پلتفرم تحلیل داده مشتریان و بازاریابی داده محور

اینگرو مجموعه راهکارهایی است که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا با تحلیل داده‌های مشتریان‌شان و استفاده از هوش‌مصنوعی فرایند بازاریابی و تصمیمات خود را داده‌محور کنند.

پلتفرم تحلیل داده مشتریان و بازاریابی داده محور

اینگرو مجموعه راهکارهایی است که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا با تحلیل داده‌های مشتریان‌شان و استفاده از هوش‌مصنوعی فرایند بازاریابی و تصمیمات خود را داده‌محور کنند.

۴ مطلب در ارديبهشت ۱۴۰۰ ثبت شده است

  • ۰
  • ۰

بیگ دیتا اینگرو

ما در اینگرو، یک مقاله جامع در رابطه با “کاربرد بیگ دیتا در بازاریابی داده محور” منتشر کردیم که به سوالات وسیعی که به صورت متداول مطرح است پاسخ دادیم مانند:

 

  • پنج ویژگی کلان داده ها کدام اند؟
  • بیگ دیتا چه تاریخچه ای دارد؟
  • چرا بیگ دیتا مورد نیاز است؟
  • کلان داده چه کاربردی دارد؟
  • کلان داده ها شامل چه گونه هایی می شود؟
  • کارایی Big data چگونه است؟
  • برای کلان داده ها چه مقرراتی را باید در نظر گرفت؟
  • کلان داده برای کسب و کار شما چه مزایایی دارد؟
  • Big Data چگونه بازاریابی دیجیتال را تغییر می دهد؟
  • Big Data چه چالش ها و راه حل هایی را در پی دارد؟

 

 

شما با سوار کردن پلتفرمتان بر اینگرو، قادر خواهید بود تا مشتریانتان را هدایت کنید به سمت فروش و تصمیمات داده محوری برای محصول یا سازمان خود بگیرید.

 

 

اینگرو،ابزار تجزیه و تحلیل بیگ دیتا

 

ه بیان ساده، بیگ دیتا مجموعه داده های بزرگ و پیچیده تری هستند، به ویژه از منابع جدید داده ها. این مجموعه داده ها آنقدر حجیم هستند که نرم افزارهای قدیمی پردازش داده،  نمی توانند آنها را مدیریت کنند. اما این حجم عظیم از داده را می توان برای رفع مشکلات تجاری که قبلا قادر به حل آن ها نبودند را مورد استفاده قرار داد.

اینکه ما داده های زیادی را جمع آوری کردیم، هیچ ارزشی ندارد، مگر اینکه اطلاعات مفیدی از آن بدست آوریم.سوالی که پیش می آید  این است که چگونه از داده ها اطلاعات مفیدی بدست بیاوریم؟ما درمقاله “استفاده از داده های استفاده نشده” پاسخ جامعی را به این پرسش داده ایم. مقدار، به میزان مفید بودن داده ها در تصمیم گیری اشاره دارد. ما باید ارزش Big Data را با استفاده از تجزیه و تحلیل مناسب بدست آوریم.

بسیاری از شرکت ها از کلان داده ها برای ساختن یک برنامه داشبورد استفاده می کنند که دید 360 درجه از مشتری را فراهم کنند. این داشبورد ها داده های مختلف داخلی و خارجی را جمع آوری می کنند، آنها را تجزیه و تحلیل می کنند و به کارکنان خدمات، فروش و یا بازاریابی مشتری ارائه می دهند به گونه ای که به آنها کمک می کند تا از پس کار های خود برآیند.

به عنوان مثال، نوع داشبوردی را که ممکن است یک شرکت بیمه با اطلاعاتی درباره مشتریان خود ایجاد کند، تصور کنید. به طور طبیعی، این اطلاعات شامل اطلاعات دموگرافیک، مانند نام مشتری، آدرس، درآمد خانوار و اعضای خانواده و همچنین اطلاعات فروش در مورد نوع سیاست های مشتری است. همچنین می تواند از راه حل مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)، در مورد تعاملات گذشته مشتریان با شرکت، اطلاعاتی را جلب کند و حتی پیوندهایی به رونوشت ارائه دهد.

پلتفرم ” اینگرو “، یک سامانه تجزیه و تحلیل داده است که در حوزه بازاریابی داده محور، داشبورد های فروش را در اختیار کاربران خود قرار می دهد. اینگرو در نرم افزار های CRM (مدیریت ارتباط با مشتری)، یا مشکلات میز راهنمای  مشتریان ( Helpdesk) را آنالیز و تحلیل کنند و نرم افزار جمع آوری و آنالیز داده های خود را، به صورت رایگان در پلتفرم شما تعبیه می کند. شما می توانید با درخواست دمو از اینگرو ، از طریق پر کردن این فرم ساده در صفحه پلن سازمانی این فرایند را به صورت رایگان طی کنید تا با بکار گیری اینگرو امکان کنترل و مالکیت کامل زیرساخت ها و تجزیه و تحلیل داده های خودتان را داشته باشید.ما با نصب API بصری و یکپارچه اینگرو، بستر را طوری آماده سازی می کنیم تا هیچ منابعی از سرورهای شما مصرف نشود و در نهایت شما می توانید با تحلیل رفتار مشتری در داشبورد به مشتری هایتان ارزش زیادی انتقال دهید.

اگر سمت شما در سازمان مدیرعامل (CEO) است با استفاده از پلتفرم اینگرو، دیگر چالش هایی مانند:

 

خرید ابزارهای گران قیمت خارجی برای داده محور کردن سازمان خود نخواهید داشت

مشکلات انتقال پول و تحریم حل شده است

برای گرفتن تصمیمات تجاری که وابسته به رفتار مشتریان شما است، شما با اطلاعاتی که از طریق داشبوردهای اینگرو دریافت می کنید که حاصل رفتار مشتری هایتان است می توانید مشتریان خود را هدایت کنید و به مهم ترین هدف هر سازمان یعنی فروش بیشتر دست یابید. و این بزرگترین برگ برنده ی مدیرانی است که جنس تصمیمات خود را داده محور کرده اند.

بدیهی است که تمام این اطلاعات به آماده سازی کارکنان شرکت برای تعامل با مشتری کمک می کند. اگر از تجزیه و تحلیل پیشرفته یا ابزارهای یادگیری ماشین استفاده کرده باشید، می توانید در مورد دلیل تماس مشتری حدس بزنید. این کار می تواند فرصت هایی را برای فروش گسترده یا فروش بیش از حد به مشتری روی محصولات پیشنهاد کند، یا اگر تشخیص دهد که مشتری در معرض خطر ابتلا به یک رقیب است، ممکن است تخفیف های احتمالی را پیشنهاد کند که می تواند نرخ ریزش مشتری را کاهش دهد. برخی از ابزارها حتی می توانند زبان رفتارمشتریان را تجزیه و تحلیل کنند تا احساسات فعلی آنها را تشخیص دهند و پاسخ های مناسبی را به نمایندگی های فروش یا خدمات مشتری ارائه دهند.

ممکن است بسیار دور از ذهن و آینده نگرانه به نظر برسد، اما بسیاری از شرکت ها امروزه از سیستم هایی نظیر این سیستم استفاده می کنند و از آنها برای بهبود رضایت مشتری و افزایش درآمد استفاده می کنند.

منبع : بیگ دیتا اینگرو

 

https://blogs.wellesley.edu/tuts/2021/05/09/%D8%A8%DB%8C%DA%AF-%D8%AF%DB%8C%D8%AA%D8%A7-%D8%AF%D8%B1-%D9%BE%D9%84%D8%AA%D9%81%D8%B1%D9%85-%D8%A8%D8%A7%D8%B2%D8%A7%D8%B1%DB%8C%D8%A7%D8%A8%DB%8C-%D8%AF%D8%A7%D8%AF%D9%87-%D9%85%D8%AD%D9%88%D8%B1/

  • شاهین خلیلی
  • ۰
  • ۰

مقاله ی جامع بیگ دیتا

تعریف Big Data به زبان ساده

به بیان ساده، بیگ دیتا مجموعه داده های بزرگ و پیچیده تری هستند، به ویژه از منابع جدید داده ها. این مجموعه داده ها آنقدر حجیم هستند که نرم افزارهای قدیمی پردازش داده،  نمی توانند آنها را مدیریت کنند. اما این حجم عظیم از داده را می توان برای رفع مشکلات تجاری که قبلا قادر به حل آن ها نبودند را مورد استفاده قرار داد.

 

برای مراجعه به منبع کامل مقاله به این لینک مراجعه کنید:

https://ingrow.co/what-is-big-data-and-usage-of-big-data-in-marketing/

تاریخچه کلان داده ( Big data ) :

اگرچه مفهوم کلان داده نسبتاً جدید است، اما منشأ مجموعه داده های کلان به دهه 1960 و 70 ‘ برمی گردد، زمانی که دنیای داده ها تازه با اولین مراکز داده و ایجاد پایگاه داده شروع می شد.

در حدود سال 2005، مردم شروع به درک میزان تولید داده های کاربران از طریق فیس بوک، یوتیوب و سایر خدمات آنلاین کردند. Hadoop (یک چارچوب متن باز( Open source framework) که به طور خاص برای ذخیره و تجزیه و تحلیل مجموعه کلان داده ها ایجاد شد) در همان سال ساخته شد. NoSQL نیز در این مدت شروع به ایجاد محبوبیت دربین مخاطبین کرد.

توسعه چارچوب های متن باز، مانند Hadoop (و اخیراً Spark) برای رشد داده های بزرگ ضروری بود، زیرا کار با داده های کلان داده را راحت تر و ذخیره آنها را ارزان تر می کند. در سالهای پس از آن، حجم داده های کلان سر به فلک کشید، اما کاربران هنوز هم مقدار زیادی داده تولید می کنند. البته این فقط افراد نیستند که این کار را انجام می دهند.

با ظهور اینترنت اشیا ( IoT )، اشیا و دستگاه های بیشتری به اینترنت متصل می شوند و داده های مربوط به الگوی استفاده مشتری و عملکرد محصول را جمع می کنند. ظهور یادگیری ماشین ( machine learning )، سبب تولید اطلاعات بیشتر شد.

در حالی که کلان داده ها، بسیار زیاد به دست آمده اند، اما سودمندی آنها تازه آغاز می شود. رایانش ابری امکانات کلان داده ها را حتی بیشتر گسترش می دهد. فضای ابری، مقیاس پذیری قابل ارتجاعی را ارائه می دهد، جایی که توسعه دهندگان می توانند خوشه های موردی را برای آزمایش زیر مجموعه ای از داده ها جمع کنند. همچنین پایگاه داده های نمودار با اهمیت در نمایش مقدار زیادی از داده ها به روشی که تجزیه و تحلیل را سریع و جامع می کند، از اهمیت بیشتری برخوردار می شوند.

چرا بیگ دیتا مورد نیاز است؟

با توسعه و افزایش برنامه ها و رسانه های اجتماعی و فعالیت افراد و مشاغل به صورت آنلاین، تعداد داده ها بسیار زیاد شده است. اگر فقط به سیستم عامل های رسانه های اجتماعی نگاه کنیم، آنها روزانه بیش از یک میلیون کاربر را مورد توجه و جذب خود قرار می دهند، که این امر داده ها را بیش از هر زمان دیگری افزایش می دهد. سوال بعدی این است که این مقدار عظیم داده ها دقیقاً چگونه اداره، پردازش و ذخیره می شود. اینجاست که Big Data وارد عمل می شود.
تجزیه و تحلیل Big Data در زمینه IT انقلابی ایجاد کرد و مزیت های بیشتری را به سازمان ها افزوده. که شامل استفاده از تجزیه و تحلیل، فن آوری عصر جدید مانند یادگیری ماشین، استخراج، آمار و موارد دیگر است. کلان داده ها می تواند به سازمان ها و تیم ها کمک کند تا چندین عملیات را در یک پلتفرم انجام دهند، Tbs داده را ذخیره کنند، قبل از پردازش آن، تجزیه و تحلیل همه داده ها، صرف نظر از اندازه و نوع، و همچنین تجسم آنها.

داده های غیر قابل اعتماد

از هیچ کس این واقعیت پنهان نیست که داده های کلان 100٪ دقیق نیستند. و در مجموع، اینقدر مهم نیست. اما این بدان معنا نیست که شما به هیچ وجه نمی توانید میزان قابل اعتماد بودن اطلاعات خود را کنترل کنید. نه تنها می تواند حاوی اطلاعات غلط باشد، بلکه داده های با کیفیت بسیار پایین می توانند بینش مفید یا فرصت های خوب را در انجام کارهای شغلی شما ایجاد نکند.

  • راه حل:

یک دسته کامل از تکنیک های اختصاص داده شده برای پاکسازی داده ها وجود دارد.(اینگرو داده ها را تمیز میکند) اما اول از همه، بیگ دیتا شما نیاز به داشتن یک مدل مناسب دارند. فقط پس از ایجاد آن، می توانید پیش بروید و کارهای دیگری انجام دهید مانند:

  • داده ها را با نقطه واحد مقایسه کنید (به عنوان مثال، انواع آدرس ها را با نوشتار اصلی آنها در پایگاه داده سیستم پستی مقایسه کنید).
  • اگر مربوط به سوابق مشابه است، سوابق را مطابقت داده و ادغام کنید.
  • چالش پنجم: حفره های امنیتی خطرناک کلان داده ها

اغلب اوقات، پروژه های بزرگ پذیرش داده ها امنیت را تا مراحل بعدی ادامه نمی دهند. و صادقانه بگویم، این خیلی حرکت هوشمندانه ای نیست. فناوری های داده های کلان  تکامل می یابند، اما ویژگی های امنیتی آنها نادیده گرفته می شود، زیرا امید است امنیت در سطح برنامه اعطا شود. و چه چیزی بدست می آوریم؟ هر دو بار (با پیشرفت فناوری و اجرای پروژه) امنیت Big Data کنار گذاشته می شود.

  • راه حل:

اقدامات احتیاطی در برابر چالش های  امنیت داده های کلان، مقدم داشتن امنیت است.(امنیت داد ها در اینگرو مهمترین موضوعی است که به آن میتوانید اعتماد کنید) این به ویژه در مرحله طراحی معماری راه حل شما بسیار مهم است. زیرا اگر از همان ابتدا با امنیت بیگ دیتا کنار نیایید، هنگامی که انتظار آن را ندارید، شما را به دردسر می اندازد.

  • چالش ششم: مشکلات ارتقا سطح

از ویژگی های معمول کلان داده، توانایی چشمگیر آنها در رشد است. و یکی از جدی ترین چالش های کلان داده دقیقاً با این امر مرتبط است.
بدون هیچ گونه تلاش اضافی، ممکن است طراحی راه حل شما مورد بحث قرار گیرد و برای افزایش سطح آن برنامه ریزی شود. اما مشکل اصلی، روند واقعی معرفی ظرفیت های جدید پردازش و ذخیره سازی نیست. این مشکل در پیچیدگی افزایش اندازه است تا عملکرد سیستم شما کاهش نیابد.

  • راه حل:

اولین و مهمترین احتیاط برای چالشهایی مانند این، معماری مناسب و معقول راه حل کلان داده شماست. (مقیاس در داده ها را در اینگرو تجربه کنید)تا زمانی که راه حل کلان داده شما بتواند چنین چیزی را به رخ بکشد، بعداً مشکلات کمتری به وجود می آیند. کار بسیار مهم دیگر، طراحی الگوریتم های بیگ دیتاهای شماست و در عین حال به روز نگه داشتن آینده در ذهن داشته باشید.

اما علاوه بر این، شما همچنین باید برای نگهداری و پشتیبانی سیستم خود برنامه ریزی کنید تا هرگونه تغییر در رابطه با رشد داده ها به درستی رعایت شود. علاوه بر این، انجام ممیزی عملکرد سیستماتیک می تواند به شناسایی نقاط ضعف و رفع به موقع آنها کمک کند.

منبع کامل مقاله:  بیگ دیتا در پلتفرم های داده محور

جمع بندی:

شما با مطالعه ی این مقاله به تمام جوانب Big Data از تعریف تا چالش پی بردید. متوجه شدید که اولین و مهم ترین روش دستیابی به بیگ دیتا برای کسب و کارتان جمع آوری و تجزیه و تحلیل دیتا های مشتریان در داشبورد های مناسب است. این کار تخصص و هزینه ی کلانی در بر دارد. اما امروزه پلتفرمی به نام ” اینگرو ” داده‌های سرنوشت‌ساز محصول شما را بی‌محدودیت، بی‌درنگ و درلحظه جمع‌آوری می‌کند تا سبب رشد کسب و کارتان شود.
اینگرو فقط کلان‌داده‌ها را جمع‌آوری نمی‌کند، بلکه با قابلیت‌های متنوع امکان تحلیل اطلاعات ذخیره‌شده را هم فراهم می کند. می‌توانید اینگرو را با ابزارهای مدیریتی مختلف هماهنگ کنید و داده‌های محصول یا کسب‌وکارتان را در CRM سازمانی مشاهده کنید.

  • شاهین خلیلی
  • ۰
  • ۰

امکانات پلتفرم اینگرو

تعبیه نرم افزار جمع آوری و آنالیز داده های اینگرو، در نرم افزار CRM باعث موفقیت بیشتر و با ارزش شدن نرم افزارهای CRM یا مدیریت ارتباط با مشتری می شود.

  اجازه دهید ابتدا منظور و مفهوم "تعبیه شده" را بیان کنم

منظور از تجزیه و تحلیل تعبیه شده (جاسازی شده) نصب API بصری و یکپارچه اینگرو، در برنامه های فرآیند کسب و کارها است که اطلاعات و ابزارهای تحلیلی مرتبط را ارائه میدهد تا کاربران بتوانند در برنامه هایی مثل CRM  که هر روز استفاده می کنند هوشمندانه و کارآمدتر کار کنند.

همه متخصصان کسب و کارها میگویند که این روزها داده ها طلا هستند. زیرا می تواند در مورد مشتریان ما چیزهای زیادی به ما یاد دهند و ما با اطلاعات کافی می توانیم تعیین کنیم که آنها چه می خواهند، و در آینده چگونه عمل می کنند و تاریخچه کاملی از اقدامات گذشته را نیز در هر لحظه ارائه دهند. پلتفرم های بازاریابی داده محور مانند اینگرو، قابلیت پیش بینی آینده را به شما می دهد! چگونه؟ ما مقاله ی گسترده ی "چگونه مشتریان خود را با استفاده از داده هایشان خوشحال کنیم"را آماده کردیم تا به بهترین شکل ممکن به این سوال پاسخ داده باشیم.

 

با این توصیف بیایید در مورد نقش داده های CRM بیشتر صحبت کنیم.

نقش داده های CRM

 هنگام توسعه نرم افزارCRM ، عاقلانه است که توجه داشته باشیم که ما خواهان دسترسی به انواع تجزیه و تحلیل ها و داده های مشتریان هستیم و باید به این هدف برسیم.

 در حال حاضر بیشتر کسب و کارها با توجه به اهمیت داده ها،  داده هایی را در CRM جمع آوری می کنند. این کار خوبی است اما کافی نیست، در تحقیقی که ما انجام دادیم بیشتر آنها می خواهند CRM را همراه با یک برنامه کاربردی یا سامانه ای آسان، ساده و منعطف یا یک سیستم عامل تجزیه و تحلیل که بتوانند داده ها را بصورت جامع و بصری داشته باشند تا بواسطه آنها پرفورمنس خود را بالا ببرند. زیرا اگر نتوانند تجزیه و تحلیل مورد نظر خود را از آن  بدست آورند، مأیوس خواهند شد و به همین دلیل  راه حل CRM کارکرد خوبی برای آنها نخواهد داشت.

شما این مطلب را میدانید که توجه به معیارهای مشتری (Customer-facing metrics) یا درک معیارهای مشتری  مهم ترین کلید پیشرفت در دستیابی به موفقیت نسبت به یک رقیب است؟

راه حل و توجه به معیارهای مشتری، هنگامی که میخواهید ارزش محصول تان  را برجسته کنید این است که امکان به اشتراک گذاری داده ها و کارایی عملکرد محصول تان را در قسمت فرانت با مشتریان خود فراهم کنید.

اما ترفند اینکار چیست؟

ترفند این است که شما باید داده هایی را سازماندهی، توزیع و معیار قراردهید که (این داده ها) از احساس مشتریانتان و از نظر منطق آنها جمع آوری (collect) شده باشد. اگر احساس و نظر آنها را درک نکنید چگونه آنها می توانند به پیشنهاد های شما عمل کنند؟ توجه کنید، اعداد و متریک ها  فقط باید اعدادی باشند که زمینه مشخصی دارند و از احساس مشتریانتان در فرانت(قسمتی از سایت یا پلتفرم شما که مشتریان آن قسمت را درصفحه نمایش می بینند و با آن تعامل دارند) کسب کرده اید.

 

چالش های فعلی که نرم افزار های CRM با آن روبرو هستند:

ایده استفاده از اکثر راه حل های CRM، این است که شما روابط تجاری تان را با مشتری مدیریت کنید. همچنین برای مدیریت ارتباطات تجاری، مشتریان، فعالیتهای منجر به فروش، فروش یا بستن قرارداد، وظایف و تفکیک فعالیت کارمندان و...از CRM استفاده شود.

اما آیا آنچه مشتریان CRM  اکنون و بیش از هر زمان دیگری می خواهند فقط همین است؟

 آنها یک راه حل بهتر برای تجزیه و تحلیل تمام اطلاعاتی که جمع آوری می کنند می خواهند، آنها باید این اطلاعات را تجزیه و تحلیل کنند و برنامه های رشد کسب و کارشان را بر اساس این معیارها عملیاتی کنند و پیش بروند، کلید اصلی برای پشبرد فروش آنها داده ها است.

با ترکیب نرم افزار CRM خود با API های تجزیه و تحلیل اینگرو، می توانید به داده های استفاده نشده دست پیدا کنید(استفاده از داده های استفاده نشده) و متعجب خواهید شد که چه گنج پنهانی را در خانه داشته اید و از آن بی خبر بودید. آنها را تجزیه و تحلیل کنید و برای آنهاKPI  های لایو تعریف کنید(آموزش ایجاد kpi ) و آنها را در داشبوردهای تعاملی مانیتور کنید و نمودارهای خطی، میله ای، دایره ای، نقشه ها و موارد دیگر را در اختیار داشته باشید و با آنها چشم انداز خوبی درباره پیشرفت کارها در تجارت داشته باشید.

مثالی از ساختن kpi  های مختلف

به عنوان مثال، اگر می خواهید بدانید کدام گروه های سنی بیشترین محصولات را خریداری می کنند، یا چه گروه سنی محصولات شما را می بینند و نمی خرند و یا چه بخش هایی از صفحات شما برای آنها جذاب هست یا نیست و یا اگر مردد هستند برای آنها در همان لحظه push   بفرستید و بتوانید  داده های انها را تجزیه و تحلیل کنید تا اطلاعات دقیق مورد نظر آنها را به نمایش بگذارید و نتایج آن به شما بگوید که در چه مواردی باید بازاریابی و تبلیغات خود را کم یا زیاد کنید، آری، باید برای هزاران اقدامی که شگفت زده شوید به این داده ها دسترسی بلادرنگ داشته باشید.

با در نظر گرفتن داده هایی که قبلاً در نرم افزار CRM شما جمع آوری شده بود و با بکارگیری اینگرو به خود این قدرت را بدهید تا با آگاهی بیشتر تصمیمات کلیدی بگیرید.

 

انتخاب داشبوردهای فروش برای تعبیه در نرم افزار کسب و کارها

بیاید به معیارهای این بازی نگاهی دوباره بیندازیم.

 بیشتر نرم افزارهای CRM مواردی مانند اطلاعات زیر را جمع آوری می کنند:

نام ها

ایمیل ها

شماره تلفن ها

وب سایت ها

قرارهای ملاقات و ...و دسته های رسانه های اجتماعی و غیره

کسب و کارهای داده محور (data driven ) نیاز دارند که با ترکیب جامع داده ها داشبوردهایی را تعریف کنند و تعیین کنند که این داشبوردها برای چه کسی یا کسانی در تیم خواهد بود، و چه نوع معیارهایی، چارت ها و نمودارهایی برای آنها تهیه شود، مانند مقایسه ها، ترکیب روندها و ...

بطور مثال سه نوع داشبورد فروش را  در زیر برجسته (های لایت) می کنیم:

  • داشبورد "مدیریت فروش"
  • داشبورد "فروش فردی"
  • داشبورد "معاملات شرکت"

 

داشبورد فروش فردی

داشبورد فروش فردی یک داشبورد برای گزارشات فروش های فردی است.

روشی را خلق کنید که نمایندگان فروش تان چگونگی فروش هفته، ماه، سال و پیشرفت لحظه ای را مانیتور کنند. این امر می تواند به ایجاد انگیزه برای تیم های فروش بر اساس فروش در یک بازه زمانی کمک نماید .آنها هم باید به داشبوردهای مورد نیازشان دسترسی داشته باشند. این دسترسی را شما برایشان تعریف کنید به آنها ابزار بدهید تا راحت تر و سریعتر کارشان را انجام دهند.

این امر همچنین به نمایندگان فروش با استفاده از این سیستم امکان می دهد تا ببینند که آنها از نظر عملکرد خود چگونه عمل می کنند. نمایندگان فروش حتی می توانند نتایج فعلی خود را با روزها، هفته ها یا ماه های گذشته مقایسه کنند تا بدانند که آیا در حال بهبود هستند و یا کجا باید تلاش خود را دو برابر کنند.

یک داشبورد فروش قوی برای نمایندگان فروش، عملکرد فروش فردی را با معیارهایی مانند آنچه در زیر آمده است ردیابی و نظارت می کند

میتینگ یا جلسات فروش رزرو شده بر اساس اهداف از قبل تعین شده به شما تصویر واضحی از شرایط فعلی که در حال حاضر در آن هستید در مقایسه با هر زمان مشخص نسبت به اهداف پیشین خود و همچنین نحوه تلاش فعلی شما در مقایسه با ماه گذشته ارائه میدهد.

فرصت های پیش بینی شده برای فروش یا انعقاد قرارداد فروش فرصت های برجسته ای را بر اساس مدت زمانی که لیدها در فانل بودند را به شما نشان می دهند و می توانید آنها را تجزیه و تحلیل کنید.

معاملات موفق، در ماه جاری چند معامله موفق در مقیاس هفتگی نسبت به آخرین معامله داشته اید.

معاملات از دست رفته، در ماه جاری در معاملات هفتگی در مقایسه با ماه گذشته چند معامله از دست داده اید

فروش یا درآمد قطعی، چه میزان فروش در این ماه و در هر هفته بدست آورده اید؟

نرخ فروش های انجام شده، تکرار این نوع محاسبات از شما وقت زیادی خواهد گرفت و خسته کننده خواهد بود که میزان قراردادهای بسته شده فعلی تان را پیوسته محاسبه کنید، اما این سیستم به راحتی و پیوسته و مکرر و سریع و به شکل های متفاوت برای شما این کار را انجام میدهد. به این مقدار هم دلخوش نباشید، هر آنچه می خواهید را کوئری بزنید و خواسته هایتان را تعریف کنید و نتایج را بصورت آنی ببینید.

ردیابی زمانی، بطور منظم زمان را مانیتور کنید که هر مشتری چه زمانی را ازشما گرفته است، مقدار زمان هایی را که صرف کردید در جلسات، تماس ها، ارسال نامه ها و ایمیل ها... برای لیدهایی که پیش بینی کرده بودید.

با توانایی تجسم داده ها در سطح فردی، بینش بهتری در مورد عملکرد فردی و زمینه های بهبود پیدا خواهیدکرد.

 

ادامه مقاله به صورت جامع در این لینک آورده شده است

  • شاهین خلیلی
  • ۰
  • ۰

چرخه حیات تحلیل داده برای رفع مشکلات Big Data و پروژه های علوم داده طراحی شده است. رسالت چرخه حیات تحلیل داده، برای نشان دادن تکرار پروژه واقعی ایجاد می شود. برای رسیدگی به نیازهای متمایز و برای انجام تجزیه و تحلیل در Big Data، به روش گام به گام و سازماندهی فعالیتها و وظایف مربوط به دستیابی، پردازش، تجزیه و تحلیل و استفاده مجدد از داده ها، نیاز است.

چرخه حیات داده بهترین روش برای نمایش فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها از کشف تا اتمام پروژه است.

متد علمی : چرخه حیات علمی داده مجموعه ای تکرار شونده از مراحلی است که برای ارائه یک پروژه یا محصول به صورت علمی بررسی می شود. از آنجا که هر پروژه و تیم علوم داده متفاوت است، هر چرخه حیات، مخصوص علم داده متفاوت است. با این حال، بیشتر پروژه های علوم داده تمایل دارند از همان چرخه حیات عمومی پیروی کنند.

 

         

 متد کریسپی:  این یک روش قوی و کاملاً اثبات شده است. پلتفرم اینگرو که در حوزه بازاریابی داده محور، فعال و پیشگام است، بشارت دهنده قدرتمند بودن، انعطاف پذیری بالا و مفید بودن آن در هنگام استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها برای حل مشکلات تجاری پر پیچ و خم هستیم و بزرگترین مزیت این پلتفرم نسبت به رقبای خود، داینامیک بودن استریم داده ها  است که این فرایند به صورت آنی انجام می شود . این مدل دنباله ای ایده آل از وقایع است. در عمل بسیاری از وظایف را می توان به ترتیب دیگری انجام داد و معمولاً لازم است به کارهای قبلی برگردیم و اقدامات خاصی را تکرار کنیم. این مدل سعی می کند تمام مسیرهای ممکن را از طریق فرایند داده کاوی ضبط کند.

 

         

استراتژی دلتا: مدل Delta یک چارچوب استراتژیک است که می تواند مدیران را در تدوین و اجرای استراتژی های موثر شرکت به نفع مشتریان خود یاری کند.

 در مدل دلتا، جای مشتری در مرکز مدیریت است. از آنجا، گزینه های اصلی برای دستیابی به وفاداری مشتری بررسی می شود.

 

 

         

 

رویکرد اقتصاد کاربردی اطلاعات:

اقتصاد کاربردی اطلاعات (AIE) یک روش علمی و نظری است که برای پرداختن به معضلات توسعه یافته به کار می رود. حتی اگر به نظر برسد راهی برای اندازه گیری آن مشکل وجود ندارد، مانند ارزش اقتصادی. اقتصاد کاربردی اطلاعات از روشهایی استفاده می کند که پیشرفتهای پیش بینی شده و تصمیمات مدیریتی را به طور مستقل و علمی اندازه گیری می کند. مفاهیمی که به نظر غیر ملموس می آمدند، اکنون فرمول های اقتصادی اثبات شده ای برای دستیابی به آن ها ایجاد شده اند.

 

مراحل چرخه حیات تجزیه و تحلیل داده ها

 

گام (1) : کشف

  • تیم علوم داده تجزیه و تحلیل داده ها را برعهده می گیرند و بررسی می کنند.
  • زمینه فراگیری و درک را توسعه دهید.
  • با منابع داده مورد نیاز و موجود برای پروژه آشنا شوید.
  • این تیم فرضیه اولیه را بررسی و ذخیره می کند که بعداً با داده های اولیه قابل آزمایش است.

 

گام (2) : آماده سازی داده ها

  • مراحل کاوش، پیش پردازش و طبقه بندی داده ها قبل از مدل سازی و تجزیه و تحلیل.
  • این مرحله نیاز به وجود یک جعبه شنی (sandbox ) تحلیلی دارد، تیم علوم داده ورود داده ها به جعبه شنی، اجرا، بارگیری و تبدیل مراحلی را انجام می دهد.
  • مراحل آماده سازی داده ها به احتمال زیاد چندین بار انجام می شود. این عمل به صورت از پیش تعیین شده نیست.
  • چندین ابزار معمولاً برای این مرحله مورد استفاده قرار می گیرند.

 

داخل سایت اینگرو یه مقاله جامعی هست که کامل این بحث رو توضیح داده:

مقاله چرخه داده محور

حالا شاید براتون سوال پیش بیاد که اصلا اینگرو چی هست ؟

خب اینگرو بک پلتفرم داده محور هست که باعث میشه شما بتونی رفتار مشتری هاتو رصد بکنی و نقاط ضعف و قوت و فرصت ها رو متوجه بشی .

تو این پست ما کارمونو شرح دادیم  روی پست کلیک کنید

 

  • شاهین خلیلی