Video: Omonime Omofone Omografe Sinonime Paronime Antonime 2024
Dacă afacerea dvs. nu a utilizat încă clasificarea datelor utilizate în predictive analytics, poate că este timpul să o introduceți ca o modalitate de a lua decizii mai bune de gestionare sau de funcționare. Acest proces începe cu un pas investigativ: Identificarea unei zone de problemă în cadrul companiei în care sunt disponibile date ample, dar în prezent nu este utilizată pentru a conduce deciziile de afaceri.
O modalitate de a identifica o astfel de problemă este organizarea unei întâlniri cu analiștii, managerii și alți factori de decizie care să le întrebe ce decizii riscante sau dificile le fac în mod repetat - și ce date de care au nevoie pentru a-și susține deciziile. Dacă aveți date care reflectă rezultatele deciziilor anterioare, fiți pregătit să folosiți acest lucru. Acest proces de identificare a problemei se numește faza de descoperire .
După etapa de descoperire, veți dori să urmați cu chestionare individuale adresate părților interesate din cadrul companiei. Luați în considerare următoarele tipuri de întrebări:
-
Ce doriți să știți din date?
-
Ce acțiuni veți întreprinde atunci când primiți răspunsul dvs.?
-
Cum veți măsura rezultatele acțiunilor întreprinse?
Dacă rezultatele modelului analitic predictiv generează cunoștințe semnificative, atunci cineva trebuie să facă ceva cu el - să ia măsuri. Evident, veți dori să vedeți dacă rezultatele acelei acțiuni adaugă valoare companiei pentru organizație. Deci, va trebui să găsiți o metodă de măsurare a acestei valori - fie din punct de vedere al economiilor rezultate din costurile operaționale, vânzări sporite, fie o mai bună menținere a clienților.
Pe măsură ce desfășurați aceste interviuri, căutați să înțelegeți de ce sunt îndeplinite anumite sarcini și cum sunt utilizate în procesul de afaceri. Întrebându-vă de ce lucrurile sunt așa, vă pot ajuta să descoperiți realizări neașteptate. Nu are niciun punct în colectarea și analizarea datelor doar pentru a crea mai multe date. Doriți să utilizați aceste date pentru a răspunde nevoilor specifice ale afacerii dvs.
Pentru om de știință sau pentru modelator, acest exercițiu definește ce tipuri de date trebuie clasificate și analizate - un pas esențial pentru dezvoltarea unui model de clasificare a datelor. O distincție de bază pentru a începe este dacă datele pe care le veți utiliza pentru a instrui modelul sunt interne sau externe:
sunt specifice companiei dvs., de obicei se trag din sursele de date ale companiei dvs. și pot include mai multe tipuri de date - cum ar fi structurate, semi-structurate sau nestructurate. Datele externe
provin din afara companiei, adesea ca date cumpărate de la alte companii. Indiferent dacă datele pe care le utilizați pentru modelul dvs. sunt interne sau externe, veți dori să o evaluați mai întâi. Este probabil să apară mai multe întrebări în această evaluare:
Cât de critice și corecte sunt datele în cauză? Dacă este prea sensibil, este posibil să nu se servească scopurile dvs.
-
Cât de precise sunt datele în cauză și dacă precizia lor este discutabilă, atunci utilitatea sa este limitată.
-
Cum se permite utilizarea și prelucrarea datelor de către politica companiei și legile aplicabile? Poate doriți să eliminați utilizarea datelor de la departamentul juridic pentru orice probleme legale care ar putea apărea. (A se vedea bara laterală însoțitoare pentru un exemplu recunoscut recent).
-
După ce ați identificat datele potrivite pentru a fi utilizate în construirea modelului dvs., următorul pas este să îl clasificați - să creați și să aplicați etichete utile elementelor dvs. de date. De exemplu, dacă lucrați la date despre comportamentul de cumpărare al clienților, etichetele ar putea defini categorii de date în funcție de cum cumpără anumite grupuri de clienți, astfel:
Clienții sezonieri
-
ar putea fi cei care fac cumpărături în mod regulat sau semi-regulat. Clienții orientați către reduceri
-
ar putea fi cei care tind să facă cumpărături numai atunci când sunt oferite reduceri majore. Clienții credincioși
-
sunt cei care au cumpărat multe dintre produsele dvs. în timp. Predicarea categoriei pe care un client nou se va potrivi poate fi de mare valoare pentru echipa de marketing. Ideea este de a petrece eficient timpul și banii pe identificarea clienților în care să facă publicitate, determinarea produselor pe care să le recomande și alegerea celui mai bun timp pentru a face acest lucru.
O mulțime de timp și bani pot fi irosite dacă v-ați orientat către clienții greșiți, probabil, făcându-i mai puține șanse de a cumpăra decât dacă nu le-ați comercializat în primul rând. Utilizarea analizei predictive pentru marketingul orientat ar trebui să vizeze nu numai campanii mai reușite, ci și evitarea capcanelor și a consecințelor neintenționate.
