通过设定目标和明确关键绩效指标的战略方法
任何数据驱动努力的第一步都是设定明确的目标。通过明确你想要实现什么目标、想要解决什么问题，你就可以确定需要收集的数据和分析的方向。例如，如果您的目标是“增加销售额”，那么设置“获得的新客户数量”、“重复率”和“平均单价”等 KPI 会很有效。选择可以量化衡量且易于进度管理的 KPI 非常重要。此外，在整个公司范围内共享 KPI 可以让所有相关方达成共识，从而使整个团队朝着同一个方向行动。
一旦确定了目标和关键绩效指标 (KPI)，我们就会开始收集和组织实现目 标所需的数据。在这个阶段，识别公司内部和外部的数据来源并建立收集系统至关重要。数据多种多样，包括客户信息、购买历史、网络v行为 澳大利亚电报数据 日志、社交媒体分析和外部统计数据。当数据以不同的格式和不同的粒度存在时，需要使用 ETL（提取、转换、加载）流程进行合并和规范化。此外，为了保证数据的质量，需要处理缺失值和异常值，并删除重复项。有组织的数据在分析和可视化方面具有巨大的价值。
数据分析和洞察提取的过程是怎样的？
下一步是通过分析从组织的数据中提取价值。分析使用统计分析、机器学习和可视化等技术来发现隐藏的模式和趋势。例如，RFM 分析可用于细分最佳客户，回归分析可用于识别影响销售的因素。重要的不是简单地列出数字，而是从中获得见解，例如“为什么结果会这样？”以及“我们下一步应该做什么？”分析只有能够帮助做出商业决策才有用。因此，解释分析结果的能力也是数据驱动方法的一项必备技能。
反映决策和行动的顺畅方式
当谈到将分析获得的见解与实际决策和行动联系起来时，就会出现一个问题，即数据是否有效地融入到公司的决策过程中。例如，这需要转化为具体的行动，例如销售部门根据数据确定客户访问的优先顺序，或者营销部门根据投资回报率改变广告预算分配。为了实现这一点，数据可视化（仪表板等）和自动报告发挥着重要作用。提高采取行动的速度的另一种方法是以现场工作人员易于理解的格式提供数据。