Ⅰ 什么的大数据运营
两年大数据行业新提出了一个概念，叫大数据运营，所谓的BigData Operation，目前在各个行业中均处在蓬勃发展的阶段，就笔者来看，BDO代表了一种大数据的未来方向，以笔者所从事的网络游戏行业来看，具有比较大的发展空间，下面科多大数据来给
Ⅱ 大数据对于当前企业的运营有哪些帮助
进入新的历史时期以来，收集更加丰富的数据是摆在各个企业面前的主要任务，一旦企业不能收集范围更广的信息，那么企业管理决策则极易出现更多的失误。企业要重视内部数据信息管理工作，保证当前数据管理与大数据时代特点相一致。第一，进入大数据时代以来，由于涌现出数不胜数的数据信息，因此如果传统数据信息管理技术不能及时改变则极有可能影响大数据的应用，所以要求当前企业必须及时引进先进的软件与硬件，才能推动大数据的普遍应用。第二，由于数据信息的海量出现，因此企业还需不断提高数据信息的管理能力，要保证及时处理与加工得到的各种数据信息，要及时掌握当前最新数据。很多企业已经意识到信息数据的重要性，但因为不拥有先进的技术措施，各种数据信息还不能发挥应有的作用。第三，在企业管理决策过程中，虽然大数据发挥着不可替代的作用，但同时也需重视数据碎片的作用，一个企业要想取得成功则必须重视二种数据的应用，才能使二种数据相互协调，保证数据分析具有更高的科学性，进一步简化分析过程，减轻工作人员的劳动强度。企业还需及时创新内部知识管理，要尽快引入新型知识管理模式。在实际运行中，知识管理其实就是数据的管理。企业在做出管理决策时，知识提取是一个不可缺少的过程，只有大力应用各种知识才能制订最为合理的决策。当前由于大数据技术的影响，人们日益意识到知识的重要性，很多企业当前将建设现代化的知识管理模式放在重要位置，高度重视知识管理工作。同时企业也不能过分依赖大数据的应用，而忽略了主观决策的重要性，要保证二者相互协调、相互促进，才能帮助企业做出正确。
Ⅲ 大数据对品牌营销究竟有什么用
九一数榜认为：对品牌数字资产的全面掌控能力
在数据驱动营销的时代企业品牌应重新定义为“消费者意识中的感知与互联网活跃内容的集合，而企业品牌在互联网上活跃内容的集合就是企业品牌互联网数字资产”。对任何一个企业品牌来说，它的域名、官方网站、logo、搜索引擎的品牌专区、网络新闻、网络图片、官方微博、公众号、直达号、贴吧、APP、小程序、H5、微视频、网店等等，甚至是奖励给用户的积分，都属于企业品牌互联网数字资产的范畴。广义上讲，企业品牌互联网数字资产则是企业在数字化经济时代所拥有的核心竞争力资源，即是否能支撑企业持续发展、促进企业快速创新、实现企业品牌永续的能力。 品牌经理人能否全面掌握这些数据并能分析数据显得尤为重要，全世界所有的资产，只有一个资产越用越有价值，它就是数据资产。因为它的产生和业务之间是若即若离的关系，你不用数据它就变成了一堆数字，如果你用，这个数字越多，对应的数字资产就越有价值。
在对品牌营销数据的积累上，上市公司经过多年的品牌积累已经形成了品牌互联网数字资产，它有赖于两个维度的拓展：一是垂直纵深数据的收集，二是更为广泛的全域数据的收集。企业需要把“泛数据”进行过滤、筛选、洗涤，从而才能找到最核心有效的数据进行运用，这就需要上市公司品牌经理人学会利用已有的品牌大数据资产（九一数榜）。
Ⅳ 电商企业是如何依靠大数据进行精准营销的
信息大数据时代，电商企业采用信息技术来收集和储存大量的消费者信息资源，并对其进行分析处理，来进行精准的市场定位，以及确定目标消费群体，为实施精准营销做第一手准备。之后利用大数据平台对目标消费群体进行属性分析、筛选、分类标记，建立用户个性标签，针对用户的不同个性需求，提供精准的个性化产品和服务，实现线上广告的精准投放。
电商企业想要做全局性和系统性的决策，不能仅凭大量的数据，还要加上商业分析，大数据与商业分析的结合才能称得上是大数据精准营销。在商业分析里，必须先了解市场，了解某个领域的消费者真正的需求；其次要了解行业，包括行业的特征、要求和规则；最后才是懂企业的运营，把多个模块和资源有序地整合起来，从而共同创造价值。这些具备后，用大数据进行适度辅佐，在商业的主导下，真正发挥大数据的作用。下面我们将用一个例子来说明：电商企业是如何依靠大数据进行精准营销的。
项目背景：
年中大促期间，电商平台的护肤品各类品牌竞争激烈，某护肤品品牌想借助大数据营销平台完成两款面膜的线上推广。利用大数据平台的精准定向方式，针对全国18岁以上的女性进行线上广告的推送，为活动网站引入高质量客流，促进消费者和品牌的深度互动。
投放方案
1、优选投放媒体
优选几个国内主流媒体和与产品相关性高的高质量媒体，分别采用Banner、信息流和视频贴片的广告形式进行投放。通过平台一站式操作对这些媒体进行竞价广告投放。当用户点击广告后对其进行标记。
2、MOB数据定向
通过MOB大数据，智能分析移动设备拥有者的属性以及设备中的APP构成，锁定女性用户且安装有美妆类APP的移动设备，针对这对这类设备进行全媒体广告投放，对用户进行广告包围，加深用户印象，增加用户购买意向。
3、重定向
标记活动落地页到访人群，当他们浏览有可竞价广告位的媒体时，发起追踪投放，吸引对本广告内容感兴趣的访客重新返回活动落地页。
4、投放优化
通过投放反馈的数据，我们从这几方面进行优化：
1、媒体平台优化，筛选出高点击率媒体平台，排除低点击率平台；
2、投放时段优化，排除低点击率时段，集中投放在高点击率时段；
3、素材优化，筛选出高点击率素材并替换掉低点击率素材。
投放效果
在本次的线上推广中，小蜜蜂数据平台全程实时监测投放数据，其中18~24岁的女性访客量占比为50%；25~29岁的女性访客量占比为32%；30~34岁的女性访客量占比为18%。每位独立访客的付费比预期值要低20%，点击量比预期值要高25%，到站转化率超过预期值高15%。
此案例可看出电商企业借用大数据进行精准营销可大大提高电商广告的精准度和命中率，在减少交易成本的同时也提高了交易效率，大大提升了整体的电商服务水平，实现企业利益最大化。
Ⅳ 大数据的运营模式包括哪些方面
数据市场销售
该方式关键就是指将初始数据开展市场销售，或是授权第三方应用已有数据。该方式在中国因为多种多样缘故进度迟缓，海外关键在金融业用以个人信用分析等。
科学研究咨询分析
该方式就是指企业(如顾问公司)根据已有数据、公布数据或第三方数据开展分析，得到行业分析报告或是一些特殊方位的汇报，并将汇报开展出售的方式。
服务平台
该方式出示服务平台专用工具的租赁，企业将已有数据导进其服务平台或运用服务平台专用工具导进第三方数据，并且用其出示的专用工具开展测算，再将数值取回来。该方式下，服务平台依照数据量和使用时间开展收费标准。该方式很有可能与第三方数据储存相结合，针对客户而言，将数据放到第三方数据库房并应用其服务平台开展测算，比较方便快捷。
广告宣传等运用
根据将大数据开展分析和挑选，进而将广告宣传要求连接至DSP服务平台等，供即时竞价等。
人工智能技术开发设计
该运营模式关键根据大数据分析持续开展人工智能技术商品的开发设计，如Google的无人驾驶等。该方式在中国运用仍较少。
第三方储存
在该运营模式下，企业自身并不建造数据库或是数据管理中心，只是立即将数据上传入第三方开展储存和管理方法，该方式针对企业的资本开支工作压力较小。除此之外，大家注意到第三方储存因为其在技术性和机器设备上的领跑性，能够协助企业在节约项目投资的状况下得到 不错实际效果。
关于大数据的运营模式包括哪些方面，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
Ⅵ 大数据营销知识点总结
一、走进大数据世界
大数据的特征（4V）：
1. 数据的规模性
2. 数据结构多样性
3. 数据传播高速性
4. 大数据的真实性、价值性、易变性；
结构化数据、半结构化数据、非结构化数据
大数据处理的基本流程图
大数据关键技术：
1. 大数据采集
2. 大数据预处理
3. 大数据存储及管理
4. 大数据安全技术
5. 大数据分析与挖掘
6. 大数据展现与应用
二、大数据营销概论
Target 百货客户怀孕预测案例
大数据营销的特点：
1. 多样化、平台化数据采集： 多平台包括互联网、移动互联网、广电网、智能电视等
2. 强调时效性： 在网民需求点最高时及时进行营销
3. 个性化营销： 广告理念已从媒体导向转为受众导向
4. 性价比高： 让广告可根据时效性的效果反馈，进行调整
5. 关联性： 网民关注的广告与广告之间的关联性
大数据运营方式：
1. 基础运营方式
2. 数据租赁运营方式
3. 数据购买运营方式
大数据营销的应用
1. 价格策略和优化定价
2. 客户分析
3. 提升客户关系管理
4. 客户相应能力和洞察力
5. 智能嵌入的情景营销
6. 长期的营销战略
三、产品预测与规划
整体产品概念与整体产品五层次
整体产品概念： 狭义的产品： 具有某种特定物质形态和用途的物体。
产品整体概念（广义）：向市场提供的能够满足人们某种需要的
一切物品和服务。
整体产品包含：有形产品和无形的服务
整体产品五层次：潜在产品、延伸产品、期望产品、形式产品、核心产品
大数据新产品开发模型：
1. 需求信息收集及新产品立项阶段
2. 新产品设计及生产调试阶段
3. 小规模试销及反馈修改阶段
4. 新产品量产上市及评估阶段
产品生命周期模型
传统产品生命周期划分法：
（1）销售增长率分析法
销售增长率=（当年销售额-上年销售额）/上年销售额×100%
销售增长率小于10%且不稳定时为导入期；
销售增长率大于10%时为成长期；
销售增长率小于10%且稳定时为成熟期；
销售增长率小于0时为衰退期。
（2）产品普及率分析法
产品普及率小于5%时为投入期；
普及率在5%—50%时为成长期；
普及率在50%—90%时为成熟期；
普及率在90%以上时为衰退期。
大数据对产品组合进行动态优化
产品组合
销售对象、销售渠道等方面比较接近的一系列产品项目被称为产品线。产品组合是指一个企业所经营的不同产品线和产品项目的组合方式，它可以通过宽度、长度、深度和关联度四个维度反映出来
四、产品定价与策略
大数据定价的基本步骤：
1. 获取大数据
2. 选择定价方法
3. 分析影响定价因素的主要指标
4. 建立指标体系表
5. 构建定价模型
6. 选择定价策略
定价的3C模式：成本导向法、竞争导向法、需求导向法
影响定价的主要指标与指标体系表的建立
影响定价因素的主要指标：
1. 个人统计信息：家庭出生、教育背景、所在地区、年龄、感情状况、家庭关系等。
2. 工作状况：行业、岗位、收入水平、发展空间等
3. 兴趣：健身与养生、运动和户外活动、娱乐、科技、购物和时尚等
4. 消费行为：消费心理、购买动机等。
定价策略：
精算定价： 保险、期货等对风险计算要求很高的行业
差异定价： 平台利用大数据对客户建立标签，分析对产品的使用习惯、需求判断客户的忠诚度，对不同客户进行差别定价
动态定价： 即根据顾客认可的产品、服务的价值或者根据供需状况动态调整服务价格，通过价格控制供需关系。动态定价在提高消费者价格感知和企业盈利能力方面起着至关重要的作用。
价格自动化 ：根据商品成本、市场供需情况、竞争产品价格变动、促销活动、市场调查投票、网上协商、预订周期长短等因素决定自身产品价格
用户感知定价 ：顾客所能感知到的利益与其在获取产品或服务中所付出的成本进行权衡后对产品或服务效用所做出的整体评价。
协同定价： 是大数据时代企业双边平台多边协同定价策略
价格歧视：
一级 ：就是每一单位产品都有不同的价格，即商家完全掌握消费者的消费意愿，对每个消费者将商品价格定为其能够承受的最高出价；
二级 ：商家按照客户的购买数量，对相同场景提供的、同质商品进行差别定价；
三级 ：可视为市场细分后的定价结果，根据客户所处的地域、会员等级等个人属性进行差别定价，但是对于同一细分市场的客户定价一致。
五、销售促进与管理
促销组合设计概念
大数据促销组合设计流程
精准广告设计与投放
[if !supportLists]l [endif] 广告设计5M：任务（Mission），预算（Money），信息（Message），媒体（Media），测量（Measurement）。
通过用户画像的进一步挖掘分析，企业可以找出其目标消费群体的广告偏好，如平面广告的配色偏好，构图偏好，视频广告的情节偏好，配乐偏好，人物偏好等，企业可以根据这些偏好设计出符合目标消费群体审美的广告创意，选择消费者喜欢的广告代言人，做出能在目标消费群体中迅速传播开来的广告。
在媒体决策方面，利用大数据综合考虑其广告目的、目标受众覆盖率、广告信息传播要求、购买决策的时间和地点、媒体成本等因素后，有重点地采用媒体工具。企业可以在确定前述影响变量后，通过大数据的决策模型，确定相对最优的媒体组合。
六、客户管理
大数据在客户管理中的作用
1. 增强客户粘性
2. 挖掘潜在客户
3. 建立客户分类
客户管理中数据的分类、收集及清洗
数据分类：
描述性数据： 这类数据是客户的基本信息。
如果是个人客户，涵盖了客户的姓名、年龄、地域分布、婚姻状况、学历、所在行业、职业角色、职位层级、收入水平、住房情况、购车情况等；
如果是企业客户，则包含了企业的名称、规模、联系人和法人代表等。
促销性数据： 企业曾经为客户提供的产品和服务的历史数据。
包括：用户产品使用情况调查的数据、促销活动记录数据、客服人员的建议数据和广告数据等
交易性数据： 这类数据是反映客户对企业做出的回馈的数据。
包括历史购买记录数据、投诉数据、请求提供咨询及其他服务的相关数据、客户建议数据等。
收集：
清洗：
首先，数据营销人需要凭借经验对收集的客户质量进行评估
其次，通过相关字段的对比了解数据真实度
最后，通过测试工具对已经确认格式和逻辑正确数据进行测试
客户分层模型
客户分层模型 是大数据在客户管理中最常见的分析模型之一，客户分层与大数据运营的本质是密切相关的。在客户管理中，出于一对一的精准营销要求针对不同层级的客户进行区别对待，而客户分层则是区别对待的基础。
RFM客户价值分析模型
时间（Rencency）：
客户离现在上一次的购买时间。
频率（Frequency）：
客户在一定时间段内的消费次数。
货币价值（MonetaryValue）：
客户在一定的时间内购买企业产品的金额。
七、 跨界营销
利用大数据跨界营销成功的关键点
1. 价值落地
2. 杠杠传播
3. 深度融合
4. 数据打通
八、精准营销
精准营销的四大特点
1. 可量化
2. 可调控
3. 保持企业和客户的互动沟通
4. 简化过程
精准营销的步骤
1. 确定目标
2. 搜集数据
3. 分析与建模
4. 制定战略
九、商品关联营销
商品关联营销的概念及应用
关联营销：
关联营销是一种建立在双方互利互益的基础上的营销，在交叉营销的基础上，将事物、产品、品牌等所要营销的东西上寻找关联性，来实现深层次的多面引导。
关联营销也是一种新的、低成本的、企业在网站上用来提高收入的营销方法。
关联分析的概念与定义
最早的关联分析概念： 是1993年由Agrawal、Imielinski和Swami提出的。其主要研究目的是分析超市顾客购买行为的规律，发现连带购买商品，为制定合理的方便顾客选取的货架摆放方案提供依据。该分析称为购物篮分析。
电子商务领域： 关联分析可帮助经营者发现顾客的消费偏好，定位顾客消费需求，制定合理的交叉销售方案， 实现商品的精准推荐 ；
保险公司业务： 关联分析可帮助企业分析保险索赔的原因，及时甄别欺诈行为；
电信行业： 关联分析可帮助企业发现不同增值业务间的关联性及对客户流失的影响等
简单关联规则及其表达式
事务：简单关联分析的分析对象
项目：事务中涉及的对象
项集：若干个项目的集合
简单关联规则 的一般表示形式是：前项→后项（支持度＝s％，置信度＝c％）
或表达为：X→Y（S＝s％，C＝c％）
例如：面包->牛奶(S=85%,C=90%)
性别（女）∩收入（＞5000元）→品牌（A）（S＝80％，C＝85％）
支持度、置信度、频繁项集、强关联规则、购物篮分析模型
置信度和支持度
support(X→Y)= P(X∩Y)
confidence(X→Y)= P(Y|X)
十、评论文本数据的情感分析
商品品论文本数据挖掘目标
电商平台激烈竞争的大背景下，除了提高商品质量、压低商品价格外，了解更多消费者的心声对于电商平台来说也变得越来越有必要，其中非常重要的方式就是对消费者的文本评论数据进行内在信息的数据挖掘分析。评论信息中蕴含着消费者对特定产品和服务的主观感受，反映了人们的态度、立场和意见，具有非常宝贵的研究价值。
针对电子商务平台上的商品评论进行文本数据挖掘的目标一般如下：
分析商品的用户情感倾向，了解用户的需求、意见、购买原因；
从评论文本中挖掘商品的优点与不足，提出改善产品的建议；
提炼不同品牌的商品卖点。
商品评论文本分析的步骤和流程
商品评论文本的数据采集、预处理与模型构建
数据采集：
1、“易用型”：八爪鱼、火车采集器
2、利用R语言、Python语言的强大程序编写来抓取数据
预处理：
1文本去重
检查是否是默认文本
是否是评论人重复复制黏贴的内容
是否引用了其他人的评论
2机械压缩去词
例如： “好好好好好好好好好好”->“好”
3短句删除
原本过短的评论文本 例如：很“好好好好好好好好好好”->“好”
机械压缩去词后过短的评论文本 例如：“好好好好好好好好好好”->“好”
4评论分词
文本模型构建包括三方面：情感倾向分析、语义网络分析、基于LDA模型的主体分析
情感倾向分析：
基于情感词进行情感匹配
对情感词的倾向进行修正
对情感分析结果进行检验
语义网络分析：
基于LDA模型的主体分析
十一、大数据营销中的伦理与责任
大数据的安全与隐私保护
数据安全：一是保证用户的数据不损坏、不丢失；二是要保证数据不会被泄露或者盗用
大数据营销中的伦理风险：用户隐私、信息不对称下的消费者弱势群体、大数据“杀熟”
大数据伦理困境的成因：
用户隐私意识淡薄
用户未能清晰认知数据价值
企业利益驱使
] 管理机制不够完善
大数据伦理构建的必要性：企业社会责任、用户与社会群体的维系
这些是我按照老师讲的课本上的内容结合PPT总结出来的《大数据营销》的重点。
Ⅶ 如何用大数据做好企业运营
大数据对企业来说有什么用?对于这个连IT界都众说纷纭的事情，要让希望使用大数据产品和服务的企业主们来说，更是一头雾水。大数据是工具，那么它究竟对企业会有什么作用呢？了解了大数据的作用，才能让大数据更好的服务自身。其实，从传统企业的运行流程来看，大数据主要能够在了解用户、锁定资源、规划生产、做好运营、开展服务等方面，帮上企业的忙。
下面，我们来看一下到底大数据到底能帮什么忙：
1、帮企业了解用户
大数据通过相关性分析，将客户、用户和产品进行有机串联，对用户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，生产出用户驱动型的产品，提供客户导向性的服务。
从大数据技术方面来看，用数据来指引企业的成长，将不再单单是一句口号。据网络副总裁曾良表示，从挖掘的角度来看，他们通过对每天60亿的检索请求数
据分析，可以发现检索某一品牌的受众行为特征，进而反馈给企业的品牌、产品研发部门，能更准确地了解目标用户，并推出与调性相匹配的产品。
通过运用大数据，不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态，用数据对用户和客户对待产品的态度，进行挖掘和洞察，准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征，这必将颠覆传统企业在用户调研过程中，过分依赖主观臆断的市场分析模式。
2、帮企业锁定资源
通过大数据技术，可以实现企业对所需资源的精准锁定，在企业在运营过程中，所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等，企业都可以进行搜集
分析，形成基于企业的资源分布可视图，就如同“电子地图”一般，将原先只是虚拟存在的各种优势点，进行“点对点”的数据化、图像化展现，让企业的管理者可
以更直观地面对自己的企业，更好地利用各种已有和潜在资源。如果没有大数据，将很难发现曾经认为是完全无关行为间的相互关联性，就如同外媒曾经提到的“啤
酒”与“尿片”之间的关联营销一样，如果美元大数据这将是一种几乎不可能的事情。
3、帮企业规划生产
大数据不仅改变了数据的组合方式，而且影响到企业产品和服务的生产和提供。通过用数据来规划生产架构和流程，不仅能够帮助他们发掘传统数据中无法得知的价值组合方式，而且能给对组合产生的细节问题，提供相关性的、一对一的解决方案，为企业开展生产提供保障。
过去的所谓商业智能，往往大多是“事后诸葛亮”，而大数据则让企业可预测未来的走向，帮助企业做到“未雨绸缪”。大数据的虚拟化特征，还将大大降低企业的经营风险，能够在生产或服务尚未展开之前就给出相关确定性答案，让生产和服务做到有的放矢。
在这方面，不得不提到的就是最近火爆的《纸牌屋》，它的剧集为什么会受到全球欢迎?有很大一部分原因就跟它前期依据大数据技术和思维方式所做的准备。
据称，《纸牌屋》的数据库包含了3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索。下一季剧情拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播，都由数千万
观众的客观喜好统计决定。
4、帮企业做好运营
过去某一品牌要做市场预测，大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断，得出的结论往往也比较模糊，很少能得到各自行业内的足够重视。通
过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有
把握地面对。
对于大数据对企业运营的导航左右，梦芭莎集团董事长佘晓成深有感触，他不禁感慨“大数据让我们能够及时调整运营策略，现在的库存每季售罄率从80%提升到95%，实行30天缺货销售，能把30天缺货控制在每天订单的10%左右，比以前有3倍的提升。”
5、帮企业开展服务
通过大数据计算对社交信息数据、客户互动数据等，可以帮助企业进行品牌信息的水平化设计和碎片化扩散。经济学家Richard H.
Thaler曾经提出一种观点，“个人观点的微小变化都可以演变为所有人的群体行为模式的重大变革。”在这一重大变革的背景之下，对微小的信息流，企业都
必须重视，而客户服务为应对这种情况，也需要像空气一样分布在一些细枝末节之中。企业可以借助社交媒体中公开的海量数据，通过大数据信息交叉验证技术、分
析数据内容之间的关联度等，进而面向社会化用户开展精细化服务，提供更多便利、产生更大价值。
Ⅷ 如何利用大数据实现精细化运营
通常企业可以从以下三个方面流程实现大数据的应用全面整合管理：
营销管理
是从营销活动的策划到营销活动的执行和监控，到营销费用的核销审批，到营销效果的分析和评估。大数据时代，互联网的信息不对称让网上信息种类繁杂，各行各业每时每刻都在产生着无数的碎片信息，传统行业需要投入巨大的人工成本去进行营销，而百会CRM可以通过对关键词的的搜索再把信息进行审查，过滤掉无用的线索。提高营销管理的效率。
销售管理
众所周知，销售人员是决定企业经营情况的重要环节。随着企业扩张，销售团队壮大，如何学习和应用最佳销售人员的管理经验和行为方式成为关键问题。而百会CRM系统可以实现良好的销售行为的细分精准化。百会CRM用系统化的管理，精细化管理营销的活动，同时可以根据系统筛选出目标客户，精准地定位在目标客户上，根据区分不同营销对象来规划市场活动和推动营销层次。同时完成营销活动的评价机制。降低企业运营成本，提高工作效率，扩展市场份额和增加销量。
服务管理
服务管理是企业模块中很容易被忽视的一块，特别是售后服务，但是售后服务给企业带来的附加价值是很大的，很多企业都没有意识到这点。百会CRM的应用可以建立多种客户沟通渠道，及时收集客户反馈意见以及需求，完善客户服务请求处理流程，提高响应速度以及服务质量，并对销售执行过程进行有效监控和评估。
Ⅸ 品牌营销利器！如何通过大数据推出爆款新品
传统的新品在洞察市场机会时，往往是根据市场部，咨询公司或者其他行业报告进行分析的，然后再粗略的预估新品的市场潜力。对于品牌来讲，这种方法限制的新品的研发效率，并且不确定是否符合市场期望。
孙子兵法有云： 知己知彼，百战不殆 。如果把这句话搬到新品研发过程中，依然适用，可以这样理解，
知己 ，了解品牌自身情况，市场占有率，内部运作流程，品牌影响力，品牌运营以及品牌的短板。
知彼 ，了解品牌的消费者在哪，消费者是谁，消费者的兴趣倾向；了解品牌的竞争对手，他在哪，什么样的，有哪些优势和弱势。
接下来，我们就聊聊，再者大数据时代，怎么洞察市场，挖掘具有竞争力的新品。
人人都在讨论大数据，那么大数据的核心价值是什么？能做哪些事情？我们拆解一下这个词，分为 “大” 和 “数据” 。
何谓“大”？简单来讲，可以理解为它的覆盖面广，全面，无所不能，庞大的。
何谓“数据”？即为根数据（Metadata），散落在各处的信息，咨询，资料等。
两个字组合起来可以转译为，人类可以通过庞大的根数据，应用到生活的各个方面。
大数据的核心价值就在于它的 商业价值 。通过从庞大的数据中，挖掘最有价值的信息，并应用到实际场景中。
大数据时代，人与互联网紧密相连。标记和记录一个人的信息，不再仅仅是通过身份证，而是有无数个根数据组成。根数据不是对象本身，它只描述对象的属性。例如，描述人的通俗的话语：
其中根数据为，身高，屁股，牙，口腔，胳肢窝，对应的值为一米二，身高一半，黄，臭和上锈。
当然，我们也可以通过根数据，了解整个人的信息，也就是所谓的用户画像。
以往，传统线下商店里，消费者买了什么，是谁买的，为什么买，他有什么特征，这些资料对于商店来说，是完全不清楚的。不过，这些事情对于大数据，简直是轻而易举。消费者在网上的记录十分详细，他的收入情况，地址甚至是生活习惯都可以探查清楚。
这也是大数据的魅力所在，当然，我们也可以将大数据能力矩阵，赋能在品牌新品的创新上，通过洞察市场机会，甄选产品概念并预估市场潜力。
盲目的投放和发布新产品，会受到市场的打击，提前预知消费者的兴趣倾向，购买喜好将会对新产品起到积极的正向作用。
用户在互联网上的多年的行为数据，都会详细记录在服务器，数据可能会散落在各个网站。但，这些数据能够详细描述用户的特征，都需要哪些数据？
用户基础数据
这部分数据描述了用户的基本特征，能够确定 用户是谁 。具体可以包括，
姓名，性别，年龄，职业，收入，地域，注册地，常用ip，手机型号等。如果该用户是实名注册，那这些数据可以很容易获取。但若是非实名，就需要后期通过模型推断其各个属性，如用户的性别判断，笔者在之前的文章中也有所描述，可以参考下《 AI驱动的电商用户模型：性别属性是如何确定 》。
购物数据
购物数据，是用户在电商网站上发生了购买行为，所记录下来的数据，从购买数据中可以提取出很多有价值的信息。
当用户对某件商品发生了购买行为，就意味着对商品有需求，商品对他有价值。
紧接着，如果用户周期性购买，那么用户就是该商品的绝对忠诚用户。
再者，用户浏览，搜索，加购，关注行为，也能反映用户对商品的倾向
不同的购买行为，能够对用户定义不同的标签，从而衍生了如下的数据维度：
购买力： 通过历史消费记录，收集订单价格信息，再根据其消费额度，判断用户的购买力，详情也可以查看笔者之前文章《 电商购买力模型：用大数据解锁智慧营销的新姿势 》
促销敏感度： 用户订单中，有优惠的订单比例。这个数据能够对品牌商的促销和促销力度提供指导作用。
还有，用户忠诚度，复购周期，品牌RFM模型，品牌偏好，性格偏好等等等等。
行业数据
当然，不单单要知道用户的信息，还需要了解自己和对手市场情况，有针对性做分析。
首先，聚焦自身品牌粉丝，探查粉丝不同性别，区域和年龄层对产品属性的青睐。举个简单例子，YSL粉丝群体中，一线城市品牌的金牌会员，年轻人更喜欢粉红色的口红，又喜欢短款，那么品牌可以针对这些人群有的放矢的研发新产品。
其次，了解竞品情况，跟进竞品市场。每个品牌的产品线不一定相同，sku池深度迥异。对于竞品品牌的爆品，我们可以针对性拉取爆品的粉丝，了解他的用户群体，并应用到新品研发策略中。
社交数据
社交数据能够更全面的认识品牌的人群，深度的理解用户的社交属性，在媒体上的发声态度，可以更加立体的理解用户群。
根据上述数据标签，能够充分的了解用户的需求点在哪里，新产品做到有的放矢。再通过大数据能力输出与产品匹配程度较高的用户群体，这可以为新产品的冷启动带来一批种子用户。
新品营销和品牌营销的套路基本相同，任何的新品对于用户来说，都需要经过“接触-认知-认识-认可”的一个过程。不过，在新品上市时，我们需要通过大数据，来完成用户对新品的接触和认知过程。也可以认为，这是新品的冷启动过程。
做过社区的朋友都应该知道，冷启动的种子用户，对于新产品有多么的重要。寻找精准的流量对新品带来的效果将是不可估量的。
这部分精准流量的筛选，可以分为三个阶段，预热期-爆发期-收尾期
预热期：扩大人群范围
预热期的目标就是希望可以让更多的人了解新品，让用户能够真的感知到新品的优势和创意点。此时，需要挖掘新品可能存在的潜在用户流量，把数据范围扩大新品所在品类，甚至相关品类。凡是对新品所在品类或者相关品类有过购买，浏览，搜索，收藏或者加购行为的用户，都要进行触达。
爆发期：寻找精准流量
爆发期即为收割期，春季栽的稻子该去收割了。其实就是把预热期触达的用户，进一步精准筛选，选出头部流量。此时，可以结合公司内外的资源对这部分用户进行邀请制的测试，使用新产品，优惠补贴，评测或媒体公关。进而将头部流量转化为已购用户和品牌粉丝，再通过这部分人群的口口相传，达到很好的口碑传播效应。
收尾期：人群二次触达
当然，并不是每个精准用户都会买单，各种各样的原因导致部分用户掉队。可能是当时忘记了，可能当时手头上有其他工作，可能对促销不是很满意，等等。对于这部分人群，我们仍需要再次触达。通过数据筛选出这部分用户群，然后进行大力度促销，最后在观察其数据情况。
当然，以上只是新品冷启动过程中，对人群的玩法。后续还有很多，涉及营销策划、创意、传播、新媒体、商家/货品，线上&线下联动营销等。但，核心的点仍然是 洞察市场和了解用户偏好 ，这样才能推出爆款产品。
Ⅹ 大数据对企业运营管理有哪些价值
未来几年,全球数据量将呈指数级增长。据国际数据公司(IDC)统计,全球数据总量预计2020年达到44ZB,中国数据量将达到8060EB,占全球 数据总量的18%。
如今,大数据已成为一项业务上优先考虑的工作任务,因为它能够对全球整合经济时代的商务产生深远的影响。除了为应对长期存在的业务挑战提供解决方案之外,大数据还为众多行业、甚至社会本身的转型激发了许多新的方式。研究表明,72%的企业首选大数据应用需求是基于客户行为分析的大数据营销,其次产品创新、风险预测、供应链管理、客户服务等也是企业优先考虑的大数据应用。
提升客户洞察力
传统的拍脑袋的决策方式和营销手段,对大数据时代消费模式的战略决策已经不再那么适用,尤其是越到后来,市场、媒体、渠道成本越高,企业所换取的收益越来越少。那么,如何才能在新时代里,寻找到投资和回报的平衡点,就需要利用大数据去预测消费者的行为,提高其购买力,从而获得利益。
大数据的核心就是预测,大数据能够预测体现在很多方面。大数据不是要教机器像人一样思考,相反,它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。正因为在大数据规律面前,每个人的行为都跟别人一样,没有本质变化,所以商家会比消费者更了解消费者的行为。
助力精细化运营
好产品是运营出来的,互联网产品需要不断运营、持续打磨。产品运营的目的是为了扩大用户群、提高用户活跃度、寻找合适的商业模式并增加收入。成功的互联网运营要做到精细化运营,成功的精细化运营需要大数据支撑。大数据和互联网思维在此方面关联度最高。所以,企业在大数据的应用场景上,一定是要优先考虑如何通过大数据进行精细化运营,以驱动更好的运营效率和效果的提升。
企业如何推动大数据应用
受应对业务挑战这一需求的推动,并且根据不断进步的技术和数据不断变化的特点,众多企业已经开始更深入地考察大数据的潜在价值。
1.以客户为中心推动初始举措。 最初的大数据举措必须注重能够为企业提供最大价值的领域,这一点势在必行。对许多行业来说,这意味着从客户分析开始,通过真正了解客户需求,并预测未来行为,从而为客户提供更好的服务。
要想有效地培养与客户之间有意义的关系,企业必须以客户认为有价值的方式与客户联系。价值可能来自更及时、更明智或者更相关的交互;也可能来自于企业通过改进底层运作而增强交互的整体体验。无论来自何处,分析都有助于从大数据中获得洞察力,这对于在这些关系中达到这一深度日益重要。
2.从现有数据开始,实现近期目标。 要实现近期目标,同时为持续开展大数据项目创造发展动力和专业知识,企业必须采取实用的方法。我们的调研表明,要开始寻求新的洞察力, 最具逻辑性和性价比的地点就是企业内部。
从内部着眼允许企业利用现有数据、软件和技能,提供近期业务价值, 并且在考虑提升现有的能力而处理更复杂的数据来源和类型之前积累重要的经验。大多数企业希望通过这样做而充分利用现有存储库中的信息,同时扩展其数据仓库,以处理更大数量和更多类型的数据。
3.制定整个企业的大数蓝图。 大数据环境下，企业需要根据自身行业特点制定企业的大数据蓝图。蓝图包含企业内的大数据愿景、战略和要求,对于在业务用户的需求与IT实施路线图之间做到协调非常关键。它实现了关于企业如何利用数据改进业务目标的一致理解。
有效的蓝图通过确定大数据适用的关键业务挑战、规定如何使用大数据的业务流程要求,以及包含实现该蓝图所需数据、工具和硬件的架构,从而定义了企业内大数据的范围。这是为指导企业以实用的方式,并以创造可持续的商业价值为出发点,开发并实施大数据解决方案而制定蓝图的基础。中科点击作为行业大数据应用专家，多年实战经验形成一套标准化的大数据应用开发模式，深挖各行业应用痛点，为企业量身定制大数据应用服务，已经为汽车、教育、金融、医美等众多行业客户提供了数据应用和商业增值。
未来，大数据产业会形成一个生态系统，大数据的应用将会影响到更多行业，实现更多价值，企业级的大数据应用会蓬勃发展，目前很多企业已经意识到数据资产的重要性，有效的利用数据技术，把客户数据承载下来，管理好，将是下个10至20年企业的核心竞争力！雪脉科技有着一批精深的专业算法工程师，对大数据有深入研究，助理企业使用大数据管理，实现企业腾飞。