大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)

常見(jiàn)問(wèn)題

• 大數(shù)據(jù)分析是什么？

  一個(gè)清晰的大數(shù)據(jù)定義可能很難確定，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)可以覆蓋許多用例。但一般來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)就是規(guī)模很大的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值在于存儲(chǔ)和分析海量數(shù)據(jù);大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握大量數(shù)據(jù)信息，而在于專(zhuān)業(yè)處理這些有意義的數(shù)據(jù)。換句話(huà)說(shuō)，如果把大數(shù)據(jù)比作一個(gè)行業(yè)，這個(gè)行業(yè)盈利的關(guān)鍵在于提高數(shù)據(jù)的加工能力，通過(guò)加工實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的增值。
   
  大數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用可以概括為兩個(gè)方向，一個(gè)是正確的定制，另一個(gè)是預(yù)測(cè)。比如通過(guò)搜索引擎搜索同樣的內(nèi)容，每個(gè)人的結(jié)果都很不一樣。比如精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，百度推廣，淘寶的喜歡推薦，或者你去一個(gè)地方自動(dòng)推薦給你周邊的消費(fèi)設(shè)施等等。
   
  什么是數(shù)據(jù)分析？
   
  真正從所有大數(shù)據(jù)組織收集的數(shù)據(jù)中傳遞價(jià)值的是應(yīng)用于數(shù)據(jù)的分析。如果沒(méi)有分析，包括檢查數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)模式、相關(guān)性、洞察力和趨勢(shì)，那么數(shù)據(jù)只是一堆1和0，業(yè)務(wù)用途有限。
  通過(guò)將分析應(yīng)用于大數(shù)據(jù)，公司可以看到諸如增加銷(xiāo)售、改進(jìn)客戶(hù)服務(wù)、提高效率和整體競(jìng)爭(zhēng)力提升等好處。
  數(shù)據(jù)分析包括對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行檢查，以獲得對(duì)數(shù)據(jù)集所包含內(nèi)容的見(jiàn)解或得出結(jié)論，例如對(duì)未來(lái)活動(dòng)的趨勢(shì)和預(yù)測(cè)。
  通過(guò)使用大數(shù)據(jù)分析工具分析信息，組織可以做出更明智的商業(yè)決策，例如何時(shí)何地開(kāi)展?fàn)I銷(xiāo)活動(dòng)或引入新產(chǎn)品或服務(wù)。
   

• 大數(shù)據(jù)分析有哪些特點(diǎn)？

  一、分析量大
  數(shù)據(jù)量本身就是一個(gè)聚合的概念，并不是單單因?yàn)閿?shù)據(jù)量之大被稱(chēng)為大數(shù)據(jù)，由傳統(tǒng)信息系統(tǒng)生成的小數(shù)據(jù)也是大數(shù)據(jù)分析的重要的組成部分，這一點(diǎn)有必要了解清楚；從當(dāng)前的大數(shù)據(jù)來(lái)源來(lái)看，主要是在互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、以及傳統(tǒng)的信息這三個(gè)主要的渠道，其中比例最大的就是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，尤其是5G時(shí)代的到來(lái)，物聯(lián)網(wǎng)依舊是主要的數(shù)據(jù)來(lái)源。
   
  二、體量
  大數(shù)據(jù)由大量數(shù)據(jù)組成，從幾個(gè)TB到幾個(gè)ZB。這些數(shù)據(jù)可能會(huì)分布在許多地方，通常是在一些連入因特網(wǎng)的計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中。一般來(lái)說(shuō)，凡是滿(mǎn)足大數(shù)據(jù)的幾個(gè)V的條件的數(shù)據(jù)都會(huì)因?yàn)樘蠖鵁o(wú)法被單獨(dú)的計(jì)算機(jī)處理。單單這一個(gè)問(wèn)題就需要一種不同的數(shù)據(jù)處理思路，這也使得并行計(jì)算技術(shù)(例如MapReduce)得以迅速崛起。
   
  三、高速
  大數(shù)據(jù)是在運(yùn)動(dòng)著的，通常處于很高的傳輸速度之下。它經(jīng)常被認(rèn)為是數(shù)據(jù)流，而數(shù)據(jù)流通常是很難被歸檔的(考慮到有限的網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)空間，單單是高速就已經(jīng)是一個(gè)巨大的問(wèn)題)。這就是為什么只能收集到數(shù)據(jù)其中的某些部分。如果我們有能力收集數(shù)據(jù)的全部，長(zhǎng)時(shí)間存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)也會(huì)顯得非常昂貴，所以周期性的收集數(shù)據(jù)遺棄一部分?jǐn)?shù)據(jù)以節(jié)省空間，僅保留數(shù)據(jù)摘要(如平均值和方差)。這個(gè)問(wèn)題在未來(lái)會(huì)顯得更為嚴(yán)重，因?yàn)樵絹?lái)越多的數(shù)據(jù)正以越來(lái)越快的速度所產(chǎn)生。
   
  四、準(zhǔn)確
  在過(guò)去，數(shù)據(jù)或多或少是同構(gòu)的，這種特點(diǎn)也使得它更易于管理。這種情況并不出現(xiàn)在大數(shù)據(jù)中，由于數(shù)據(jù)的來(lái)源各異，因此形式各異。這體現(xiàn)為各種不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類(lèi)型，半結(jié)構(gòu)化以及完全非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)類(lèi)型。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)多被發(fā)現(xiàn)在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中，數(shù)據(jù)的類(lèi)型被預(yù)定義在定長(zhǎng)的列字段中。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)有一些結(jié)構(gòu)特征，但不總是保持一致(舉例來(lái)說(shuō)，看一看JSON文件)，使得這種類(lèi)型難以處理。更富于挑戰(zhàn)的是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(例如純文本文件)毫無(wú)結(jié)構(gòu)特征可言。在大數(shù)據(jù)中，更常見(jiàn)的是半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而且這些數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式還各不相同
   
   
   

• 大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景有哪些？

  大數(shù)據(jù)應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)包括金融、汽車(chē)、餐飲、電信、能源、娛樂(lè)等在內(nèi)的社會(huì)各行各業(yè)都已經(jīng)融入了大數(shù)據(jù)的痕跡。關(guān)于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景。大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)利用批量數(shù)據(jù)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(yīng)對(duì)措施實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)是大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工作的首要任務(wù)。
   
  1、基于客戶(hù)行為分析的產(chǎn)品推薦
  產(chǎn)品推薦的一個(gè)重要方面是基于客戶(hù)交易行為分析的交叉銷(xiāo)售。根據(jù)客戶(hù)信息、客戶(hù)交易歷史、客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)過(guò)程的行為軌跡等客戶(hù)行為數(shù)據(jù)，以及同一商品其他訪(fǎng)問(wèn)或成交客戶(hù)的客戶(hù)行為數(shù)據(jù)，進(jìn)行客戶(hù)行為的相似性分析，為客戶(hù)推薦產(chǎn)品，包括瀏覽這一產(chǎn)品的客戶(hù)還瀏覽了哪些產(chǎn)品、購(gòu)買(mǎi)這一產(chǎn)品的客戶(hù)還購(gòu)買(mǎi)了哪些產(chǎn)品、預(yù)測(cè)客戶(hù)還喜歡哪些產(chǎn)品等。
  通過(guò)對(duì)客戶(hù)行為數(shù)據(jù)的分析，產(chǎn)品推薦將更加精準(zhǔn)、個(gè)性化。傳統(tǒng)企業(yè)既可以依賴(lài)大型電子商務(wù)公司和社區(qū)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)品推薦系統(tǒng)提升銷(xiāo)售量，也可以依靠企業(yè)內(nèi)部的客戶(hù)交易數(shù)據(jù)、公司自有的電子商務(wù)網(wǎng)站等直銷(xiāo)渠道、企業(yè)社區(qū)等進(jìn)行客戶(hù)行為數(shù)據(jù)的采集和分析，實(shí)現(xiàn)企業(yè)直銷(xiāo)渠道的產(chǎn)品推薦。
   
  2、產(chǎn)品知識(shí)中心
  產(chǎn)品提供商創(chuàng)建的知識(shí)中心，可以直接在網(wǎng)站中使用，通過(guò)將信息放在WEB上，通信服務(wù)提供商網(wǎng)站作為知識(shí)中心，可以增加網(wǎng)站流量并減少投訴人數(shù)，知識(shí)中心網(wǎng)站提供自助服務(wù)，用戶(hù)需要的產(chǎn)品支持技術(shù)通過(guò)知識(shí)中心自助解決，所以客戶(hù)需要產(chǎn)品服務(wù)時(shí)，聯(lián)系呼叫中心，尋求產(chǎn)品技術(shù)幫助的來(lái)源減少了。
  一旦創(chuàng)建了一個(gè)知識(shí)的來(lái)源，這個(gè)來(lái)源可用于銷(xiāo)售其他產(chǎn)品，并且把產(chǎn)品的特點(diǎn)和用戶(hù)的訴求連接起來(lái)。許多關(guān)于該產(chǎn)品的零散的知識(shí)可能會(huì)迅速組織起來(lái)，并找到各種其他用途。
   
  3、廣告投放
  隨著在線(xiàn)內(nèi)容的發(fā)布，線(xiàn)上廣告在市場(chǎng)上的影響越來(lái)越大，同時(shí)，在線(xiàn)廣告變得越來(lái)越復(fù)雜，為細(xì)分市場(chǎng)廣告和基于上下文的廣告提供了巨大的機(jī)會(huì)。發(fā)布客戶(hù)廣告的主要目標(biāo)是在適當(dāng)?shù)木W(wǎng)頁(yè)上下文環(huán)境下，打動(dòng)線(xiàn)上的用戶(hù)，從而使用戶(hù)產(chǎn)生行動(dòng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)商品的購(gòu)買(mǎi)。大數(shù)據(jù)為營(yíng)銷(xiāo)人員提供了一個(gè)機(jī)會(huì):收集無(wú)數(shù)用戶(hù)的行為信息。通過(guò)整理和分析這些信息，可以建立兩套關(guān)于客戶(hù)的見(jiàn)解，這兩項(xiàng)都與在線(xiàn)廣告相關(guān)。首先，通過(guò)細(xì)分大量用戶(hù)的購(gòu)物歷史來(lái)建立用戶(hù)細(xì)分段，以及每個(gè)段的習(xí)慣購(gòu)買(mǎi)模式。其次，可以使用上下文的驅(qū)動(dòng)，特定于上下文的廣告。
   
   

• 大數(shù)據(jù)在營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域的應(yīng)用

  大數(shù)據(jù)對(duì)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)和銷(xiāo)售的巨大貢獻(xiàn)
  當(dāng)前大數(shù)據(jù)可以輔助銷(xiāo)售的方面包括：提高潛在客戶(hù)的質(zhì)量，提高銷(xiāo)售機(jī)會(huì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量，提高目標(biāo)客戶(hù)開(kāi)發(fā)精確性，區(qū)域規(guī)劃，贏利率等等。而在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中，大數(shù)據(jù)也功不可沒(méi)。除了提供提高轉(zhuǎn)換率策略，銷(xiāo)售前景預(yù)測(cè)，增長(zhǎng)收入和客戶(hù)生命周期外，還有可以幫助我們判斷銷(xiāo)售周期內(nèi)各階段哪些內(nèi)容是最有效的，以及如何改進(jìn)客戶(hù)關(guān)系管理系統(tǒng)。如果公司是提供基于云計(jì)算的企業(yè)軟件服務(wù)，大數(shù)據(jù)還可以提供關(guān)于何降低客戶(hù)獲取成本（CAC），客戶(hù)終身價(jià)值（CLTV）的信息，管理許多其他客戶(hù)驅(qū)動(dòng)的指標(biāo)，這些指標(biāo)對(duì)于經(jīng)營(yíng)云業(yè)務(wù)至關(guān)重要。
   
  1、大數(shù)據(jù)使得根據(jù)每個(gè)客戶(hù)和每個(gè)產(chǎn)品的關(guān)系進(jìn)行等級(jí)差別定價(jià)策略，最大限度的優(yōu)化定價(jià)變得可能
  麥肯錫的分析發(fā)現(xiàn)，一家典型的公司75%的收入來(lái)源于其標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品，在每年這成百上千種定價(jià)標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品的決策中30%的時(shí)候公司無(wú)法定出最好的價(jià)格。假定銷(xiāo)售量沒(méi)有減少，1%的價(jià)格提高卻可以帶來(lái)高達(dá)經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)8.7%的增加，定價(jià)具有顯著的提高盈利能力的潛力空間。
   
  2、大數(shù)據(jù)可以帶來(lái)更大的顧客回應(yīng)率以及更深層次的客戶(hù)信息
  根據(jù)下圖的調(diào)查問(wèn)卷，F(xiàn)orrester的研究發(fā)現(xiàn)44%的B2C的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)人員正在使用大數(shù)據(jù)提高客戶(hù)的的回應(yīng)率，36%的營(yíng)銷(xiāo)人員運(yùn)用數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘，獲取更多的深層客戶(hù)信息從而策劃更多的關(guān)系驅(qū)動(dòng)的市場(chǎng)策略。
   
  3、客戶(hù)分析（48%），操作分析（21%），欺詐和合規(guī)（12%），新產(chǎn)品與服務(wù)創(chuàng)新（10%）和企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)優(yōu)化（10%）是當(dāng)今最常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)銷(xiāo)售和營(yíng)銷(xiāo)案例
  大數(shù)據(jù)聯(lián)盟（DataMeer）最近的研究發(fā)現(xiàn)，客戶(hù)分析統(tǒng)領(lǐng)大數(shù)據(jù)在銷(xiāo)售和市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)的應(yīng)用。而支持這個(gè)趨勢(shì)的有下面四個(gè)關(guān)鍵策略：增加潛在客戶(hù)、減少客戶(hù)流失、增加每個(gè)客戶(hù)的投入以及改進(jìn)現(xiàn)有產(chǎn)品。
   
  4、用大數(shù)據(jù)將分析數(shù)據(jù)嵌入到情境營(yíng)銷(xiāo)中
  許多公司的營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)技術(shù)正在快速完善，支持這個(gè)趨勢(shì)的基礎(chǔ)是不斷變化的客戶(hù)、銷(xiāo)售、服務(wù)和與現(xiàn)有系統(tǒng)不匹配的渠道需求。這造成了許多營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)在數(shù)據(jù)和處理上無(wú)法完全集成好。大數(shù)據(jù)分析可以創(chuàng)建可擴(kuò)展的系統(tǒng)分析，可以在一定程度上緩解這個(gè)問(wèn)題。下圖來(lái)自Forrester的研究，在SAS網(wǎng)站上可以免費(fèi)下載，結(jié)合直覺(jué)與參與的情境營(yíng)銷(xiāo)工具和技術(shù)：企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)技術(shù)手冊(cè)。
   
   

• 消費(fèi)大數(shù)據(jù)如何指導(dǎo)中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型？

  制造業(yè)是實(shí)體經(jīng)濟(jì)的“脊梁”，國(guó)家明確規(guī)定要加快數(shù)字化發(fā)展，打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)。以數(shù)字化賦能實(shí)體，打通信息孤島，要求供應(yīng)鏈主體之間進(jìn)行有效連接，促進(jìn)信息流、物流、資金流、商流的深度融合。因此，高水平的“數(shù)•智”解決方案供應(yīng)商就成了推動(dòng)制造業(yè)整體轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵力量。
  可以看到，數(shù)字化已經(jīng)在制造業(yè)全鏈條的每一個(gè)階段發(fā)生，尤其是需求端數(shù)字化對(duì)整體產(chǎn)業(yè)鏈條的影響尤其突出。制造業(yè)開(kāi)始向滿(mǎn)足用戶(hù)個(gè)性化、多樣化的“按需生產(chǎn)”轉(zhuǎn)變，并在營(yíng)銷(xiāo)、銷(xiāo)售、服務(wù)、產(chǎn)品、生產(chǎn)等全鏈路中實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶(hù)的有效管理和觸達(dá)。
  那么，制造企業(yè)是如何做到對(duì)消費(fèi)者需求的準(zhǔn)確把控，并實(shí)現(xiàn)對(duì)全觸點(diǎn)客戶(hù)的深度管理的呢？答案，就藏在私域流量運(yùn)營(yíng)當(dāng)中。
   
  實(shí)際上，制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要囊括上下游產(chǎn)業(yè)鏈條，即從企業(yè)內(nèi)部的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、銷(xiāo)售推廣、經(jīng)營(yíng)管理到企業(yè)外部的服務(wù)商、經(jīng)銷(xiāo)商、終端設(shè)備和客戶(hù)，并圍繞著優(yōu)化獲客、銷(xiāo)售轉(zhuǎn)化、售后服務(wù)到忠誠(chéng)度管理的360度客戶(hù)旅程數(shù)字化，才能實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶(hù)需求的精準(zhǔn)洞察和有效管理。
  對(duì)于輕量級(jí)快消類(lèi)生產(chǎn)廠(chǎng)商來(lái)說(shuō)，他們?cè)缫衙噶?ldquo;套路”，并不斷在私域流量運(yùn)營(yíng)中爆發(fā)出驚人的力量。傳統(tǒng)的制造業(yè)，尤其是依賴(lài)于電商突破流量瓶頸的B2C企業(yè)來(lái)說(shuō)，才更需要把握“加粉、內(nèi)容、觸點(diǎn)、數(shù)據(jù)、復(fù)購(gòu)”更核心環(huán)節(jié)要素打造私域流量，跟上數(shù)字化浪潮，真正實(shí)現(xiàn)降本增效。
  基于用戶(hù)的全生命周期考慮，需要在推進(jìn)具體的執(zhí)行之前，完成基礎(chǔ)的搭建工作，即建立制造商自己的私域矩陣，并借助專(zhuān)業(yè)的SCRM工作建立起完善的數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)分析體系，充分利用私域流量運(yùn)營(yíng)鏈路中產(chǎn)生的消費(fèi)大數(shù)據(jù)、銷(xiāo)售大數(shù)據(jù)。