可以追溯并可以反馈
2020-11-09 19:37
来源:未知
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洞察insight,通俗的理解就是,企业从自身的业务逻辑去解读数据现象的能力。同样一份数据,具备不同业务经验的人解读起来得到的结论也各有不同。当分析结果被人诟病没有insight时,往往表达的是以下几个意思:

数据分析应用的核心基础在于,业务的数据化和数据的业务化,通俗来讲,就是把销售,市场,售后等商业过程中的数据记录下来,再对这些数据用业务的语言进行解释,让业务决策人员可以理解,业务流程可以应用起来。我们常说的用户画像,就是一种对用户行为数据的业务语言解释。例如,在营销场景中,用户浏览了某产品三次,意味着该用户对该产品的购买倾向增加。

5、让数据管理人员,分析人员与业务人员在同一个体系下协同工作

而业务部门不同,对于同数据的描述方法也不尽相同。例如,“安装师傅挺好的,只是这个声音堪比鼓风机啊,只能说一等价钱一等货吧!麻烦配送人员了!”这样一条评论,对于售后部门,就是一条正面评价,而对于产品设计部门,就是一条负面评价,且负面内容具体描述的是产品性能上的噪音问题。

分析中常见的人口统计学、转化率、关键词云等分析维度,分析师采用的是“验证式”的分析方法,而业务人员的思考模式更近似于“探索式分析”,想要知道分析结果背后的诱因或会有多少关联因素会受其影响,从问题出发,去找到答案。

无论是分析人员、还是业务决策人员,人们总是更加倾向于自身经验的判断,如果整个数据的流程是一个黑盒子,必然无法对分析的结果进行解释,也就降低了数据分析的可信力。因此需要让整个分析过程透明化,可以追溯并可以反馈。

因此同一条评论、用户行为等过程数据,通常需要打上多种标签,同时要把标签之间的语义关系表达出来,这样的方式近似人类语言中的概念与知识体系。学术界称之为“知识图谱”。

例如,通过监测,数据提示竞争对手上市了新款,并且销售与好评最近3天表现一直在上升,从这个数据出发,我们可以探索,该款产品的设计要素与价格,直接与企业的那些品牌产生竞争,同期内,我们的策略与口碑表现对比如何?竞争对手的这个产品,好评在哪些方面,是哪些产品要素导致了这些好的口碑?是否值得我们跟进?

这种探索分析的方式,利用了数据挖掘的手段,更加符合人类的思考与推理方法,更容易得到有效的、可行动的结论。

北京智慧图谱科技有限公司,是一家创新的人工智能和知识图谱科技服务公司,隶属于中国文本大数据分析公司智慧星光旗下,基于首创的新一代智能市场洞察平台,帮助客户关联分散的数据,高效的进行消费者洞察、产品洞察、服务洞察和投资洞察。客户涵盖上市公司、零售品牌、金融机构、大学科研机构、通信企业、咨询机构、公关广告公司。

作为21世纪最火热行业“人工智能”的从业者,在“营销大数据”领域工作多年,合作过众多行业标杆型客户,却在与市场业务团队的磨合初期,常常被尴尬的问到:“分析结果我们看到了,但这个结果想要告诉我们什么?”这个问题也可以理解为,“如何让软件具备对分析结果的洞察能力”?

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因此,不仅仅是简单的统计,而是通过一些“特征抽取”算法,找到两个现象之间的相关性、相似性、因果性等特征,才能让业务人员得到新的知识。

数据决策过程需要多种背景,多种角色的人员参与,程序员、分析员与营销员,分别负责处理数据、生成分析报告,产生业务决策三种不同的任务。处于不同的工作环境,甚至不在一家公司。通过一个在线的协同系统将三者置于同一套界面、语言和流程下,不仅仅有利于大家更加具象的进行交流,减少信息漏斗,提高沟通效率。也有利于业务知识的传递与沉淀,企业不会因为某个人的变动而造成业务的停滞,业务知识才是企业真正的商业壁垒。

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简单的统计方法,发现的仅仅只是浅显的客观事实,但对于企业的业务决策优化,无法提供结论或建议。例如,把人口统计学分析与微博数据结合起来,证明某个品牌的女性用户占比大大超过男性,建议采用一些受女性欢迎的kol作为传播自媒体。但女性比例并不是该品牌的特征,而是所有这个行业的共性。

再例如,某主题公园对用户口碑的分析,二月份负面评价比例持平,并没有引起足够重视。但如果对负面评价深入分类,就会发现二月份餐饮的负面批评与过去的六个月对比,呈显著上升。因此二月份的负面评价特征与餐饮直接形成了相关性对应。从而得到了春节期间,餐饮部门管理不善的结论。

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