什么是统一数据分析?你为什么要关心它?
在我们进入统一数据分析的细节之前，让我们提醒自己一个互联网先驱的警示故事……
你听说过网景吗?
这家公司创造了最早的网络浏览器之一，最著名的是它的衰落:曾经拥有90%的市场份额，但在几年内几乎失去了所有。
网景公司的首席执行官吉姆·巴克斯代尔曾经说过:
“如果我们有数据，就让我们看数据。如果我们只有意见，那就听我的吧。”
每个笑话都有一点道理，但这个笑话不一样。这是当今许多公司运营的现实。
为什么?
因为收集、分析和解释数据即使使用我们今天拥有的最新技术也是困难的。
越来越多的公司意识到他们的数据是多么孤立和分散，如果以统一的方式执行数据分析是最可靠的。
在这篇文章中，我们将回顾新的运动，即统一的数据分析．
什么是统一数据?
统一数据是将来自不同来源的数据聚合到单个视图的结果，以便为组织中的关键问题提供更完整和准确的答案。
例如，公司今天收到的一种数据是客户反馈。
想想人们或客户可能分享反馈的不同方式:
- 通过回答NPS的调查
- 当他们联系支持时
- 通过提出投诉
- 当他们试图在网上做一些事情，但不能所以他们转向实时聊天
- 通过发一条愤怒的推特
将这些数据统一到一个地方可以提供最准确的视图，以了解在公司当前的产品和流程中，什么可行，什么不可行。
当我们将这些非结构化的定性反馈数据与捕捉客户行为的结构化定量数据结合起来时，就会出现更准确的情况:
- 产品的分析数据
- 购买数据
- 客户旅程中的事件序列
所有这些数据都可以通过客户id统一到一个数据仓库中。
什么是统一数据分析?
将客户数据放在一个地方很好，但是如何有效地使用它来获得问题的答案呢?
这就是分析的作用!
统一的数据分析是使用技术来理解组织跨渠道收集的数据的过程。
在大多数情况下，需要先进的技术:数据清洗将确保数据是可用的，实体解析将确保数据是准确的，以及专题分析将帮助将非结构化数据转换为结构化数据。
您还需要一个可视化工具来更容易地理解答案。（参见专题可视化的示例）
企业如何从统一数据分析中获益
与我们合作的公司已经从统一的数据分析中受益，你也可以!下面的例子展示了您的公司现在可以采用的一个真实的用例:
假设你需要回答这样一个问题:“对于那些在我们这里花最多钱、对我们的产品最满意的客户，我们能做些什么来改善客户体验?”
以下是使用统一数据分析的方法:
步骤1。准备数据，将其统一到一个地方
确保NPS或客户满意度调查的结果具有与之关联的客户id。
对于每个客户ID，在提供ID的同时提供一个销售指标，如客户终身价值(CLTV)。
使用专题分析，或类似的技术发现并量化主题在客户对开放式调查问题的回答中。
步骤2。跨统一数据运行查询
为了回答你的问题，假设你在一个地方有所有的数据，你有几个选择:
- 您可以将查询限制为具有最大CLTV和最高满意度得分的客户，然后查看他们的回答中最常见的主题。
- 您可以在最满意的客户提出的改进建议中计算每个主题的总CLTV。
- 如果你的满意度得分和顾客消费有很高的相关性，那么最好看看那些不太满意的顾客，以便了解如何提高他们的总体满意度和消费。
步骤3。可视化的结果
通常，客户的需求和需求都是通过文字云可视化的，但是你可以通过使用条形图来对相似的主题进行分组，同时可视化主题的数量和影响，从而获得最准确的图像。（为何言云害见识）
柱状图还可以让您可视化客户细分之间的主题差异，例如满意度高与满意度低的客户。
在主题，我们也将为您提供一个概述，什么将导致对客户满意度或NPS的最大影响。
为什么现在需要统一的数据分析
在今天的许多公司中，数据被创建和存储在信息孤岛．每个团队都要对自己的部分数据负责，这使得他们很难做出数据驱动的决定。
举个例子，让我们看看绩效营销团队，他们倾向于关注与广告绩效、社交分析和内容需求相关的数据。
将这些数据与公司内部的其他数据联系起来，将帮助他们变得更有效和成功:
- 销售数据帮助市场营销者了解哪些获得的线索能够最快地转化为客户。
- 客户成功和客户体验数据提供了洞察哪些客户是最快乐的。
- 客户反馈有助于了解产品或服务的哪些方面最能引起客户的共鸣，以及什么会让客户向其他人推荐公司。这最终会带来更有效的客户获取支出。
- 产品分析数据将帮助营销团队了解哪些产品功能是客户不可或缺的，因此应该在他们的营销活动中突显出来。
一些crm和平台试图同时满足不同类型的用户和用例，但在许多情况下，每个团队使用自己的最佳解决方案。
意识到这一根本缺陷的公司正在打开渠道，并在业务部门之间统一数据。
当公司采用统一的数据分析时，所有业务部门的生产率都会提高。
他们能够做出更好的决定，更具战略性。
如果网景公司的CEO能够很容易地获得统一的数据，也许他会做出完全不同的决定，而你也会在网景浏览器上读到这篇文章。
探索主题如何跨渠道统一你的反馈．
