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              數據化互聯網營銷和運營
              綜合知識平臺

              2020品牌數字營銷的7大核心趨勢

              作者:北及

              這篇文章是Digimax的發表的原創文章。我今天讀了,感覺寫的不錯。推薦給大家。

              2020年全世界數據儲存量預計將高達40ZB!

              而今許多公司面臨著如何正確管理數據的難題,隨著公司規模的擴張,消費者數據儲備可能會迅速膨脹到無法控制的地步。因此,如今不管是個人創業者還是公司企業,人人都在爭先恐后地調整自己的商業模式以充分利用數據。這就注定了商業智能平臺將在未來的企業中扮演更為核心的角色。2020年必將會有更多的公司將目光放在基本的分析工具之外,尋求全面的解決方案。本文中,我們將探索2020年商業智能(Business Intelligence)的發展趨勢。

              人工智能(AI)、機器學習和自動化的迅速變化正動搖企業原本的數據使用方式,如果想讓你的公司在數據驅動的解決方案上占據先機,那么請細細聽我分解。

              趨勢#1:數據收集的新途徑

              在不久之前,企業還在依賴電子郵件問卷調查來收集消費者數據。而如今,蓬勃發展的物聯網設備市場提供了大量收集數據的渠道。

              人工智能與數據投資者 Matt Turck 稱之為“萬物皆可數據化”,他聲稱隨著全球互聯網用戶的增長,使用人工智能系統分析和編目信息,使其可以為商業目的進行分類和使用。

              2019年數據與人工智能藍圖

              圖片來源網絡

              到2020年,商業情報分析師(Business Intelligence Analysts)將擁有更多的數據來源為企業提供豐富的數據儲備,用以指導其運營、營銷和銷售決策。數據獲取渠道的大量涌入的不利之處在于,品牌必須花費更多的精力保護自己的數據。《福布斯》的一份報告指出,僅2019年上半年,就有超過41億條數據被泄露,其中大部分都是在8起獨立的數據泄露事件中被泄露的。

              新的渠道可能會給企業和數據分析師帶來新的機遇,但同時也給黑客和網絡犯罪分子提供了可乘之機。學習如何在利用數據的同時保護好自己的數據,必將成為企業的在明年的一個持續的挑戰。

              趨勢#2:更多的企業將使用BI平臺

              由于需要管理多個渠道并比對各個營銷產品和服務的效果,分析和追蹤數據的工作任務日益艱巨。因而許多公司正在尋找超越谷歌基礎數據分析的綜合商業智能解決方案,Amplitude 就是一家這樣的服務提供公司:

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              正如 Neil Patel (數字化營銷和分析專家,SEO 大神)所說,商業智能平臺是一個可以把所有數據結合起來,做出更明智的決定,使你可以優化你的長期價值而不是短期收入的中心平臺。

              有很多諸如此類的商業智能服務提供商,有免費的也有付費的:

              1. Google Data Studio 谷歌數據工作室(谷歌為那些想要深度分析數據和儀表盤的高級用戶提供的解決方案)
              2. Metabase (一款開源易上手的 BI 工具,對于初創公司是一個不錯的選擇)
              3. Tableau (一個強大、安全且靈活的端到端數據分析平臺)

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              趨勢#3:預測性商業分析將持續增長

              現今營銷和數據是密不可分的,只有花錢獲取更好的數據資料,才能為你的成功打下堅實的基礎。

              然而,現在的問題是,消費者的購物途徑變得更加復雜了。在這個信息化的時代,平均每個消費者在購買一個品牌之前接觸到該品牌的途徑可以高達六個:

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              一些新型工具使用人工智能,通過預測性分析來識別看似不相關的變量之間的微妙關系,來更加準確的預測未來。

              預測性分析利用 AI 算法來幫助數據分析師預測未來的業績。隨著越來越多的公司迎來數據驅動時代以改善其項目運行和工作流程,大數據將成為2020年最重要的商業智能趨勢之一。

              如果你需要任何佐證,看看亞馬遜就知道了。這家零售巨頭公司利用其獨有的 A9 算法分析消費者行為并提前預測他們的購買行為,使其能夠不斷改善自己的供應鏈以縮短物流時間,因而贏得了龐大的客戶基礎。

              趨勢#4:自然語言處理將變得更智能

              自然語言處理(Natual Language Processing)是當前商業智能的一個重要方面。這種人工智能技術也被稱為對話分析(Conversational Analytics)。它訓練計算機軟件準確地處理語言,并以類似人類閱讀的方式對語言進行建模。以下是一些你可能經常遇到的 NLP 類型:

              1.語音識別:將口語轉換成計算機可以理解的數據。這就是你每次問 Siri、Cortana、Echo 或者 Google Voice 問題的時候使用的 NLP 技術。

              2.機器翻譯:將文本從一種語言翻譯成另一種語言。谷歌翻譯這類的翻譯應用使用的基礎技術。

              3.自然語言生成:模仿人類的說話方式輸出信息。這就是每次 Siri 或 Cortana 回答你的問題時會用到的技術。

              4.語義搜索:與語音識別緊密相連,它允許你向 Siri 這樣的應用提出通俗的問題,而無需用一種特殊的、不自然的方式來表達。

              5.機器學習:機器學習是一個完全不同的話題,但本質上,它使用 NLP 解釋數據“教”自己未來的行動。

              在過去的幾年中,NLP 的發展已經改變了營銷人員的數據使用方式,他們收集和提取數據的方式也顯著改善。行業領先的商業智能平臺,像微軟的 Power BI 和 Tableau,已經集成了 NLP 特性,比如語義搜索。 它允許人們語音提問然后平臺搜索并返回結果。

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              在過去,數據分析師必須梳理數以千計的文檔才能搜索到具體的數據。隨著自然語言處理技術的進步,數據提取變得越來越快,越來越容易。一些專家因此提出 NLP 是商業的未來之類的口號。

              趨勢#5:增強分析將使商業智能更唾手可得

              高德納咨詢公司(Gartner)聲稱,增強分析(Augemented Analytics)是2020年最值得關注的數據分析趨勢之一。鑒于數據分析與商業智能的聯系越來越緊密,我們可以預見到增強分析的增長將對 BI 平臺產生的影響。從本質上看,增強分析結合了人工智能技術和自動化機器學習,以增強人工智能,提供情境意識。

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              考慮到這一點,你可能想知道這項技術是否意味著數據科學家(Data Scientists)即將失業,但事實并非如此,數據科學家在2020年仍炙手可熱。 據 Data Flair 公司報告,相關崗位需求增長了28%,預計空缺職位將達到70萬個。

              使用增強分析的好處是即使團隊成員沒有計算機科學或者高等數學的相關知識,也可以使用分析程序。這些人工智能輔助工具可以識別核心指標之間的有效關系,并以簡單易讀的方式提供數據洞察報告。增強分析的另一個令人振奮的用途是在數字助理(Digital Assistant)領域,生產工人可以使用語音命令來使其執行分析功能或者是管理他們的商業智能儀表板(Business Intelligence Dashboard)。

              隨著增強分析技術的興起,更多的 BI 平臺在今年將變得更加方便使用。

              趨勢#6:更多公司將關注移動 BI

              移動商業智能(Mobile Business Intelligence),即在移動設備上訪問 BI 相關數據(如KPI、業務指標和儀表板)的功能——預計將迎來重要的一年,許多新的供應商和解決方案將在今年推出。

              Klipfolio (一個 BI 解決方案)中提到:移動商務智能是商務智能拼圖中的一塊,如果 BI 是為了使用正確的數據從而做出更好的決策,那移動 BI 就是為了確保每個人,尤其是遠程辦公的員工,都可以在任何時間、任何地點訪問這些數據。

              數據顯示,92%的高管都有一部用于工作的智能手機,那么你可以明白為什么移動商務智能如此重要。無論你運營哪個市場,移動 BI 平臺的好處都是毋庸置疑的:

              1.你可以在任何時間、任何地點訪問你的數據

              2.數據實時更新,你可以在當下迅速作出反應

              3.擁有一個輕量級的分析平臺,適合現代的遠程辦公

              4.大多數用戶都會在手機上設置消息提醒,移動 BI 使得他們可以擁有更快的反應速度、更短的工作流程和更好的內部通信

              到2024年,移動商務智能市場的價值將超過200億美元。移動商務智能正處于它的上升期。

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              趨勢#7:數據治理將成為首要任務

              數據治理(Data Governance)是一個涵蓋與企業數據的存儲和安全相關的所有流程、技術和人員的管理框架。

              2020年圍繞數據隱私的炒作持續升溫,數據治理將不僅僅是一個流行詞。2020年1月1日,《加利福尼亞消費者隱私法案》(Canifonia Consumer Privacy Act)開始生效,開啟了美國消費者隱私法的新紀元,許多企業正在為客戶的數據請求浪潮做準備。

              如果其影響與較新的《通用數據保護條例》(General Data Protection Regulation)(世界上最嚴格的數據隱私法)類似,那么明年許多企業可能會因未能遵守新條例而被處以相當規模的罰款。

              更重要的是,CCPA 很可能在美國各州引發多米諾效應,促使其他州通過自己的隱私法,使得人們更加關注企業如何處理他們的數據。今年早些時候,《安全雜志》報道稱,在數據泄露之后,消費者會摒棄此品牌。78%的消費者不再和品牌進行線上互動,而38%的消費者則表示將停止與品牌的所有互動。

              2020年,企業將需要認真對待數據治理,否則將失去受眾的信任。如若擁有一個好用的商業智能平臺,保持所有數據井然有序應該不是一件難事。

              接下來,你將如何提升你公司的商業智能化呢?

              譯文來源:

              作者:CJ Haughey??? Twitter:@cyberjuicetweet

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