ธุรกิจเก็บข้อมูลสถิติ ข้อมูลเชิงปริมาณ และข้อมูลมากมายที่ลูกค้าเผชิญและข้อมูลจากช่องทางภายใน แต่การหาข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจะใช้การวิเคราะห์อย่างรอบคอบของข้อมูลจำนวนมาก นี้ไม่ได้เป็นความสำเร็จเล็กๆ ดูตัวอย่างบางส่วนว่าการวิเคราะห์ข้อมูลและวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถเพิ่มมูลค่าให้กับธุรกิจได้อย่างไร Show
การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยปรับปรุงข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถทำได้บนชุดข้อมูลจากแหล่งที่มาของข้อมูลลูกค้าต่างๆ เช่น
การวิเคราะห์สามารถเปิดเผยข้อมูลที่ซ่อนอยู่ เช่น ความชอบของลูกค้า หน้ายอดนิยมบนเว็บไซต์ ระยะเวลาที่ลูกค้าใช้ในการท่องเว็บ ความคิดเห็นของลูกค้า และการโต้ตอบกับแบบฟอร์มเว็บไซต์ สิ่งนี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพและเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า กรณีศึกษา: Nextdoor ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าอย่างไรNextdoor เป็นศูนย์กลางการเชื่อมต่อที่เชื่อถือได้และมีการแลกเปลี่ยนข้อมูล สินค้า และบริการที่เป็นประโยชน์ ด้วยการใช้พลังของชุมชนท้องถิ่น Nextdoor ช่วยให้ผู้คนมีชีวิตที่มีความสุขและมีความหมายมากขึ้น Nextdoor ใช้โซลูชันการวิเคราะห์ของ Amazon เพื่อวัดการมีส่วนร่วมของลูกค้าและประสิทธิภาพของคำแนะนำ การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ลูกค้าสร้างการเชื่อมต่อที่ดีขึ้นและดูเนื้อหาที่เกี่ยวข้องมากขึ้นในแบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้แคมเปญทางการตลาดมีประสิทธิภาพการวิเคราะห์ข้อมูลช่วยขจัดการคาดเดาทางการตลาด การพัฒนาผลิตภัณฑ์ การสร้างเนื้อหา และการบริการลูกค้า ช่วยให้บริษัทต่างๆ เปิดตัวเนื้อหาที่เป็นเป้าหมายและปรับแต่งโดยการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์ข้อมูลยังให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับวิธีการทำงานของแคมเปญทางการตลาด การกำหนดเป้าหมาย ข้อความ และครีเอทีฟโฆษณาทั้งหมดสามารถปรับเปลี่ยนได้ตามการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์สามารถเพิ่มประสิทธิภาพด้านการตลาดโดยสร้างยอดขายมากขึ้นและมีการสูญเสียค่าโฆษณาน้อยลง กรณีศึกษา: Zynga ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับปรุงแคมเปญทางการตลาดได้อย่างไรZynga เป็นหนึ่งในบริษัทเกมมือถือที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดในโลก โดยมีเกมยอดฮิตอย่าง Words With Friends, Zynga Poker และ FarmVille เกมเหล่านี้ได้รับการติดตั้งโดยผู้เล่นมากกว่าหนึ่งพันล้านคนทั่วโลก รายได้ของ Zynga มาจากการซื้อในแอป ดังนั้นพวกเขาจึงวิเคราะห์การกระทำของผู้เล่นในเกมแบบเรียลไทม์โดยใช้ บริการวิเคราะห์ข้อมูลของ Amazon Kinesis เพื่อวางแผนแคมเปญทางการตลาดในเกมให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถช่วยให้บริษัทปรับปรุงกระบวนการ ลดความสูญเสีย และเพิ่มรายได้ ตารางการบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์ ปรับปรุงบัญชีรายชื่อพนักงาน และการจัดการซัพพลายเชนที่มีประสิทธิภาพสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพทางธุรกิจได้อย่างทวีคูณ กรณีศึกษา: BT Group ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับปรุงการดำเนินงานได้อย่างไรBT Group เป็นเครือข่ายโทรคมนาคมและเครือข่ายชั้นนำของสหราชอาณาจักร ให้บริการลูกค้าใน 180 ประเทศ ทีมสนับสนุนเครือข่ายของ BT Group ใช้บริการวิเคราะห์ข้อมูลของ Amazon Kinesis เพื่อรับมุมมองแบบเรียลไทม์ของการโทรผ่านเครือข่ายในสหราชอาณาจักร วิศวกรสนับสนุนเครือข่ายและนักวิเคราะห์ข้อบกพร่องใช้ระบบนี้เพื่อระบุ ตอบสนอง และแก้ไขปัญหาในเครือข่ายได้สำเร็จ กรณีศึกษา: Flutter ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเร่งการทำเกมได้อย่างไรFlutter Entertainment เป็นหนึ่งในผู้ให้บริการด้านกีฬาและเกมออนไลน์ที่ใหญ่ที่สุดในโลก ภารกิจของพวกเขาคือการนำความบันเทิงให้กับลูกค้ากว่า 14 ล้านคนอย่างปลอดภัย มีความรับผิดชอบ และยั่งยืน ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา Flutter ได้รับข้อมูลจากระบบต้นทางส่วนใหญ่มากขึ้นเรื่อยๆ การรวมกันของปริมาณและปัจจัยที่แฝงอยู่ทำให้เกิดความท้าทายขึ้นอย่างต่อเนื่อง Amazon Redshift ช่วยให้ Flutter ปรับขนาดตามความต้องการที่เพิ่มขึ้นแต่ยังได้รับประสบการณ์ของผู้ใช้ปลายทางที่สม่ำเสมอ การวิเคราะห์ข้อมูลบอกเกี่ยวกับการพัฒนาผลิตภัณฑ์องค์กรใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อระบุและจัดลำดับความสำคัญของคุณลักษณะใหม่ ๆ สำหรับการพัฒนาผลิตภัณฑ์ พวกเขาสามารถวิเคราะห์ความต้องการของลูกค้า นำเสนอคุณสมบัติเพิ่มเติมในเวลาที่น้อยลง และเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ได้เร็วยิ่งขึ้น กรณีศึกษา: GE ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเร่งการนำส่งผลิตภัณฑ์ได้อย่างไรGE Digital เป็นบริษัทในเครือของ General Electric GE Digital มีผลิตภัณฑ์และบริการซอฟต์แวร์มากมายในแวดวงที่แตกต่างกัน หนึ่งผลิตภัณฑ์ถูกเรียกว่า Proficy Manufacturing Data Cloud Amazon Redshift ให้อำนาจพวกเขาในการปรับปรุงการแปลงข้อมูลและเวลาในการตอบสนองของข้อมูลอย่างมาก เพื่อพวกเขาสามารถส่งมอบคุณสมบัติให้กับลูกค้าได้มากขึ้น การวิเคราะห์ข้อมูลรองรับการปรับขนาดของการดำเนินการข้อมูลการวิเคราะห์ข้อมูลนำเสนอการทำงานอัตโนมัติของข้อมูลหลายอย่าง เช่น การย้ายข้อมูล การเตรียมการ การรายงาน และการผสานรวม ขจัดความไร้ประสิทธิภาพแบบแมนนวล และลดเวลาและชั่วโมงแรงงานที่จำเป็นในการดำเนินการข้อมูลให้เสร็จสิ้น รองรับการปรับขนาดและช่วยให้คุณขยายแนวคิดใหม่ๆ ได้อย่างรวดเร็ว กรณีศึกษา: FactSet ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับปรุงกระบวนการรวมลูกค้าได้อย่างไรภารกิจของ FactSet คือการเป็นแพลตฟอร์มเปิดชั้นนำสำหรับทั้งเนื้อหาและการวิเคราะห์ การย้ายข้อมูลเป็นกระบวนการขนาดใหญ่ สมาชิกในทีมหลายคนในฝั่งลูกค้า และบุคคลจำนวนหนึ่งในฝั่ง FactSet ทุกครั้งที่มีปัญหา เป็นเรื่องยากที่จะทราบได้ว่าการเคลื่อนไหวของข้อมูลผิดพลาดในส่วนใดของกระบวนการ Amazon Redshift ช่วยเพิ่มความคล่องตัวให้กับกระบวนการและช่วยให้ลูกค้าของ FactSet สามารถปรับขนาดได้เร็วขึ้น และนำข้อมูลมาเพื่อตอบสนองความต้องการมากขึ้น Data Analytics มีความสำคัญอย่างไรโดย Data Analytic จะทำหน้าที่เอาข้อมูลมาวิเคราะห์แนวโน้มพฤติกรรมของลูกค้าขององค์กร ใช้สถิติและตัวเลขในการคาดคะเนพฤติกรรมผู้บริโภค เพื่อให้องค์กรสามารถวางแผนการตลาดได้สมบูรณ์แบบ เกิดผลตอบแทนธุรกิจได้ดี มากกว่าการใช้สัญชาตญาณในการทำการตลาดเพียงอย่างเดียว ทั้งนี้ประโยชน์ของการใช้ Data Analytic มีดังนี้
Prescriptive Analytic คืออะไร และมีจุดประสงค์อย่างไรตัดสินใจไปในทางที่ถูกต้อง • การวิเคราะห์แบบพยากรณ์ (Predictive. analytics) เป็นการวิเคราะห์เพื่อพยากรณ์สิ่งที่ กำาลังจะเกิดขึ้นหรือน่าจะเกิดขึ้น โดยใช้ข้อมูล ที่ได้เกิดขึ้นแล้วกับแบบจำาลองทางสถิติ หรือ เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ต่างๆ (Artificial intelligence) ตัวอย่างเช่น การพยากรณ์ยอดขาย
ความสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไรประโยชน์และความสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูล. 1. เข้าใจข้อมูลและสถานการณ์ ... . 2. รู้จักกลุ่มเป้าหมายดียิ่งขึ้น ... . 3. ลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน ... . 4. เข้าใจสาเหตุของปัญหาและช่วยแก้ปัญหา ... . 5. ช่วยให้เห็นแนวโน้มและโอกาส. การใช้ Data Analytics ในการตรวจสอบมีประโยชน์อย่างไรบ้างประโยชน์จากการใช้ Data Analytics. 1) ใช้ในการตรวจสอบตรวจสอบสถานะทางการเงิน กลยุทธ์และสภาพแวดล้อมความเสี่ยงของ องค์กรได้ 2) สามารถวิเคราะห์ข้อมูล Big Data ขององค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพ 3) เพิ่มการสุ่มตรวจข้อมูลได้มากยิ่งขึ้น 4) ลดปัญหา Human errors.
|