用BI剔除“问题用户” 提高经营效率

用BI剔除“问题用户” 提高经营效率

如果你的用户经常用一些关于付款运输等方面不合理的要求、抱怨和一些非份的产品退换请求而使你的用户帮助人员忙得团团转的话，那么出现这种情况就的确有些得不偿失了。这些只有花大成本才能够维持的用户群是造成大量不规范、低收益商业活动的隐患，这些商业行为只能为企业带来高成本和低效率的不良后果。

如果你的公司有很多这样的客户，衡量真正用于商业活动的成本将非常困难，而且通过调节价格来弥补成本多余的损失也不容易做到。除此之外，与这样的用户进行低收益的商业活动会大大降低与其他高质量用户的交流时间，也会给公司带来不小的损失。

一个现代的商务智能系统（BI）会很容易地“发现”公司与这些“问题用户”在进行低收益的商业活动时所达到的水平。通过对不规范的产品订购程序的衡量以及通过用户服务人员的售货记录或是给用户的购物收据，你将能够发现这些“问题用户”，并能够大概计算出与他们进行商务活动所需要的费用。然后，你可以在两种选择中作出决定，一种选择是继续与他们进行商务活动，用提高价格的方法来填补这一部分的成本损失；另外一种选择是把这部分用户从你的商务活动中“开除”出去。

部署高收益的广告

曾经的遗憾在于：花在广告费用上面的每一元钱都有一半被浪费了，而我们却不知道这些钱浪费在何处、它们是如何流失的。你可以通过你的BI系统来分析信息，以至于用实际行动来驳斥这种观点，尽量把你的每一元钱都花到实处，使你的收益最大化。

当然，这也是说起来容易做起来难。原因有几个方面。支持用户、产品和升级等特征的高级信息系统从传统上来说对绝大多数公司遥不可及。没有确凿的事实、合理时间安排、强大的通讯支持和正确的媒体导向，对广告的决定可能只会停留在猜想和直觉上面，在这方面的花消也会因为反复试验和误差而变得昂贵。有时候你也许是幸运的，而有时候你也许不会如此幸运。

衡量你的广告和你的努力并把它们直接与其对公司的收益影响挂钩，这是一个非常聪明的分析方法，它要求把传统的方法结合起来。真正的收益率将取决于实际升级费用、各方面调度协调的费用和由于节省时间而赢得的收入等方面的叠加。而要能够做到这一点需要大量的信息。

在这个领域里，BI的主要好处体现在你自己有多大的能力来发掘“大户”，而这些“大户”能够购买你多少利润不斐的产品。能够精准地分析用户和产品数据的能力和水平可以帮助你创立受人关注的信息，并高速地发行这些信息、在合适的时间里给那些你认为值得与之联系的用户。你还可以使用这些工具来衡量个别的升级工作所带来的影响。

BI还能帮助你的公司实现多次的成功。一旦你认为哪一个项目已经获得了成功，你将能够在相似的市场领域重新部署这样的计划。比如：一个主要的石油公司，按照惯例来说，它的工作改进与其调查来的人口数据有关。

预测未来用户行为

对未来用户行为的预测是依靠对过去行为结果的分析得出的。另外一个BI工具是数据采集技术，它能够帮助你建立、训练模型，并在对过去复杂的数据分析基础之上帮助预测未来的用户行为。通过这样的形式，数据采集技术成为一个强有力的功能联合，帮助你借助对未来用户行为的预测来获得有价值的商业信息。

数据采集技术可以被应用到很多的领域，包括直接市场。我最喜欢的一个例子与美国的一个大银行有关。一个公司的目标是获得20万个新帐户——这个数字至少要求邮寄1000万封请求信才能做到，假设回复率是2%，因为凭借经验得知一般平信的回复率只有这么高。而出乎这家公司预料的是，这家银行使用了数据采集技术把所有的请求信定义成子集来进行发送，从而使得回复率达到了12% 。

与之相似的是，数据采集模式可以预测一个用户定货或是购买一个产品的几率大小。被人为设计好的模式经常可以预测一个用户在接下来的一年中将为公司创造出多大的利润。