常見問題

• 大數據分析是什么？

  一個清晰的大數據定義可能很難確定，因為大數據可以覆蓋許多用例。但一般來說，大數據就是規模很大的數據。大數據的核心價值在于存儲和分析海量數據;大數據技術的戰略意義不在于掌握大量數據信息，而在于專業處理這些有意義的數據。換句話說，如果把大數據比作一個行業，這個行業盈利的關鍵在于提高數據的加工能力，通過加工實現數據的增值。
   
  大數據可以實現的應用可以概括為兩個方向，一個是正確的定制，另一個是預測。比如通過搜索引擎搜索同樣的內容，每個人的結果都很不一樣。比如精準營銷，百度推廣，淘寶的喜歡推薦，或者你去一個地方自動推薦給你周邊的消費設施等等。
   
  什么是數據分析？
   
  真正從所有大數據組織收集的數據中傳遞價值的是應用于數據的分析。如果沒有分析，包括檢查數據以發現模式、相關性、洞察力和趨勢，那么數據只是一堆1和0，業務用途有限。
  通過將分析應用于大數據，公司可以看到諸如增加銷售、改進客戶服務、提高效率和整體競爭力提升等好處。
  數據分析包括對數據集進行檢查，以獲得對數據集所包含內容的見解或得出結論，例如對未來活動的趨勢和預測。
  通過使用大數據分析工具分析信息，組織可以做出更明智的商業決策，例如何時何地開展營銷活動或引入新產品或服務。
   

• 大數據分析有哪些特點？

  一、分析量大
  數據量本身就是一個聚合的概念，并不是單單因為數據量之大被稱為大數據，由傳統信息系統生成的小數據也是大數據分析的重要的組成部分，這一點有必要了解清楚；從當前的大數據來源來看，主要是在互聯網、物聯網、以及傳統的信息這三個主要的渠道，其中比例最大的就是物聯網數據，尤其是5G時代的到來，物聯網依舊是主要的數據來源。
   
  二、體量
  大數據由大量數據組成，從幾個TB到幾個ZB。這些數據可能會分布在許多地方，通常是在一些連入因特網的計算網絡中。一般來說，凡是滿足大數據的幾個V的條件的數據都會因為太大而無法被單獨的計算機處理。單單這一個問題就需要一種不同的數據處理思路，這也使得并行計算技術(例如MapReduce)得以迅速崛起。
   
  三、高速
  大數據是在運動著的，通常處于很高的傳輸速度之下。它經常被認為是數據流，而數據流通常是很難被歸檔的(考慮到有限的網絡存儲空間，單單是高速就已經是一個巨大的問題)。這就是為什么只能收集到數據其中的某些部分。如果我們有能力收集數據的全部，長時間存儲大量數據也會顯得非常昂貴，所以周期性的收集數據遺棄一部分數據以節省空間，僅保留數據摘要(如平均值和方差)。這個問題在未來會顯得更為嚴重，因為越來越多的數據正以越來越快的速度所產生。
   
  四、準確
  在過去，數據或多或少是同構的，這種特點也使得它更易于管理。這種情況并不出現在大數據中，由于數據的來源各異，因此形式各異。這體現為各種不同的數據結構類型，半結構化以及完全非結構化的數據類型。結構化數據多被發現在傳統數據庫中，數據的類型被預定義在定長的列字段中。半結構化數據有一些結構特征，但不總是保持一致(舉例來說，看一看JSON文件)，使得這種類型難以處理。更富于挑戰的是非結構化數據(例如純文本文件)毫無結構特征可言。在大數據中，更常見的是半結構化數據，而且這些數據源的數據格式還各不相同
   
   
   

• 大數據應用場景有哪些？

  大數據應用于各個行業包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的痕跡。關于大數據的應用場景。大數據處理系統利用批量數據挖掘合適的模式,得出具體的含義,制定明智的決策,最終做出有效的應對措施實現業務目標是大數據開發工作的首要任務。
   
  1、基于客戶行為分析的產品推薦
  產品推薦的一個重要方面是基于客戶交易行為分析的交叉銷售。根據客戶信息、客戶交易歷史、客戶購買過程的行為軌跡等客戶行為數據，以及同一商品其他訪問或成交客戶的客戶行為數據，進行客戶行為的相似性分析，為客戶推薦產品，包括瀏覽這一產品的客戶還瀏覽了哪些產品、購買這一產品的客戶還購買了哪些產品、預測客戶還喜歡哪些產品等。
  通過對客戶行為數據的分析，產品推薦將更加精準、個性化。傳統企業既可以依賴大型電子商務公司和社區網絡的產品推薦系統提升銷售量，也可以依靠企業內部的客戶交易數據、公司自有的電子商務網站等直銷渠道、企業社區等進行客戶行為數據的采集和分析，實現企業直銷渠道的產品推薦。
   
  2、產品知識中心
  產品提供商創建的知識中心，可以直接在網站中使用，通過將信息放在WEB上，通信服務提供商網站作為知識中心，可以增加網站流量并減少投訴人數，知識中心網站提供自助服務，用戶需要的產品支持技術通過知識中心自助解決，所以客戶需要產品服務時，聯系呼叫中心，尋求產品技術幫助的來源減少了。
  一旦創建了一個知識的來源，這個來源可用于銷售其他產品，并且把產品的特點和用戶的訴求連接起來。許多關于該產品的零散的知識可能會迅速組織起來，并找到各種其他用途。
   
  3、廣告投放
  隨著在線內容的發布，線上廣告在市場上的影響越來越大，同時，在線廣告變得越來越復雜，為細分市場廣告和基于上下文的廣告提供了巨大的機會。發布客戶廣告的主要目標是在適當的網頁上下文環境下，打動線上的用戶，從而使用戶產生行動，實現對商品的購買。大數據為營銷人員提供了一個機會:收集無數用戶的行為信息。通過整理和分析這些信息，可以建立兩套關于客戶的見解，這兩項都與在線廣告相關。首先，通過細分大量用戶的購物歷史來建立用戶細分段，以及每個段的習慣購買模式。其次，可以使用上下文的驅動，特定于上下文的廣告。
   
   

• 大數據在營銷領域的應用

  大數據對市場營銷和銷售的巨大貢獻
  當前大數據可以輔助銷售的方面包括：提高潛在客戶的質量，提高銷售機會數據的質量，提高目標客戶開發精確性，區域規劃，贏利率等等。而在市場營銷中，大數據也功不可沒。除了提供提高轉換率策略，銷售前景預測，增長收入和客戶生命周期外，還有可以幫助我們判斷銷售周期內各階段哪些內容是最有效的，以及如何改進客戶關系管理系統。如果公司是提供基于云計算的企業軟件服務，大數據還可以提供關于何降低客戶獲取成本（CAC），客戶終身價值（CLTV）的信息，管理許多其他客戶驅動的指標，這些指標對于經營云業務至關重要。
   
  1、大數據使得根據每個客戶和每個產品的關系進行等級差別定價策略，最大限度的優化定價變得可能
  麥肯錫的分析發現，一家典型的公司75%的收入來源于其標準產品，在每年這成百上千種定價標準產品的決策中30%的時候公司無法定出最好的價格。假定銷售量沒有減少，1%的價格提高卻可以帶來高達經營利潤8.7%的增加，定價具有顯著的提高盈利能力的潛力空間。
   
  2、大數據可以帶來更大的顧客回應率以及更深層次的客戶信息
  根據下圖的調查問卷，Forrester的研究發現44%的B2C的市場營銷人員正在使用大數據提高客戶的的回應率，36%的營銷人員運用數據分析和數據挖掘，獲取更多的深層客戶信息從而策劃更多的關系驅動的市場策略。
   
  3、客戶分析（48%），操作分析（21%），欺詐和合規（12%），新產品與服務創新（10%）和企業數據倉庫優化（10%）是當今最常見的大數據銷售和營銷案例
  大數據聯盟（DataMeer）最近的研究發現，客戶分析統領大數據在銷售和市場營銷部門的應用。而支持這個趨勢的有下面四個關鍵策略：增加潛在客戶、減少客戶流失、增加每個客戶的投入以及改進現有產品。
   
  4、用大數據將分析數據嵌入到情境營銷中
  許多公司的營銷平臺技術正在快速完善，支持這個趨勢的基礎是不斷變化的客戶、銷售、服務和與現有系統不匹配的渠道需求。這造成了許多營銷部門在數據和處理上無法完全集成好。大數據分析可以創建可擴展的系統分析，可以在一定程度上緩解這個問題。下圖來自Forrester的研究，在SAS網站上可以免費下載，結合直覺與參與的情境營銷工具和技術：企業營銷技術手冊。
   
   

• 消費大數據如何指導中小企業數字化轉型？

  制造業是實體經濟的“脊梁”，國家明確規定要加快數字化發展，打造數字經濟優勢。以數字化賦能實體，打通信息孤島，要求供應鏈主體之間進行有效連接，促進信息流、物流、資金流、商流的深度融合。因此，高水平的“數•智”解決方案供應商就成了推動制造業整體轉型升級的關鍵力量。
  可以看到，數字化已經在制造業全鏈條的每一個階段發生，尤其是需求端數字化對整體產業鏈條的影響尤其突出。制造業開始向滿足用戶個性化、多樣化的“按需生產”轉變，并在營銷、銷售、服務、產品、生產等全鏈路中實現對用戶的有效管理和觸達。
  那么，制造企業是如何做到對消費者需求的準確把控，并實現對全觸點客戶的深度管理的呢？答案，就藏在私域流量運營當中。
   
  實際上，制造業數字化轉型需要囊括上下游產業鏈條，即從企業內部的市場營銷、銷售推廣、經營管理到企業外部的服務商、經銷商、終端設備和客戶，并圍繞著優化獲客、銷售轉化、售后服務到忠誠度管理的360度客戶旅程數字化，才能實現對用戶需求的精準洞察和有效管理。
  對于輕量級快消類生產廠商來說，他們早已摸透了“套路”，并不斷在私域流量運營中爆發出驚人的力量。傳統的制造業，尤其是依賴于電商突破流量瓶頸的B2C企業來說，才更需要把握“加粉、內容、觸點、數據、復購”更核心環節要素打造私域流量，跟上數字化浪潮，真正實現降本增效。
  基于用戶的全生命周期考慮，需要在推進具體的執行之前，完成基礎的搭建工作，即建立制造商自己的私域矩陣，并借助專業的SCRM工作建立起完善的數據收集和數據分析體系，充分利用私域流量運營鏈路中產生的消費大數據、銷售大數據。