众所周知，分析已经成为帮助大多数公司运营的一个重要方面。今天的消费者创造了源源不断的数据流，这些数据对于了解他们的购物偏好、健康状况和兴趣至关重要。如果你能在客户想要什么之前就知道他们想要什么，你会不会在这项技术上投资？然而，作为一个领域，分析仍在不断发展和完善。更重要的是，技术创新和新范式正在不断改变数据的收集、处理、可视化以及转化为可操作的见解的方式。这对每个行业来说意味着不同的东西，但事实是，分析和商业智能的广泛使用对每个领域都是有利的。随着公司在感知方面的技能越来越强，他们也可以改变他们的经营方式，帮助提高客户满意度和他们的流程。对于零售业、保险业和市场营销，分析正在迅速成为一个中心决策支柱。公司对数据的了解程度意味着他们可以而且已经重新考虑了他们的产品。从他们与消费者沟通的方式到服务和产品的呈现方式，这些分析趋势将对这三个行业产生巨大的变革。零售很容易看出，分析已经改变了零售业。库存管理、工资单、促销甚至价格都变得更加动态，因为零售商了解如何最好地管理这些组成部分，以最大限度地提高利润，并提供更好的客户服务。对于零售商来说，了解他们的商店和产品的流动情况，以及了解如何简化跨平台销售，对于刺激持续增长至关重要。想学习如何让你的分析超前于趋势和未来吗？观看我们的点播网络研讨会：Sisense Chatbot将业务分析转变为双向对话。物联网与消费者行为理解物联网早已不再是一个时髦词，现在已经成为一个真正的创新产业。随着越来越多的设备连接到互联网并提供数据，公司将能够分析和收集来自消费者的几乎无止境的可操作信息流。这两家硅谷巨头在该行业已经遥遥领先，谷歌Home和亚马逊的Alexa等设备已经在收集消费者的购物偏好、在线习惯和其他使用数据。移动电话和可穿戴技术也意味着公司可以了解他们的顾客如何在他们的商店和他们最常去的地方购物。WiFi传感器可以用来定位商店热点，可视化商店中的消费者流，甚至可以跟踪访问历史。这些信息可用于改进操作和提高效率。更重要的是，这些物联网数据流可以引导企业跨多个渠道将这些信息转化为行动。全通道数据不均衡大量的行为数据将来自多个渠道，可以帮助零售商找到扩展全渠道业务的最佳途径。零售商可以将这些数据转化为一个更精简的多渠道渠道渠道，并将其服务扩展到所有渠道。对于从实体店转向电子商务的零售商来说，这也意味着跨境销售将变得更加容易。大多数购物者每个月都会在国际上购物，电子商务很可能在不久的将来发展成一个万亿美元的产业。将物联网数据转化为行动意味着企业必须正确解析和解释消费者行为和购物偏好的信息。强大的解决方案，如我们的零售预测分析工具，使公司能够发现改善客户在整个平台上的旅程的最佳方法。这两个相互关联的零售分析趋势将继续改变商店的建立方式、提供哪些产品或服务以及公司如何跨渠道提供服务。保险保险业一直是数据驱动的。为了批准索赔、保险单和确定保险费，保险公司必须有效地分析数千份文件并正确地解释这些信息，使之具有可操作性。然而，直到最近，该行业仍然依赖于过时的方法，包括让人类审查数百份申请、医疗表格、记录和测试，以确定风险和保费。现在，这些新的保险分析趋势正在重新定义这些流程。基于实时数据的风险分析现代保险的运作方式与100年前基本相同。虽然公司现在使用计算机来收集数据，但他们的过程仍然意味着分析输出的是人。此外，他们仍然专注于历史数据，而历史数据并不总能提供全部情况。在不久的将来，保险公司将能够从各种来源收集数据，包括在线个人资料和医疗数据库、无人驾驶汽车、可穿戴医疗设备，甚至社交媒体。这将改变行业看待和确定风险的方式，将其转变为一个动态和前瞻性的过程。通过使用预测分析，保险公司更有可能为客户提供更好的保费和保险范围。最重要的是，这些实时分析更有可能帮助客户。汽车保险公司可以跟踪车辆数据，以确定更安全的驾驶习惯，并自动调整保费，就像健康保险公司一样，他们可以检测健康的生活方式选择和活动模式。随着信息实时到达，保险公司还可以通过提供按需保险和更个性化的保险单来改变他们承保保单的方式。人工智能和机器学习将加速保险业的发展如今的消费者讨厌等待，而保险业也以缓慢著称。这部分是由于复杂的承保流程，以及代理人分析数据所需的时间。然而，人工智能和机器学习将并且已经在改善保险应用。由于人工智能能够在短时间内扫描数千份文档，同时机器学习能够将数据应用于更复杂的问题，接受分析技术将带来更快的审批速度。保险公司已经可以在申请后提供当天的保险。人工智能可以同时扫描数百个数据源，这意味着，随着算法提高对所分析数据的理解，保险公司可以更快地提供更好的保险单和更准确的风险评估。人工智能和实时数据已经证明是有效的。公司现在可以利用这些海量的信息来增强他们提供服务的方式，并提供更灵活的保险产品。营销对于营销人员来说，理解行为和用户旅程是必须的。市场分析已经被证明是一座金矿，但不断发展的数据分析和数据分析工具将加速这一趋势。随着公司对动机和使用模式的更好理解，营销人员将能够在预测消费者的欲望和需求的同时，更明确地指导他们的工作。更好的商业智能导致了规范的分析商业智能是关于理解数据如何在短期内转化为可操作的结果。这包括预测分析的一个方面，因为公司必须了解历史数据如何指向未来趋势。这种类型的数据趋势分析为营销人员提供了抓住新时尚、新习惯和文化变化的机会。然而，分析很快就能从简单地预测将要发生的事情更进一步。公司还将能够确定采取的最佳步骤。BI工具不必费劲去理解数据的含义，而是为每个客户、细分市场或人口统计数据提供最佳的行动方案。这将使营销人员能够更好地跨渠道定位他们的信息。分析将使营销人员变得更精细有些产品是全球性的事件，营销它们很容易。然而，大多数产品并不是那么幸运。相反，许多商品和服务的范围从特定行业到难以置信的利基市场，营销人员必须找到创新的方式，将它们提供给消费者。新的分析和更好的人工智能将引导公司更恰当地细分行业。更重要的是，对规范性数据的关注也意味着公司必须能够更成功地确定其受众。消费者数据的各种来源，从移动和可穿戴到家庭使用，意味着营销人员可以创建超特定的市场细分市场，以分发更个性化的活动，用更准确的内容让客户旅途更顺畅，并推动结果。这种对细分和粒度分析的关注将要求公司在能够准确连接数据点以建立相关关联的商业智能工具上投入大量资金。一个基于预测和定位消费者群体的范式将给营销人员带来更好的多渠道结果，同时提高转化率和入职渠道。标签：保险|市场趋势|营销|零售