数据驱动决策已成为每个企业都亟须解决的难题,搜索式BI以其独特优势正在引领这一趋势。今天我们就来看一个案例,详细讲解企业是如何使用Datafocus实现从数据到决策的飞跃,希望可以为读者提供一些参考和启发。

1. 案例背景

某知名快消品企业计划在今年年底开展一场大规模的促销活动,通过促销来刺激销量,完成全年销售目标。但是由于历史销售数据分析不足,企业在制定促销决策时缺乏依据,不清楚不同区域不同商品的销售情况和用户偏好,难以制定一个有针对性也能取得效果的促销计划。为了在促销活动中取得最佳效果,市场部决定使用Datafocus来进行数据挖掘和分析,以便为制定精准的促销决策提供依据。

2. 数据采集与预处理

市场部从企业的数据仓库中收集了近一年不同区域不同商品的销售数据,包括商品名称、销售区域、销售时间、销售额等字段。为了进行数据分析,市场部对原始数据进行了清洗,去除异常数据,整合格式,构建出了包含所有关键字段的结构化数据集。然后将这些结构化数据导入到Datafocus中,Datafocus可以自动识别不同的字段,并建立起字段之间的关系,构建出数据模型。

3. 使用Datafocus进行数据分析

在数据导入完成后,市场部便可以使用Datafocus进行交互式数据分析了。由于Datafocus支持用户通过自然语言的方式进行提问,市场部相关人员无需学习任何数据库查询语言,就可以直接通过提问的方式分析不同商品在各个区域的销售情况,例如提问“哪个区域的牛奶销量最高?”,“产品A在东部区域的销量情况如何?”等。Datafocus可以自动理解这些问题的意图,并从数据集中查找匹配的结果。

4. 关键问题识别

通过交互式分析,市场部发现产品A在东部地区的销量较低,与其他区域存在明显差距。这成为了需要优化的关键问题,如果产品A的东部地区销量可以提升,整体销量也会得到改善。

5. 搜索与可视化结果

为了更直观地了解产品A在东部地区销量低迷的问题,市场部通过Datafocus进行关键词搜索,选择东部地区和产品A作为过滤条件,使用Datafocus自动生成的销量趋势图,清楚地看到了产品A在东部地区的销量一直处于较低水平。这证实了产品A在东部地区的销售存在问题。

6. 决策支持与优化措施

通过数据分析,市场部确定东部地区是产品A亟须解决的关键问题区域。如果能提升东部地区产品A的销量,整体销售有望得到提升。因此,市场部建议管理层在东部地区进行产品A的针对性推广和促销。

7. 管理决定

得到市场部的分析报告后,企业高层决定在东部地区进行产品A特惠促销,通过价格优势来刺激这一区域的销量。

8. 效果与经验总结

在新决策执行后,产品A在东部地区的销量显著提升,整体销量也得到了改善。通过这个案例可以看出,使用Datafocus进行数据挖掘,可以帮助企业识别关键问题,制定有针对性的决策,从而提升业务效率。数据驱动决策正在成为每个企业的必备能力,搜索式BI类工具在其中可以发挥独特作用。