Thomas Davenport analitikai szakértője által szerkesztett könyv áttekintést ad az üzleti intelligenciáról, amely lehetővé teszi a stratégiai nagy adatfejlesztést. Az elmúlt nyáron egy ingyenes másolatot vettem fel a SAS-úticél Chicagói megállójából az új adat virtualizációs megoldása érdekében.
A különböző szerzők miatt kiemelném azokat a részeket, amelyekről úgy érzem, érdemes olvasni.
Az első fejezetek a különböző formákban elemzik az elemzést. A Davenport első fejezetét az elemzés különböző formáinak és különbségeinek magyarázata, míg a Keri Pearson második fejezetében a ROI pénzügyi példája látható. A fejezet végén megjelenő lista néhány nagy tapasztalattal rendelkezik, amelyek a lehetséges előfordulási sorrendet veszik figyelembe. Egy ilyen megközelítés segíthet a szervezeti keretnek, amelyik a projektet kezelni tudja.
Ha azt szeretném megmutatni, hogy mit értem, itt van egy példa a legnagyobb ROI-val rendelkező beruházások kiválasztására (befektetés megtérülése):
Kezdje a magas ROI projektet, nem pedig az alacsony vagy nehezen számszerűsíthető projektet. Az első projekt általában a legnagyobb költséggel jár, mivel az indítás általában magában foglalja az adattárház felállítását. Ha nagy ROI-projektrel lehet megvalósítani, a jövőbeni projektek sokkal könnyebbek megalapozni…
A kisvállalkozások számára leginkább relatíbilis fejezet a 4. fejezet. A Bill Franks írója jó alapot ad arra, hogy a webes adatok hogyan szolgálnak a webes forgalom elszámolásának több mint alapjául. Frissített pillantást vet fel a nem konverziós forgalom értékére - a webhely látogatóinak 96% -át, akik nem kattintanak a kívánt gombra, vagy kitölti a kitöltési űrlapot.
Ez a szegmens érdemes arra, hogy a kisvállalkozások mélyebben megértsék az analitikai megoldás módosításának költségeit, vagy hozzanak létre egy egyedi irányítópultot. Sokan még mindig a számviteli formát kezelik. Ahogy mondják a reklámokban: „Várj, van még!” Nos, Franks elmagyarázza a „többet” a fejezetszegmens, a Webadatok akcióban. Néhány modellt említ, mint például a törés és a válaszmodellezés. Tetszett, hogy a képzeletbeli Franks hogyan kívánja hangsúlyozni azokat a vásárlói szegmenseket, amelyeket a vállalkozások fejleszthetnek, például ezt a megjegyzést:
Tekintsünk egy olyan álomterületet, amelyet csak a böngészési viselkedésből származtatott. Az álomozók ismételten helyeztek egy elemet a kosarakba, de elhagyják őket. Az álmodozók gyakran többször is hozzáadnak és elhagyják ugyanazt az elemet … Tehát mit tehetsz miután megtalálta őket? Az egyik lehetőség az, hogy megnézzük, mit hagynak az ügyfelek.
Egy másik szilárd szegmens a 12. fejezet: Analitikus tehetségek bevonása. Ezt Jeanne Harris írta (aki írta Analytics a munkahelyen Davenport és Robert Morison) és Elizabeth Craig. Rövid áttekintést ad arról, hogyan lehet beállítani a hozzárendelési célokat, amelyek azt mutatják, hogy a szervezet megérti az elemzési tehetséget:
Az elemzéssel foglalkozó elemzők az üzleti tevékenységgel kapcsolatos lényeges információkkal az egyik módja annak, hogy az analitika tehetségét megtartsa.
Az ötletek pontosan megtörténtek, mi történik. Emlékeztem egy jól ismert toborzási cég tanulmányára, amely szerint az elemzők munkahelyüket részben az elkötelezettség és az értelmes támogatás hiánya miatt változtatták meg. Ráadásul Harris és Craig megmutatják, hogyan lehet azonosítani a „4 analitikus tehetségfajtát”, amely tévesen közvetíti az egyes tehetségek értékét.
Az adatvédelmi kérdéseket a 4. fejezet tartalmazza, de az ügyvédeknek olvassák el a 13. fejezetet, az Analytics irányítása című fejezetet. Stacy Blanchard és Robert Morson lefektetik az analitikus menedzsment létrehozásának folyamatát, az olyan folyamatokat, amelyek végső soron az adatokat védik, mint az értékek:
A kormányzás létrehozása a tudomány és a művészet keveréke, ahol a szervezeten belüli sajátos teljesítménydinamika jelentős szerepet játszik. Az elemzéshez nincs egyetlen megfelelő irányítási modell, de számos jó alapelv és gyakorlat gyakran megtalálható a nagy teljesítményű analitikai képességekkel rendelkező szervezet között.
A fogalmak, bár nagy szervezeteknek szólnak, még mindig alkalmasak egy közepes méretű vállalkozásra, mint például az alapelvek és a megértés, miért fontos a kormányzás. Az „Ön tudja, hogy sikerül Mikor…” listát módosíthat az analitikát használó kisebb vállalkozások számára, és az érdekeltek távol vannak a tevékenységüktől.
Későbbi fejezetek a nagyvállalatok eseteit mutatják be. Néhányan megjegyzik, hogy az analitika milyen hatással van az egyes iparágakra, például a kiskereskedelemre (Sears) és a gyógyszerre (Merck).
Ismét ez a könyv a nagy szervezetek vezetőinek szól. De a kisvállalkozások számára, akik szeretnének növekedni, áttekintést adhat arról, hogy mélyebb elismerést nyerjen a részletes könyvekért Web Analytics 2.0 vagy Teljesítménymarketing a Google Analytics szolgáltatással.
$config[code] not foundAz Analytics általában arra kényszeríti a vállalkozást, hogy kritikusan vizsgálja meg, hogyan működik. Az ilyen könyvek biztosítják a megfelelő keretet a műveletek kezeléséhez a legjobb üzleti teljesítmény érdekében.
