Wie Unternehmen Ihre Daten erfassen (und was sie damit machen)


Wie Unternehmen Ihre Daten erfassen (und was sie damit machen)

Die moderne Geschäftsumgebung ist in Daten überschwemmt. Während Technologien wie das Internet der Dinge und künstliche Intelligenz sich weiter entwickeln, haben Unternehmen damit begonnen, immer mehr Daten zu erfassen und zu analysieren.

Nur wenige Dinge sind immun gegen die explosive Nachfrage nach mehr Informationen. Dies schließt den Verbraucher ein. Unternehmen erfassen, speichern, analysieren und reagieren täglich auf riesige Datenmengen ihrer Kunden. Alles, vom Verbraucherverhalten bis hin zu Predictive Analytics, kommt ins Spiel, und einige Unternehmen haben sogar den digitalen Fußabdruck ihrer Kunden in einen Umsatz verwandelt.

Hier sehen Sie, wie Unternehmen die Daten ihrer Kunden erfassen und was genau sie damit machen diese Informationen und wie Sie dieselben Methoden anwenden können, um Ihr Geschäft zu verbessern.

Unternehmen erfassen Daten auf vielfältige Weise aus vielen Quellen. Einige Prozesse sind sehr technischer Natur, während andere eher deduktiv sind (obwohl diese Methoden oft ausgefeilte Software verwenden).

Unter dem Strich werden Unternehmen jedoch ein Füllhorn an Quellen nutzen, um Kundendaten über Metriken zu erfassen und zu verarbeiten. von den demographischen Daten zu den Verhaltensdaten, sagte Liam Hanham, Direktor der Datenwissenschaft bei Elicit.

"Kurz gesagt, Kundendaten können auf drei Arten gesammelt werden," sagte Hanham. "Indem Sie Kunden direkt fragen, indem Sie indirekt Kunden verfolgen und andere Quellen von Kundendaten an Ihre eigenen anhängen. Eine robuste Geschäftsstrategie erfordert alle drei."

Unternehmen sind geschickt darin, Daten aus fast allen Ecken und Kanten zu erfassen. Die offensichtlichsten Stellen sind die Verbraucheraktivitäten auf ihren Websites und Social-Media-Seiten, aber es gibt auch einige interessantere Methoden bei der Arbeit. Hier sind nur einige Beispiele, wie Unternehmen Daten zur Analyse für den Verbraucher aufbereiten.

Ein Beispiel ist standortbasierte Werbung, bei der die IP-Adresse eines internetfähigen Geräts (und der anderen Geräte) verwendet wird, um personalisierte Daten zu erstellen Profil. Diese Informationen werden dann verwendet, um die Geräte der Benutzer mit hyperpersonalisierter, relevanter Werbung anzusprechen.

Unternehmen werden auch tief in ihre eigenen Kundendossiers einsteigen, um zu sehen, wie Kunden in der Vergangenheit mit ihren Vertriebs- und Supportabteilungen interagiert haben. Hier geben sie direktes Feedback darüber, was funktioniert und was nicht, was ein Kunde mochte und nicht mochte, außer im großen Stil.

Natürlich sind dies nur einige Möglichkeiten, wie Unternehmen Daten sammeln. Sie können Daten auch von Drittanbietern kaufen oder an diese verkaufen, so dass diese Informationen, sobald sie einmal erfasst sind, in einem eigenen Datenmarkt regelmäßig wechseln.

Natürlich können große Mengen an Daten erfasst werden Daten schaffen das Problem, wie all diese Daten sortiert und analysiert werden. Kein Mensch kann sich vernünftig hinsetzen und Zeile für Zeile die Kundendaten den ganzen Tag lang durchlesen, und selbst wenn sie es könnten, würden sie wahrscheinlich nicht viel Eindruck machen. Glücklicherweise sind Computer bei dieser Art von Arbeit viel besser als Menschen, und sie können 24/7/365 ohne Pause arbeiten.

Da maschinelle Lernalgorithmen und andere Formen der KI zunehmen und sich verbessern, wird die Datenanalyse noch mehr mächtiges Feld, um das Datenmeer in handhabbare Leckerbissen umsetzbarer Erkenntnisse zu zerlegen. Einige KI-Programme kennzeichnen Anomalien oder geben Entscheidungsträgern innerhalb einer Organisation auf der Grundlage der kontextualisierten Daten Empfehlungen.

Ohne solche Programme wäre die gesamte Datenerfassung in der Welt völlig nutzlos.

Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie Unternehmen die von ihnen gesammelten Verbraucherdaten und die daraus gewonnenen Erkenntnisse nutzen. Hauptanwendungsbereiche sind die Verbesserung der Kundenerfahrung, die Steigerung der Effektivität von Marketingkampagnen und der Verkauf dieser Verbraucherdaten an Dritte als zusätzliche Einnahmequelle.

Verbraucherdaten bieten für viele Unternehmen eine Möglichkeit, die Anforderungen ihrer Kunden besser zu verstehen und zu erfüllen. Durch die Analyse des Kundenverhaltens sowie durch umfangreiche Rückblicke und Rückmeldungen können Unternehmen ihre digitale Präsenz, Waren oder Dienstleistungen an den aktuellen Markt anpassen.

Unternehmen nutzen nicht nur Verbraucherdaten, um ihre Kundenerlebnisse zu verbessern "Wir nutzen Daten auch, um Entscheidungen auf individueller Ebene zu treffen", sagt Brandon Chopp, Digital Manager für iHeartRaves.

"Unsere wichtigste Quelle für Marketing-Intelligenz ist das Verständnis von Kundendaten und deren Verwendung zur Verbesserung unserer Website-Funktionalität." Chopp sagte. "Unser Team hat das Kundenerlebnis verbessert, indem es personalisierte Werbeaktionen und spezielle Angebote basierend auf Kundendaten erstellt hat. Da jeder Kunde seine individuellen Präferenzen haben wird, ist Personalisierung der Schlüssel."

Kontextbezogene Daten können helfen Unternehmen verstehen, wie sich die Verbraucher mit ihren Marketingkampagnen auseinandersetzen und auf diese reagieren. Dieser Anwendungsfall für Verbraucherdaten ist sehr prädiktiv und bildet eine Vorstellung davon, was Verbraucher von wollen, was sie bereits getan haben. Wie andere Aspekte der Analyse von Verbraucherdaten, wird Marketing mehr und mehr zur Personalisierung, sagt Brett Downes, SEO Manager bei Traffic Jam Media.

"Mapping User Reisen und personalisieren ihre Reise, nicht nur durch Ihre Website, sondern weiter auf Plattformen wie YouTube, LinkedIn, Facebook oder auf jeder anderen Website ist jetzt unerlässlich ", sagte Downes. "Durch die effiziente Segmentierung von Daten können Sie nur die Personen vermarkten, von denen Sie am ehesten wissen, dass sie diese nutzen. Dadurch eröffnen sich neue Möglichkeiten in Branchen, die zuvor nur schwer zu vermarkten waren."

Unternehmen, die Daten erfassen Profitieren auch davon. Datenbroker oder Unternehmen, die Informationen über Kunden kaufen und verkaufen, haben sich neben Big Data zu einer neuen Branche entwickelt. Für Unternehmen, die große Datenmengen erfassen, stellt dies eine Chance für einen neuen Umsatzstrom dar.

Für Werbetreibende ist es äußerst wertvoll, dass diese Informationen käuflich erworben werden können. Daher steigt die Nachfrage nach immer mehr Daten. Das heißt, je mehr unterschiedliche Datenquellen Datenbroker nutzen können, um umfassendere Datenprofile zu packen, desto mehr Geld können sie durch den Verkauf dieser Informationen an Werbetreibende verdienen.

Einige Unternehmen verwenden sogar Verbraucherdaten als Mittel zur Sicherung sensiblerer Informationen. Zum Beispiel werden Bankinstitute manchmal Spracherkennungsdaten verwenden, um einen Benutzer zu autorisieren, auf seine Finanzinformationen zuzugreifen, oder sie vor betrügerischen Versuchen zu schützen, ihre Informationen zu stehlen.

Diese Systeme arbeiten mit Daten aus der Interaktion eines Kunden mit einem Call-Center und einer Maschine Lernalgorithmen, die potenziell betrügerische Versuche, auf das Konto eines Kunden zuzugreifen, identifizieren und kennzeichnen können. Dadurch können Betrug und menschliche Fehler vermieden werden.

Da Technologien für die Datenerfassung und -analyse zunehmend ausgereifter werden, werden Unternehmen neue und effektivere Möglichkeiten finden, Daten zu allem, einschließlich der Verbraucher, zu sammeln und zu kontextualisieren. Für Unternehmen ist dies wichtig, um auch in Zukunft wettbewerbsfähig zu bleiben. Das Gegenteil ist, als würde man ein Rennen mit zusammengebundenen Beinen führen. Einsicht ist König, und Einsicht in das moderne Geschäftsumfeld wird aus kontextualisierten Daten gewonnen.


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