkeuriger maken door u te helpen de segmenten van uw klantenbestand te definiëren, een persoonlijkere klantervaring te bieden en de drijvende krachten achter het bedrijf te identificeren.

Laten we nu gedrags- en gedragsgegevens vergelijken.

Kenmerken	Attitude	Gedrag
Gegevensbron	Gedachten van klanten	Acties van klanten
Gegevensbetekenis	verzameld uit enquêtes	verzameld uit transacties
Gegevens Type	Subjectief	Doel
Gegevenskosten	Kan extra kosten	Geen extra kosten
Grondbeginselen van demografische gegevens in voorspellende analyse

Demografische gegevens omvatten informatie zoals leeftijd, ras, burgerlijke staat, opleidingsniveau, werkstatus, gezinsinkomen en locatie. U kunt demografische gegevens verkrijgen van het US Census Bureau, andere overheidsinstanties of via commerciële entiteiten.

Hoe meer gegevens u over uw klanten heeft, hoe beter het inzicht dat u krijgt bij het identificeren van specifieke demografische en markttrends en hoe deze uw bedrijf kunnen beïnvloeden.Als u de polsslag van de demografische trends meet, kunt u zich aanpassen aan de veranderingen en deze segmenten beter marketen, aantrekken en bedienen.

Verschillende segmenten van de bevolking zijn geïnteresseerd in verschillende producten.

Kleine bedrijven die zich op specifieke locaties richten, moeten aandacht besteden aan de demografische veranderingen op die locaties. Alle buren hebben gezien hoe de bevolking in de loop van de tijd in bepaalde buurten veranderde. Bedrijven moeten zich bewust zijn van dergelijke veranderingen; ze kunnen het bedrijfsleven aanzienlijk beïnvloeden.

Demografische gegevens, in combinatie met gedrags- en attitudegegevens, stellen marketeers in staat een juist beeld te schetsen van hun huidige en potentiële klanten, waardoor ze hun tevredenheid, retentie en acquisitie kunnen vergroten.