Aquesta podria ser la frase de Stallone en la pel·lícula Jutge Dredd, però en aquests dies, una CMO (cap de màrqueting) o fins i tot el seu estratega de màrqueting podria dir fàcilment aquesta frase.
$config[code] not foundAvui dia, les solucions analítiques estan trencant més dades de moltes fonts, creant vendes més precises i models operatius. Les empreses estan aprenent a competir a través de la innovació, però, ¿com fa un model el volum d'anàlisi i conceptes que es presenten?
Anàlisi predictiu: El poder per predir qui farà clic, comprar, mentir o moure's per Eric Siegel, el doctorat serveix com una crida de precisió als administradors empresarials per entendre les possibilitats i els mites.
Siegel és el president de la conferència fundacional de Predictive Analytics World i president de Prediction Impact, una empresa de serveis analítics.
Em vaig emocionar molt quan vaig trobar el llibre. Diversos nous llibres d'anàlisi s'estan publicant aquest any, així que li vaig preguntar a Wiley per obtenir una còpia de revisió.
Trencant els fonaments - Com es relacionen les dades amb els vostres clients
La paraula "analítica" significa "trencar" en grec.
Aquest tipus de desglossament en l'anàlisi predictiu significa correlacionar dades per descobrir noves oportunitats amb els recursos donats. Aquesta nova capacitat també trenca el departament "silos" a les organitzacions, les nostres preferències en el nostre comportament i, de vegades, les nostres mesures de privadesa.
Siegel assenyala com les persones poden passar per alt la omnipresència de l'oportunitat:
"La majoria de la gent no podria estar menys interessada en les dades. Pot semblar una cosa tan seca i avorrit *** No us enganyi. La veritat és que les dades encarnen una col · lecció d'incalculable experiència des de la qual aprendre. Tots els procediments mèdics, sol · licituds de crèdit, publicació de Facebook, recomanacions de pel·lícules, actes fraudulents, correus electrònics de correu brossa i compra de qualsevol tipus, cada resultat positiu o negatiu, cada trucada de venda reeixida o fracassada, cada incident, esdeveniment o transacció, està codificada com a dades i emmagatzemats. Aquest glut creixerà aproximadament 2,5 quint cadascun dels bytes per dia … "
Siegel utilitza set capítols per mostrar com estem augmentant la nostra comprensió i el nostre malentès del món a través de les dades. Hewlett-Packard utilitza anàlisis per predir si està considerant abandonar el seu lloc de treball - valuós donat que la recerca d'un nou empleat pot costar més que la retenció. Un altre experiment interessant de correlació és el "Índex d'ansietat", una correlació de blocs esmenta el rendiment de S & P 500.
$config[code] not foundDiverses observacions correlacionades abunden-entre les delícies pràctiques de mesurament, és que els vegetarians falten menys vols ("Els clients de les línies aèries que preparen un menjar vegetariana tenen més probabilitats de fer el seu vol … El coneixement d'un àpat personalitzat o especial a l'espera del client proporciona un incentiu o estableix un sentit de compromís "). Aquestes discussions poden enquadrar persones; els tipus de clients que existeixen:
"Pel seu propi disseny, PA (Predictive Analytics) fomenta la serenitat. El modelatge predictiu porta a terme una anàlisi exploratòria àmplia, provant molts predictors i, en fer-ho, descobreix resultats sorprenents … "
Vostè pot dir que Siegel adora l'assumpte, però no amb blinders o vendes falses al lector. Quan diu: "Els prospectors de dades veuen que el valor i el valor són emocionants", sabeu que realment ho vol dir.
Siegel comparteix una visió més personal, ja que s'ha utilitzat com a "paper d'alumini" en un segment de notícies Fox sobre la sortida de Target a l'embaràs d'un client. Parlant de la privadesa, Siegel conscientment dedica un capítol al tema. Ell l'usa per desmuntar el mite amb un biaix mínim, com ara la distinció d'analítiques predictives a partir de la mineria de dades:
"PA analítica predictiva per si mateixa no envaeix la privadesa, el seu procés central és el contrari de la invasió de la privadesa. Encara que de vegades es denomina mineria de dades, PA no "esborra" per examinar les dades de qualsevol persona. Al contrari, PA realment "desplega" els patrons d'aprenentatge que es mantenen en general a través d'un número rotatori que s'agreuja a través de les masses de registres de clients ".
Aquestes distincions són fonamentals en la comprensió dels perills amb els programes de personalització. Llegir aquest llibre ajudarà els directius que pensen que només es tracta de passar un canvi.
Les empreses petites i grans poden utilitzar aquest llibre per ajudar a estructurar quins segments de dades tenen sentit. Per exemple, Siegel explica com una màquina d'aprenentatge treballa a través d'un diagrama de decisions, tot i que s'utilitza en el llibre per emmarcar un model predictiu a nivell empresarial, les petites empreses podrien utilitzar la idea d'emmarcar els seus propis enfocaments de dades.
Altres punts destacats inclouen el model predictiu del risc hipotecari de Chase Bank, l'ús de dades d'IBM per a Watson en el joc Jeopardy i una taula de models transversals de models de predicció de 147 exemples en ús avui en dia.
Com es compara aquest llibre amb altres textos analítics?
Considereu aquest llibre com una extensió del màrqueting basat en dades i més específic que Davenport's Analytics at work (Per cert, Davenport proporciona un prefaci).
El llibre té comentaris que poden fer que les dades siguin entretingudes, encara que amb menys paper que el llibre d'Avinash Kaushik Web Analytics 2.0. En definitiva, és un excel·lent primer per desenvolupar algunes idees sobre com les dades poden millorar un negoci.
Això fa que el llibre sigui més accionable que Dades massives, encara que no s'inclouen discussions profundes de bases de dades.
Obtenir aquest llibre per fer millors models per a la vostra empresa
Anàlisi predictiu és excel·lent, no només pel seu tema de tendència actual, sinó per la forma en què tracta el seu subjecte: respecte i reverència, amb el dubte científic adequat.
El llibre destaca el treball de professionals de la intel·ligència empresarial com Thomas Davenport, Eric Sterne i Eric Stiegel. També destaca els professionals analítics o directius que busquen augmentar l'avantatge competitiu de la seva empresa.
No necessito dades per saber que l'avantatge competitiu és el que busca qualsevol negoci.
3 Comentaris ▼
