什麼是資料分析？

資料分析可協助公司獲得更大可視性，並且更深入地了解其程序和服務。這可讓他們詳細洞察客戶體驗和客戶問題。透過將範式轉移到資料之外，以將洞察與動作相聯繫，公司可建立個人化的客戶體驗、建置相關的數位產品、最佳化營運，並提高員工生產力。

企業從多個面向客戶的內部渠道獲取統計資訊、定量資料和資訊。但是，找到關鍵洞察需要仔細分析驚人的資料量。這並非小事。參考一些範例，了解資料分析和資料科學可如何為企業新增價值。

資料分析可改善客戶洞察

可以對如下各種客戶資料來源的資料集進行資料分析：

• 第三方客戶問卷調查
• 客戶購買日誌
• 社交媒體活動
• 電腦 Cookie
• 網站或應用程式統計資料

分析可揭示隱藏的資訊，如客戶偏好、網站上的熱門頁面、客戶瀏覽的時長、客戶意見回饋，以及與網站表單的互動。這讓企業能夠有效地回應客戶需求，並提高客戶滿意度。

案例研究：Nextdoor 如何使用資料分析來改善客戶體驗

Nextdoor 是可信任連線以及實用資訊、商品和服務交換的芳鄰中心。利用當地社群的力量，Nextdoor 協助人們過上更快樂、更有意義的生活。 Nextdoor 使用 Amazon 分析解決方案，來衡量客戶參與度及其建議的有效性。資料分析讓他們能夠協助客戶建立更好的聯繫，並即時檢視更多相關內容。

資料分析可為有效的行銷活動提供資訊 

資料分析消除了行銷、產品開發、內容建立和客戶服務中的猜測。它讓公司能夠推出目標內容，並透過分析即時資料對其進行微調。 資料分析還提供有關行銷活動如何執行的寶貴洞察。定位、訊息和創意都可以根據即時分析進行調整。分析可最佳化行銷，以實現更多轉化並減少廣告浪費。

案例研究：Zynga 如何使用資料分析來加強行銷活動

Zynga 是世界上最成功的手機遊戲公司之一，其熱門遊戲包括 Words With Friends、Zynga Poker 和 FarmVille。全球超過 10 億玩家安裝了這些遊戲。 Zynga 的營收來自應用程式內購買，因此，他們透過使用 Amazon Managed Service for Apache Flink 分析即時的遊戲內玩家行為，以規劃更有效的遊戲內行銷活動。

資料分析提高營運效率

資料分析可協助公司精簡其程序、減少損失並增加營收。預測性維護計畫、最佳化員工名冊和高效的供應鏈管理，可以成倍地改善業務績效。

案例研究：BT Group 如何使用資料分析來精簡營運

BT Group 是英國領先的電訊和網路公司，為 180 個國家/地區的客戶提供服務。BT Group 的網路支援團隊已使用 Amazon Managed Service for Apache Flink，取得了在英國透過其網路進行呼叫的即時檢視。網路支援工程師和故障分析員使用該系統來發現、回應並成功解決網路中的問題。

案例研究：Flutter 如何使用資料分析來加速遊戲營運

Flutter Entertainment 是全球最大的線上體育和遊戲提供商之一。其使命是以安全、負責任和永續發展的方式，為超過 1,400 萬客戶帶來娛樂。在過去幾年，Flutter 從大多數來源系統中獲取越來越多的資料。容量和延遲相結合帶來了持續挑戰。Amazon Redshift 協助 Flutter 擴展，以滿足不斷增長的需求和一致的最終使用者體驗。

資料分析為產品開發提供資訊

組織使用資料分析來識別和優先考慮產品開發的新功能。他們可以分析客戶需求，在更短時間內交付更多功能，並更快地推出新產品。

案例研究：GE 如何使用資料分析來加速產品交付

GE Digital 是 General Electric 的子公司。GE Digital 在多個不同的垂直領域擁有許多軟體產品和服務。一種產品稱為 Proficy Manufacturing Data Cloud。

Amazon Redshift 讓他們能夠極大地改善資料轉換和資料延遲，以便其能夠向客戶提供更多功能。

資料分析支援資料操作的擴展

資料分析在遷移、準備、報告和整合等多個資料任務中引入了自動化。其消除了人工效率低下的問題，並減少完成資料操作所需的時間和工時。這可支援擴展，並讓您快速擴展新想法。

案例研究：FactSet 如何使用資料分析來精簡客戶整合程序

FactSet 的使命是成為領先的內容和分析開放平台。移動資料涉及大型程序、用戶端的許多不同團隊成員，以及 FactSet 端的許多個人。任何時候出現問題，都很難弄清楚資料移動程序的哪一環節出錯。Amazon Redshift 協助精簡程序，讓 FactSet 的客戶能夠更快地擴展，並帶來更多資料以滿足其需求。