现代企业依靠数据运行。然而，令一些高管感到意外的是，数据本身并不能解决业务问题。 图像现代企业依靠数据运行。然而，令一些高管感到意外的是，数据本身并不能解决业务问题。如果您不了解如何从中创造情报，那么在改进供应链流程、微调营销活动、完成交易或应对任何其他业务挑战方面，您的团队收集的所有信息都毫无价值。要充分利用涌入贵公司的数据，您需要了解数据、智能和洞察力之间的区别，以及如何将这三者应用于预测分析。 以下是数据、情报和洞察力的不同之处，以及它们如何相互依赖的细分： 数据——数据是更有价值的情报和洞察力资产的重要基础。它包括您可能拥有的有关目标市场的所有公司统计信息和人口统计信息，以及有关与您有业务往来（或想与之开展业务）的个人和公司的原始事实。 智能——当您收集所有单独的数据点并查看它们之间的相互关系时，您会更清楚地了解挑战和机遇。
那就是智慧例如
情报显示刚刚访问您网站的访问者为您的销售团队一直瞄准的公司工作，并且该公司最近扩展到多个城市。 洞察力——借助数据和情报，您可以得出洞察力，从而做出更好的决策。你会看到个人或市场行为背后的模式，你可以调整自己的战略和策略来应对。例如，根据您从上面收集到的有关该网 电话号码列表 站访问者的情报，您可能会决定您的目标正处于购买的黄金时刻，并且会接受优惠的销售交易。 数据、情报和洞察力对于需要优化 预算和瞄准正确潜在客户的品牌来说都至关重要。这三个要素共同为预测分析奠定了坚实的基础。 更多阅读 直销中的预测分析 预测分析帮助新的直销业务蓬勃发展 预测分析在资产管理中的巨大优势 阿尔巴尼亚比特币投资者利用预测分析的力量 随着欧元反弹，预测分析改进了交易决策 预测分析能否帮助交易者驾驭比特币的波动性？ 通过预测分析发挥洞察力和智慧的作用 您可能已经学会在某种程度上利用大数据，就像大多数 B2B 企业一样，这些企业从大量有关其前景的信息开始。如果您知道潜在客户的公司规模、位置、最近的购买和使用模式，您就可以制定基本的销售和营销策略。
您可以根据公司规模和垂
直行业等广泛参数对目标进行细分。您还可以创建粗略的买家资料，这样您就知道您只与中层经理或以上级别的决策者交谈。 然而，要获得真正的竞争优势并最大化您所拥有数据的价值，您需要提升分析能力以创建预测模型。这需要的不仅仅是数据；你需要智慧和洞察力。获取您用来创建潜 美国在线电子邮件列表 在客户列表的数据。你有公司统计数据，但行为信息呢？心理学呢？这种数据——通常来自外部来源——可以区分适度的结果和出色的结果。 当您可以在特定点定位潜在客户时，您可以： 创建非常详细的买家角色； 在微观层面细分您的潜在客户和市场； 建立由相关内容支持的量身定制的活动；和 完成更多交易。 包含行为触发因素的模型可以预测您的潜在客户可能在何时采取哪些行动。这些触发因素可能包括聘用新的 IT 领导者——通常是购买决定的绿灯时刻。