客户服务渠道的大数据

⑴ 客户经营大数据什么意思谁来解释一下

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处回理的数据集合，是答需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。那么客户经营大数据就是指企业经营客户是，所涉及到的用户群、全链路全场景全渠道的用户数据，经过数据打通和数据加工处理，运用于精准营销、客流运营、提升复购率、提升客单价、推荐服务和经营分析的大数据活动。

⑵ 供应链大数据的类型

供应链中的大数据主要包括以下四种类型：结构数据、非结构数据、传感器数据、新类型数据。

1、结构数据是指那些在电子表格或是关系型数据库中储存的数据，这一类型的数据只占数据总量的5%左右，主要包括交易数据和时间段数据。

现在的大数据分析大多以这一类数据为主，其中重要的结构数据包括ERP数据，因为ERP系统中存储的数据是企业运转多年的系统积累的大量行业数据，这些数据对于企业的经营决策和预测来说意义非常重大。

2、非结构数据主要包括库存数据、社会化数据、渠道数据以及客户服务数据。尽管现在有大量的研究和报告在探讨数据和分析能力对供应链管理的重要性，但对于非结构数据，例如社会化数据对供应链的影响和作用的研究却相对缺乏。

然而，社会媒体数据对于供应链运营管理的作用是十分重要的，如何利用社交媒体数据来指导企业进行供应链活动的规划（包括新产品的开发、利益相关者的参与、供应链风险管理以及市场探查等）以及社交媒体数据对供应链绩效产生影响的具体机制将需要深入探讨。

而要想从内容丰富的非结构化数据中挖掘出商业智慧，就需要使用不同的研究方法和度量方式，包括描述性分析、内容分析以及网络分析等。

3、传感数据主要包括RFID数据、温度数据、QR码以及位置数据，这类数据增长很快，并能为供应链金融带来巨大商机。

4、新类型数据主要有地图数据、视频数据、影像数据以及声音数据等，这类数据多用于可视化领域，并能够帮助提高数据质量，使数据的实时性更强、提高了数据分析的精准度。

大数据的质量

企业在进行大数据分析时，需要考虑数据的质量问题。低质量的数据不仅会影响企业的决策，甚至还可能导致企业产生损失。事实上，数据的有用性取决于数据质量，随着大数据重要性的跃升，对高质量数据的需求也增加了。

虽然现在对于数据质量评价还没有统一标准，但是大家一致赞同数据质量评价应包含多个维度指标。指出数据质量的评价应包括数据内在（Intrinsic）要求和情境（Contextual）要求。内在要求指数据本身所具有的客观属性，包括数据的准确性、及时性、一致性和完整性。

情境指数据的质量依赖于数据被观察和使用的情境，包括关联性（Relevancy）、价值增值性（Value-added）、总量（Quantity）、可信度（Believability）、可及性（Accessibility）、数据声誉（ReputationoftheData）。

⑶ “大数据”是否可以帮助企业认识客户、区分客户呢

大数据就是为了帮助企业精准定位客户而存在的。
商业数据分析可以告知企业经营业务的健康状况，以便对自己的立场、业务中发生的事情以及实现业务目标必须要做的事情有一个清晰的认识。
因此，它有助于提高企业的效率和生产力，还可以帮助预测未来的市场趋势。以下重点介绍数据分析可以帮助企业开展业务的各种方式:
大数据可以帮助企业设定现实目标
为企业开展的业务设定目标可能会对错误信息进行猜测。企业并不希望其业务目标频繁变更。这就是大数据分析发挥作用的地方。
借助大数据分析，企业将能够从历史趋势和过去的活动中收集数据。企业从一开始就对目标应该是什么以及是否是正确的目标有了清晰的认识。
它确保企业不会滥用机会来帮助其业务发展。当某些目标不可能实现时，这一点就变得非常清楚。这种数据分析将展现企业的优势和缺点，这可以为企业发展业务提供帮助。
大数据分析可以提高客户保留率
客户是企业所依赖的最重要资产。没有建立强大的客户基础，企业难以取得成功。但是，即使拥有庞大的客户群，企业也不要忽视激烈的市场竞争。
使用大数据分析使企业能够观察各种与客户相关的模式和趋势。观察客户行为对于提高忠诚度至关重要。从理论上讲，企业收集的数据越多，能够识别的方式和趋势就越多。
企业有必要制定大数据分析策略，以最大程度地利用数据。借助适当的客户数据分析机制，企业将有能力获得关键的行为洞察力，需要采取行动来维护客户群。了解客户见解将帮助企业了解客户对其需求。这是实现高客户保留率的重要步骤。
可口可乐公司就是使用大数据分析来提高客户保留率一个的真实例子。2015年，可口可乐公司通过创建以数字为主导的忠诚度计划，成功地加强了其数据战略。
从上面的示例可以明显看出，大数据分析是可口可乐保持客户忠诚度的坚强后盾。
改善服务水平和绩效
数据分析使企业可以预测其满足客户需求的能力。用户通常要求当天交货，大数据分析是通过了解重要城市中每个供应商的物流模式和平均交货时间来进行的。分析供应商的服务水平有助于确定哪些供应商对于按位置下达的订单成功的可能性最高。
此外，它还允许企业做出和履行承诺，或者在他们知道无法交货的情况下转手交易，或者提议第二天交货。
如果企业想要提高其效率，管理员工或流程的绩效是至关重要的。有必要衡量绩效。这是一项艰巨的任务，因为数据将是分散和不受控制的。
大数据分析有助于决策
决策者的直觉和经验很有价值，但是企业必须依靠可以影响他们的决策数据。没有数据分析，企业将无法就定价策略、库存管理和其他业务因素做出明智的决定。即使是在雇用人员方面，可行的数据也可以帮助企业评估要雇用多少人员以及如何安排。
使用数据分析的企业报告其决策改进的可能性是其他企业的三倍。通过将数据分析纳入决策，企业将降低风险，也会提高效率和业务利润。
收入增长迅速
数据分析在增加业务收益方面起着至关重要的作用。企业确保尽可能有效地使用必要资源至关重要。
一项研究表明，采用数据驱动营销策略的公司可以增加20%的收入，降低30%的成本。大数据分析对于监视电子商务活动、广告活动和多渠道很有用。这使企业可以衡量它们的性能和有效性，从而更容易查看哪些有效，哪些无效。
企业可以中止没有带来预期结果的广告，找出哪些关键字带来了流量，并将资源投入到更好的宣传活动中。
降低成本
无论规模大小，成本都是企业的重要因素之一。每一项业务都是不同的，需要在适当的时间对资源进行适当的投资。例如在节日期间，礼品店的销售额可能会增加。
另一方面，珠宝和鲜花店在婚礼期间会增加销售量。这意味着，每一项业务都需要在特定时间段内拥有时间灵活的劳动力，并且在一年中的特定时间需要额外的努力和投资。
大数据分析可以帮助企业确定正确的战略，以便能够在适当的时间投资于劳动力和人员配置预测等资源。这样可以最大限度地降低成本开销的风险，并在数据分析的帮助下更好地利用资源，从而最大限度地提高投资回报率。

⑷ 客户经营大数据是什么

WakeData惟客数据提出的概念，这套方案包含了大数据平台、中台工具、中台应用三大模块的应用和服务，很适合一些需要做线下数字化转型的企业。

⑸ 关于大数据，证券公司的客户服务可以这样玩

对证券公司来说，开户的股民就是他们的用户，如何利用大数据来提供更好的用户体验，怎么用，恐怕是很多证券公司都考虑的问题。正如周鸿祎在自述中说的，其实很多时候企业并不需要去搞那些惊天地的大创新，贴近用户使用体验、增加用户好感的微创新可能更实用。

我就冒昧的尝试着从一个股民的角度，提提证券公司可以怎么利用大数据。数据的来源可以主要是客户行为数据的分析。

第一，可以从客户交易的数据中挖掘。

1、客户交易过的

2、操作频率高的

3、持有时间长的

4、客户赚到钱的、赔了钱的

5、客户放到自选股里的

     对于以上几类情况，最简单的就是将有关证券、行业的最新消息弹给用户，提示阅读。

     其次，完全可以借助证券板块的分类，对以上客户交易的股票属于相同、相关的板块的股票，以小窗或通知的形式，在手机、网上交易终端上弹出给用户，并标注说明“与您操作的某某股票同属xx行业且具有较好投资前景的股票，为您精选了N只，请您笑纳！”。 这个层次比较肤浅，稍深入一点，可以建立一个选股模型，在推荐的板块和股票中，进一步从上市公司基本面分析、技术指标分析，精选个股推送给用户。

       我们还可以进一步发挥下，对某用户交易的数据再挖几铲子，可以对其历史交易记录再分析一下，结合具体股票的基本面、技术走势和时间等要素，归纳出用户成功率高的操作模式，为用户提供他自己都没有想到的投资策略。你说这够贴心不？（当然，屡战屡败的用户可能就真的无法总结出这百战多胜的依据了，幸亏我还有过胜利记录，虽然不多，嘿嘿）

       如果政策允许，完全可以在ta准备交易某证券时，提示：您的选择太英明了，本公司今天已有x位用户与您英雄所见略同，购买了此证券！或者，您真是有独到见解，今日您是对此股票第一位钟情者！让ta可以换个角度考虑一下自己的交易是否合适。

第二、将客户交易情况统计形成数据分析图表，作为增值服务提供给股民。

       可以提供多种分析角度，供股民选择。比如：从证券类型，大盘、中小板、创业板、债券、基金、理财产品等分类统计和显示交易额及盈亏比例，让股民明了自己究竟哪类证券做的成功；从时间角度，按月份、加上重要节假日，看看哪个月赚钱多，运气旺；还可以从交易方式，按电脑软件委托、手机下单、电话委托等。

        可以分析提供股民的投资爱好，比如：行业上热衷煤炭、高科技、农林牧副渔等，形态上追涨、抄底等，操作上短平快、长期持有等，哪个方面收益大，哪个收益小。

第三、 （参考前一条）将提炼出来的成功率高的股民投资策略，转成一个产品的形式 。

       根据其核心要素和特点，起个名字，比如：涨停板敢死队策略、APEC蓝选股策略等等，可以将这些策略产品放在公共平台上供其他人选择使用或购买。当然，如果真的不错，可以考虑收费哦。然后，给这些策略标注上，“已经有xxx位用户选择”的类似内容，让客户找到认同感。

       还可以从年龄上区分，划分为“激进青春”、“沉稳岁月”、“从容暮年”等，供我们股民自己对号找适合的位置。

第四、非交易方面的增值服务。

1、交易地点的安全提醒。可以从发送交易的电脑IP地址、手机位置信息，获取到客户所在地理位置，与客户基本信息中的地址（或经常交易的地址）比较，提醒客户不在通常交易地点注意账户安全。（这个是模仿QQ登录提醒的哦。哈哈）

2、顺着第1点，如果客户在外地，可以自动推送当地天气预报、吃住推荐、小吃、旅游景点等信息。哦，当地如果有营业网点，那也可以推给客户，最好能为提供享受到某些待遇就更美啦。

3、好吧，我想了这么多了，剩下的大家自己开动起来拓展思路吧！嘿嘿。

  

⑹ 在客户关系管理CRM领域有哪些运用顾客大数据的案例

以神州云动CloudCC CRM对客户网易的CRM实施作为案例来解析这个问题。

网易在签约CloudCC CRM时面临的挑战与问题：

1. 潜在客户来源于多个渠道，比如线下市场活动、线上市场推广、老客户介绍、业务员挖掘、网站注册、微信注册等，潜在客户重复率高，极易撞单。

2. 有网易七鱼、蜂巢、易盾等多条业务线，无法实现各业务线客户共享，交叉销售，造成客户资源的极大浪费。

3. 业务员离职造成项目流失。

4. 没有追踪记录客户咨询、客户投诉等，无法保证客户服务质量。

CloudCC解决方案：

1. 多渠道的潜在客户统一管理：与官网对接、与微信对接；记录潜在客户来源；系统自动查重与手工查重，防止业务员撞单。

2. 客户资源共享：通过设定共享规则或者手工共享，实现客户信息共享。

3. 建立标准化的客服服务体系，追踪记录客户咨询、客户投诉等。

4. 销售过程管理：全面记录项目信息及项目的所有跟进记录。

使用效果：

• 对多种渠道来源的客户进行统一管理，避免客户重复及业务员撞单，且领导可以通过系统统一监控leads跟进情况。

• 客户资源共享，实现交叉销售，提高各业务线的销售额。

• 标准化的服务体系。确保了客户服务质量，提高了客户满意度，增加客户粘性。

• 项目跟进全流程记录，避免销售离职造成项目丢失风险。

⑺ 什么是“客户经营大数据”

这个概念是WakeData创始人兼CEO李柯辰提出来的吧。客户经营大数据就是指企业经营涉及的用户群、全链路全场景全渠道的用户数据，经过数据打通和数据加工处理，运用于精准营销、客流运营、提升复购率、提升客单价、推荐服务和经营分析的大数据活动。

⑻ 在客户信息的大数据中还包含哪些内容

大数据的周期运转可以看出客户的喜爱，与常用软件。

从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术，下面分开来说：
一、大数据采集
大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。
数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。
网络数据采集：一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。
文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。
二、大数据预处理
大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。
数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。
数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。
数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。
数据规约：是指在最大限度保持数据原貌的基础上，最大限度精简数据量，以得到较小数据集的操作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。
三、大数据存储
大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：
1、基于MPP架构的新型数据库集群
采用SharedNothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点，在企业分析类应用领域有着广泛的应用。
较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显著的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。
2、基于Hadoop的技术扩展和封装
基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。
伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。
3、大数据一体机
这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具有良好的稳定性和纵向扩展性。
四、大数据分析挖掘
从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。
1、可视化分析
可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。
具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。
2、数据挖掘算法
数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。
数据挖掘算法多种多样，且不同算法因基于不同的数据类型和格式，会呈现出不同的数据特点。但一般来讲，创建模型的过程却是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。
3、预测性分析
预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，通过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等），达到预测不确定事件的目的。
帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测将来事件，为采取措施提供依据。
4、语义引擎
语义引擎，指通过为已有数据添加语义的操作，提高用户互联网搜索体验。
5、数据质量管理
指对数据全生命周期的每个阶段（计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等操作，以提高数据质量的一系列管理活动。

⑼ 酒店大数据之客户数据收集

酒店大数据之客户数据收集

收益管理在酒店运营中发挥着至关重要的作用，其精确的数据分析能够帮助酒店根据精准预测，提升效率、增加营收，而酒店标准化的实务操作则有助于发挥收益管理工具的最佳效果。通过制定和执行数据收集操作流程，细化客户类别，酒店可提高实务操作的标准程度，进而使收益管理工具更好地为酒店服务。
在和客户的沟通中，我们经常会被问到：
为什么我们酒店每年拼了命维持住一定的出租率甚至有时还有些提高，但是最终却发现酒店的收入不升反降？ 如果酒店已经能够达到一个比较高的出租率的话，那么收益管理到底还怎么能帮助酒店继续提高收益呢？
为了能够帮助客户寻找提升收益的机会，我们尝试着让客户利用系统的数据对酒店的业务情况进行分析，却发现这些数据中连一些最基本的信息都不够完整。比如，酒店有多少是一般散客，有多少是预付或其他散客等等。
通过和客户沟通，我们了解到——客户在内部的数据管理上，并没有清晰的标准。例如刚刚提到的市场细分，到今天为止，很多酒店还在使用预订渠道或公司作为主要的业绩统计来源。然而，相比几年前，现在的OTA的预订却要复杂的多。除了常规的一般散客现付预订，还会经常见到预付、包房、提早预订订单甚至还有某些商务公司的订房，这几乎已经涵盖了酒店大部分的散客市场细分。因此，酒店仅仅统计客户来源的做法，已经很难跟上时代的步伐。因为，大家都知道，对于酒店日常操作判断来说非常重要的就是预测，但是预测的前提基础是要找到有相同属性的客户的消费习惯，这样才能使预测更符合实际。
酒店应该如何设定数据标准，在日常实务操作中收集数据，以便酒店能够更好地理解客户的购买行为，为日后发现潜在销售机会以及提出更有针对性的市场活动提升销售收入打好基础？
数据收集标准操作流程的制定和执行
作为收益管理周期循环中的重要一环，数据收集是客户购买行为划分和分析的基础，但却并未引起大部分酒店或酒店集团的重视——大部分酒店没有设立一个标准化的操作流程或者有标准却不执行。
为了分别统计通过OTA的预付价格来预订的客户和通过OTA现付价格预定的客户等等，需要设置几个重要的分类标准：细分市场代码、细分市场分组、客源代码、房价代码和客户档案的维护和团队操作的标准流程等等。
细分市场代码（Market Segment Code）和细分市场分组（Market Segment Group）
细分市场代码主要是统计客户的购买行为、价格、入住星期等等购买行为的代码，是酒店对于客户行为分析的最基础数据。同时，把具有相类似购买模式的细分市场组合成细分市场分组，构成了进行预测的关键数据。对于细分市场代码的有效的界定和严格的执行往往是我们能否做出精准预测的关键。很遗憾的是，很多酒店对此没有引起足够的重视，前台甚至是预订部门都搞不清楚每个具体的细分市场的含义与用途。在实际工作中，这部分数据往往经常与客户来源数据（Source Code）的使用相混淆。
客户的购买行为的统计主要包括了对预订的时间（也就是我们通常说的预订进度）、价格、类型（散客预订还是团队预订）、入住的星期（比如商务客户一般选择周中，而休闲客户会选择周末及假期）、入住的天数以及可能产生的不确定性（诸如取消或者未入住）。
随着收益管理的不断变化，关于细分市场的划分会越来越专业化和精细化，将会出现一些根据是否有价格关联或者是否能够被调控的新的细分市场的趋势。
客源代码（Source Code）
客源代码主要是统计客户通过何种渠道来预订的。包含酒店自有渠道，诸如传统上的电话（或者呼叫中心）、传真、邮件以及酒店官网和APP乃至于酒店官方微信营销等，除此之外还包括第三方订房渠道，如OTA、GDS渠道和酒店中央预订系统产生的其他预订等等。对于各种订房来源进行归类，能够帮助我们更好地理解酒店客户的订房来源和预订方式。现在几乎很少会有客户使用传真这样的方式来预订，而更多地使用网络或者APP这样的新型预订方式。酒店应根据类似这样的实际情况尽快调整自身的预订接受方式。更甚者，有的酒店会调整预订部的工作时间，以便接受晚上9点后APP预订高峰所产生的订单。
客源代码能够让酒店了解各个订房来源的实际情况，以便针对不同的客源实施不同的策略，甚至对不同渠道的投入提供数据支持。
房价代码（Rate Code）
房价代码是对不同客源客户的价格进行分类的代码，这个相对比较好理解。但是，我们经常在实际工作中看到，许多酒店会使用一个房价代码来操作所有的团队预订，或者使用相同的房价代码来处理同一个OTA渠道的所有订单等等，之后，再使用手工变价的方式来满足不同预订价格的订单。这种简单的控制方法基本丧失了使用房价代码来统计不同客源的可能。针对这种情况，酒店应该设置不同的房价代码用于不同价格的预订。简而言之，同一个公司或渠道的不同的价格可以用不同的房价代码来表示，这样可以方便地统计出不同价格的预订情况。
客户档案的建立和维护
几乎每家酒店都会在PMS系统中建立客户入住的档案。但是由于不同预订来源提供的客户联系方式不同（在中文中，同名同姓甚至同音的情况特别多），导致在预订的时候，预订员很难分辨是否为同一位客户。大部分的情况下，预订员会先处理完订单，留待客户入住时，由前台人员跟进确认。但是由于很多原因，在实际操作的时候，很难确保每位客户的入住历史能够被很好地记录下来，导致很多酒店的系统中存在许多重复的客户档案。这也意味着酒店很难像OTA那样完整地记录着客户每一次的入住以及消费信息。所以，建议酒店定期检查合并同一位客户的档案，以帮助酒店了解每位客户的具体需求、入住习惯、价格水平以及消费记录。
团队操作的标准流程
说到团队操作，很多酒店几乎没有清晰的运作标准。
销售在报价的时候应该注意收集各种信息，包括客户愿意承受的预算以及竞争酒店的报价等等。 同时，在报价时还需要注意计算该团队潜在的置换收入。 销售或预订部处理团队锁房的具体标准需要明确。询价、待定、确定、分配，这些流程需要每一位团队成员清晰了解并认真执行。
酒店对于团队数据的处理需要遵循一致的标准，这样才能帮助收益经理更加准确地理解团队预订的进度以及相对的不确定性，为团队的合理预测提供有利的支持。
合理、准确并综合运用这些不同的代码，能够帮助酒店精确地了解自身的客源结构、业绩构成并能够作为制定未来决策的数据基础。然而，很多酒店的运营部门还没有意识到自己的日常操作和服务对收益管理和数据处理所带来的影响。只有自上及下认识到收益管理能够给酒店带来好处，收益管理才能实实在在给酒店带来变化，让酒店精准的数据分析给酒店管理带来革命性的变化。如需了解更多有关内容，请注册参加IDeaS公司8月26日举办的在线讲座——“酒店大数据之客户数据收集标准”。

⑽ 大数据时代，怎么做全渠道的营销

大数据抄时代的营销手段更多，更全面，必须要做到精准营销。大数据以整个市场的数据为支撑，将原本耗时耗力的数据分析通过大数据技术解决，更快的发现市场变化，找到最优营销渠道组合，挖掘消费者痛点，扩大市场份额。