Data science

การวิเคราะห์เปรียบเทียบต้องการแนวทางที่ปลอดภัย

การวิเคราะห์ข้อมูลเปรียบเทียบที่แม่นยำคือ “หม้อทองคำ” ที่เป็นสุภาษิตที่ปลายรุ้ง แต่ไม่มีข้อมูลประจำตัวที่ปลอดภัย นักการตลาดไม่สามารถไปถึงที่นั่นได้ ขอบเขตของความฉลาดเชิงเปรียบเทียบที่สำคัญกำลังล้าหลังในโลกไฮเปอร์-อนาไลติกส์ในปัจจุบัน ในโลกการตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยการวิเคราะห์ในปัจจุบัน ผู้ปฏิบัติงานต้องการความสามารถในการเปรียบเทียบชุดข้อมูลที่แตกต่างกันอย่างง่ายดายและแสดงได้อย่างง่ายดาย แต่ก็มีอุปสรรคขวางทางอยู่ เมื่อคุกกี้ของบุคคลที่สามกำลังจะหมดไป และกฎหมายความเป็นส่วนตัวที่มีการขยายรัฐโดยรัฐ แบรนด์ต่างๆ ต้องการผสมผสานและวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าที่แม่นยำที่สุด แต่พวกเขาก็ต้องต่อสู้กับความซับซ้อนและรับรองความเป็นส่วนตัวด้วยกลยุทธ์ข้อมูลของบุคคลที่หนึ่ง กล่าวโดยย่อ การรักษาความปลอดภัยข้อมูลไม่ใช่เรื่องดีอีกต่อไป แต่เป็นสิ่งจำเป็น แบรนด์ ผู้เผยแพร่ เอเจนซี่ และผู้ให้บริการข้อมูลจะไปถึงจุดสิ้นสุดได้อย่างไร แนวทางพื้นฐานสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการใช้การวิเคราะห์เปรียบเทียบ มีการใช้บ่อยในการเปรียบเทียบข้อมูลกับกระบวนการ เอกสาร หรือชุดข้อมูลตั้งแต่สองรายการขึ้นไปเพื่อวิเคราะห์รูปแบบ กรองความไม่เท่าเทียมกัน และสร้างการวิเคราะห์แบบโครงสร้างการตัดสินใจ การวิเคราะห์เปรียบเทียบสามารถใช้เพื่อช่วยประเมินรสนิยมและความชอบที่แตกต่างกันของลูกค้าในอุปกรณ์ไฮเทค อาหารและเครื่องดื่ม หรือเสื้อผ้าที่พวกเขาเลือก (Alexander Supertramp/Shutterstock) จากการสำรวจข้อมูลและการวิเคราะห์ของ Gartner 30 มีเพียง 54% ของการตัดสินใจทางการตลาดที่ได้รับอิทธิพลจากการวิเคราะห์การตลาด . แต่ผู้ตอบแบบสอบถามอ้างถึงคุณภาพของข้อมูลที่ไม่ดี ผลลัพธ์ที่ไม่สามารถดำเนินการได้ และคำแนะนำที่คลุมเครือว่าเป็นเหตุผลหลักว่าทำไมพวกเขาจึงไม่อาศัยการวิเคราะห์ในการตัดสินใจ มีอุปสรรคมากมายในการรับข้อมูลนั้นในลักษณะที่เข้าใจง่าย เพื่อให้การใช้ข้อมูลดีขึ้นในธุรกิจ จำเป็นต้องมีการมุ่งเน้นที่การสร้างการนำเสนอข้อมูลที่ดีที่สุด ตัวอย่างหนึ่งของการแสดงข้อมูลที่มีอยู่คือแผนภาพเวนน์ ไดอะแกรมเวนน์แสดงองค์ประกอบของความคล้ายคลึงระหว่างแนวคิดและความแตกต่างระหว่างแนวคิดเหล่านั้นเช่นกัน อย่างไรก็ตาม เส้นทางสู่การสร้างแผนภาพเวนน์นั้นไม่ใช่เรื่องง่ายสำหรับเอเจนซีและนักการตลาดที่ต้องการเข้าถึงข้อมูลก่อน การเชื่อมต่อข้อมูลประจำตัวที่อยู่ภายใต้เพื่อเปรียบเทียบพฤติกรรมเชิงพรรณนาหรือเชิงปริมาณ ความชอบ หรือประวัติการซื้อนั้นยากขึ้นแต่เป็นขั้นตอนที่สำคัญยิ่ง จัดเรียงข้อมูลก่อนแล้วจึงรวมข้อมูลเพื่อค้นหาจุดตัดที่แท้จริง การแก้ปัญหา ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลสามารถช่วยแบรนด์และผู้เผยแพร่โฆษณาในการตอบสนองความต้องการของผู้บริโภคที่ยังไม่ได้รับการตอบสนองสำหรับผลิตภัณฑ์ใหม่หรือส่วนขยายผลิตภัณฑ์ได้อย่างไร วิธีหลักคือให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสร้างระบบความปลอดภัยในการจัดการข้อมูล สัญญาณข้อมูลจะป้อน AI และแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อขับเคลื่อนการแบ่งส่วน ข้อเสนอ และการกำหนดเป้าหมายโฆษณาดิจิทัลตามขนาดที่ดีขึ้น สิ่งนี้นำไปสู่ความรู้ที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นว่าผู้บริโภคต้องการอะไร และปัจจัยหรือความชอบใดที่อาจขัดขวางไม่ให้พวกเขามีส่วนร่วม (Song_about_summer/Shutterstock) เพื่อให้เข้าใจถึงทางแยกที่แท้จริงเหล่านี้ บริษัทต่างๆ จำเป็นต้องมีวิธีที่จะนำข้อมูลเชิงลึกเชิงวิเคราะห์ของฝ่ายต่างๆ มารวมกัน ในปัจจุบัน เนื่องจากกฎหมายและจริยธรรม มีบริษัทเพียงไม่กี่แห่ง หากมี ที่เต็มใจหรือสามารถแบ่งปันข้อมูลส่วนบุคคล (ตัวระบุ PII) กับบริษัทอื่นได้ เพื่อแก้ไขปัญหานี้ นวัตกรรมในการจัดหาการแลกเปลี่ยนข้อมูลประจำตัวที่ปลอดภัยจึงถูกพัฒนาขึ้นเพื่อทำลายอุปสรรค เพื่อให้การวิเคราะห์สามารถทำได้ระหว่างกลุ่มลูกค้าตั้งแต่สองกลุ่มขึ้นไปพร้อมทั้งปกป้องข้อมูลผู้บริโภค นี่หมายถึงการใช้แนวทางใหม่ในโซลูชันข้อมูลซึ่งให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวเป็นอันดับแรก วิธีที่เป็นไปได้มากที่สุดคือการแลกเปลี่ยนข้อมูลประจำตัวที่ปลอดภัยซึ่งดำเนินการโดยอิสระจากแบรนด์และนักการตลาด ด้วยการแลกเปลี่ยนข้อมูลประจำตัวที่ปลอดภัย โอกาสใหม่ๆ ก็เปิดกว้างขึ้น เนื่องจากข้อมูลสามารถป้องกันได้ด้วยการเข้ารหัส นักการตลาดสามารถใช้ข้อมูลเฉพาะที่ให้มา และซ้อนทับข้อมูลเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ เกี่ยวกับลูกค้าใหม่และพฤติกรรมของลูกค้าในระยะยาว เหตุผลก็คือตลอดเส้นทางการค้นพบข้อมูล ผู้คนจริงที่อยู่เบื้องหลังข้อมูลในขณะนี้ยังคงไม่เปิดเผยตัวตน การใช้ Comparative Analytics ใน Data Tools เพื่อดำเนินการวิเคราะห์เชิงเปรียบเทียบ ด้วยชุดข้อมูลที่มาจากบริษัทต่างๆ กัน มีความท้าทายมากกว่าการวิเคราะห์ตนเองอย่างมาก ด้วยการวิเคราะห์ตนเอง บริษัทข้อมูลจะเก็บรวบรวมข้อมูล จากนั้นพวกเขาก็เริ่มทำงานด้วย และพวกเขาสามารถเห็นเหตุการณ์สำคัญต่างๆ ได้ ในการวิเคราะห์เปรียบเทียบ สิ่งสำคัญคือต้องทราบจุดข้อมูลทั้งหมด แต่ข้อมูลที่ทับซ้อนกันอาจไม่เปิดเผย ในการวิเคราะห์เปรียบเทียบนั้นไม่สำคัญว่าลูกค้าจะมีหน้าตาเป็นอย่างไรต่อนักการตลาด แต่อยู่ที่การเห็นว่าลูกค้าแตกต่างกันอย่างไร มันเกี่ยวกับการทำความเข้าใจกลุ่มที่ขายดีที่สุด และอะไรทำให้เกิดความแตกต่างนั้น บริษัทต่างๆ อาจมีอิสระมากขึ้นในปีที่ผ่านมาในการแบ่งปันข้อมูลผู้บริโภคกับคู่ค้าหรือแพลตฟอร์มการจัดการดิจิทัล (DMP) แต่เมื่อจักรวาลของข้อมูลพัฒนาขึ้น ตอนนี้ก็ถึงเวลาแล้วที่บริษัทและแบรนด์เหล่านี้จะต้องพัฒนากลยุทธ์ด้านข้อมูลของบุคคลที่หนึ่งในรูปแบบใหม่ การเชื่อมต่อที่ปลอดภัยด้วยกลยุทธ์ข้อมูลของบุคคลที่หนึ่ง ในฐานะอุตสาหกรรม เราอยู่ในจุดที่เราสามารถแก้ไขปัญหาความเป็นส่วนตัวของลูกค้าและปัญหาข้อมูลที่ไม่ปลอดภัยโดยผสมผสานการจัดการข้อมูลผู้บริโภคอย่างปลอดภัย โมเดล Zero-Trust คืออนาคตของการทำธุรกรรมทั้งหมด เพื่อทำให้ข้อมูลลูกค้าปลอดภัยและสอดคล้องกับความเป็นส่วนตัวมากขึ้น ผู้บริหารข้อมูลที่มีความคิดก้าวหน้าได้เห็นคำมั่นที่จะเร่งการค้าและลดความเสี่ยง ข่าวดีสำหรับนักการตลาดคือประเด็นด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวเกี่ยวกับข้อมูลอุตสาหกรรมกำลังได้รับการแก้ไข และด้วยนวัตกรรม เช่น การแลกเปลี่ยนข้อมูลประจำตัวที่ปลอดภัย จะมีระดับใหม่ของข้อมูลเชิงลึกในการทำความเข้าใจลูกค้า เกี่ยวกับผู้แต่ง: Brian Mullin เป็นผู้ก่อตั้งและ CEO ของ Karlsgate ซึ่งเป็นบริษัทด้านข้อมูลที่มีความปลอดภัย เขามีประสบการณ์มากกว่า 30 ในการพัฒนาซอฟต์แวร์โดยมีบทบาทเป็นผู้นำในบริษัทต่างๆ ทั่วทั้งระบบนิเวศการตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล รายการที่เกี่ยวข้อง: ใช่ คุณสามารถทำ AI โดยไม่ต้องเสียสละความเป็นส่วนตัว สามเทคนิคในการเพิ่มความเป็นส่วนตัวที่สามารถสนับสนุนการตอบสนองของ COVID- 19 ปลดล็อกพลังการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยีปรับปรุงความเป็นส่วนตัว

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button