Intelligenz
How behavioral analytics can help businesses retain more customers
Selbst für die effektivsten Marketingteams ist es unmöglich, mit schlechten Kundenbindungsraten nachhaltiges Wachstum zu erzielen. Während Unternehmen stets bestrebt sind, ihren Pool an tragfähigen Interessenten zu vergrößern und sie in neue Möglichkeiten für nachhaltiges Wachstum umzuwandeln, müssen sie die Beziehungen zu bestehenden Kunden pflegen und vertiefen, um auf wettbewerbsintensiven Märkten bestehen zu können. Das primäre Ziel eines jeden Unternehmensleiters ist der Doppelschlag der Kundenerweiterung und -bindung. Ein Schlüsselfaktor, auf den Sie achten sollten, ist die Kundenabwanderung, die auftritt, wenn Kunden die Geschäftsbeziehung mit dem Unternehmen einstellen. Je höher die Abwanderungsrate eines Unternehmens ist, desto langsamer wächst es. Es ist nur gesunder Menschenverstand. Ein Unternehmen kann seinen Marktanteil nicht halten oder ausbauen, wenn es Kunden schneller verliert als gewinnt. Aus diesem Grund ist es für Unternehmensleiter wichtig, ihre Abwanderungsraten
Datenkompetenzkompetenzen, die jedes Unternehmen aufbauen sollte
Da wir in einer datengesteuerten Welt leben, schneiden Unternehmen mit dem entsprechenden Talent, Erkenntnisse aus Geschäftsdaten zu gewinnen, weitaus besser ab als ihre Wettbewerber. In der heutigen wettbewerbsorientierten globalen Geschäftslandschaft müssen moderne Unternehmen ihr wichtigstes Kapital – Daten und Datenkompetenz – als oberste Priorität behandeln, um in der globalen Geschäftslandschaft erfolgreich zu sein und zu gedeihen. In einer idealen Geschäftswelt würden alle Mitarbeiter über Datenkompetenz und Analysefähigkeiten verfügen, um Erkenntnisse, Trends und Muster aufzudecken, die für die Lösung von Geschäftsproblemen relevant sind. Um diesen Idealzustand zu erreichen, sollten sich die Unternehmensleiter und Bediener jedoch zunächst mit den aktuellen Fähigkeiten der Mitarbeiter in Bezug auf die Erstellung, Verwendung und Kommunikation von Daten über alle kritischen Geschäftsprozesse hinweg vertraut machen. ERHALTEN SIE UNBEGRENZTEN ZUGRIFF AUF ÜBER 140 ONLINE-KURSE
Bitte berücksichtigen Sie Ihre Geschäftsbenutzer bei der Auswahl eines Analyse- und Datensuchtools
Geschäftsanwender sind Geschäftsleute, die über Fachkenntnisse in einer Branche oder einem Marktumfeld verfügen oder eine Funktion ausüben, um den laufenden Betrieb des Unternehmens zu unterstützen – Fachleute, die an vorderster Front an einer Produktionslinie arbeiten, Finanzfachleute, Handelsvertreter, gemeinnützige Büros Arbeiter, medizinische Forscher, mittlere Manager, Regionalmanager für Einzelhandelsketten, Transportdisponenten oder … na ja, Sie wissen schon. Diese Teammitglieder kennen ihren Job und machen ihn gut. Aber sie haben wahrscheinlich nicht die technischen Fähigkeiten, um eine SQL-Abfrage zu schreiben oder die Spalten und Felder für eine analytische Suche herauszufiltern, um die Ergebnisse zu erhalten, die sie benötigen, um eine Entscheidung zu treffen. Dieser Blogbeitrag dient als Plädoyer für den durchschnittlichen Geschäftsanwender. Wenn Sie sich für ein Analysetool entscheiden, das die Anforderungen Ihres Unternehmens unterstützt, wählen Sie ein Tool, das für
Data Science-Metriken: Zweck und Verwendung
Wenn man im Kontext von Data Science an „Metriken“ denkt, könnte der Begriff rohe Zahlen wie in beschreibenden Metriken, qualitative Labels wie in der Marketinganalyse oder vergleichende Labels wie in der Website-Analyse bezeichnen. Metriken gibt es in vielen verschiedenen Formen und Strukturen, aber das Hauptziel von Data Science-Metriken besteht darin, zu Bewertungszwecken zu messen und zu berichten. Metriken an sich mögen nicht sehr nützlich sein, aber wenn sie im richtigen Kontext verwendet werden, verleihen sie jeder Art von Datenanalyseaktivität Bedeutung und helfen bei der Entscheidungsfindung. ERHALTEN SIE UNBEGRENZTEN ZUGRIFF AUF ÜBER 140 ONLINE-KURSE Erhalten Sie mit unserem professionellen Abonnement Zugang zu Kursen in Data Governance, Datenarchitektur, Datenstrategie, Datenmodellierung und mehr. Hier sind einige Beispiele für Metriken im Zusammenhang mit Marketingdaten verwendet: Benutzer Seitenaufrufe Absprünge/Absprungrate Durchschnittlicher PageRank Klickrate Ein