Inhoud
- Transparantie als een service met toegevoegde waarde
- Ingebouwde analyses en duidelijk gedefinieerde pijnpunten voor klanten
- Geen bugs, geen stress - Uw stapsgewijze handleiding voor het creëren van levensveranderende software zonder uw leven te vernietigen
- Ingebouwde analyse en voorspellende marketing
- Analytics en Business
Bron: Jakarin Niamklang / Dreamstime
Afhaal:
Ingebouwde analyses kunnen een krachtig hulpmiddel zijn om bedrijven te helpen niet alleen het maximale uit hun gegevens te halen, maar ook om het vertrouwen van hun klanten te winnen.
Embedded analytics (EA) zijn hulpmiddelen voor gegevensbeoordeling en -weergave die zijn ontworpen om naadloos te worden geïmplementeerd in software van derden. Ze zijn enorm nuttig voor elke organisatie of instelling die afhankelijk is van gegevens en zijn zeer invloedrijk op het gebied van business intelligence (BI). EA-technologie helpt bedrijven weloverwogen beslissingen te nemen en voorspelbare resultaten te behalen. Het nut ervan is vrijwel onbegrensd, omdat ingebedde analyses de betrokkenheid van gebruikers vergroten, bijdragen aan omzetgroei en aanzienlijke waarde toevoegen aan een breed scala aan softwareapplicaties. Hier zijn enkele voorbeelden van hoe de technologie kan worden geïmplementeerd op manieren die zowel bedrijven als hun klanten ten goede komen.
Transparantie als een service met toegevoegde waarde
Business intelligence vormt de kern van embedded analytics. Maar naarmate het grote publiek zich meer bewust wordt van praktijken voor gegevensverzameling in de online ruimte (zowel via sociale media als elders) en de potentiële gevaren, lijkt het vertrouwen in BI-oplossingen onder gebruikers af te nemen. Het internet groeit, evenals de complexiteit van beveiliging en beste gebruikerspraktijken.
Veel bedrijven verzamelen gegevens om hun klanten zo goed mogelijk te begrijpen, zodat ze concurrerend, winstgevend en relevant blijven door zinvolle interactie met de klant. En bedrijven zijn niet de enige entiteiten die gegevens verzamelen en analyseren - openbare instellingen profiteren ook van analyses. Maar wat de instelling en haar doelstellingen ook zijn, inbreuken kunnen potentieel veel macht over gegevens verplaatsen van goedbedoelende organisaties naar een willekeurig aantal slechte acteurs met black hat-motieven.
De ondoorzichtigheid van BI-operaties kan voor klanten een belangrijk pijnpunt zijn. Recent nieuws over gegevensverzameling via sociale media-API's ten behoeve van specifieke politieke campagnes heeft geleid tot wijdverbreide verontwaardiging en een nieuw niveau van wantrouwen jegens enkele van de grootste technologiebedrijven van Silicon Valley. Het klinkt slecht voor big data-bedrijven, maar het goede nieuws is dat ingebedde analyses dit probleem daadwerkelijk kunnen oplossen door gebruikers toegang te geven tot sommige, de meeste of zelfs alle dezelfde inzichten die zichtbaar zijn aan de zakelijke kant.
EA-technologie kan niet alleen bedrijven helpen bij het maken van keuzes, maar kan ook gebruikers en klanten helpen. Als gebruikers een duidelijk beeld krijgen van welke gegevens worden verzameld, hoe en waarom, kan vertrouwen in EA-producten worden vastgesteld. Transparante, EA-compatibele gebruikerservaringen hebben absoluut een plaats in het nieuwe BI-paradigma. Analytics kan voor iedereen toegankelijk zijn en dat zou ook zo moeten zijn.
Ingebouwde analyses en duidelijk gedefinieerde pijnpunten voor klanten
Pijnpunten zijn essentiële gegevens als het gaat om gebruikersonderzoek. Het zijn de problemen die gebruikers ervaren, die technologie wil oplossen. Softwareproducten zijn over het algemeen gericht op het oplossen van een gedefinieerde reeks pijnpunten van gebruikers, die binnen of buiten gebruikersbetrokkenheid bestaan. Hoewel software is gebouwd rond het idee om pijnpunten van gebruikers te elimineren, lukt het niet altijd - en kan het zelfs meer problemen veroorzaken dan het oplost.
Een functie waarop embedded analysetechnologie voortdurend verbetert, is de ontwikkeling van nauwkeurige, dynamische en actuele gebruikersprofielen. Wanneer mensen een relatie aangaan met software, kan de relatie in de loop van de tijd verbeteren als de gebruiker inzicht geeft in hun gedrag, voorkeuren en pijnpunten. Gebruikersproblemen zijn kansen voor software om oplossingen te creëren.
Er zijn een aantal verschillende manieren waarop embedded analytics softwarebedrijven kan helpen pijnpunten van gebruikers te meten. Om de gebruikerservaring zo goed mogelijk te begrijpen, moeten bedrijven deze modelleren met een zo breed mogelijke steekproef van business intelligence-gegevens. Deze gegevens geven hen het inzicht dat nodig is om bestaande functies en mogelijkheden op een bruikbare manier te beoordelen.
Geen bugs, geen stress - Uw stapsgewijze handleiding voor het creëren van levensveranderende software zonder uw leven te vernietigen
U kunt uw programmeervaardigheden niet verbeteren als niemand om softwarekwaliteit geeft.
In het verleden werden pijnpunten gemeten aan de hand van gegevens verzameld door moeizaam onderzoek en gebruikersbereik. Dankzij ingesloten analyses kunnen nu automatisch gebruikersprofielen worden gevormd door natuurlijke betrokkenheid, waardoor de voorwaarden voor gestroomlijnde probleemoplossing worden gecreëerd.
Lezen: De 5 grootste gegevensvisualisatiefouten die iedereen gemakkelijk kan vermijden
Ingebouwde analyse en voorspellende marketing
Nieuwe technologie, zoals machine learning en kunstmatige intelligentie, verandert snel hoe marketingcampagnes werken. Dientengevolge moeten softwarebedrijven niet alleen trends uit het verleden en het heden analyseren, maar ook naar de toekomst kijken om te concurreren. Naast de huidige patronen kunnen ingesloten analyses gegevens verlichten die bedrijven helpen te anticiperen op wat nog moet komen.
Trendanalyse stelt bedrijven in staat zich voor te bereiden op wat de toekomst hun markt te bieden heeft. Voorspellende analyses vereisen echter zo'n geavanceerd niveau van datamining dat oplossingen van derden vaak het meest efficiënt zijn. Met andere woorden, ingebedde analyses bieden een white label-optie voor voorspellende marketing.
Met behulp van statistische algoritmen maken voorspellende analyses gebruik van gegevens om trends te modelleren om hun trajecten over specifieke tijdsbereiken te meten. Hoe vollediger de gegevens en hoe nauwkeuriger de analyse, des te groter de toegang tot die informatie.
Ingebouwde analysetechnologie maakt niet alleen voorspellende analyses mogelijk voor zowat elk bedrijf, maar maakt deze gegevens ook zeer toegankelijk voor gebruikers van elke ervaring en elk betrokkenheidsniveau. Met gestroomlijnde bruikbaarheid en datavisualisatie biedt de uitgebreide business intelligence van embedded analytics gebruikers inzicht in markttrends die zich tot ver in de toekomst kunnen uitstrekken.
Analytics en Business
De manieren waarop analyses het moderne bedrijfsleven ten goede komen, zijn onmetelijk. Maar nu en in de komende jaren zullen zaken als gebruikersvertrouwen en transparantie waarschijnlijk een steeds belangrijkere rol spelen in business intelligence. Gebruikers willen communiceren met producten die hun leven op korte en lange termijn verbeteren. Dat betekent dat bedrijven zich moeten concentreren op wat de waarden van hun gebruikers werkelijk zijn en hoe ze deze kunnen accommoderen. Ingebouwde analyses kunnen bedrijven helpen deze beoordelingen te maken, evenals de aanpassingen die nodig zijn om echte waarde aan het leven van mensen toe te voegen.