大数据分析可以降低成本的6种方法

公司依靠数据来响应不断变化的需求、改善客户关系并降低威胁业务运营的风险。通过大数据分析，组织可以预测新兴趋势并发现有价值的见解，帮助他们做出战略决策。

也就是说，为组织有效使用数据的最大好处之一是它能够帮助降低成本。从营销策略到客户服务，正确利用分析和大量数据可以帮助组织收集更好的见解，以降低运营成本并增加收入。

以下是组织使用大数据降低成本的六种方法：

为营销活动创造有针对性的机会

数据一直是有效营销活动的宝贵组成部分。大数据帮助企业摆脱了大众营销活动，专注于更有针对性和个性化的策略。

企业现在可以从每个客户接触点捕获数据，从而更好地了解客户行为和意图。通过评估客户行为，公司可以制定针对特定客户群的战略营销计划——例如，通过根据之前的购买或社交媒体活动提供个性化推荐。

在绩效营销的情况下，当目标在线用户执行特定操作（例如点击付费广告）时，会收取广告费用。使用来自采取类似行动的客户的数据，大数据分析可以识别最有可能影响客户点击的变量。通过这种方式，大数据分析可以减少浪费，使广告更具相关性且执行成本更低。

事实上，LEA的一项研究发现，由于数据质量差，37% 的营销人员不必要地浪费了预算。使用客户档案数据，公司可以识别更有可能引导客户进行转化或销售的营销渠道。这使他们能够通过创建和执行更有针对性的营销活动来更有策略地部署营销资金。

数字化您的供应链以获得洞察力和弹性

根据IBM 汇编的数据，84% 的首席供应链官 (CSCO) 表示，缺乏供应链可见性是他们面临的最大挑战。供应链数字化通过整合新技术改进了传统的供应链管理系统，将来自整个供应链的实时位置和业务数据结合到一个单一的中央信息源中，从而创建端到端的可见性。因此，组织可以提高效率、防止中断并在其市场中保持竞争力。

供应链产生大量数据，包括内部历史销售数据、供应商绩效记录、销售点消费者数据和到岸成本数据。通过数字化，公司可以收集和分析这些数据，以确定问题模式、瓶颈和其他降低成本的机会。

敏捷性在供应链管理中也至关重要。决策通常需要迅速做出，并可能产生重大的财务影响，耗资数百万美元。借助数字化供应链，组织可以从实时状态报告中收集有价值的见解，从而加快决策速度，增强识别服务领域差距的能力，并有机会提高绩效并优化与客户和供应商的联系。

识别欺诈以更好地防止损失

对于任何行业的企业来说，欺诈都可能代价高昂。数据和分析可以帮助组织发现指向可疑活动的趋势，以减少欺诈并阻止犯罪活动。

例如，大数据可以帮助零售商建立档案并为一段时间内购买特定产品的正常客户行为设置阈值。建立此基线后，零售商可以识别其行为表明他们可能存在退货欺诈的客户。然后，零售商可以将这些客户列入黑名单或采取其他措施来帮助防止退货欺诈。

增强日志分析以了解资源需求

日志事件、审计跟踪记录，甚至是简单的日志都可以提供对跨各种系统发生的活动的有用洞察。然后，这些数据可用于了解用户行为、改进应用程序或基础架构性能问题、主动降低风险并确保符合安全策略、审计和法规。

日志分析还可以帮助进行资源管理，使公司能够更好地了解他们当前的资源使用情况和未来的资源需求。资源过少会导致业绩不佳和销售损失，而可用资源过多会导致费用增加。通过跟踪系统资源使用情况，企业可以检测他们的系统在哪些地方需要额外的容量来获得更好的性能，此外还可以识别可以重组和优化以提高生产力、效率和性能的未充分利用的资产。

借助日志数据的洞察力，DevOps 和 IT 团队可以更快地对问题做出反应，从而缩短检测和解决生产问题所需的时间。日志分析还可以在问题发生之前提供洞察力，使团队能够通过在导致停机或其他性能问题之前识别问题及其根本原因来积极主动。

做出更好的客户服务赌注

糟糕的客户服务不仅会导致销售损失，而且还会使企业无法赢得有价值的终身客户。事实上，LEA的研究发现，92% 的消费者会在仅仅 3 次或更少的糟糕客户服务体验后停止从公司购买产品。

通过有效使用来自 CRM 系统的数据，公司可以创建准确的客户档案，帮助他们快速了解客户问题并提供更快的服务来解决问题。数据分析可以帮助企业识别其客户服务策略中的薄弱环节，以增强他们与客户互动的方式。

借助大数据，公司还可以识别让当前客户满意的活动。在大多数情况下，赢得新客户的成本比让现有客户满意的成本更高，因为吸引新客户可能需要昂贵的促销活动。来自调查、评论和其他在线和离线客户反馈机制的数据可以帮助企业制定提高客户保留率的售后策略。

利用实时数据提高生产力和效率

实时数据的可用性可以在提高公司的生产力和运营效率方面发挥至关重要的作用。分析软件解决方案可用于生成报告，以消除大数据收集产生的噪音。经理、员工和客户服务代表可以使用这些易于理解的报告来查明他们需要的确切信息。

数据还可以提高团队的生产力，改进招聘方法以帮助经理招聘和留住最优秀的人才，并就提高员工满意度和绩效的有效管理和培训方法提供见解。

随着越来越多的数据可用，人工智能和机器学习算法可以提供更好的洞察力，从而提高运营效率、提高效率并帮助公司为客户提供更好的服务——所有这些都有助于降低开支。