大數據收集顧客數據

⑴ 在大數據世界裡,我們需要知道客戶哪些基本的信息

要看具體要分析客戶什麼行為。一般是性別，年齡，學歷，家庭狀況，職業，收入，固定資產等

⑵ 大數據是怎麼做精準獲客

WakeData有對應的解決方案，可以通過大數據對用戶進行分析，從而了解用戶的消費場景和消費需求，通過有效的營銷工具和最適合的內容觸達用戶，從而實現精準獲客

⑶ 如何利用好大數據挖掘潛在用戶

為什麼要用大數據挖掘潛在用戶？

隨著互聯網的發展以及消費市場競爭的加劇：新品牌、新賽道、新渠道、新營銷打法層出不窮。在快速演化的市場格局下，如何建立競爭壁壘、持續保持增長，需要重新立足數字化時代新消費崛起的背景，以洞察消費者體驗為核心，重塑品牌價值，縝密布局增長策略。

只有全面精細地挖掘消費者的心智變化，如消費者的年齡、性別、消費習慣、生活現狀、興趣點等等信息，才能為接下來的內部創新提供正確的方向。優質的消費體驗是提升品牌忠誠度的關鍵，也是企業維持穩定盈利模式的重要基礎。隨著互聯網的發展以及消費市場競爭的加劇，消費者的每一條社媒發布、每一次社交互動、 每一次線上購買， 都反映了消費習慣、態度和行為。收集、分析這些數據並制定行之有效的消費體驗決策是企業的業務剛需，更是撬動增長的差異化打法。

如何確定目標消費人群？

傳統市調——耗時、耗人力、成本高、樣本數量有限，且存在受訪者隱藏真實想法的可能。

社交媒體大數據——符合用戶溝通和線上行為習慣，無需人力、數據可自動全天候採集，數據量和分析維度更豐富、更客觀、可信度更高 。

傳統的用戶數據收集有以下挑戰：

01 線上、線下顧客體驗觸點繁多，碎片化的信息分散於企業各部門，無法利用整合數據快速了解消費需求和顧客體驗，賦能管理決策。

02 傳統調研樣本量小，執行周期長，統計結果往往滯後於消費趨勢，難以轉化為可執行洞察來賦能產品創新和營銷增長。

03市場情報數據源單薄，難以應付快速演化的市場競爭格局，缺乏統一的工具進行競品對標，無法做到知己知彼。

所以，如何全面了解目標人群，標簽和分析

基於實時大數據和機器學習演算法的消費體驗洞察，是真正「以消費者為核心」組織企業資源配 置的有效解決方案。消費體驗洞察能夠幫助企業快速採集和理解消費者需求、產品口碑、競品動態、 新品趨勢和消費熱點，進而驅動營銷、研發、顧客體驗、零售運營等職能部門的專業人士把握商業機遇，敏捷應對快速變化中的消費市場。

第一步，細分人群畫像 —— 了解ta們是誰，在哪兒，喜歡什麼？

最佳實踐案例（食品飲料）

某國際知名連鎖餐飲品牌希望深入了希望了解中國咖啡市場的核心消費群體及細分人群畫像。 運用機器學習建模後，對該品牌及競品相關的逾 120萬條消費者評論和社媒、電商和短視頻討論展開聚類分析，梳理出四大核心消費人群。

DataTouch®️數據分析平台再結合行業品類分布數據，由分析師進一步深入分析出細分人群的飲用環境、口味、 包裝不同痛點訴求，結合品牌優劣勢和人群特點給出針對性建議，為品牌未來精準產品定位和溝通策略提供了有力的決策依據 。

第二步，基於細分人群畫像，指引產品精準溝通策略，捕獲機會細分賽道和差異化產品概念方向定位

在了解市場格局和產品創新方向後，客戶希望了解目標趨勢品類在核心創新方向的細分受眾畫像。運用機器學習建模後，對每個創新方向相關的近千萬條消費者評論和社媒、電商和短視頻討論展開聚類分析，梳理出4-5個核心消費人群。

DataTouch®️數據分析平台再結合行業品類分布數據，品牌競爭格局和顧客體驗滿意度，由分析師進一步深入分析出細分人群賽道的生活方式、場景需求，市場份額，機會定位，和在每一個產品屬性（功效、使用感受、產品形態、包裝等）的NLP深度學習情感分析，提煉未滿足的痛點訴求，結合品牌定位優劣勢和人群特點給出創新產品的差異化建議，為品牌未來精準產品定位和溝通策略提供了有力的數據洞察驅動的決策依據。

⑷ 如何獲取大數據

問題一：怎樣獲得大數據？ 很多數據都是屬於企業的商業秘密來的，你要做大數據的一些分析，需要獲得海量的數據源，再此基礎上進行挖掘，互聯網有很多公開途徑可以獲得你想要的數據，通過工具可以快速獲得，比如說象八爪魚採集器這樣的大數據工具，都可以幫你提高工作效率並獲得海量的數據採集啊

問題二：怎麼獲取大數據 大數據從哪裡來？自然是需要平時對旅遊客群的數據資料累計最終才有的。
如果你們平時沒有收集這些數據 那自然是沒有的

問題三：怎麼利用大數據，獲取意向客戶線索 大數據時代下大量的、持續的、動態的碎片信息是非常復雜的，已經無法單純地通過人腦來快速地選取、分析、處理，並形成有效的客戶線索。必須依託雲計算的技術才能實現，因此，這樣大量又精密的工作，眾多企業紛紛藉助CRM這款客戶關系管理軟體來實現。
CRM幫助企業獲取客戶線索的方法：
使用CRM可以按照統一的格式來管理從各種推廣渠道獲取的潛在客戶信息，匯總後由專人進行篩選、分析、跟蹤，並找出潛在客戶的真正需求，以提供滿足其需求的產品或服務，從而使潛在客戶轉變為真正為企業帶來利潤的成交客戶，增加企業的收入。使用CRM可以和網站、電子郵件、簡訊等多種營銷方式相結合，能夠實現線上客戶自動抓取，迅速擴大客戶線索數量。

問題四：如何進行大數據分析及處理？ 大數據的分析從所周知，大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了，而最重要的現實是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那麼越來越多的應用涉及到大數據，而這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基於如此的認識，大數據分析普遍存在的方法理論有哪些呢？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」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也稱為計算語言學(putational Linguistics。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(AI, Artificial Intelligence)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（Predic膽ion）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化......>>

問題五：網路股票大數據怎麼獲取？ 用「網路股市通」軟體。
其最大特色是主打大數據信息服務，讓原本屬於大戶的「大數據炒股」變成普通網民的隨身APP。

問題六：通過什麼渠道可以獲取大數據 看你是想要哪方面的，現在除了互聯網的大數據之外，其他的都必須要日積月累的

問題七：通過什麼渠道可以獲取大數據 有個同學說得挺對，問題傾向於要的是數據，而不是大數據。
大數據講究是全面性（而非精準性、數據量大），全面是需要通過連接來達成的。如果通過某個app獲得使用該app的用戶的終端信息，如使用安卓的佔比80%，使用iPhone的佔比為20%, 如果該app是生活訂餐的應用，你還可以拿到使用安卓的這80%的用戶平時網上訂餐傾向於的價位、地段、口味等等，當然你還會獲取這些設備都是在什麼地方上網，設備的具體機型你也知道。但是這些數據不斷多麼多，都不夠全面。如果將這部分用戶的手機號或設備號與電子商務類網站數據進行連接，你會獲取他們在電商網站上的消費數據，傾向於購買的品牌、價位、類目等等。每個系統可能都只存儲了一部分信息，但是通過一個連接標示，就會慢慢勾勒出一個或一群某種特徵的用戶的較全面的畫像。

問題八：如何從大數據中獲取有價值的信息 同時，大數據對公共部門效益的提升也具有巨大的潛能。如果美國醫療機構能夠有效地利用大數據驅動醫療效率和質量的提高，它們每年將能夠創造超過3萬億美元的價值。其中三分之二是醫療支出的減少，占支出總額超過8%的份額。在歐洲發達國家， *** 管理部門利用大數據改進效率，能夠節約超過14900億美元，這還不包括利用大數據來減少欺詐，增加稅收收入等方面的收益。
那麼，CIO應該採取什麼步驟、轉變IT基礎設施來充分利用大數據並最大化獲得大數據的價值呢?我相信用管理創新的方式來處理大數據是一個很好的方法。創新管道(Innovation pipelines)為了最終財務價值的實現從概念到執行自始至終進行全方位思考。對待大數據也可以從相似的角度來考慮：將數據看做是一個信息管道(information pipeline)，從數據採集、數據訪問、數據可用性到數據分析(4A模型)。CIO需要在這四個層面上更改他們的信息基礎設施，並運用生命周期的方式將大數據和智能計算技術結合起來。
大數據4A模型
4A模型中的4A具體如下：
數據訪問(Access)：涵蓋了實時地及通過各種資料庫管理系統來安全地訪問數據，包括結構化數據和非結構化數據。就數據訪問來說，在你實施越來越多的大數據項目之前，優化你的存儲策略是非常重要的。通過評估你當前的數據存儲技術並改進、加強你的數據存儲能力，你可以最大限度地利用現有的存儲投資。EMC曾指出，當前每兩年數據量會增長一倍以上。數據管理成本是一個需要著重考慮的問題。
數據可用性(Availability)：涵蓋了基於雲或者傳統機制的數據存儲、歸檔、備份、災難恢復等。
數據分析(Analysis)：涵蓋了通過智能計算、IT裝置以及模式識別、事件關聯分析、實時及預測分析等分析技術進行數據分析。CIO可以從他們IT部門自身以及在更廣泛的范圍內尋求大數據的價值。
用信息管道(information pipeline)的方式來思考企業的數據，從原始數據中產出高價值回報，CIO可以使企業獲得競爭優勢、財務回報。通過對數據的完整生命周期進行策略性思考並對4A模型中的每一層面都做出詳細的部署計劃，企業必定會從大數據中獲得巨大收益。 望採納

問題九：如何獲取互聯網網大數據 一般用網路蜘蛛抓取。這個需要掌握一門網路編程語言，例如python

問題十：如何從網路中獲取大量數據 可以使用網路抓包，抓取網路中的信息，推薦工具fiddler

⑸ 企業如何通過大數據分析，提高營銷效率

企業通過大數據分析可以收集、存儲、處理和分析消費者的海量數據，從而挖掘出潛在的商業價值慶腔和市場機會。以下是企業如何通過大數據分析，提高營譽纖衫銷效率的幾種途徑：

• 精準的客戶畫像：通過大數據分析，企業可以收集客戶的各種數據，包括消費習慣、興趣愛好、地理位置等，從而生成精準的客戶畫像，在營銷活動中對不同客戶進行個性化的推送和定位，提高營銷效率。

• 消費者行為分析：通豎液過大數據分析，企業可以對消費者進行行為分析，包括購物行為、搜索行為、社交媒體行為等，從而了解消費者的需求和偏好，為營銷活動提供數據支持和指導。

• 營銷效果評估：通過大數據分析，企業可以對營銷活動的效果進行評估和優化，包括廣告投放效果、銷售轉化率、客戶滿意度等，從而不斷優化營銷策略和活動，提高營銷效率。

• 實時營銷決策：通過大數據分析，企業可以實時監測市場和客戶的變化，及時採取營銷決策，包括價格調整、促銷活動等，從而實現營銷的靈活性和時效性。
  總之，企業通過大數據分析可以深入了解客戶需求、掌握市場動態、提高營銷效率，從而實現精準營銷和增加銷售業績。