¿Qué big data necesitan dominar las empresas para crear servicios personalizados?
Por qué la personalización es difícil
Según las estadísticas, el 95% de las empresas no utilizan sus datos y el 39% de los especialistas en marketing creen que no pueden predecir correctamente las necesidades de los clientes a través de los datos. Una cantidad tan grande de datos queda vacía y una gran parte de ellos siempre se desperdicia. Esto no se debe a que los servicios personalizados sean difíciles de lograr, sino a que estos datos no se han utilizado con la eficacia que deberían. Al mismo tiempo, debido al nivel técnico actual, es difícil convertir datos en servicios. Es como si tuvieras una pieza de jade pero no tuvieras la exquisita artesanía para tallarla y convertirla en una obra de arte de valor incalculable.
El documento técnico "Analytics: Big Data in the Real World" publicado el 12 de marzo de 2013, hace cinco recomendaciones clave para la aplicación de big data, incluyendo "centrarse en el cliente" y desarrollar una "gran visión de datos". plan estratégico" por adelantado. Desarrollar un "plan de big data" empresarial integral y completo, comenzar con los datos existentes, establecer y completar "objetivos estratégicos de big data" graduales a corto plazo, establecer gradualmente un sistema de análisis basado en las prioridades comerciales y mejorar gradualmente las "capacidades de análisis de big data"; " ". "Capacidades de análisis de big data"; personalizar indicadores mensurables y analizar el "retorno de la inversión (ROI) de big data".
Esta conclusión surge de un estudio de big data realizado por IBM y la Universidad de Oxford****. El proyecto encuestó a 1.144 profesionales de negocios y TI en 26 industrias y 95 países alrededor del mundo, y entrevistó a más de 20 académicos, expertos en temas de negocios y ejecutivos corporativos.
Servicio personalizado ideal
Para brindar a los usuarios servicios personalizados ideales, las empresas deben dominar dos puntos: primero, cómo comprender completamente la personalidad del usuario a través de los datos, segundo, control y personalidad razonables; servicios de diseño.
Comprender las personalidades de los usuarios significa proporcionarles los productos y servicios que desean. En primer lugar, las empresas necesitan encontrar los datos más valiosos en una enorme base de datos; en segundo lugar, dividen a los usuarios con el mismo rendimiento de datos en una categoría y diseñan servicios específicos en función del rendimiento de los datos del usuario. En este caso, la clave para saber si una empresa puede proporcionar buenos servicios es si puede capturar los datos centrales. Pero una pregunta en la que debemos pensar es: si hay demasiados servicios clasificados mediante análisis de datos, ¿aumentará los costos de gestión y reducirá la eficiencia del servicio?
La unidad descentralizada personalizada puede ser grande o pequeña, pudiendo ir desde un grupo de clientes con las mismas necesidades hasta tan pequeño como que cada usuario tenga una unidad de demanda personalizada. Los servicios personalizados demasiado dispersos aumentarán el costo del servicio y la complejidad de la gestión de la empresa, por lo que es necesario controlar y diseñar razonablemente los servicios personalizados. ¿Deberíamos considerar si los datos proporcionados deben convertirse en servicios? ¿El aumento de los costos es proporcional a los beneficios reales? Si los mayores costos de servicio no se traducen en mejores retornos, ¿qué sentido tiene?
En resumen, la mayor dificultad para las empresas a la hora de conseguir servicios personalizados reside en la fiabilidad de los datos clave y la controlabilidad de los costes de gestión. Específicamente, el punto de partida del diseño de servicios personalizados es el análisis de datos clave. Si hay errores en la selección y el análisis de datos, se pueden imaginar las consecuencias; los servicios personalizados traerán un aumento en varios costos, como la gestión de datos. Los servicios personalizados sólo se pueden proporcionar hasta cierto punto sobre la base de grupos de consumidores, no de cada consumidor, y se deben tener en cuenta los costos reales y el retorno de ingresos de la empresa.
Cuatro pasos para implementar servicios personalizados
1. Extraer cantidades masivas de datos básicos. Poseer big data es como poseer una mina de oro. El contenido de oro de esta mina de oro afecta directamente la cantidad de oro que se puede extraer. De manera similar, la calidad del big data determina directamente cuántos datos puede utilizar una empresa en el futuro.
2. Minería de datos básicos útiles. Extraer datos útiles a partir de datos básicos, clasificarlos y compararlos se denomina minería de datos. La minería de datos requiere empresas de datos profesionales para operarla, y es difícil para las empresas comunes tener capacidades tan profesionales.
Entonces, ¿están las empresas dispuestas a abrir sus datos básicos? ¿Tiene los recursos económicos para contratar una empresa profesional? Todo esto requiere compensaciones.
3. Respuesta a los datos de marketing. Una vez que los resultados de los datos se utilizan para marketing, las empresas deben responder. Una vez que los datos se extraen y se pueden aplicar a un determinado segmento del mercado, la empresa también debe desarrollar estrategias de marketing específicas.
4. Mantener los datos de servicio al miembro. La ejecución e implementación de planes de marketing y el seguimiento de los servicios de seguimiento ponen a prueba aún más el nivel de gestión y la adaptabilidad de la empresa.