注册送钱,助您成为大富翁!
 
当前位置: 首页 » 资讯 » 人工智能 » 大数据下智能分析寻找潜在客户从而实现数据货币化

大数据下智能分析寻找潜在客户从而实现数据货币化

放大字体  缩小字体发布日期:2019-07-07 10:56  浏览次数:6
摘 要:大数据总是被描述为极其宝贵的资源,可以为任何繁荣的企业提供动力,为组织提供可操作的见解,商业机会和优越的利润。就像原油在
     大数据总是被描述为极其宝贵的资源,可以为任何繁荣的企业提供动力,为组织提供可操作的见解,商业机会和优越的利润。就像原油在被转化为有价值和有用的资源之前必须进行精炼一样,然而,必须先通过人工智能(AI)和机器学习(ML)来消化数据。从利用它来提高组织运营的效率到利用它来创造新的收入流,业务数据可以通过许多不同的方式货币化。
 
    即使是匿名或合成的客户数据,它仍然100%具有统计相关性,但无法追溯到原始客户,可以出售给需要它的其他公司(http://www.shimaoba.com/company/),分析产品(http://www.shimaoba.com/sell/)的形式。汇总的,预先消化的数据可以货币化,因为它可能拥有超出其原始用途的价值,并可能创建新的收入流。例如,购物中心可能想要知道视频游戏爱好者在购买之后喜欢哪种类型的食物,以便特定的快餐摊位可以放置在与游戏商店相同的区域中。或者电信公司可以销售(http://www.shimaoba.com/sell/)客户地理位置数据,这些数据可用于规划更高效的“智能城市”技术解决方案。
 
    提高营销效率为公司提供持续不断的新客户是必要的。这就是为什么营销几乎总是任何现代企业预算中最昂贵的支出项目之一。机器学习可用于理解大量营销数据,提高效率并降低成本。算法可用于根据用户的个人偏好推荐进一步观看视频或阅读文章,增加在网站或平台上花费的时间,或吸引更多潜在客户的注意力。可以通过情绪分析来预测一段内容的流行度,从而帮助缩小您想要排列的内容类型。 
 
    改进的用户分析,充分了解公司客户的行为对于从中挤出更多资金至关重要。从用户数据中提取可操作的见解是大数据分析的基础,而ML可以将此过程提升到新的水平。可以设置客户流失预测模型来分析客户行为,并了解最有可能在短时间内停止使用您产品的人员。通过采取适当的措施来保留它们(例如,通过完全自动化的CRM平台),节省了大量资金,因为收购成本比保留成本高出五倍。客户终生价值(CLTV)模型还可用于确定哪些用户角色更有可能通过从他们的习惯中提取有用数据来在您的产品上花钱。这有助于公司只将精力集中在可以产生相关收入的潜在客户身上。
 
 
   洞察力和建议即服务,公司通常需要依靠其最老,最熟练的员工的专业知识来执行最困难的任务。组织的高级劳动力是一项关键资产,当这些有经验的工人最终退休时,他们的知识和技能难以转移。然而,一些公司已经使用人工智能来消化无数页面的文档,其中包括用户手册,日常操作的通信以及最熟练的员工和前员工编写的报告。其结果是创建了智能数字助理,能够为新员工提供实时有用的见解,快速分析制造公司的材料选择,并帮助每个团队成员在现场做出任何相关决策。这可以通过花更多的时间完成工作来帮助员工提高工作效率,减少计算细节的时间。
 
     自助分析平台,即使公司不是该数据的专有权也不能生成数据,数据也可以转化为可货币化的资产。这种复杂的业务模型用于为需要通过基于云的自助式分析平台从其战略数据中提取有用信息的组织提供支持。这些平台都是通电的
 
 
[ 资讯搜索 ] [ 加入收藏 ] [ 告诉好友 ] [ 打印本文 ] [ 关闭窗口 ]

 
0条 [查看全部]  【大数据下智能分析寻找潜在客户从而实现数据货币化】相关评论

 
推荐图文
推荐资讯
点击排行