如何使用技术解决方案做出数据驱动的决策

       数据驱动决策(DDDM)是一种基于可量化目标或关键绩效指标(KPI)的方法，可以收集信息、从发现中评估模式和事实，并以各种方式实施有利于企业的战略和行动。一般来说，数据驱动的决策需要依靠经过验证和研究的数据，而不是利用未处理的数据来实现重要的业务目标。

数据驱动决策示例

       (1)推动亚马逊公司的销售

       亚马逊公司的零售部门根据消费者以前的购买和搜索活动，利用数据确定向消费者推荐哪些商品。亚马逊公司的推荐引擎是由机器学习和人工智能引导的，并不是向消费者随意推荐产品。根据麦肯锡公司的调查，2017年亚马逊公司的客户购买率达到35%，这可能归因于该公司采用的推荐算法。

       (2)谷歌的领导力发展

       谷歌公司非常重视采用其“人员分析”方法。谷歌公司从10000多次绩效评估中收集数据，并将其与员工敬业度联系起来，作为著名的人力分析工作之一“Oxygen”项目的一部分。谷歌利用这些数据来识别高绩效管理者的共同习惯，并设计培训计划来帮助他们提高这些技能。由于采取这些举措，管理者的好感度从83%提高到88%。

       (3)星巴克的门店选址决策

       在2008年关闭数百家星巴克门店后，星巴克公司当时的首席执行官霍Howard Schultz表示，该公司将采用更科学的方法来选择开设新店的地址。

       星巴克通过与一家位置分析公司合作，根据人口统计和流量趋势确定合适的地点。在做出决定之前，该公司与其区域团队进行协商。在进行新的投资之前，星巴克利用这些信息来评估一些地点能否获得成功。

数据驱动决策的技术解决方案

       (1)客户数据平台

       如今，很多客户在做出选择购物之前，通常会在各种网站和平台上进行研究和比较。客户数据平台用于跟踪全渠道客户旅程。

       客户数据平台(CDP)收集有关客户的信息，以创建可用于指导营销活动的客户档案。它们的功能是在客户通过每个接触点时收集数据，并将其聚合，以便其他商业智能工具可以使用它。

       客户数据平台(CDP)可以确保企业的员工了解消费者是谁、他们如何购买以及他们购买的动机是什么，从而帮助企业避免数据孤岛。

       (2)数据仓库

       数据仓库是一个集中的存储库或数据目录，其中包含来自许多来源的集成数据。一个良好的数据仓库可以为企业提供重要的数据点。

       各种规模的企业可以使用数据仓库来收集对其运营很重要的信息，他们都可以使用数据仓库软件。虽然“仓库”这个名字让人联想到实体仓库，但许多解决方案都是基于云计算的，因此非常适合扩展到企业想要的规模。

       对于使用BigCommerce的Pro和Enterprise订阅的企业来说，Google BigQuery是一个很好的数据仓库示例，BigCommerce使用它创建了一个原生接口。

       (3)商业智能解决方案

       商业智能包括数据存储。那么如何识别数据库系统和商业智能系统之间的区别呢?数据仓库只是一种存储工具，但商业智能解决方案使人们能够以有形的方式分析数据，以协助数据驱动的决策和预测。

       这些技术可以帮助企业将大量数据整合到对不同团队有意义的平台中。这些技术的一些示例如下：

       ●Google Data Studio是一种数据可视化工具，允许企业的团队以新的方式探索数据。它的好处包括免费使用并且与Google BigQuery紧密联系。为了与Google Data Studio合作，采用BigCommerce的企业可能会使用预构建的报告。

       ●Tableau宣称其数据可视化工具旨在帮助每个人理解他们的数据。

       ●在商业分析工具领域，Microsoft Power BI是市场领导者。该系统由微软公司开发，提供动态数据可视化和易于理解的界面。

       (4)个性化解决方案

       企业可以使用个性化解决方案将一对多的客户营销计划转变为一对一的计划。企业可以通过定制解决方案为每个消费者提供个性化体验，其中包括动态内容、产品建议、交易和折扣等等。BigCommerce合作伙伴网络中的个性化工具包括以下内容：

       ●Limespot

       ●Nosto

       ●io

       ●Dynamic Yield

       (5)分析解决方案

       企业了解消费者的在线行为可能会为其提供有关电子商务网站上哪些内容有效以及哪些内容无效的宝贵信息。在基本的层面上，这些分析是对数据的系统计算和分析，可用于跟踪网络、营销、研究和销售中的指标。

BigCommerce客户如何做出数据驱动的决策

       以下是BigCommerce合作伙伴网络分析解决方案的一些示例：

       (1)Garrett Wade

       BigCommerce与BigQuery的联系证明了Garrett Wade公司的游戏规则的改变，Garrett Wade公司是一家顶级的花园木工设备和手工工具制造商。

       采用BigQuery的接口，Garrett Wade公司能够查看真实准确的数据。该公司表示，清理和规范化数据花费的时间相对较少。此外，他们能够在该公司发布产品之前使用数据来确认测试环境的正确性。这也使该公司能够快速创建经过验证的报告，从而腾出时间让开发团队专注于更具挑战性的任务。

       (2)Fore Ladies Golf

       2018年，致力于为高尔夫女性球员提供高品质服装的Fore Ladies Golf公司成功采用BigCommerce。该公司总裁Jessica Benzing意识到，需要采用分析和报告解决方案，以便为她的公司开发一种更为数据驱动的方法。

       (3)Origin

       Origin公司是一家总部位于缅因州山区的手工服装和营养品生产商，该公司一直在改进其IT堆栈以跟上渠道扩张的步伐。作为其更广泛的渠道战略的一部分，该公司使用BigQuery连接和预构建的DataStudio报告来统一来自不同来源的客户数据。

结论

       拥有一个支持数据驱动策略的电子商务平台至关重要。BigCommerce公司认为SaaS是未来的发展方向，而数据是其中的重要组成部分。能够选择最好地帮助企业实现从存储到分析的智能目标的数据解决方案，并让它们交互，可以在制定简化的数据策略方面发挥重要作用。