营销人员可组合分析指南

回到可组合的分析——与文章中提到的专家讨论相关内容今天，数字世界的竞争往往意味着要以闪电般的速度做出决策，以便抓住新的机会。为了成功，一家公司必须找到有效且快速地分析不断变化的数据源的方法，以便做出明智的选择。技术的进步使组织能够利用可组合的分析来获取见解，而无需依赖传统的报告模式或IT团队的支持。

在Gartner Data and Analytics Summit Americas 2021上，Composable Analytics引起了与会者的关注和 traction。根据VentureBeat的报道，Gartner的数据分析师预测，加速变革是企业的一个趋势，而可组合的数据和分析将成为实现这一目标的关键。随着消费者对数字体验的期望不断提高，对可组合的分析的需求也在增加。

为了保持竞争力，企业必须利用最新数据构建独特的数字解决方案。由于这些数据被隔离或无法获得，无法做出决策会拖慢组织的速度，并使他们难以保持竞争地位。让我们深入了解什么是可组合的分析，并与传统数据分析有何不同。

以下是Composable Analytics的四个要求：
● 使用一组独特的数据、分析工具和AI解决方案，以解决特定问题（ packaged business capability）；
● 利用机器学习模型链接见解与快速决策和行动；
● 靠赖一种可组合的架构来存储和分发资源到各种渠道和服务端口；
● 借助低代码或无代码应用，使非技术用户能够结合可用的数据和分析资产，创建独特的分析解决方案；
● 在存储、分发、数据质量等方面具备扩展性。

如何使用Composable Analytics？为了帮助您更好地理解Composable Analytics在现实世界中的工作方式，以下是两个示例。
一家在线贷款申请服务提供商必须迅速对客户提交的贷款申请进行审批。该公司的贷款审批流程从前端网站开始，经过多个后端工具，一个接一个地处理。这个流程通常是缓慢的、易出错且容易出现故障和错误。

通过将输入数据到分析管道的所有工具整合为一个统一的解决方案，可以缩短管道长度，可能减少错误并加快贷款审批过程。
一家企业级组织的市场营销和销售团队依赖于相同的数据库，但需要不同的数据以做出决策。每个团队必须将数据输入到不同的分析工具中。通过可组合的分析，每个团队都可以创建独特的解决方案，结合数据库中的数据与适当的分析工具。

例如，市场营销团队可以利用可组合的分析来制定内容类型，并在实时通过各种渠道向客户推送个性化内容。
Composable Analytics为组织提供了广泛的利益。
● 不需要技术背景即可获取行动力的数据见解；
● IT团队与业务部门之间的工作协调性有所提高；
● 更加互动的分析体验；
● 更容易将数据转化为影响决策的内容；
● 更快的创新。

为什么Composable架构是可组合Analytics的必备条件？由于“可组合性”是可组合 Analytics的核心，因此这种类型的分析解决方案需要支持模块化架构。可组合的架构使包括可组合的分析解决方案在内的微服务和应用程序能够保持自主性，同时通过集中枢纽进行通信。通常，这种架构使用基于无头CMS的可组合数字体验平台（CTP）。

这种类型架构的主要好处是：它允许轻松滚动发布新的内容和服务，以及更新特定端口的最新版本，而无需影响其他组件。这结束了几十年来对市场营销团队和其他业务用户造成的束缚，使他们能够进行实验并打破思维定额。

网站分析、社交媒体、客户关系管理、数据库、销售数据等多方面和来源的数据可以被整合到可组合的分析解决方案中，并通过CTP提供一个完整的客户、行业或其他相关背景信息的整体视图。

例如，市场营销团队可以推出新的交互式功能和服务，并快速根据客户数据和反馈进行改进。当需要的数据易于访问并分析时，团队可以更快地实现目标并更好地满足客户的期望。

这就是为什么可组合的分析完美地与可组合架构相辅相成以及反之亦然。

了解更多有关可组合CTP的信息，请查看我们的指南：“终极市场营销指南：如何利用可组合CTP进行数字营销”。

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