⑴ 如何通過顧客大數據分析消費者的行為呢
定位好行業，然後看數據消費具體物品，分析時間點，分析客戶的人群，收集客戶基本的消費場所，這些都是行為裡面的。
⑵ 為什麼大數據與客戶分析有所不同
為什麼大數據與客戶分析有所不同
大數據，這個術語已被過度使用，同樣也被過度誤解。現在我們陷入了這樣一個怪圈：每個人都在談論這件事，每個人都認為別人在做這件事，所以每個人都說他們正在做這件事。
下圖的谷歌趨勢曲線向我們展示了在過去幾年裡每個人都在談論的大數據的搜索量變化情況：
談論大數據
很多人可以就大數據的話題誇誇其談，但很少有人會意識到大數據對於他們的業務的真正意義。許多人在討論如何管理大數據，但只有很少的人會仔細考慮如何去使用大數據。也就是說，簡而言之，大數據和客戶分析之間存在著較大的差距。事實上，在Gartner最近的調查報告中，超過50%的受訪企業表示他們不知道如何從大數據中獲取價值 .
到目前為止，大部分的討論都是關於大數據的IT問題的。這些問題的重點是，應該如何對體積巨大的數據進行合理的組織、標記、清理並把它存儲起來。就大數據的話題我們可以討論的內容很多，比如數據存取、數據安全、數據的存儲和吞吐量等等…… 這些都是很重要的內容。但如果你是一個公司的老闆，這些應該是你最不需要擔心的事情。你真正需要擔心的是這里邊有沒有一些東西可以促進你的客戶關系管理。對於大多數公司（這里指的是Adobe數字營銷的客戶）來說，大數據的目的是讓你對你的客戶可以有更深入的了解。
一個很不好的現象是，當業內的人談及大數據時，往往都是專注於數據量的大小。數據量的大小是無關緊要的；大規模數據的問題已經基本得到解決。重要的是，企業可以用這些數據來做什麼。如果你不使用這些數據來產生驅動營銷和業務決策的洞察力，那麼即使你使用了非常有效的方式來存儲了海量的數據，這對於你的企業也不會有什麼促進作用。需要明確的是：能夠正常運行數據查詢是一回事，而能夠為你的企業產生驅動戰略規模化的見解則是另一回事。
Adobe是大數據技術的深度用戶，管理著數十PB的數據，30分鍾內處理的交易比整個信用卡處理網路一天內處理的交易還要多，運行處理大量的數據這並不能算是Adobe的目標，Adobe的真正目標是幫助客戶獲得所需要的可操作的規模化的見解。
僅有少數真正懂得大數據、能從數以PB計的數據量中獲取到見解的分析師是不夠的。公司里所有人都應該把客戶數據使用起來。比如，營銷人員和呼叫中心都應該能夠基於前期客戶與公司的互動預測客戶的需求。 如果那豐富的客戶與品牌的互動數據不能在公司中得到充分利用，那麼這些數據的意義就不能真正體現出來。
所有的這一切意味著你需要使用收集到的數據更好地了解客戶，並不斷優化客戶體驗。這可能意味著你需要為每個客戶提供一些不同的東西。這其中的關鍵是要想清楚如何利用大數據為每個客戶量身定製有意義的信息。例如，聯想採用客戶分析以了解客戶在數字屬性與呼叫中心之間的訪問過程 ,從而為客戶提供更貼切的用戶體驗。這將產生可衡量的有利於促進業務發展的積極影響。
大數據重要不？當然重要。但它不是你的業務是否會取得成功的決定性指標。你對你的客戶的認識才是。客戶分析可幫助你優化客戶體驗使它變得更簡單更流暢。簡單而流暢的客戶服務，可以讓你贏得客戶的心並且他們會成為你品牌的代言人……這才是你的數據的真正的用途。
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⑶ 分析大數據對客戶關系管理各個環節的影響用什麼分析方法好
如今大數據技術結合CRM系統，既充分發揮了大數據的商業價值，又使得企業了解了客戶的需求，開拓了業務，一改傳統的經營模式，創新盈利方法，在經濟整體下滑的今天，能夠獲得利潤的持續增長。以百會CRM為例來分析下大數據與CRM軟體相結合，創建了怎樣的客戶關系管理新模式。
多元化集成數據挖掘客戶需求
在互聯網+時代，與客戶交流的方式有很多。通常，人們會採用電話咨詢、郵件反饋、媒體報道和論壇吐槽等方式，但要想更好地了解客戶的興趣點，還需要關注客戶的互聯網行為，比如點擊了哪些內容，瀏覽了哪些網站，訪問網站時間的長短等等，這都有助於銷售團隊深入了解客戶的興趣點。網路上蘊含了海量的數據，客戶的部分信息也會出現在互聯網上。需要廣泛收集各種信息，比如客戶對品牌的反應，產品功能和市場預測等，百會CRM將其和數據結合起來，加深了解客戶需求，以及客戶對自己產品和競爭者產品的印象。
注重數據分析把握客戶需求
瑣碎的事情很容易消耗大量的時間精力投入，而銷售人員需要與客戶保持密切的聯系，需要了解客戶最近的活動， CRM軟體可以幫助銷售人員簡單快速地收錄這些信息，並生成有意義的報表供其參考客戶現階段產品與需求動態走向，避免錯過重要內容，為下一階段客戶攻堅降低難度。在很多情況下，數據常常是對客戶的需求趨勢，以及接下來的購買計劃的部分反饋，百會CRM通過綜合數據分析，對於外部數據，如社交互動數據，購買歷史與費用開銷等數據評測客戶需求要點，與現有產品與服務的內部數據信息結合起來以提升洞察力。也許客戶自己還沒有意識到需求趨勢，而廠商卻已經預測到了。
⑷ 從大數據洞察客戶需求
在杭州，我碰到過一個算命先生，因為經常碰到，慢慢地就相互熟悉了。有一次，我很認真的問他，算命真的可信么，他很認真的告訴我，算命其實是一門統計學，是對過去很多很多很多命的總結歸納，如果算得不準，只能說水平不到家。
事實上，人們做各種預測，包括投資分析、球賽結果預測、甚至奧斯卡獎項的預測都是建立在對過去發生的數據的統計分析，而預測一種趨勢，但是，在過去，受技術、硬體等條件的限制，我們很難保存大量的數據，因而可分析的數據總是有限，然而隨著科技的發展，尤其是發IBM、微軟、谷歌等一系列科技公司的誕生，以往數據的存儲變得越來越容易、而且量變得越來越大、可存儲的時間也越來越長，於是便出現了一個新詞——大數據。
毋庸置疑，大數據已成為最熱門的商業詞彙，在谷歌上一搜「大數據」，可獲得6520萬個結果，在企業中，我們也發現越來越多的公司開始重視大數據，但真實的情況是很少有公司能從數據中提取有價值的信息，依據數據制定決策的更是鳳毛麟角。其背後原因是在大多數公司中，對數據分析的投資是隨機和臨時性的，缺乏合理的規劃和戰略。
一直以來，企業都強調「要以客戶為中心」，以客戶需求為中心，這一點知道很容易，真正做起來並做到，則非常難，事實上很多企業的破產、倒閉，最後都可以歸結了遠離了客戶。過去，我們通過前期市場調研、與客戶交流溝通、發調查問卷來洞察客戶需求。今天，越來越多的企業在使用大數據洞察並分析客戶的實際需求，研究發現，其准確性、針對性更高。
全球第二大食品公司卡夫公司澳洲分公司，透過大數據分析工具對10億條社交網站帖子、50萬條論壇討論內容進行抓取分析，發現大家對於維吉醬討論的焦點不是口味和包裝而是塗抹在烤麵包以外的各種吃法。調查人員最終分析出消費者購買的三個關注點：健康、素食主義和食品安全，並發現葉酸對孕婦尤其重要。於是卡夫針對這些信息進行營銷，打開了孕婦消費者市場，維吉醬銷售額大幅增加，創造了該產品的歷史最高紀錄。
企業要想要激烈競爭環境下凸現其競爭力，捕捉客戶需求要精確到個體，依據個體需求來提供定製化服務。大數據為這樣的個性化服務提供了洞察力和行動力。
長期以來，中國聯通只能粗略地推算每個月的客戶流失率，而且無法判斷哪些客戶群會流失最多用戶，所以很難鎖定特定用戶群的需求來加強服務。理論上講，手機用戶在退租前都會有跡象，如果能夠掌握蛛絲馬跡就有機會留住客人。比如一個手機用戶的使用習慣是簡訊為主，在三個月內簡訊發送次數減少，他就有可能投向對手懷抱，如果能夠發現他採用的是「每條簡訊都收費的計費方案」，營銷人員能夠及時、精準地建議他改用簡訊包月或者網內簡訊免費優惠方案，就有可能吸引客戶留下來。通過對大量客戶實時通話記錄數據的分析，中國聯通的預測流失率提高了5倍以上，其重慶分公司的續約率大提高，2G和3G網路用戶數增加6倍。
同樣，還有不少企業利用大數據開辟了新的市場疆域，找到了新的藍海，比如像阿里巴巴。阿里巴巴利用大數據正在從電子商務公司轉型成為金融公司、數據服務公司和平台公司。阿里巴巴的轉型對金融業、物流業、電子商務業、製造業、零售業等都將帶來巨大的影響。事實上，因為阿里巴巴的進入 ，這些行業的游戲規則已經發生了改變。而阿里巴巴則是通過對大數據的充分利用，建立起了它在行業里的領導地位。
⑸ 如何利用大數據進行客戶關系管理
如何利用大數據進行客戶關系管理
近幾年「大數據」一直被炒得很火熱，如果你留心觀察，會發現我們身邊各行各業都在說「大數據」。大數據究竟是什麼？至今沒有一個被廣泛採納的明確定義。但 一般來說，大數據具備以下4個特點：第一，數據體量巨大，計算量大；第二，數據來源多樣，包含多種類型的數據；第三，數據價值密度低，整體價值卻彌足珍 貴；第四，數據收集、處理、分享、分析速度要求快。運用大數據進行客戶關系管理的企業有很多經典的例子，比如披薩店在客戶要求購買海鮮披薩時，根據客戶體檢記錄、借閱書 籍及家庭情況等等，向其建議更符合客戶的小一號蔬菜披薩；沃爾瑪根據數據挖掘發現，尿布和啤酒的聯系在於，太太讓先生買尿布時，先生會犒勞自己兩聽啤酒。 其中，我們不難發現運用大數據管理客戶關系，最重要的方面就是數據的統計分析。藉助客戶關系管理系統做數據分析，可以幫助你實時處理數據、預測分析、指導下一步行動，讓企業了解客戶需求、識別和利用商業機會、提高產品和服務質量，提高決策質量和速度，更快、更准地贏得客戶「芳心」。但要運用大數據進行客戶關系管理，必須做好以下幾個方面：1、建立全面、准確的海量數據。簡單了解客戶的姓名、聯系方式和住址是遠遠不夠的，那隻是了解客戶的基礎。如果企業自己都不了解哪些是新客戶、哪些是老客戶、客戶購買過什麼商品、參加過企業組織的什麼活動等等都一無所知，那麼客戶關系管理工作的實施註定會是失敗結尾。2、精細化管理。企業應該將經營管理中的每一個環節都精細化管理，比如藉助CRM將每一個任務都具體到事件，每一件工作都落實到底，每一個問題及時檢查，每一個數據都分析徹底，每一個客戶都服務到家，企業會在這樣的細節中成長。3、數據挖掘。分析數據是為了建立更有指導意義的戰略行動，挖掘更有價值的信息。通過CRM系統中挖掘的數據信息，企業可以用來提升產品質量、提高服務效率、開發符合市場需求的新產品、做更多符合地域、人群需求的營銷活動等等。
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⑹ 如何使用大數據分析提高客戶的忠誠度
大家都知道，客戶是企業最重要的部分。沒有忠誠的客戶群，沒有人可以聲稱自己能夠成功運營。但在商業中競爭是一件稀鬆平常的事情，不過如果出現了差錯，哪怕是一點點，也很容易讓客戶流失。所以，企業應該不惜一切代價努力留住客戶。當然，這並不是一件容易的事情。不過隨著大數據的出現，公司可以通過大數據分析很容易地了解客戶並學習新的方法來讓他們回歸。那麼如何使用大數據分析提高客戶的忠誠度？一般來說，需要避免盲點，要清楚客戶的要求是什麼、保證自己的服務質量等等。
就目前而言，企業了解客戶所需的所有數據。這樣就要做的就是確保企業擁有所需的大數據分析，以便根據企業所處的實際情況，充分利用企業可以使用的數據。只有正確的分析將使企業的業務能夠獲得關鍵的幫助。
保留客戶是一件不容易的事情，但是收購新客戶也是一件困難的事情，不過相比較來說，保留已有的客戶要容易得多。如果業務運營需要能夠用最少的時間處理大容量數據，或者能夠使用的實時數據，這樣的處理方式就能夠幫助企業解決很多問題。此數據處理解決方案使企業可以訪問更多的連續數據或者實時數據，就可以將這些數據與歷史數據集成以獲得更多的數據。
越好的大數據分析可幫助企業提高客戶忠誠度，這是毋庸置疑的。企業能夠根據大數據的分析獲得的結論採取行動，這樣就能讓企業輕松地滿足消費者的需求。提高客戶忠誠度並提高競爭力的需要一些大數據戰略。需要企業從客戶滿意度中獲取洞察力。
那麼怎麼獲得洞察力呢？具體的要求分為5點：
1，快捷。快捷的交付方式。技術總是在改變客戶的要求。企業的分析師必須能夠進行調整並跟上。擁有大數據靈活性將幫助企業了解不斷變化的要求和優先事項。
2，注重質量而不是數量。企業需要確保無論向分析解決方案提供的內容是最重要的。輸出捕獲的所有數據，選擇對當前情況最重要的數據。強調質量而不是數量。
3，詢問客戶他們需要什麼或想要什麼。不要只是自己做假設。我們是接受客戶所做的事情。而不是逗尺讓客戶接受企業認為他們正在做的事情，所以就需要允許數據利用洞察力並保持客觀。
4，重視網路流量。流量是企業獲得的洞察力的方向之一。它可以幫助企業改善交付並最終提高盈利能力。
5，避免盲點。確保捕獲所有內容。企業需要捕獲影響客戶體驗和行為的所有內容，如果存在導致客戶體驗和行為整體偏差的盲點，你將錯過關鍵信息。
企業的數據分析師可以使用大數據來深入了解客戶體驗和行為。這樣可以山搏高使用敏銳的洞察力更好地了解客戶，從而使企業能夠有效地滿足他們的需求和要求。當企業充分了解客戶並提供他們所需的產品時，就有更好的機會保留他們。
對於「如何使用大數據分析提高客戶的忠誠度？」這個問題，想銀和必大家看了這篇文章以後已經知道了其中的答案了吧，一般來說，需要有敏銳的洞察力才能夠提高客戶的洞察力，對於洞察力的獲得想必大家了這篇文章以後已經知道了，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。
⑺ 大數據下的用戶分析，用戶分析的基礎數據有哪些
用戶的購抄買量，購襲買頻率，購買的時間空間差異等，這些為內部數據，可以通過自身或者第三方系統獲得。
用戶的評價， 用戶的喜好，這些為外部數據。這些數據就需要藉助大數據了。即為網路數據採集。
用戶畫像基礎數據：網路行為數據
活躍人數
訪問/啟動次數
頁面瀏覽量
訪問時長
裝機量
激活率
滲透率
外部觸點
用戶畫像基礎數據：網站內行為數據
唯一頁面瀏覽次數
頁面停留時間
直接跳出訪問數
訪問深度
進入或離開頁面
瀏覽路徑
評論次數與內容
用戶畫像基礎數據：用戶內容偏好數據
使用APP/登陸網站
時間/頻次
瀏覽/收藏內容
評論內容
互動內容
用戶生活形態偏好
用戶品牌偏好
用戶地理位置
用戶畫像基礎數據：用戶交易數據
貢獻率
客單件/客單價
連帶率
回頭率
流失率
促銷活動轉化率
喚醒率
⑻ 如何利用大數據進行用戶需求分析
1.可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統
計
學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如
果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。
大數據的技術
數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。
數
據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機地理解地自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理
解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。
統計分析：
假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、
卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、
因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數
據挖掘： 分類
（Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity
grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and
Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。
大數據的處理
1. 大數據處理之一：採集
大
數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的
數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除
此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時
有可能會有成千上萬的用戶
來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間
進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2. 大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些
海量數據進行有效的分析，還是應該將這
些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使
用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3. 大數據處理之三：統計/分析
統
計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通
的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於
MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4. 大數據處理之四：挖掘
與
前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數
據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於
統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並
且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。