熱門標(biāo)簽:
大家好,今天小編關(guān)注到一個比較有意思的話題,就是關(guān)于大數(shù)據(jù)如何使用的問題,于是小編就整理了2個相關(guān)介紹大數(shù)據(jù)如何使用的解答,讓我們一起看看吧。
大數(shù)據(jù)在企業(yè)中的運(yùn)用場景非常多,這里稍作總結(jié):
個性化營銷:
當(dāng)下的大數(shù)據(jù)信息采集遵循以消費(fèi)者和銷售商為中心,利用電子媒介等方式建立資料庫,然后通過科學(xué)分析確定可能購買的消費(fèi)者,制訂出一套可操性強(qiáng)的銷售推廣方案這一規(guī)律,通過收集消費(fèi)者的資料和交易記錄,甚至是社交關(guān)系,針對不同消費(fèi)者的不同特征,指定精確的營銷策略,提高市場轉(zhuǎn)化率,從而提升企業(yè)的利潤空間。
數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準(zhǔn)營銷:
以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),建立用戶畫像,利用標(biāo)簽,讓系統(tǒng)進(jìn)行智能分組,獲得不同類型的目標(biāo)用戶群,針對每一個群體策劃并推送針對性的營銷。精準(zhǔn)化營銷具有極強(qiáng)的針對性,是企業(yè)和用戶之間點(diǎn)對點(diǎn)的交互,而且一直以來都是快速獲取用戶和提高轉(zhuǎn)化的利器。它不但可以讓營銷變得更加高效,也能為企業(yè)節(jié)約成本。
客戶流失預(yù)警:
大數(shù)據(jù)技術(shù)解決了數(shù)據(jù)管理問題,通過解決存儲、分析、檢索大量多樣化的結(jié)構(gòu)化非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),并且隨著數(shù)據(jù)的增加可以彈性的擴(kuò)展,這就讓企業(yè)可以接觸到用戶的實(shí)時行為,能更好的提供流失預(yù)警。此外,精湛的數(shù)據(jù)匹配能力能鏈接客戶在各個渠道上的交互數(shù)據(jù),建立起一個全面的360度畫像,全面了解客戶,將它轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的數(shù)據(jù)決策。
企業(yè)商業(yè)決策:
如前所述,企業(yè)的商業(yè)決策已經(jīng)變得與數(shù)據(jù)密不可分。以蘇寧為例,其數(shù)據(jù)部門需要為業(yè)務(wù)部門提供多重服務(wù)。首先是報表服務(wù),為運(yùn)營部門提供實(shí)時的、豐富的、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持,其次是引擎服務(wù),應(yīng)用大數(shù)據(jù)的技術(shù)去驅(qū)動前臺的業(yè)務(wù),它已經(jīng)直接嵌入到企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營活動中,直接影響到企業(yè)的整個業(yè)務(wù)。
對客戶價值的識別和挖掘:
1. 大數(shù)據(jù)處理之一:采集
大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個數(shù)據(jù)庫來接收發(fā)自客戶端(Web、App或者傳感器形式等)的 數(shù)據(jù),并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行簡單的查詢和處理工作。
在大數(shù)據(jù)的采集過程中,其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高,因?yàn)橥瑫r有可能會有成千上萬的用戶 來進(jìn)行訪問和操作。
2. 大數(shù)據(jù)處理之二:導(dǎo)入/預(yù)處理
雖然采集端本身會有很多數(shù)據(jù)庫,但是如果要對這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析,還是應(yīng)該將這 些來自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫,或者分布式存儲集群,并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡單的清洗和預(yù)處理工作。
導(dǎo)入與預(yù)處理過程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大,每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會達(dá)到百兆,甚至千兆級別。
3. 大數(shù)據(jù)處理之三:統(tǒng)計(jì)/分析
統(tǒng)計(jì)與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫,或者分布式計(jì)算集群來對存儲于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通 的分析和分類匯總等,以滿足大多數(shù)常見的分析需求。
到此,以上就是小編對于大數(shù)據(jù)如何使用的問題就介紹到這了,希望介紹關(guān)于大數(shù)據(jù)如何使用的2點(diǎn)解答對大家有用。