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数据分析:数据驱动的决策如何改变组织

作者:一号彩票注册 发布时间:2019年08月10日 浏览: 983
强大的企业级数据分析功能可帮助组织开发新产品和服务或优化现有产品和服务,更好地利用资产,提高运营效率并改善客户体验。虚拟个人助理和自动数据分析师有一些相似之处利用大数据和分析解决方案的例子。

By Sudipta Ghosh

技术突破以及全球经济实力的转变正在重塑企业并加速全球变革。高级分析和机器学习 - 曾经看起来像是未来主义的解决方案 - 越来越多,企业可以使用和获取.PwC最近的全球数据和分析调查涉及2100多名全球高管和100多名印度高管的参与,其中包括高级管理层领导者和部门主管经理和分析师。结果表明,印度组织对未来更有信心,因为83%的受访者认为这些变化是渐进的,而不是全球66%的变化。

使用预测等高级分析组织中用于支持决策的规范性分析与印度高管在下一个重大决策及其可能影响方面的更大确定性和乐观性相关联。降低成本和市场份额增长是印度公司利用先进分析解决方案的重点领域。

未来,分析驱动的应用程序将非常了解消费者,以便他们能够超越他们的常规偏好并发现新的那些。千禧一代已经适应了这一趋势:他们期望的不仅仅是客户服务援助,而是在寻找机器人来提出娱乐建议。根据普华永道的Bot.me报告,超过一半的受访者(55%)表示他们会对他们的媒体列表持开放态度,这些列表被推荐引擎严重甚至完全策划。虚拟个人助理和自动数据分析师是利用大数据和分析解决方案的一些类似示例。

先进的分析和机器学习技术可帮助公司补充人类的本能和经验,从而做出更好的决策并获得竞争优势。在一个组织内,人力资源,销售和营销,财务和制造运营部门正在看到他们运营方式的巨大转变,以及使用高级分析的数据驱动决策的出现。从员工的角度来看,一些组织流程正受到高级分析的影响。

人员分析解决方案正在帮助人力资源部门主动为组织规划战略性员工队伍,在招聘过程中使用数据驱动的投入,预测欺诈行为并确定各级培训需求。组织不再制定基于本能的招聘决策,而是使用多个数据点和先进的预测技术来根据业务增长预测来模拟未来对人才和技能的需求。使用先进的统计技术,可以预测人员流失风险,而后者又用于预测每个潜在候选人的预期任期。

高级分析也可用于分析员工数据并识别可能的错误做法或不合规的个人。预测分析用于描述员工并为各种已识别的细分设计培训计划。反过来,这将有助于公司提高员工满意度。

销售和营销分析解决方案正在使用内部和外部数据来执行客户细分,推荐产品,提高客户终身价值(CLV)和设计个性化营销活动。分析解决方案使用预测性和规范性建模技术,能够捕获各种决策影响因素及其相互关联,并发现隐藏的关系。开发客户群并相应地定制营销和销售策略可帮助组织规划更好的营销活动并优化营销支出。通过提供有意义的产品推荐来增加客户的购物车规模有助于提高组织营销支出的投资回报率。计算CLV并专注于留住高价值客户有助于增加该细分市场的平均客户支出并提高盈利能力。制造分析解决方案,如预测资产维护(PAM),保修分析和需求驱动的预测技术,正在改变运营,提高质量和各种制造工艺的效率。 PAM有助于准确预测可能导致中断的事件,并以最佳性能运行资产。该解决方案有助于提高正常运行时间,性能和生产力,同时降低维护成本和收入损失风险。保修分析解决方案将保修索赔与关键客户,产品和地理信息相集成;早先发现问题;并减少纠正时间。它还可以降低保修成本并提高客户满意度,从而提高产品质量。需求驱动的预测解决方案结合销售和运营计划(S& OP)流程推动共识预测。分析解决方案可生成无偏见且准确的预测,有助于提高整个产品层次的预测准确性,减少成品库存和缺货,并通过预测增值(FVA)和报告提高准确性。

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