3 βήματα για τη χρήση χουμε φτάσει σε ένα σημείο της ιστορίας όπου είμαστε περιτριγυρισμένοι από πληροφορίες. Και επιπλέον, τώρα ξέρουμε πώς να αξιοποιήσουμε αυτές τις πληροφορίες προς όφελός μας. Τα δεδομένα οδηγούν συνεχώς περαιτέρω καινοτομίες στην τεχνολογία. Pτην υγειονομική περίθαλψη και την εκπαίδευση – για να αναφέρουμε. E μόνο μερικές από τις πολλές βιομηχανίες . Μέσω της συλλογής και της ανάλυσης δεδομένων, βλέπουμε αξιοσημείωτα μοτίβα που μπορούν να μας. E βοηθήσουν να βελτιστοποιήσουμε την απόδοση και να προβλέψουμε τα αποτελέσματα με υψηλό βαθμό ακρίβειας. Το μάρκετινγκ, επίσης, είναι περισσότερο προσανατολισμένο στα. H δεδομένα από ποτέ, καθώς βοηθά στο να προσεγγίσετε ένα κοινό-στόχο και στο να δείτε ποιες στρατηγικές λειτουργούν και ποιες όχι 3 βήματα για τη χρήση .
Για τον επαγγελματικό σύλλογο
τα δεδομένα μπορούν να αποτελέσουν τεράστια ώθηση για Λίστες φαξ να βοηθήσουν στην εύρεση πιθανών μελών που θα είναι κατάλληλα για τον οργανισμό σας, ενώ ταυτόχρονα μειώνουν τις δαπάνες μάρκετινγκ – δίνοντάς σας καλύτερη απόδοση στην επένδυση μάρκετινγκ. Εδώ θα καλύψουμε μερικά από τα βασικά της ανάλυσης δεδομένων και πώς μπορεί να χρησιμοποιηθεί προς όφελος του συλλόγου σας και των μελών σας. Προτού μπούμε στη σκληρή ουσία της χρήσης δεδομένων, ας δούμε πρώτα τη διαδικασία και τους στόχους της.
Βασικές αρχές της προγνωστικής μοντελοποίησης
Έτσι, οι περισσότεροι άνθρωποι κατανοούν τι είναι τα δεδομένα και ότι μπορούν να είναι χρήσιμα. Αλλά, πώς ακριβώς είναι χρήσιμο;
Λοιπόν, όταν προσπαθείτε να
δημιουργήσετε καλύτερους δυνητικούς πελάτες, πρέπει να έχετε રીતે જોડી શકો છો. તો રાહ શેની જુઓ છો? μια ιδέα για το τι είναι καλός υποψήφιος πελάτης. Αναμφίβολα, είχατε άτομα που εντάχθηκαν στον σύλλογό σας που ήταν αυτό που θα αποκαλούσατε «ιδανικά» μέλη: πλήρωσαν έγκαιρα τις συνδρομές τους, κράτησαν τη συνδρομή τους για αρκετά χρόνια, συμμετείχαν σε εκδηλώσεις. Οποιοσδήποτε θα συμφωνούσε aleart news ότι αυτά είναι τα είδη μελών που θέλετε σε μια ένωση.
Φάση 2: Συναρμολόγηση μοντέλων
Τώρα έρχεται το ενδιαφέρον μέρος – η δημιουργία μοντέλων από τα δεδομένα σας. Πιθανότατα, εσείς προσωπικά δεν θα δημιουργείτε μοντέλα πρόβλεψης, εκτός και αν είστε κάποιου είδους μαθηματικός γύρος. Αλλά ας το παραδεχτούμε – δεν είμαστε στο Good Will Hunting και η επίλυση πολύπλοκων αλγορίθμων είναι μια δεξιότητα που είναι πολύ απρόσιτη για τους περισσότερους από εμάς.
