派擇暢談如何用好大數據

『壹』 如何利用好大數據挖掘潛在用戶

就目前而言，現在的大數據技術為絕大部分的業務提供了許多功能，同時還提高了效率和收入。當然除了這些以外，大數據分析還為公司的潛在客戶和現有客戶提供了許多好處。這些優點讓很多公司對於大數據技術十分嚮往，那麼怎麼能夠利用好大數據呢？一般來說參與尋找內部、收集最大的數據量、和大數據公司進行合作。
一，參與尋找內部
要想找到潛在用戶，可以利用大數據技術從訂單歷史、客戶服務信息、業務訂單管理系統來挖掘數據，數據分析師可以通過對數據進行分析出最忠實購物者的全方位視圖來找到自己需要的參數。
通過挖掘數據擁有大量的屬性，這些屬性能夠體現出客戶的價值。可能會確定不同業務的各種市場的銷售程度，即他們花的資金很少，並且會花費大量時間與客戶服務代表合作。有了這些知識，就能夠精準的尋找出自己需要的內容。
二、收集最大數據量
大家都知道，我們在與客服交流的過程總可以說是在了解客戶，如果收集到客戶盡可能多的信息，將會非常有幫助。而與別的品牌互動，退貨和交換以及之前的購買歷史記錄中獲得更多的數據，如果最大限度地利用客戶的個人詳細信息也是對於大數據分析帶來很大的幫助。這有助於全面了解客戶群並減除差距。
如果數據中存在缺失可能導致丟失有價值的信息，從而誤導客戶體驗的全貌。所以說，在大數據分析之前一定要確保捕獲可能對客戶的行為和體驗產生影響的所有內容。在分析完成之前，所有有關客戶群的任何內容非常重要。此過程可以說明以前可能不容易獲得或未見到的見解和模式，這些知識有助於解決客戶的特定偏好和需求。願意接受客戶的所作所為，而不是他們正在思考的事情。對於我們的分析一定要保持客觀的視角看待問題。
同樣重要的事情就是，這種分析是一個持續的過程。客戶的偏好和需求將不斷變化，並受到包括新興產品、當前趨勢和各種其他重要因素在內的所有情況的影響。但是，在需求方面保持更高級並不容易，這一過程可確保對未來和現有客戶始終保持高度重視。
三、與大數據公司合作
在獲得了數據以後，如果能夠最大限度地利用大數據來了解客戶並定位理想客戶僅僅只是一個開始。對於品牌來說，不僅可以確定其最佳購物者，還可以針對該公司的其他成員擴大其購物群的忠誠度。不過，當今企業面臨的一大挑戰是缺乏資源來啟動大數據計劃。除了保存和使用這些數據的理想基礎設施外，組織還必須有能力去檢查這些數據，當然還必須最大限度地利用這些洞察力。這是與大數據公司的合作關系的關鍵部分。而大數據公司的大數據專家不僅可以確保組織能夠訪問所有理想的大數據，還可以幫助分析它，以獲得高價值的性能指標，預測和見解，從而提高品牌的價值。

對於上面提到的問題，想必大家看了這篇文章以後已經知道了怎麼利用好大數據找到潛在用戶了吧，一般來說，參與尋找內部、收集最大的數據量、和大數據公司進行合作才能找到潛在用戶，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。

『貳』 如何利用大數據實現精細化運營

通常企業可以從以下三個方面流程實現大數據的應用全面整合管理：

營銷管理
是從營銷活動的策劃到營銷活動的執行和監控，到營銷費用的核銷審批，到營銷效果的分析和評估。大數據時代，互聯網的信息不對稱讓網上信息種類繁雜，各行各業每時每刻都在產生著無數的碎片信息，傳統行業需要投入巨大的人工成本去進行營銷，而百會CRM可以通過對關鍵詞的的搜索再把信息進行審查，過濾掉無用的線索。提高營銷管理的效率。

銷售管理
眾所周知，銷售人員是決定企業經營情況的重要環節。隨著企業擴張，銷售團隊壯大，如何學習和應用最佳銷售人員的管理經驗和行為方式成為關鍵問題。而百會CRM系統可以實現良好的銷售行為的細分精準化。百會CRM用系統化的管理，精細化管理營銷的活動，同時可以根據系統篩選出目標客戶，精準地定位在目標客戶上，根據區分不同營銷對象來規劃市場活動和推動營銷層次。同時完成營銷活動的評價機制。降低企業運營成本，提高工作效率，擴展市場份額和增加銷量。

服務管理
服務管理是企業模塊中很容易被忽視的一塊，特別是售後服務，但是售後服務給企業帶來的附加價值是很大的，很多企業都沒有意識到這點。百會CRM的應用可以建立多種客戶溝通渠道，及時收集客戶反饋意見以及需求，完善客戶服務請求處理流程，提高響應速度以及服務質量，並對銷售執行過程進行有效監控和評估。

『叄』 如何使用大數據技術為企業創造更大的價值

作為一名大數據工程師，我來說下我的想法。如何使用大數據技術為企業創造更大的價值？這里有兩個注重點，一個是大數據技術，一個是為企業創造價值。目前大數據在不同的應用場景，可以分為很多不同種類的技術，比如數據的離線計算有 Hadoop、Spark，存儲方面有HBASE、HDFS、MongoDB、JanusGraph,消息中間件有 Kafka、MetaQ，實時計算有Storm、Flink、Spark Streaming等等。這么多大數據技術，怎麼樣為企業創造出更大的價值呢，我認為有一下幾點：

目前很多企業最底層都用到大數據相關技術，如何保證線上業務穩定成為大數據技術最重要的一件事情。線上業務不穩定會直接影響到消費者的使用，尤其是涉及到交易相關的業務更是重中之重。線上業務的穩定性不能受到大數據集群抖動而產生影響，打個比方，線上訂單交易鏈路在最底層使用到了HBase 資料庫，但HBase集群突然 Down掉之後，那麼線上用戶突然不能夠進行下單和支付了，這對於公司來說，直接就影響到公司的交易額和利潤，這種情況是公司絕對無法容忍的。

所以你能夠保證公司所使用大數據技術集群資源越穩定，那麼對於線上業務的穩定運行就越有保證，通過對大數據集群穩定性進行保障，進一步提升消費者的使用體感，這就是你的價值。

更好的降低公司大數據集群機器的資源消耗，提升公司集群資源的使用率，進一步壓榨機器的性能也為公司帶來了價值。公司每台機器，說實話，都需要從外進行采購，這消耗的就是公司的資金。如果你能在現有的機器上，滿足更多的業務，而不只是單純的購買機器水平擴展來滿足業務，這樣會進一步幫助公司節約資金。公司的最終目的也是為了盈利，你幫公司降低了機器的購買，這也是為公司節約了一筆很大的成本。

大數據技術發展到了一定程度，就需要自己通過技術創新，來滿足公司一些更為復雜的業務場景。通過技術創新，帶動業務發展。比如圖資料庫的出現，使得公司能夠使用圖資料庫來構建用戶的社交網路圖，通過構建的社交網路圖可以快速了解到用戶的關注、用戶的粉絲、和用戶興趣相同的用戶有哪些。哪些用戶是信息傳播關鍵點等等，通過大數據技術的創新，知道更多潛藏在大數據底層的商業信息價值，從而幫助公司上層更好的做戰略規劃。同時，也可以通過技術創新，變革整個公司的技術架構，使用新的技術來滿足未來公司戰略的發展，最直接的例子，就是阿里雲。

總體來說，大數據如何為公司創造更大的價值，我認為可以從提升大數據集群的穩定性入手，更好的保證公司線上業務的穩定和運行。其次，可以更好的壓榨和節約公司的大數據集群相關的機器資源，從而減少公司機器方面的采購成本。最後，就是通過大數據技術創新，通過技術來驅動業務的發展，當然這也是最難的一點，如果你能做到通過某種大數據技術的創新使得公司戰略方面業務的成功，那麼你的價值對於公司來說，將是無法估量的。

『肆』 如何用大數據做好企業運營

大數據對企業來說有什麼用?對於這個連IT界都眾說紛紜的事情，要讓希望使用大數據產品和服務的企業主們來說，更是一頭霧水。大數據是工具，那麼它究竟對企業會有什麼作用呢？了解了大數據的作用，才能讓大數據更好的服務自身。其實，從傳統企業的運行流程來看，大數據主要能夠在了解用戶、鎖定資源、規劃生產、做好運營、開展服務等方面，幫上企業的忙。

下面，我們來看一下到底大數據到底能幫什麼忙：

1、幫企業了解用戶

大數據通過相關性分析，將客戶、用戶和產品進行有機串聯，對用戶的產品偏好，客戶的關系偏好進行個性化定位，生產出用戶驅動型的產品，提供客戶導向性的服務。

從大數據技術方面來看，用數據來指引企業的成長，將不再單單是一句口號。據網路副總裁曾良表示，從挖掘的角度來看，他們通過對每天60億的檢索請求數
據分析，可以發現檢索某一品牌的受眾行為特徵，進而反饋給企業的品牌、產品研發部門，能更准確地了解目標用戶，並推出與調性相匹配的產品。

通過運用大數據，不僅可以從數據中發掘出適應企業發展環境的社會和商業形態，用數據對用戶和客戶對待產品的態度，進行挖掘和洞察，准確發現並解讀客戶及用戶的諸多新需求和行為特徵，這必將顛覆傳統企業在用戶調研過程中，過分依賴主觀臆斷的市場分析模式。

2、幫企業鎖定資源

通過大數據技術，可以實現企業對所需資源的精準鎖定，在企業在運營過程中，所需要的每一種資源的挖掘方式、具體情況和儲量分布等，企業都可以進行搜集
分析，形成基於企業的資源分布可視圖，就如同「電子地圖」一般，將原先只是虛擬存在的各種優勢點，進行「點對點」的數據化、圖像化展現，讓企業的管理者可
以更直觀地面對自己的企業，更好地利用各種已有和潛在資源。如果沒有大數據，將很難發現曾經認為是完全無關行為間的相互關聯性，就如同外媒曾經提到的「啤
酒」與「尿片」之間的關聯營銷一樣，如果美元大數據這將是一種幾乎不可能的事情。

3、幫企業規劃生產

大數據不僅改變了數據的組合方式，而且影響到企業產品和服務的生產和提供。通過用數據來規劃生產架構和流程，不僅能夠幫助他們發掘傳統數據中無法得知的價值組合方式，而且能給對組合產生的細節問題，提供相關性的、一對一的解決方案，為企業開展生產提供保障。

過去的所謂商業智能，往往大多是「事後諸葛亮」，而大數據則讓企業可預測未來的走向，幫助企業做到「未雨綢繆」。大數據的虛擬化特徵，還將大大降低企業的經營風險，能夠在生產或服務尚未展開之前就給出相關確定性答案，讓生產和服務做到有的放矢。

在這方面，不得不提到的就是最近火爆的《紙牌屋》，它的劇集為什麼會受到全球歡迎?有很大一部分原因就跟它前期依據大數據技術和思維方式所做的准備。
據稱，《紙牌屋》的資料庫包含了3000萬用戶的收視選擇、400萬條評論、300萬次主題搜索。下一季劇情拍什麼、誰來拍、誰來演、怎麼播，都由數千萬
觀眾的客觀喜好統計決定。

4、幫企業做好運營

過去某一品牌要做市場預測，大多靠自身資源、公共關系和以往的案例來進行分析和判斷，得出的結論往往也比較模糊，很少能得到各自行業內的足夠重視。通
過大數據的相關性分析，根據不同品牌市場數據之間的交叉、重合，企業的運營方向將會變得直觀而且容易識別，在品牌推廣、區位選擇、戰略規劃方面將做到更有
把握地面對。

對於大數據對企業運營的導航左右，夢芭莎集團董事長佘曉成深有感觸，他不禁感慨「大數據讓我們能夠及時調整運營策略，現在的庫存每季售罄率從80%提升到95%，實行30天缺貨銷售，能把30天缺貨控制在每天訂單的10%左右，比以前有3倍的提升。」

5、幫企業開展服務

通過大數據計算對社交信息數據、客戶互動數據等，可以幫助企業進行品牌信息的水平化設計和碎片化擴散。經濟學家Richard H.
Thaler曾經提出一種觀點，「個人觀點的微小變化都可以演變為所有人的群體行為模式的重大變革。」在這一重大變革的背景之下，對微小的信息流，企業都
必須重視，而客戶服務為應對這種情況，也需要像空氣一樣分布在一些細枝末節之中。企業可以藉助社交媒體中公開的海量數據，通過大數據信息交叉驗證技術、分
析數據內容之間的關聯度等，進而面向社會化用戶開展精細化服務，提供更多便利、產生更大價值。

『伍』 大數據分析怎麼做最好

數據分析是基於商業目的，有目的的進行收集、整理、加工和分析數據，提煉有價信息的一個過程。

其過程概括起來主要包括：明確分析目的與框架、數據收集、數據處理、數據分析、數據展現和撰寫報告等6個階段。

一、明確分析目的與框架

一個分析項目，你的數據對象是誰？商業目的是什麼？要解決什麼業務問題？數據分析師對這些都要瞭然於心。

基於商業的理解，整理分析框架和分析思路。例如，減少新客戶的流失、優化活動效果、提高客戶響應率等等。不同的項目對數據的要求，使用的分析手段也是不一樣的。

二、數據收集

數據收集是按照確定的數據分析和框架內容，有目的的收集、整合相關數據的一個過程，它是數據分析的一個基礎。

三、數據處理

數據處理是指對收集到的數據進行加工、整理，以便開展數據分析，它是數據分析前必不可少的階段。這個過程是數據分析整個過程中最占據時間的，也在一定程度上取決於數據倉庫的搭建和數據質量的保證。

數據處理主要包括數據清洗、數據轉化等處理方法。

四、數據分析

數據分析是指通過分析手段、方法和技巧對准備好的數據進行探索、分析，從中發現因果關系、內部聯系和業務規律，為商業目提供決策參考。

到了這個階段，要能駕馭數據、開展數據分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常規數據分析方法，最基本的要了解例如方差、回歸、因子、聚類、分類、時間序列等多元和數據分析方法的原理、使用范圍、優缺點和結果的解釋；其二是熟悉1+1種數據分析工具，Excel是最常見，一般的數據分析我們可以通過Excel完成，後而要熟悉一個專業的分析軟體，如數據分析工具SPSS/SAS/R/Matlab/Tableau/QlikView/大數據魔鏡（國產）等，便於進行一些專業的統計分析、數據建模等。

五、數據展現

一般情況下，數據分析的結果都是通過圖、表的方式來呈現，俗話說：字不如表，表不如圖。。藉助數據展現手段，能更直觀的讓數據分析師表述想要呈現的信息、觀點和建議。。

常用的圖表包括餅圖、折線圖、柱形圖/條形圖、散點圖、雷達圖等、金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕雷托圖等。

六、撰寫報告

最後階段，就是撰寫數據分析報告，這是對整個數據分析成果的一個呈現。通過分析報告，把數據分析的目的、過程、結果及方案完整呈現出來，以供商業目的提供參考。

一份好的數據分析報告，首先需要有一個好的分析框架，並且圖文並茂，層次明晰，能夠讓閱讀者一目瞭然。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容；圖文並茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助於閱讀者更形象、直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。

另外，數據分析報告需要有明確的結論、建議和解決方案，不僅僅是找出問題，後者是更重要的，否則稱不上好的分析，同時也失去了報告的意義，數據的初衷就是為解決一個商業目的才進行的分析，不能舍本求末。

『陸』 如何運用好大數據

1、獲取全網用戶數據

僅有企業數據，即使規模再大，也只是孤島數據。還要互聯網數據統合，才能准確掌握用戶站內站外的全方位的行為，使得數據在營銷中體現應有的價值。

2、讓數據看的懂

採集來的原始數據難以讀懂，因此還需要進行集中化、結構化、標准化處理，讓“天書”轉變為看得懂的信息。

3、分析用戶特徵及偏好

將第方標簽與第三方那個標簽相結合，按不同的評估唯獨和模型演算法，通過聚類方式將具有相同特徵的用戶化成不同屬性的用戶族群，對用戶的靜態信息、動態信心、實時信息分別描述，形成網站用戶分群畫像系統。

4、制定渠道和創意策略

根據目標群體的特徵和分析結果，在計劃實施前，對投放策略進行評估和優化。如宣和更適合的用戶群體，匹配適當的媒體，制定性價比及效率更好的渠道組合，根據用戶特徵制定內容策略，從而提升用戶人群的轉化率。

『柒』 如何充分利用好大數據

就目前而言，幾乎所有行業：醫療保健，製造業，金融業，零售業都在發生數字變化，而且這個名單還在繼續。如果用好大數據可以預測好未來的發展，那麼大家知道不知道如何充分的利用好大數據呢？這就需要建構一個新的結構，以及做好協作工作。

現在人工智慧是很普及的，機器人亦是如此，在不久的將來，隨著銷售和客戶服務的自動化，未來的發展重心將更高的價值放在人與人之間的互動上，當然，人們還會保持對提出服務的期望。這樣才能夠讓自己的需求得到充分的滿足。如果利用分析的強大功能去進行大數據分析，那麼企業將能夠對這些海量數據進行分析並分類，機器就會以驚人的速度從中學習。這樣就能夠獲得極佳的發展方向。從而推動科技的發展。

用好大數據必須建構一個新結構
大數據的分析需要一個新的結構，雖然公司將擁有了比以往更多的數據，但是要想進行大數據的分析，就需要重新考慮企業的結構，現如今，隨著公司適應技術不斷變化，轉型的速度將推動現代企業模式的發展。企業必須開始以反向思維的方式運轉，不能夠繼續使用新的企業結構。
當然，企業還應該培養分析文化，這是最重要的一件事情，企業培養分析文化就需要舍棄傳統的決策層次結構。這句是要求企業中的每個人都能夠做出基於事實的決策的能力。如果詢問一線員工，包括銷售人員和生產車間員工，他們使用哪些數據做出決策。通過這些問題才能夠讓未來的發展路線變得更加通透。
對於那些扁平化企業結構並消除決策障礙的公司將變得更加敏捷，因此使得這類公司更具有競爭力。我們需要全面拆除企業結構中的某些局部結構，這種轉變能夠使企業運作發生了巨大變化。使得企業有一個比較民主的氛圍。

大數據的適應需要做好協作工作
傳統的層次是公司的常態，但是並不是公司必須改變的唯一方面。對於扁平化的企業結構需要合作水平必須提高，必須培養共享協作的文化。這樣才能夠讓公司更具有凝聚力。企業還應選擇具有多學科背景的管理工作人員，並要求他們查看不相關的業務並借鑒想法。這將有助於鼓勵合作並吸收新的和創新的想法。
要想發展這種文化的作用，需要確定如何平衡個人貢獻與團隊合作。如果每個團隊成員沒有平等的貢獻，那麼過於緊密地合作可能會導致個人的靈感流失。就個人而言，專業人士需要在個人安靜的時間來完成工作。考慮到這些要素，理想的企業模式將能夠加快決策速度，減少層級的監督，並產生一種重視個人貢獻的協作工作環境。這樣才能夠讓人們更加團結。
看完上述的內容，想必大家已經知道了如何充分利用好大數據了吧，大數據的使用需要建構一個新結構和做好協作工作，這樣才能夠充分使用大數據，才能夠對未來做好精準預測。