Predictive Analytics နှင့်သင်၏ဖောက်သည်များ၏လိုအပ်ချက်ကိုနားလည်ခြင်း

ခန့်မှန်း Analytics မှ

များစွာသောအရောင်းနှင့်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးကျွမ်းကျင်သူများအတွက်မူလက်ရှိဒေတာများမှလုပ်ဆောင်နိုင်သောထိုးထွင်းသိမြင်မှုကိုရရှိရန်စဉ်ဆက်မပြတ်ရုန်းကန်နေရသည်။ ၀ င်လာနေသောအချက်အလက်များ၏ပမာဏသည်ခြိမ်းခြောက်မှုနှင့်အလွန်အမင်းလွှမ်းမိုးခြင်းနှင့်တန်ဖိုး၏နောက်ဆုံးအောင်စ (သို့) အဓိကထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကိုပင်ထုတ်ယူရန်ကြိုးစားခြင်းသည်အလွန်ခက်ခဲသောအလုပ်တစ်ခုဖြစ်နိုင်သည်။

ယခင်ကရွေးချယ်စရာအနည်းငယ်သာရှိခဲ့သည်။

  • ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များငှားရမ်း။ အချက်အလက်များကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်နှင့်အဖြေများဖြင့်ပြန်လာရန်ကျွမ်းကျင်သောအချက်အလက်လေ့လာသုံးသပ်သူများအားချဉ်းကပ်ပုံသည်စျေးကြီးပြီးအချိန်ကုန်စေနိုင်သည်၊ ရက်သတ္တပတ်များသို့မဟုတ်လပေါင်းများစွာဝါးပြီးတစ်ခါတစ်ရံတွင်သံသယဖြစ်ဖွယ်ရလဒ်များကိုသာပြန်ပေးနိုင်သည်။
  • မင်းရဲ့အူကိုယုံပါ။ ထိုရလဒ်များ၏ထိရောက်မှုကို ပို၍ ပင်သံသယဖြစ်နိုင်သည်ကိုသမိုင်းကပြသခဲ့သည်။
  • ဘာတွေဖြစ်နေလဲစောင့်ကြည့်ပါ။ ဤကဲ့သို့သောတုံ့ပြန်မှုနည်းလမ်းသည်အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုအားတူညီသောချဉ်းကပ်မှုအားယူသောအခြားသူများနှင့်ယှဉ်ပြိုင်နိုင်စွမ်းကိုချန်လှပ်ထားနိုင်သည်။

ခန့်မှန်း analytics စည်းရုံးလှုံ့ဆော်ရေးစွမ်းဆောင်ရည်ကိုပိုမိုကောင်းမွန်စေသည့်ခဲအမှတ်ပေးမော်ဒယ်များကိုတိုးတက်ကောင်းမွန်အောင်ညှိနှိုင်းပေးခြင်းဖြင့်စီးပွားရေးအရောင်းနှင့်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးကျွမ်းကျင်သူများကိုစုပေါင်းသတိထားမိခြင်းကြောင့်ဖြစ်သည်။

ခန့်မှန်း analytics နည်းပညာများအနေဖြင့်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် AI နှင့်စက်သင်ကြားရေးကို အသုံးပြု၍ ၎င်းတို့၏လက်ရှိနှင့်အလားအလာရှိသောဖောက်သည်များ၊ နားလည်မှု၊ အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့်ထိတွေ့ဆက်ဆံပုံကိုအသွင်ပြောင်းလိုက်သည်။ ၎င်းသည်အရောင်းနှင့်စျေးကွက်ပညာရှင်များသည်၎င်းတို့၏အချက်အလက်များမှတန်ဖိုးကိုမည်သို့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ။ ထုတ်ယူသည်ကိုသိသိသာသာပြောင်းလဲမှုတစ်ခုပြုလုပ်နေသည်။ ဤသည်နောက်ထပ်ပြဌာန်းဖို့ ဦး ဆောင်လျက်ရှိသည် analytics စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတစ်ခု၏ဖောက်သည်များနှင့်သူတို့၏လိုအပ်ချက်များနှင့်ပတ်သက်သောအချက်အလက်များကိုပိုမိုထိရောက်စွာနှင့်ပိုမိုနက်နက်ရှိုင်းရှိုင်းထိရောက်သောကိရိယာများဒီဇိုင်းနှင့်ဖြန့်ကျက်မှုတိုးတက်မှုများ။

ခန့်မှန်း analytics စိတ်ကြိုက်ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသောမော်ဒယ်များကိုလျင်မြန်စွာတပ်ဆင်ရန်အတွက်စက်သင်ယူခြင်းနှင့် AI ကိုတိုးမြှင့်ခြင်းအပေါ်တွင်ထပ်မံတည်ဆောက်သည်။ ဤပုံစံများသည်အဖွဲ့အစည်းတစ်ခု၏လက်ရှိဖောက်သည်များနှင့်အလားအလာရှိသောအချက်အလက်များကိုအသုံးပြုခြင်း၊ ၎င်းခေါင်းဆောင်များသို့မဟုတ်ဖောက်သည်များမည်သို့ထိတွေ့ဆက်ဆံမည်ကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းဖြင့်ခဲအမှတ်ပေးခြင်း၊ အသစ်စက်စက်မျိုးဆက်သစ်များနှင့် ဦး ဆောင်မှုဆိုင်ရာအချက်အလက်များကိုတိုးမြှင့်ခြင်းအားဖြင့်ရောင်းအားနှင့်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးလှုပ်ရှားမှုများမစတင်မှီကပင်ဖြစ်သည်။

ထိုကဲ့သို့သောအဖြစ်ဖြေရှင်းချက်အတွက် embedded နည်းပညာအသစ်, Microsoft က Dynamics ကို 365 နှင့် Salesforce CRMသုံးစွဲသူနှင့်သက်ဆိုင်သောလုပ်ငန်းစဉ်များမှတစ်ဆင့်အချက်အလက်သိပ္ပံပညာရှင်များမလိုအပ်ဘဲဖောက်သည်များ၏အပြုအမူများကိုနာရီအတွင်းပုံစံပြုနိုင်စွမ်းကိုပေးသည်။ ၎င်းသည်ရလဒ်မြောက်မြားစွာကိုလွယ်ကူစွာစစ်ဆေးနိုင်စေသည်။ ကြိုတင်အသိပညာသည်ကုမ္ပဏီ၏ထုတ်ကုန်ကို ၀ ယ်ရန်၊ ကုမ္ပဏီသတင်းလွှာတွင်စာရင်းသွင်းရန်သို့မဟုတ်ဖောက်သည်တစ် ဦး ထံအခြားနည်းလမ်းများဖြင့်ပြောင်းလဲရန်ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည့်ကြိုတင်အသိပညာကိုရရှိစေနိုင်သည်။ သဘောတူညီချက်ဘယ်လောက်ချိုသလဲ

ဤနက်ရှိုင်းသောအပြုအမူဆိုင်ရာဗဟုသုတသည်စျေးကွက်ရှာဖွေသူများအားစက်သင်ကြားမှုအခြေခံမော်ဒယ်များ၏စွမ်းအားကိုမြှင့်တင်ပေးခြင်းအားဖြင့်ဖောက်သည်များ၏အတွေ့အကြုံကိုပိုမိုကောင်းမွန်အောင်စွမ်းဆောင်နိုင်ခြင်း၊ စီးပွားရေးနှင့်စားသုံးသူအချက်အလက်နှစ်မျိုးလုံးသည်အားကောင်းသော၊ ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်သော၊ ကူးပြောင်းနှုန်းထားများသည် ၂၅၀-၃၅၀ ရာခိုင်နှုန်းအထိတိုး။ တစ်ယူနစ်အမှာစာတန်ဖိုး ၅၀ ရာခိုင်နှုန်းအထိတက်နိုင်သည်။

ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်း၊ တက်ကြွသောစျေးကွက်ရှာဖွေခြင်းသည်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတစ်ခုကိုဝယ်ယူရုံသာမကကူညီသည် နောက်ထပ် ဖောက်သည်များ ပိုကောင်း ဖောက်သည်။

ဤနက်ရှိုင်းသောခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတစ်ခုသို့မဟုတ်လူတစ် ဦး ချင်းစီ၏ ၀ ယ်ယူရန်နှင့်ထိတွေ့ဆက်ဆံရန်ဖြစ်နိုင်ခြေကိုပိုမိုနားလည်ရန်နှင့်စျေးကွက်သမားများအားအနာဂတ်လုပ်ဆောင်မှုများကိုနောက်ဆုံးတွင်ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သည့်လုပ်ဆောင်နိုင်သောထောက်လှမ်းရေးများကိုလက်လှမ်းမီစေသည်။ အကယ်၍ အရောင်းနှင့်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအဖွဲ့များသည်၎င်းတို့၏ဖောက်သည်များ၏လက်ရှိနှင့်အလားအလာရှိသောအနာဂတ်အပြုအမူကိုထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်လျှင်၎င်းတို့သည်၎င်းတို့အားဆွဲဆောင်မည့် ၀ န်ဆောင်မှုများနှင့်ထုတ်ကုန်များကိုပိုမိုတင်ပြနိုင်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာပိုမိုထိရောက်သောအရောင်းနှင့်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးကိုဆိုလိုသည်။ ခရစ်မက်တီ, စီအီးအိုနှင့်တည်ထောင်သူ ဗားရှင်း

ခန့်မှန်း analytics အရောင်းနှင့်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအဖွဲ့များကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသောမော်ဒယ်များကိုဒီဇိုင်းဆွဲရန်သမိုင်း ၀ င်ဖောက်သည်များနှင့် CRM အချက်အလက်များမှတန်ဖိုးရှိသောထိုးထွင်းသိမြင်မှုကိုရယူနိုင်သည်။

ရိုးရာအစဉ်အလာအရဖောက်သည်ဆက်ဆံရေးစီမံခန့်ခွဲမှု (CRM) သည်များသောအားဖြင့် passive ဖြစ် တုံ့ပြန် လုပ်ငန်းအသွားအလာ။ အခြားနည်းလမ်းများမှာအချက်အလက်များကိုသိပ္ပံပညာရှင်များသို့မဟုတ်ငွေရေးကြေးရေးအတွက်အချိန်ဖြုန်းခြင်းဖြင့်တုံ့ပြန်မှုဖြစ်ခြင်းသည်အန္တရာယ်အနည်းဆုံးဖြစ်သည်။ ခန့်မှန်း analytics အန္တရာယ်ကိုလျှော့ချ။ စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအဖွဲ့အားအသိဥာဏ်ရှိသောအရောင်းနှင့်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးလှုပ်ရှားမှုများအားတက်ကြွစွာလုပ်ကိုင်ခွင့်ပြုခြင်းဖြင့်အရောင်းနှင့်စျေးကွက်ရှာဖွေရေး CRM ကိုပြောင်းလဲရန်ကြိုးစားသည်။

ထို့အပြင်ကြိုတင်ခန့်မှန်း analytics စျေးကွက်ရှာဖွေရေးနှင့်အရောင်းအဖွဲ့များအားလေဆာအပေါ်အာရုံစူးစိုက်နိုင်ရန်အတွက် B2C နှင့် B2B စျေးကွက်ရှာဖွေရေးအလားအလာနှစ်ခုလုံးအတွက်ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်ရမှတ်များဖြစ်ပေါ်စေသည်။ မှန်သော သုံးစွဲသူများသည်မှန်ကန်သောကုန်ပစ္စည်းများနှင့်မှန်ကန်သော ၀ န်ဆောင်မှုများသို့၎င်းတို့အားအချိန်မီအတိအကျညွှန်ကြားသည်။ ဤအမျိုးအစားများ analytics အသုံးပြုသူများကိုစီးပွားဖြစ်ဒေတာအစုတစ်ခုသို့မဟုတ်ဒေတာဂိုဒေါင်ကိုတွန်းအားပေးခြင်းအားဖြင့်အဖွဲ့အစည်းတစ်ခု၏လက်ရှိဖောက်သည်ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ၍ အသစ်ပြောင်းခြင်း၊ မြင့်မားသောပြောင်းလဲခြင်းအလားအလာစာရင်းအသစ်များကိုထုတ်ယူခွင့်နှင့်ခွင့်ပြုခြင်း။

ကြီးမားသောအချက်အလက်များ၏အသုံးအများဆုံးကိစ္စများတွင်အချို့ analytics မေးခွန်းဖြေဆိုခြင်းပတ်ပတ်လည်ဗဟိုပြုပြီ ၀ ယ်ယူရန်အများဆုံးဝယ်သူကဘာလဲ။ အံ့သြစရာမဟုတ်ပါက၎င်းကို BI နှင့်ကောင်းစွာကျော်ဖြတ်နိုင်ခဲ့သည် analytics data, သိပ္ပံပညာရှင်များသည် internal data များနှင့် ပတ်သက်၍ စိတ်ကြိုက် algorithms များကိုတီထွင်သည်။ မကြာသေးမီက Adobe, IBM, Oracle နှင့် Salesforce တို့ကဲ့သို့သောပံ့ပိုးသူများကစျေးကွက်ရှာဖွေရေးတိမ်တိုက်များဖြင့်ပြုလုပ်သည်။ ပြီးခဲ့သည့်နှစ်ကျော်ကကစားသမားအသစ်တစ် ဦး သည်ကိုယ်ပိုင်ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကိရိယာတစ်ခုပေါ်ထွက်လာပြီး၎င်းသည်အဖုံးများအောက်တွင်စွမ်းရည်တစ်ခုထရီလီယံကျော်နှင့်အတူစီးပွားဖြစ်ဒေတာအစုဖြင့်ကျောထောက်နောက်ခံပြုထားသောစက်သင်ကြားမှုကိုအသုံးချသည်။ ကုမ္ပဏီသည် Versium ဖြစ်သည်။ Tony Baer၊ Ovum

ခန့်မှန်း analytics စားသုံးသူအပြုအမူနဲ့ပတ်သက်ပြီးလူနေထူထပ်တဲ့နေရာတစ်ခုဖြစ်တယ်လို့ Baer ကပြောကြားခဲ့ပါတယ်။ မည်သို့ပင်ဆိုစေ, ထိုသဘောပေါက်အပေါ်အခြေခံပါတယ် ဒေတာသည်ရှငျဘုရငျဖွစျသညျသူသည် Versium ကဲ့သို့သောဖြေရှင်းချက်များသည်ဆွဲဆောင်မှုရှိသည့်အခြားနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်ကြောင်းသူကကမ်းလှမ်းသည်။ စျေးကွက်သမားများကဖောက်သည်များ၏အပြုအမူကိုကြိုတင်တွက်ချက်ရန်စက်ပစ္စည်းသင်ယူမှုနှင့်ပေါင်းစပ်ထားသောပလက်ဖောင်းဖြင့်စားသုံးသူနှင့်စီးပွားရေးအချက်အလက်များကိုကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်သိမ်းဆည်းနိုင်သည်။

Versium အကြောင်း

ဗားရှင်း အလိုအလျောက်ကြိုတင်ခန့်မှန်းကယ်တင်တတ်၏ analytics ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ၊ ပိုမိုတိကျမှန်ကန်စွာနှင့်စျေးကြီးသောဒေတာသိပ္ပံအဖွဲ့များသို့မဟုတ်ပရော်ဖက်ရှင်နယ် ၀ န်ဆောင်မှုဆိုင်ရာအဖွဲ့အစည်းများငှားရမ်းရန်ကုန်ကျစရိတ်၏အနည်းငယ်မျှသောအစိတ်အပိုင်းများဖြင့်လုပ်ဆောင်နိုင်သောဒေတာများကိုထောက်လှမ်းပေးသောဖြေရှင်းနည်းများ။

Versium ၏ဖြေရှင်းချက်များအရကုမ္ပဏီ၏ကျယ်ပြန့်သောLifeData®ဂိုဒေါင်တွင်သုံးစွဲသူ ၁ ထရီလီယံကျော်နှင့်စီးပွားရေးအချက်အလက်များပါဝင်သည်။ LifeData®တွင်အွန်လိုင်းနှင့်အော့ဖ်လိုင်းအမူအကျင့်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များပါ ၀ င်သည် - လူမှုရေး - ဂရပ်ဖစ်အသေးစိတ်အချက်အလက်များ၊ အချိန်နှင့်တပြေးညီဖြစ်ရပ်အခြေပြုအချက်အလက်များ၊ ဝယ်ယူမှုအကျိုးစီးပွားများ၊ ဘဏ္informationာရေးအချက်အလက်၊ လှုပ်ရှားမှုများနှင့်ကျွမ်းကျင်မှုများ၊ ဤအရည်အချင်းများသည်လုပ်ငန်းတစ်ခု၏အတွင်းပိုင်းအချက်အလက်များနှင့်ကိုက်ညီပြီးစျေးကွက်ရှာဖွေရေးလုပ်ငန်းများကိုဖောက်သည်များသိမ်းဆည်းခြင်း၊ ထိန်းသိမ်းခြင်းနှင့်ရောင်းဝယ်ဖောက်ကားခြင်းများတိုးတက်စေရန်စက်သင်ယူမှုပုံစံများတွင်အသုံးပြုသည်။

Versium ခန့်မှန်းချက်အကြောင်းပိုမိုလေ့လာပါ

သင်ဘယ်လိုထင်ပါလဲ?

ဤ site ကိုစပမ်လျှော့ချဖို့ Akismet ကိုအသုံးပြုသည်။ သင့်ရဲ့ comment ကိုဒေတာများကိုဆောင်ရွက်ပြီးဖြစ်ပါတယ်လေ့လာ.