个巨大的数据源被转化为信息和见

尽管近年来已成为一种趋势，但BI的使用并不是最近的事。 第一个商业智能工具于 2000 年代初期引入营销领域。如今，将数字营销和 BI结合起来已成为常见做法，例如使用数据分析方法进行客户忠诚度项目、交叉销售、需求预测等。很快。 多年来，软件的易用性不断提高，预测模型也变得越来越有效。



然而，今天有新的挑战需要解决：可用的内部和外部数据不断增加。 这解，因为在数据驱 手机号码数据 动的业务中，公司的竞争能力和效率在很大程度上取决于它。 数字营销和 BI 策略 数字营销可以通过多种方式利用商业智能流程。发现一些： 数据分析 现在可以根据 用户人口统计和行为数据进行实时分析。





社交媒体和搜索引擎活动可以受益于BI 专家使用的结构化分析。 例如， SEM （搜索引擎营销）越来越多地采取分析立场，因为许多分析平台（如 Google Analytics）提供了包括基本人口统计和用户搜索行为在内的深度数据。 此外，社交媒体参与度数据是了解与您的在线业务互动最多的用户的一般人口统计数据（年龄、性别、位置）的好方法。