大数据分析/处理

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V, 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity)

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V, 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity)

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多准数据

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通过海量的电商和消费者数据的整合与分析,多准为客户提供具有远见卓识的业务增长机会,定位品牌问题与机会点,为客户的市场战略、媒介规划、实效营销落地和全链路运营提供支持。电商营销的本质是利用数据提高消费者购买转化率,促进GMV增长。通过融合线上线下数据,生成消费者画像并进行分析,帮助短期ROI提升销售额,中长期广告蓄水认知和兴趣消费者,再通过运营活动进行购买转化。产品优势:·数据融合融合线上线下数据,打破数据孤岛,让数据不再割裂。品牌可以打通自有门店和电商平台数据,融合CRM、电商数据、广告数据、媒体数据、以及全网消费者行为数据,最终形成品牌自己的数据资产。我们支持私有化本地部署和云端集成两种部署方式,让品牌将数据牢牢掌握在自己手中。·消费者洞察全域全渠道洞察消费者,360度无死角透视消费者喜好,通过数据全链路透视,消费者数据资产变得可评估、可优化、可运营,最终实现消费者数据资产的激活和增值,去帮助品牌在效果广告和品牌广告投放针对同一属性的目标消费人群做营销指导。·营销决策告别凭经验、拍脑袋做策略,搭建属于品牌自己的营销决策AI大脑,实时回流沉淀品牌在线上线下和消费者的每一次互动,追踪品牌消费者的全链路状态,根据数据,打通“数据孤岛”,形成品牌自己的数据资产,我们支持私有化本地部署和云端集成两种部署方式,让品牌自己的数据掌握在自己手中。
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进一步了解大数据分析/处理软件

  • 大数据分析是什么?

    一个清晰的大数据定义可能很难确定,因为大数据可以覆盖许多用例。但一般来说,大数据就是规模很大的数据。大数据的核心价值在于存储和分析海量数据;大数据技术的战略意义不在于掌握大量数据信息,而在于专业处理这些有意义的数据。换句话说,如果把大数据比作一个行业,这个行业盈利的关键在于提高数据的加工能力,通过加工实现数据的增值。
     
    大数据可以实现的应用可以概括为两个方向,一个是正确的定制,另一个是预测。比如通过搜索引擎搜索同样的内容,每个人的结果都很不一样。比如精准营销,百度推广,淘宝的喜欢推荐,或者你去一个地方自动推荐给你周边的消费设施等等。
     
    什么是数据分析?
     
    真正从所有大数据组织收集的数据中传递价值的是应用于数据的分析。如果没有分析,包括检查数据以发现模式、相关性、洞察力和趋势,那么数据只是一堆1和0,业务用途有限。
    通过将分析应用于大数据,公司可以看到诸如增加销售、改进客户服务、提高效率和整体竞争力提升等好处。
    数据分析包括对数据集进行检查,以获得对数据集所包含内容的见解或得出结论,例如对未来活动的趋势和预测。
    通过使用大数据分析工具分析信息,组织可以做出更明智的商业决策,例如何时何地开展营销活动或引入新产品或服务。
     

  • 大数据分析有哪些特点?

    一、分析量大
    数据量本身就是一个聚合的概念,并不是单单因为数据量之大被称为大数据,由传统信息系统生成的小数据也是大数据分析的重要的组成部分,这一点有必要了解清楚;从当前的大数据来源来看,主要是在互联网、物联网、以及传统的信息这三个主要的渠道,其中比例最大的就是物联网数据,尤其是5G时代的到来,物联网依旧是主要的数据来源。
     
    二、体量
    大数据由大量数据组成,从几个TB到几个ZB。这些数据可能会分布在许多地方,通常是在一些连入因特网的计算网络中。一般来说,凡是满足大数据的几个V的条件的数据都会因为太大而无法被单独的计算机处理。单单这一个问题就需要一种不同的数据处理思路,这也使得并行计算技术(例如MapReduce)得以迅速崛起。
     
    三、高速
    大数据是在运动着的,通常处于很高的传输速度之下。它经常被认为是数据流,而数据流通常是很难被归档的(考虑到有限的网络存储空间,单单是高速就已经是一个巨大的问题)。这就是为什么只能收集到数据其中的某些部分。如果我们有能力收集数据的全部,长时间存储大量数据也会显得非常昂贵,所以周期性的收集数据遗弃一部分数据以节省空间,仅保留数据摘要(如平均值和方差)。这个问题在未来会显得更为严重,因为越来越多的数据正以越来越快的速度所产生。
     
    四、准确
    在过去,数据或多或少是同构的,这种特点也使得它更易于管理。这种情况并不出现在大数据中,由于数据的来源各异,因此形式各异。这体现为各种不同的数据结构类型,半结构化以及完全非结构化的数据类型。结构化数据多被发现在传统数据库中,数据的类型被预定义在定长的列字段中。半结构化数据有一些结构特征,但不总是保持一致(举例来说,看一看JSON文件),使得这种类型难以处理。更富于挑战的是非结构化数据(例如纯文本文件)毫无结构特征可言。在大数据中,更常见的是半结构化数据,而且这些数据源的数据格式还各不相同
     
     
     

  • 大数据应用场景有哪些?

    大数据应用于各个行业包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹。关于大数据的应用场景。大数据处理系统利用批量数据挖掘合适的模式,得出具体的含义,制定明智的决策,最终做出有效的应对措施实现业务目标是大数据开发工作的首要任务。
     
    1、基于客户行为分析的产品推荐
    产品推荐的一个重要方面是基于客户交易行为分析的交叉销售。根据客户信息、客户交易历史、客户购买过程的行为轨迹等客户行为数据,以及同一商品其他访问或成交客户的客户行为数据,进行客户行为的相似性分析,为客户推荐产品,包括浏览这一产品的客户还浏览了哪些产品、购买这一产品的客户还购买了哪些产品、预测客户还喜欢哪些产品等。
    通过对客户行为数据的分析,产品推荐将更加精准、个性化。传统企业既可以依赖大型电子商务公司和社区网络的产品推荐系统提升销售量,也可以依靠企业内部的客户交易数据、公司自有的电子商务网站等直销渠道、企业社区等进行客户行为数据的采集和分析,实现企业直销渠道的产品推荐。
     
    2、产品知识中心
    产品提供商创建的知识中心,可以直接在网站中使用,通过将信息放在WEB上,通信服务提供商网站作为知识中心,可以增加网站流量并减少投诉人数,知识中心网站提供自助服务,用户需要的产品支持技术通过知识中心自助解决,所以客户需要产品服务时,联系呼叫中心,寻求产品技术帮助的来源减少了。
    一旦创建了一个知识的来源,这个来源可用于销售其他产品,并且把产品的特点和用户的诉求连接起来。许多关于该产品的零散的知识可能会迅速组织起来,并找到各种其他用途。
     
    3、广告投放
    随着在线内容的发布,线上广告在市场上的影响越来越大,同时,在线广告变得越来越复杂,为细分市场广告和基于上下文的广告提供了巨大的机会。发布客户广告的主要目标是在适当的网页上下文环境下,打动线上的用户,从而使用户产生行动,实现对商品的购买。大数据为营销人员提供了一个机会:收集无数用户的行为信息。通过整理和分析这些信息,可以建立两套关于客户的见解,这两项都与在线广告相关。首先,通过细分大量用户的购物历史来建立用户细分段,以及每个段的习惯购买模式。其次,可以使用上下文的驱动,特定于上下文的广告。
     
     

  • 大数据在营销领域的应用

    大数据对市场营销和销售的巨大贡献
    当前大数据可以辅助销售的方面包括:提高潜在客户的质量,提高销售机会数据的质量,提高目标客户开发精确性,区域规划,赢利率等等。而在市场营销中,大数据也功不可没。除了提供提高转换率策略,销售前景预测,增长收入和客户生命周期外,还有可以帮助我们判断销售周期内各阶段哪些内容是最有效的,以及如何改进客户关系管理系统。如果公司是提供基于云计算的企业软件服务,大数据还可以提供关于何降低客户获取成本(CAC),客户终身价值(CLTV)的信息,管理许多其他客户驱动的指标,这些指标对于经营云业务至关重要。
     
    1、大数据使得根据每个客户和每个产品的关系进行等级差别定价策略,最大限度的优化定价变得可能
    麦肯锡的分析发现,一家典型的公司75%的收入来源于其标准产品,在每年这成百上千种定价标准产品的决策中30%的时候公司无法定出最好的价格。假定销售量没有减少,1%的价格提高却可以带来高达经营利润8.7%的增加,定价具有显著的提高盈利能力的潜力空间。
     
    2、大数据可以带来更大的顾客回应率以及更深层次的客户信息
    根据下图的调查问卷,Forrester的研究发现44%的B2C的市场营销人员正在使用大数据提高客户的的回应率,36%的营销人员运用数据分析和数据挖掘,获取更多的深层客户信息从而策划更多的关系驱动的市场策略。
     
    3、客户分析(48%),操作分析(21%),欺诈和合规(12%),新产品与服务创新(10%)和企业数据仓库优化(10%)是当今最常见的大数据销售和营销案例
    大数据联盟(DataMeer)最近的研究发现,客户分析统领大数据在销售和市场营销部门的应用。而支持这个趋势的有下面四个关键策略:增加潜在客户、减少客户流失、增加每个客户的投入以及改进现有产品。
     
    4、用大数据将分析数据嵌入到情境营销中
    许多公司的营销平台技术正在快速完善,支持这个趋势的基础是不断变化的客户、销售、服务和与现有系统不匹配的渠道需求。这造成了许多营销部门在数据和处理上无法完全集成好。大数据分析可以创建可扩展的系统分析,可以在一定程度上缓解这个问题。下图来自Forrester的研究,在SAS网站上可以免费下载,结合直觉与参与的情境营销工具和技术:企业营销技术手册。
     
     

  • 消费大数据如何指导中小企业数字化转型?

    制造业是实体经济的“脊梁”,国家明确规定要加快数字化发展,打造数字经济优势。以数字化赋能实体,打通信息孤岛,要求供应链主体之间进行有效连接,促进信息流、物流、资金流、商流的深度融合。因此,高水平的“数•智”解决方案供应商就成了推动制造业整体转型升级的关键力量。
    可以看到,数字化已经在制造业全链条的每一个阶段发生,尤其是需求端数字化对整体产业链条的影响尤其突出。制造业开始向满足用户个性化、多样化的“按需生产”转变,并在营销、销售、服务、产品、生产等全链路中实现对用户的有效管理和触达。
    那么,制造企业是如何做到对消费者需求的准确把控,并实现对全触点客户的深度管理的呢?答案,就藏在私域流量运营当中。
     
    实际上,制造业数字化转型需要囊括上下游产业链条,即从企业内部的市场营销、销售推广、经营管理到企业外部的服务商、经销商、终端设备和客户,并围绕着优化获客、销售转化、售后服务到忠诚度管理的360度客户旅程数字化,才能实现对用户需求的精准洞察和有效管理。
    对于轻量级快消类生产厂商来说,他们早已摸透了“套路”,并不断在私域流量运营中爆发出惊人的力量。传统的制造业,尤其是依赖于电商突破流量瓶颈的B2C企业来说,才更需要把握“加粉、内容、触点、数据、复购”更核心环节要素打造私域流量,跟上数字化浪潮,真正实现降本增效。
    基于用户的全生命周期考虑,需要在推进具体的执行之前,完成基础的搭建工作,即建立制造商自己的私域矩阵,并借助专业的SCRM工作建立起完善的数据收集和数据分析体系,充分利用私域流量运营链路中产生的消费大数据、销售大数据。