Prediktif Analizde 3 Veri Kategorisini Tanımlama - mankenler

İş yapma sonucunda şirketler toplu halde toplanmışlardır iş zekası olarak adlandırılan, iş ve müşterileriyle ilgili veriler. Tahmin edici analiz bu verileri kullanır. Verileriniz için kategoriler geliştirmenize yardımcı olmak için, iş zekası olarak kabul edilen veri türlerinin genel bir özetidir:

Davranışsal veriler , işlemlerden kaynaklanır ve otomatik olarak toplanabilir:

Satın alınan öğeler

Satın alanların erişim bilgileri:

Adres

Telefon numarası

E- posta adresi
Tüm alışveriş yapan kişiler, çevrimiçi bir satın alma işlemi yaparken (veya bir mağazada veya telefonla satın alırken bile) bu tür verileri sağlamışlardır.

Müşterilerin anketi doldururken verdikleri veriler

Müşterilerin anket yoluyla anketlere anket cevapları

Şirketlerle doğrudan iletişim kuran müşterilerden toplanan bilgiler

Bir fiziksel mağazada
Telefonla
Şirket web sitesi aracılığıyla
- Buna ek olarak, bir işletmenin faaliyetlerinden topladığı veri türü müşterileri hakkında bilgi sağlayabilir. Müşterilerin şirket web sitelerinde harcadığı süre ve müşterilerin tarama geçmişleri arasında ortak örnekler bulunur. Birleştirilmiş tüm veriler, bazı önemli soruları yanıtlamak için analiz edilebilir:
- İşletmeniz müşteri deneyimini nasıl geliştirebilir?
  Mevcut müşterileri nasıl koruyabilir ve yeni müşteriler çekebilir?

Müşteri tabanınız bundan sonra ne almak ister?

Belirli müşterilere hangi alışverişleri önerirsiniz?
Bu soruları yanıtlamaya yönelik ilk adım (ve diğerleri), müşteri ile ilgili tüm operasyon verilerini kapsamlı bir analiz için toplamak ve kullanmaktır. Bu tür verileri oluşturan veri türleri kesişebilir ve analiz amacıyla farklı şekilde tanımlanabilir ve / veya gruplanabilir.
Bazı şirketler, müşterilere kişiselleştirilmiş deneyimler kazandırarak bu tür verileri toplarlar. Örneğin, bir işletme müşterilerine kişiselleştirilmiş web siteleri oluşturmak için ihtiyaç duydukları araçları sağladığında, yalnızca müşterileri güçlendirmekle kalmaz (aynı zamanda şirketle uğraşmak deneyimlerini zenginleştirir) şirketin müşterilerinin doğrudan ifadelerinden öğrenmesine olanak tanır 'istediği ve ihtiyacı var: oluşturduğu web siteleri.
Tahmin edici analizde tutumsal bilgilerin temelleri

Müşterilerin nasıl düşündükleri veya hissettikleri üzerine ışık tutabilen herhangi bir bilgi

tutum verileri

olarak kabul edilir.

Şirketler, müşterilerine geribildirim isteyen anketler koyduklarında ve işletmeler ve ürün serileri hakkındaki düşüncelerini açıklarken, toplanan veriler tutum verilerinin bir örneğidir. Tutumluluk verileri, bir şirketin başlatabileceği pazarlama kampanyası türü üzerinde doğrudan bir etkiye sahiptir. Bu kampanyanın mesajını biçimlendirmeye ve hedeflemeye yardımcı olur. Tutumlu veriler, iletinin hem ürünlerin müşterilerin ihtiyaçlarına ve isteklerine daha uygun olmasına yardımcı olabilir - işin mevcut müşterilere daha iyi hizmet vermesine ve muhtemel olanları çekmesine olanak tanır. Tutum verilerinin sınırlandırılması belirli bir kusur- ladır: Herkes tarafından objektif olarak anket sorularına cevap alınmaz ve anket sırasında düşüncelerini şekillendiren tüm ilgili ayrıntıları herkes vermez.

Tahmin analizinde davranışsal verilerin temelleri

Davranışsal veriler, müşterilerin işle etkileşime girdiklerinde yaptıklarından kaynaklanmaktadır; esas olarak satış işlemlerinden elde edilen verilerden oluşmaktadır. Davranışsal veriler tutumsal verilerden daha güvenilir olma eğilimi gösterir, çünkü gerçekte olanı temsil eder.

İşletmeler, hangi ürünleri sattığını, kimlerin satın aldığını ve müşterilerin onlara nasıl ödeme yaptığını biliyor.

Davranışsal veriler, normal işlemlerin bir yan ürünüdür, bu nedenle bir şirket için ek bir ücret ödemeden kullanılabilir. Tutumlu veriler diğer yandan müşterilerin zihinlerini anlamaları için anketler yürütmek ya da pazar araştırma çalışmalarını başlatmayı gerektirir. Tutumluluk verileri, neden

müşterilerin yaptıkları gibi davrandıklarını anlamak ve şirket hakkındaki görüşlerini ayrıntılarıyla analiz etmek için analiz edilir. Davranışsal veriler size

ne olduğunu ve müşterilerin gerçek eylemlerini kaydedip söylemediğini bildirir. Tutumlu veriler, motivasyonlar hakkında fikir verir; davranışsal veriler, müşterilerin belirli reaksiyonlarına yol açan genel bağlamı, kimin ne yaptığını sağlar. Analizinizde her iki veri türü için de gruplar bulunmalıdır; tamamlayıcıdırlar. Tutumluluk ve davranışsal verilerin birleşimi, müşteri tabanınızın bölümlerini tanımlamanıza, daha kişiselleştirilmiş bir müşteri deneyimi sunmanıza ve işin arkasındaki sürücüleri belirlemenize yardımcı olarak tahmini analitik modellerinizi daha doğru hale getirebilir. Şimdi tutum ve davranış verilerini karşılaştıralım. Karakteristik Tutumlu

Davranışsal

Veri Kaynağı

Müşterilerin Düşünceleri	Müşterilerin Faaliyetleri	Veri Maddeleri
Anketlerden toplandı	İşlemlerden toplandı	Veriler
Öznel	Obje	Veri Maliyeti
Ekstra Maliyet Ücreti	Ekstra Maliyet Yok	Tahmini Analizde Demografik Verilerin Temelleri
Demografik veriler	Yaş, ırk, medeni durum, eğitim düzeyi, istihdam durumu, hanehalkı geliri ve yeri. Demografik veriler, ABD Sayım Bürosundan, diğer devlet kurumlarından veya ticari kuruluşlardan alabilirsiniz.	Müşterileriniz hakkında ne kadar çok veri varsa, belirli demografik ve pazar eğilimlerini tanımlayan ve işinizi nasıl etkileyebileceklerini kavrayacak bilgiler de o kadar iyi olur.Demografik eğilimlerin nabzının ölçülmesi, değişikliklere uyum sağlamanıza ve bu segmentleri daha iyi pazarlamanıza, çekmenize ve sunmanıza yardımcı olacaktır.
Nüfusun farklı kesimleri farklı ürünlerle ilgileniyor.

Belirli lokasyonlara hitap eden küçük işletmeler bu lokasyonlarda demografik değişikliklere dikkat etmelidir. Tüm komşular, belli mahallelerde zamanla nüfusları değişime tanık oldular. İşletmeler bu değişikliklerin farkında olmalıdır; işi önemli ölçüde etkileyebilirler. Demografik veriler, davranışsal ve tutumsal verilerle birleştirildiğinde, pazarlamacılar, mevcut ve potansiyel müşterilerinin doğru bir resmini çizerek, memnuniyetini, alıkonulmayı ve satın almayı artırmalarını sağlar.