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由于大数据技术的可靠性以及辅助决策性,大数据应用逐渐广泛起来,但是由于技术的不完善以及业务思维的缺失,大数据技术也存在着一定的缺陷。其实,大家应该理性看待大数据技术,正视大数据可能出现的问题,如此一来才有可能了解自己的业务在数字化过程中还有哪些发展空间。

「大数据」顾名思义就是拥有大量的数据资料,但并不是用普通的数据处理方式来分析这些数据,因为数据量庞大到无法用普通的数据处理方式来分析。目前已运用在许多行业并表现出色,但我们也要知道大数据是存在局限性的,只有了解这些局限性来有可能避免目前或不远的将来带来的损失。目前大数据在客户关系仍然需要发展的地方有:

1.客户行为分析
2.绩效评估
3.数据的相关性分析

预测结果仅供参考

在大数据的帮助下,我们可以跟踪客户行为并分析得出一个行为模式,让从事营销推广与销售的人员可以更精准的提供客户所需要的内容。大数据资料辅助业务分析,检查不同客户的行为,然后根据客户行为模式提出建议,虽然我们可以依赖大数据做出行为分析,但却不应过分自信,因为一台机器是无法确认由许多情绪波动所构成的完整人类行为。客户昨天购买产品的模式,可能不同于明天的购买模式。因此,随着行为数据的变化,营销人员也应该随时做好应变的准备。

以数据评估员工,而不是热情和软技能

很多企业都开始使用利用大数据开发的工具,组织管理层也开始通过它来评估员工的表现,例如CRM系统中,会总计销售人员的跟进客户数量、通话时长、成单数量等等,依据这些数据管理层可以快速找出最佳员工,再找出达到平均目标的员工、表现不佳的员工。但大数据技术只能计算数字,却无法评估员工的个人技能以及工作态度,例如达到平均工作目标的员工可能是最支持公司管理的那一群人,而不一定是业绩最突出的那一个。因此,评价员工仍需多方考量,不能仅凭数字,在这方面大数据是失败的,所以即使有大数据可以参考,管理层仍需保持对员工的观察。

数据的相关性并不总是准确

大数据进行比对后的数据,能让分析师知道两者之间是否具有相关性。然而,有时却不准确,这可能是取决于其他因素的基础上,由于处理资料时可能会有大量的差异,任何变数都可能与某些结果相关但又不是绝对相关。因此,大数据在展示资料之间的关系时,仍有很大的发展。

有人说,当科技被正确使用时,可以成为你最好的朋友,但同时,也可能会导致问题的发生,更可能导致毁灭性的副作用。因此,了解与预防才能避免危机,也是保持安全的唯一途径。同样的,请确保您知道趋势与大数据的优缺点,以便物尽其用,并采取预防措施以避免损失。