データによる最適化

データ駆動型の最適化の重要性は、主にテクノロジーとデータ分析技術の進歩により、ここ数年で高まっています。データドリブン最適化がその価値と堅牢性を示す主な分野には、リスク管理、持続可能性、効率性とコスト削減、規制遵守などがあります。また、ソーシャルメディア戦略、SEO、収益性にも影響を与える可能性があります。

これは、データの分析と解釈に基づくデータ駆動型の意思決定を活用することを意味します。また、デジタル最適化をすべての意思決定の一部にするビジネスモデルを構築し、データから学んだことをデジタルエクスペリエンスイニシアチブ、マーケティング活動、ビジネスニーズ、収益源、セグメンテーション、ワークフロー、およびユーザーエクスペリエンスを構成するタッチポイントのエコシステム全体に組み込むことも意味します。これは、デジタル投資とデジタル製品が統合によってデジタルテクノロジーエコシステムに完全に組み込まれ、チームがそれらの学習にアクセスして行動できるようにすることを意味します。

複数の業界にまたがっていくつかの例があります。eコマース分野でのダイナミックプライシングと在庫管理から、デジタルマーケティングと広告分野でのターゲット広告とA / Bテスト、ヘルスケアにおける患者の転帰とリソース配分まで、ほぼすべての業界がデータ駆動型であり、それに応じて診療と顧客体験を最適化することで恩恵を受けることができます。