一个术语——数据化。
在本博客中，我们将定义数据化并探索跨行业的示例。这些示例将展示如何使用数据为您的业务带来好处，并解释您可能遇到的挑战。
什么是数据化？
首先，让我们定义数据化。
数据化是将我们的生活、活动、实践和社会行为的各个方面转化为数字数据的过程。
它涉及收集大量信息，从鼠标点击和键盘敲击到点赞、评论、卡片交易和电子邮件，并将其转化为可用于决策和自动化的数据。
由于数据化，流媒体平台可以个性化电影和节目推荐。农民可以监测土壤状况和天气模式；房地产专业人士可以预测市场趋势。运动员可以利用它来了解运动模式和表现指标，以优化训练和战术。
在企业界，数据化可以帮助企业：
做出更明智的决定
改善客户体验
优化供应链
开发产品和服务
2022 年至 2032 年数据化市场规模
2022 年至 2032 年数据化市场规模预计达十亿美元
数据化 vs 数字化 vs 数字化
一般来说，人们经常互换使用这些术语，但它们并不相同。
数字化是将模拟信息转换为数字格式的过程。想象一下制作一本实体书的数字副本或将纸质报告转换为 PDF。
数字化是您在 Kindle 上获取《傲慢与偏见》副本的方式。而且，如果您之前下载过简·奥斯汀的书籍，那么数据化就是您获得《艾玛》推荐的方式。相反，数字化是使用数字技术和数字化数据来改变商业模式、改进流程并创造新的收入和价值创造机会。例如，制造工厂实施传感器和自动化来监控生产线并优化产量。
跨行业数据化的示例
尽管实施数据化对于所有组织来说都是一项挑战。但是，各个行业的这些示例证明了其业务增长的潜力：
零售和
电子商务
银行业
电信
卫生保健
运输
社交
媒体
教育
人力资源
零售商收集大量客户数据，如浏览历史、购买模式、偏好、人口统计和支付信息。
利用这些数据，他们可以提供个性化建议、检测欺诈交易、降低购物车放弃率并优化营销策略。
废弃购物车短信示例
数据化可以给您的业务带来什么好处？
信息是 21 世纪的石油，分析是内燃机。
彼得桑德加德
Sondergaard Group 创始人兼执行顾问
通过有效利用大数据和预测分析，您的组织可以：
1. 改善决策
您的企业可以根据证据而不是直觉和猜测制定策略。这样可以做出更明智、更有效的选择。
假设你想推出一款新产品。数据化可以帮助你进行市场研 澳洲海外华人电话号码数据 究和竞争对手分析。随着你获得新知识，你可以决定在此过程中实施哪些策略。
2. 个性化体验
通过分析客户的行为和偏好，您的企业可以帮助您为每位客户打造个性化体验。从长远来看，这可以促进更紧密的联系并提高客户满意度和参与度。
3.提高效率，优化运营
数据化可以帮助您的企业识别瓶颈和需要改进的领域。这可以包括流程自动化、排除不必要的步骤、资源分配或流程优化等任何内容。
例如，航空公司可以使用传感器和维护记录数据来预测设备何时需要维修。
4. 创新和升级
在这个瞬息万变的世界里，跟上最新趋势可能具有挑战性。
假设你预测市场中的下一个技术趋势是人工智能 (AI)。有了这些信息，你就可以采取一些战略行动来应对这些市场变化。
首先，你要评估与人工智能应用相关的风险，例如安全性，并实施风险管理策略。然后，你要考虑如何将人工智能技术融入你的产品和服务中。同时还要调整你的营销策略以突出你的专业知识。
利用数据化可以让您的企业在应对市场变化和不断变化的客户偏好时获得竞争优势。它可以促进新产品、新服务或新商业模式的开发。这些数据可能会鼓励您尝试新事物，并将您的业务提升到另一个层次。
应对数据化的挑战
了解数据化的挑战至关重要，这样您的企业才能最大限度地提高效益，同时降低潜在风险。
以下是一些挑战和解决方法：
//隐私问题
//安全风险
//数据偏差
负责任且道德的数据化方法可以有效解决许多此类缺点。
为什么数据化是未来的发展方向？
收集和分析数据有助于您做出更好的决策、简化工作流程并改善客户体验。借助我们的客户数据平台People ，您可以负责任地收集、统一、存储、细分和分析数据。
此外，借助我们的客户互动解决方案Moments ，您可以使用不同的渠道、目标、指标、细分受众等来设计沟通。您可以衡量转化率、调整设置、细分受众并分析渠道。Moments 允许基于行为的沟通 - 根据您的客户活动，您可以通过一个沟通流程在多个渠道上触发特定消息。
