před 1 rokem
5 minut čtení
Dolování dat
Vždy hledáme ještě lepší přehled o našich potenciálních klientech a odvětví. Data mining může být perfektní způsob, jak toho dosáhnout. Prostřednictvím čtyřstupňového procesu jste schopni získat jedinečný vhled do myšlenkového procesu vašeho potenciálního zákazníka. Na druhé straně to můžete použít k optimalizaci svého marketingového a prodejního úsilí. Ale co je to dolování dat?
Co je to dolování dat?
Data mining je proces shromažďování nezpracovaných dat a vytváření jejich smyslu. Zahrnuje shromažďování, přípravu, dolování a analýzu datových sad, abyste lépe porozuměli vašemu odvětví, trendům a lépe předpovídali budoucí 2024 aktualizovaný seznam telefonních čísel z celého světa obchodní trendy. Tento proces může vašemu týmu pomoci porozumět odvětví, aby mohl činit rozhodnutí na základě dat namísto hraní hádanek. Přestože dolování dat může být zdlouhavý proces, může být velkým přínosem pro B2B společnosti, protože váš tým bude agilnější a lépe informovaný o tom, co přijde. Existuje několik různých způsobů, jak můžete těžit data, a to jak uvnitř, tak mimo vaši společnost. Než se však ponoříme do toho, jak můžete těžit data, projdeme si čtyři fáze dolování dat.
Dolování dat
1. Shromažďování dat
Prvním krokem na vaší cestě k dolování dat je shromáždit nezpracovaná data. Z více zdrojů můžete shromáždit relevantní data, která vám pomohou objevit trendy. Tato data mohou být vaším vlastním datovým skladem nebo datovým tipy pro telefonický marketing: jak zvládnout umění vyjednávat jezerem , prostředím velkých dat nebo externím zdrojem. Nejčastěji se to provádí pomocí softwaru pro shromažďování dat nebo najímáním společnosti, která vám pomůže. Protože data pocházejí z tak velkých datových sad, může být pro většinu společností téměř nemožné je přiměřeně najít a řádně připravit bez pomoci.
2. Příprava dat
Dále se přesuneme ke kroku přípravy dat. Jakmile budete vědět, z jakých zdrojů data berete, můžete je začít předzpracovávat a začít je filtrovat. Filtrování vašich dat může zajistit, že jsou relevantní, a snížit riziko chyb. Může vám také pomoci spotřebitelské údaje zajistit, aby data, která jste shromáždili, byla dostatečně kvalitní pro použití ve vaší analýze a sestavách.