分析可能是当今公司获取客户信息最重要的工具。这就是为什么到2023年，天辰注册平台大数据领域的规模将超过2,730亿美元，微软(Microsoft)、亚马逊(Amazon)和谷歌等公司投入如此之多，不仅是为了收集数据，也是为了为企业提供数据。
随着人工智能和机器学习的不断发展，我们使用分析的方式也在不断增长和变化。在过去，企业专注于收集关于客户和产品的描述性数据，他们越来越多地从收集的信息中获取预测性和规范性的知识。那么，描述性、预测性分析和规范性分析之间有什么区别呢?你的公司需要后者吗?
如果你是数据分析领域的新手，让我们做一个快速的概述:
●描述性分析:提供关于你的公司发生了什么的信息的数据。想想每月的销售报告，网络点击率，市场活动率等等。他们会让你了解项目是如何执行的。这是最基本的分析形式。(想想“分析”和“分析”。)
●预测分析:提供有关公司未来发展的信息的数据。运用更复杂的机器学习和人工智能过程和算法，预测分析可以帮助你确定将会发生什么——一个产品将会卖得多好，谁可能会买它，哪种营销方式会产生最大的影响。
●说明性的分析:数据提供的信息不仅仅会发生什么在你的公司,但它是怎样产生的更好如果你做x, y,或z。除了提供信息,规范的分析更深入一步你应该采取行动建议优化过程,运动,或服务的最高学位。
最诚实地说，什么构成了预测分析和规定分析之间仍然有很多混淆，你可能会看到它们在一些圈子里被互换使用。无论如何，描述性、预测性和规范性分析在我们今天的组织中都扮演着重要的角色。我们并不总是需要在数据上运行复杂的算法。有时我们只是想知道我们的财务状况，或者我们的社交媒体页面获得了多少流量。然而，在我们确实希望提高效率和优化性能的情况下，天辰注册代理规定性分析正发挥着越来越重要的作用。
规定性分析使营销更容易
让我们以a为例。在过去，营销团队会起草活动，并使用描述性分析来定位他们认为最愿意接受它的人。20-30岁的顾客可能比45-60岁的顾客得到“更年轻”的信息。它们可能被定位为不同的产品或服务。这通常会导致更好的整体表现的运动。老实说:许多公司仍然以这种方式营销。但这种类型的营销仍然不是最有效的。这里面还有很多假设，甚至结果——高或低的购买率——也不一定能让人明白为什么这个运动做得好或不好。
当我们进入预测分析时，事情变得更清楚了。人工智能和机器学习可以更具体地告诉我们应该针对哪些客户群体，以及应该提供哪些产品或折扣以实现最大影响。他们甚至可以告诉你一天中的什么时间，用什么媒介来联系他们。但这些活动的结果仍然是描述性的。他们不会告诉你应该做什么来进一步提高你的成绩。
输入、规范的分析。规范性分析主要有三种形式:引导营销、引导销售和引导定价。它使用人工智能和机器学习指导买家以更少的人力interaction-prescribing合适的买家,在正确的时间,正确的content-telling销售人员产品提供使用words-informing你使用什么价格什么时候的情况。这些信息不仅能让你最大化销售，还能让你最大化价格和利润。
事实上，预测分析和规定性分析的好处远远超出了销售转化。它们会消耗掉时间、效率、人力资本和交易成本。预测分析，当自动化时，可以让你做出实时的决定——一些汽油和化学公司做的事情，例如，整天改变价格以最大化利润。实现数据和更具体的规定性分析的好处归结于拥有最大化可用数据的技术、系统和流程。在我最近发表在《福布斯》上的一篇文章中，我谈到了拥有合适的基础设施和软件来支持数据的重要性。如果你想要提升食物链以利用规范性分析的力量，这些想法在这里仍然是正确的。这是因为说明性分析是基于AI在后台执行的计算(这是由你的记录、工具和基础设施系统驱动的)，相信AI会为你实现销售最大化。它还需要放弃控制权。但它从这些交流中产生的数据也非常有见地，证明人工智能通常能够优化销售和营销，这是人类永远做不到的。
要知道你的公司应该投资哪种类型的分析，你需要从一个大问题开始:你想要完成什么?正如我上面所提到的，指令性分析是很强大的，但并不是每个公司，或者你推出的每个活动都需要它。它们也需要大量的调整。第一次没有算法是完美的。它需要时间、努力和精力才能使规定的分析有效地工作。但是，如果你处在一个竞争激烈的市场中——管理从产品到人员的一切——规范分析可能意味着对利润、生产力和底线的巨大提升。老实说:它还处于规范性分析游戏的早期阶段。我猜我们只是看到了规范性分析所能完成的部分的冰山一角。(对于中小型企业来说，
天辰平台开户别担心:我猜作为一种服务的规范性分析也不会落后太多。)