数据驱动的方法是业务管理的一个全新方向。它基于有关公司客户及其需求的数据收集和分析。随着高科技的出现，这一过程变得更加容易控制，因此数据驱动文化正在逐渐取代传统方法。
此前，影响公司政策的最重要的决定都是基于河马文化，也就是薪酬最高的员工的意见。显然，他一个人不可能拥有像现代分析计算机系统那样的知识和大量数据。
数据驱动方法可以避免错误的 阿根廷电话营销数据库 决策，因为分析中排除了人为因素。
数据驱动方法的本质
数据驱动营销旨在为公司发展寻找新途径。例如，Ozon 市场根据对顾客之前购买行为的分析，向顾客提供他们选择的产品。其他交易平台和分类广告网站也运行着类似的系统。消费者总是乐于收到符合他们口味并考虑到他们需求的优惠。数据驱动系统被亚马逊、麦当劳等知名公司所采用。
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亚历山大·库列绍夫
亚历山大·库列绍夫
销售发电机有限责任公司总经理
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为什么需要这种方法？
以数据驱动模型管理业务具有一定的优势。如果这些流程建立正确，它们就能够预测公司发展的最佳举措。为此，系统必须能够访问大量当前数据，这样才能评估基于这些信息做出的决策的有效性。
但也有可能，一个员工工作完美的组织并不需要数据驱动营销。一个常见的例子是连锁餐厅对食品订单的分析。根据帕累托法则，这些公司中有 20% 能从最佳供应商处采购优质产品，而 80% 的公司采购质量一般。少数运作良好的机构不太可能需要分析。人们已经对他们的工作感兴趣了。
有一些不可预测的因素可能会导致最好的餐厅的员工陷入困境。例如，一场意外的宴会，没有订餐。但系统无法预测这种情况。但对于 80% 经营状况不佳的餐馆来说，数据驱动系统显然会受益。
这是另一个例子。在一些公司，全体高层管理人员都参与采购。通常有20至30名员工，有时可达50人。管理人员及其下属根据个人经验和工作态度分析数据并下订单。通过采用数据驱动的方法，公司将明显受益。
数据驱动系统将立即识别工作分配中的薄弱环节，例如不同员工执行相同的职能。有能力的专业人员的短缺现象也将变得明显。
需要数据驱动的解决方案来减轻员工的一些日常工作，并让他们有机会与人沟通，例如提高客户忠诚度。