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Analyser ce

Écrit par : Kevin Ramesan
Date de publication : juillet 18 2013

Définition du produit et de l'impact de marché

Avec des entrepôts de données d'entreprise maintenant remplis de téraoctets de données historiques, il est essentiel d'adopter des outils qui permettent aux marketeurs de mieux comprendre leurs clients et d'établir des stratégies adaptées pour une véritable une à une gestion de la relation. La demande croissante pour permettre aux utilisateurs finaux d'accéder, analyser et fournir des informations d'une organisation a amplifié le besoin de l'intelligence d'affaires (BI) du marché et sa technologie. Comprendre le comportement du client est important pour ajuster les stratégies d'affaires, l'augmentation des revenus, et l'identification de nouvelles opportunités. Analytics sont donc bouton chaud d'aujourd'hui, en aidant les entreprises à accroître leur retour d'applications d'entreprise global sur investissement (ROI).

En   le domaine de la CRM, de l'analyse sont fournis en deux grandes saveurs:

  •     Analyses descriptives     - Qui met l'accent sur les tendances historiques des clients
  • analyses normatives - qui tend à prévoir     le comportement futur du client

Beaucoup   des fournisseurs de CRM progiciels traditionnels comme Siebel ,    SAP , PeopleSoft , MS CRM et   E. piphany proposer des modules d'analyse qui tombent principalement dans l'   catégorie descriptive. L'analyse prédictive ont longtemps été au centre des vendeurs   comme SPSS , I-Impact , SAS Institute ,    Business Objects SA , et Cognos Inc

affaires   suites de renseignement sont même établissement d'un marché beaucoup plus large en croisant   dans le domaine des fournisseurs d'ERP qui offrent des solutions pour la gestion financière.   En fait, ils investissent massivement dans le domaine émergent de la performance de l'entreprise   management (BPM). Analyse BPM pourraient jouer un rôle important dans les suites CRM   pour améliorer la performance des processus d'affaires. Cependant, la technologie data mining,   qui se concentre sur l'identification des tendances intéressantes et développement prédictive   modèles de données, a le plus grand potentiel pour permettre aux entreprises de tirer parti de   ressources de données pour la réussite des entreprises stratégiques.

analytique   les applications sont de plus en plus tirant parti des vitesses de traitement plus rapides, plus complexe   algorithmes et des infrastructures de data mining existants pour aider les entreprises à naviguer   à travers leur marché inconnu. Le marché des logiciels d'analyse a une grande variété   des technologies, tels que les serveurs et les outils pour requêtes et de rapports analytiques,   traitement analytique en ligne (OLAP) et l'exploration de données. Ces technologies ont   traditionnellement distincts et non intégrés, qui a abouti à la ségrégation   des communautés d'utilisateurs incapables de partager l'information. Il ya maintenant une prise de conscience de   le potentiel de plus de capacités d'analyse prédictive font leur apparition intégré   avec CRM emballés, les applications ERP et SCM, où ils sont accessibles à un large   ensemble des utilisateurs qui s'appuyaient précédemment sur des tableurs, instinct, ou un indépendant   département analytique.

terminologies

L'   mondial de logiciels BI dispose de nombreux outils différents. Certains d'entre eux suivent:

utilisateur final   requêtes et des outils de reporting: Ils sont conçus spécifiquement pour soutenir   accès ad hoc de données et rapport-bâtiment par les utilisateurs les plus novices.

ligne   Transformation des outils d'analyse (OLAP): Computerbased techniques utilisées   pour analyser les tendances et effectuer des analyses d'affaires en utilisant des vues multidimensionnelles   des données d'entreprise.

ligne   Traitement des plateformes transactions (OLTP): Les systèmes informatiques conçus   et construit pour réaliser des analyses de données.

ligne   Plates-formes d'analyse de traitement (OLPP): Développé en reconnaissance de   les limites de la conduite des analyses de données sur Online Transaction Processing   (OLTP) plates-formes, OLPP fournit une élaboration et la prestation complète   environnement pour l'analyse prédictive ne sont pas satisfaits aujourd'hui par des processus OLAP / OLTP.   OLPP permet aux utilisateurs de développer une compréhension prédictive du comportement futur   et les tendances des clients, des fournisseurs, des produits, des comptes, des stocks, l'approvisionnement et   transactions grâce à l'appui de la facilité d'utilisation du front traditionnel et la découpe   techniques de modélisation prédictive scientifiques.

données   logiciels d'extraction: Le processus de découverte efficace de non évidente précieux   modèles d'une grande collection de données. Il utilise des technologies telles que les neurones   réseaux, l'induction de la règle, et le regroupement de découvrir les relations dans les données et   faire des prédictions.

ETL   outils: court extrait, transformer, charger, trois fonctions de base de données   qui sont combinés en un seul outil pour extraire des données d'une base de données et la placer   dans une autre base de données. Extrait - le processus de lecture des données   à partir d'une base de données. Transformer - le processus de conversion de l'   Données extraites de sa forme précédente dans la forme qu'elle doit être en sorte que   il peut être placé dans une autre base de données. Transformation se produit à l'aide de règles   ou des tables de consultation ou en combinant les données avec d'autres données. charge   - Le processus d'écriture des données dans la base de données cible.

emballée   data-mart/warehouse: est un mélange de technologies visant à l'efficacité   l'intégration de bases de données opérationnelles dans un environnement qui permet le stratégique   l'utilisation des données. Ces technologies comprennent les bases de données relationnelles et multidimensionnelles   systèmes de gestion, l'architecture client / serveur, la modélisation des métadonnées et des dépôts,   interfaces utilisateur graphiques, et bien plus encore. Systèmes d'information exécutif (EIS):   fournir des vues de haut niveau d'une organisation en agrégeant les données de différents   sources de l'intérieur de l'organisation et aussi de sources externes. Enquêtes spéciales   fournir des données sur la performance et l'analyse des tendances en matière de gestion de haut niveau. Facilité d'   utilisation est un élément important pour que des enquêtes peuvent être réalisées sans une analyse détaillée   connaissance des structures de données sous-jacentes. Interfaces graphiques (GUI) font   il possible de demander des rapports et des requêtes sans avoir recours à la programmation.   

Tendances élargissement de la communauté des utilisateurs

Traditionnellement   Implémentations logicielles de BI ont porté sur des projets internes qui fournissent des analystes   et aux dirigeants d'accéder à des outils de business intelligence. Aujourd'hui, la tendance est en train de changer   en tant que communauté des affaires en général nécessite l'accès à la connaissance des clients. Analyse   et les rapports ne sont plus limités aux groupes susmentionnés au sein des organisations.   Tout salarié peut, et doit, bénéficier de logiciels de BI.

Malheureusement,   pour la plupart des entreprises aujourd'hui, l'utilisation de modèles d'exploration de données dans la gestion de la campagne   est un processus manuel, beaucoup de temps. Quand un acheteur veut lancer une campagne   basé sur les résultats du modèle, il ou elle doit faire appel à un modeleur (généralement un statisticien)   d'avoir une course de modèle par rapport à une base de données de sorte qu'un fichier de partition peut être créé.   Le distributeur doit alors solliciter l'aide d'un membre du personnel pour faire fusionner les scores   avec la base de données marketing. Ce processus décousu se heurte à des problèmes   et les erreurs et peut prendre des semaines. Souvent, dans les délais les modèles sont intégrés   avec la base de données, que ce soit les modèles sont obsolètes ou l'occasion de la campagne   a passé.

L'   solution est l'intégration étroite de l'exploration de données et les technologies de gestion de campagne.   Selon ce scénario, les marketeurs peuvent invoquer les modèles statistiques à partir de l'   application de gestion de campagne, des segments de clientèle score à la volée, et rapidement   créer des campagnes ciblées à des segments de clientèle qui offrent le plus grand potentiel.   La gestion des campagnes et l'extraction de données, lorsque étroitement intégrée, sont des outils puissants.   

CRM   applications sont le véhicule idéal pour transmettre les connaissances requises   à différentes couches de la communauté d'affaires. De nouvelles alliances sont donc prévisibles.   De plus en plus opérationnel CRM analytiques vendeurs s'alignent plus avancé, la prédiction orientée   sociétés d'analyse. L'automatisation du marketing et des analyses sont certainement les hotspots   pour le marché du CRM cette année.

affaires   Objets récemment annoncé son intégration avec Salesforce.com pour fournir l'   clients de CRM avec la solution d'analyse des rapports et avancé. PeopleSoft a publié   sa solution d'analyse prédictive. Siebel continue son étroite intégration avec   SPSS et SAS.

Recommandation de l'utilisateur

vrai   personnalisation des canaux de vente peut être décrit comme ce produit / services   / Prix, les clients doivent être offerts en fonction des commentaires de l'interaction et la prédiction   de leur modèle de comportement. La quantité de données qui doivent être analysées afin de faire   cette précision et attrayant pour le client est le volume complexe et élevé. Données   l'exploitation minière peut fournir les moyens analytiques nécessaires pour découvrir règles importantes   ou des motifs. Pour les données disséqués et configuré pour être utile, il doit y   être des mesures soient prises pour lui donner une certaine valeur. Cette action pourrait être la gestion de la campagne,   e-mail, gestion de publipostage, ou une myriade d'autres actions.

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