分析和数据科学如何提高您的业务效率

公司，尤其是那些专注于向广大受众进行销售的公司（而不是出售少量大张门票的公司），一直对处理与客户与品牌互动以促进销售的方式相关的数字抱有浓厚的兴趣。这就是我们所谓的数据分析。但是许多组织选择使用数据科学来进一步努力。

什么是数据科学与分析？

Techopedia将数据科学定义为：

“ […]广阔的领域，是指能够对原始数据进行审查，分析和提取有价值的知识和信息的集体过程，理论，概念，工具和技术。它旨在帮助个人和组织从存储，使用和管理的数据中做出更好的决策。”

这个术语曾经被普遍称为数据学，但是由于人工智能和机器学习，由于研究大量数据以供营销实体使用的想法已经变得更加实际，因此，“数据科学”已经成为一种规范。 。

尽管数据科学的定义涵盖了分析，但我们最好考虑使用Techopedia定义的数据分析。他们形容为：

“ […]用于提高生产力和业务收益的定性和定量技术与流程。提取数据并进行分类以识别和分析行为数据和模式，并且技术会根据组织要求而有所不同。”

数据科学和分析作为一种实用工具的发展

传统上，这些工具用于根据现有数据创建新的构造。但是，信息技术收集和生成可操作数据的能力已经远远超过了我们使用它的能力。仅分析所有数据已成为其自身的增长行业。

但是，现代数据创建和捕获功能正在将数据科学和分析超越其作为创建新理论的工具所具有的传统用途，并进入直接组织管理的更实际领域。简而言之，数据科学和分析现在可以用来主动调整和调整市场营销，业务实践等，以提高业务流程的效率。

有远见的组织正在利用我们将在下面讨论的通用优化方法。它们是实时报告和现有数据解释。

实时报告

具有大量客户交互作用的企业，无论这些交互发生在现实生活中还是在线发生，都会从实时报告（RTR）中受益最大。RTR的优势在于可立即采取行动，使面向公众的商家能够尽快识别销售流程，以优化销售流程。随着市场逐渐适应RTR驱动的竞争，您可以期望看到公司优先考虑更好的响应时间。

RTR通过使服务代表在与客户互动时获得对他们的更全面了解，使客户互动报告更有意义。考虑一下您打了多少次客户服务热线后，仅打了一个电话，遇到了无数个问题，然后又打了电话。这是RTR的传统版本。但是，当然，没有任何“实时”的东西。今天，可以在客户与客户服务代表互动时完成服务呼叫的问题会话。

这使客户服务速度更快-减少了对客户的烦恼-同时为商家提供了更多信息。这是双赢的局面，每个人都能得到他们想要的。最重要的是，如果有问题的公司充分利用了您提供给客户的数据，那么作为客户，您可能会发现自己在下一次致电时更快地得到了想要的东西。这仅仅是一个开始。

现有数据解释

实时报告对于生成和利用微观互动非常有用，这使它成为公司进行“按兵不动”政策变化的出色工具。但是有些问题需要先发制人的解决方案。换句话说，RTR是一种从人与人之间的错误中学习的好方法，但是现有数据解释（EDI）可以帮助您完全避免这些问题。不仅如此，EDI还可以在组织层面预测未来。

EDI的目的是构建预测模型，以帮助组织避免出现有问题的客户关系事件，例如，可以避免的事件。

在组织层面，EDI可使您能够重新配置资产，以利用季节性机会。例如，那些熟悉房地产市场销售周期的人（由经济学家荷马·霍伊特（Homer Hoyt）在1930年代发现）将赞赏EDI制定非常长期的预测的能力，而这一预测几乎没人能想象。如今，大多数房地产专业人士都不知道Hoyt的发现，那些重新发现并适当利用它的人成为了大亨。

在数据技术增强商务人士的能力之前，Hoyt提出了自己的房地产周期。想象一下，借助这些技术和方法，有多少类似霍伊特的预测可以变成现实。坦率地说，可能性是无限的。

技术驱动市场中的数据驱动结果

假设您是该销售点级别的业务员。您已经配备了RTR工具（或您的设备），这使您对组织更有价值。最重要的是，您还受到端点EDI构造的指导，该构造可帮助您避免可能会导致销售停滞，破坏事件或破坏重要机会的已知症结。

这就是将这些技术推销给小型企业所有者的方式。但是，数据科学与分析的真正力量将在组织层面上得到最大程度的发挥，从而提高了十年前难以想象的新效率。真正的变化将发生，这是由大量解释数据组成的高层管理决策的结果，揭示了业务流程简化的主要领域，这将彻底改变您的业务方式。

大数据分析服务助您跳出学习曲线

任何新技术的全部功能都超出了任何企业在没有专家帮助的情况下实现的能力。互联网驱动技术的最新历史证明，外包是利用尖端数据产品和服务的关键。分析和数据科学也不例外。

具有远见卓识的组织不会为自己创建大数据和分析产品而苦苦挣扎，也不会为组建内部部门而从头开始工作。竞争性组织正在外包其重要的数据需求。

在这些技术和方法无处不在之前，大数据服务，大数据产品和大数据咨询都是全职工作，最好由专业人员来服务。您需要与已经领先的大数据咨询和服务公司合作。

这就是下一代数据科学营销专业人员的来历。您已经获得了人们想要的产品和服务-杰出的数据顾问拥有可预测的结构科学，可以使您的品牌不断发展。

在这一点上，真正的竞争在于谁将首先访问这些尖端数据服务。

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