⑴ 如何通过顾客大数据分析消费者的行为呢
定位好行业，然后看数据消费具体物品，分析时间点，分析客户的人群，收集客户基本的消费场所，这些都是行为里面的。
⑵ 为什么大数据与客户分析有所不同
为什么大数据与客户分析有所不同
大数据，这个术语已被过度使用，同样也被过度误解。现在我们陷入了这样一个怪圈：每个人都在谈论这件事，每个人都认为别人在做这件事，所以每个人都说他们正在做这件事。
下图的谷歌趋势曲线向我们展示了在过去几年里每个人都在谈论的大数据的搜索量变化情况：
谈论大数据
很多人可以就大数据的话题夸夸其谈，但很少有人会意识到大数据对于他们的业务的真正意义。许多人在讨论如何管理大数据，但只有很少的人会仔细考虑如何去使用大数据。也就是说，简而言之，大数据和客户分析之间存在着较大的差距。事实上，在Gartner最近的调查报告中，超过50%的受访企业表示他们不知道如何从大数据中获取价值 .
到目前为止，大部分的讨论都是关于大数据的IT问题的。这些问题的重点是，应该如何对体积巨大的数据进行合理的组织、标记、清理并把它存储起来。就大数据的话题我们可以讨论的内容很多，比如数据存取、数据安全、数据的存储和吞吐量等等…… 这些都是很重要的内容。但如果你是一个公司的老板，这些应该是你最不需要担心的事情。你真正需要担心的是这里边有没有一些东西可以促进你的客户关系管理。对于大多数公司（这里指的是Adobe数字营销的客户）来说，大数据的目的是让你对你的客户可以有更深入的了解。
一个很不好的现象是，当业内的人谈及大数据时，往往都是专注于数据量的大小。数据量的大小是无关紧要的；大规模数据的问题已经基本得到解决。重要的是，企业可以用这些数据来做什么。如果你不使用这些数据来产生驱动营销和业务决策的洞察力，那么即使你使用了非常有效的方式来存储了海量的数据，这对于你的企业也不会有什么促进作用。需要明确的是：能够正常运行数据查询是一回事，而能够为你的企业产生驱动战略规模化的见解则是另一回事。
Adobe是大数据技术的深度用户，管理着数十PB的数据，30分钟内处理的交易比整个信用卡处理网络一天内处理的交易还要多，运行处理大量的数据这并不能算是Adobe的目标，Adobe的真正目标是帮助客户获得所需要的可操作的规模化的见解。
仅有少数真正懂得大数据、能从数以PB计的数据量中获取到见解的分析师是不够的。公司里所有人都应该把客户数据使用起来。比如，营销人员和呼叫中心都应该能够基于前期客户与公司的互动预测客户的需求。 如果那丰富的客户与品牌的互动数据不能在公司中得到充分利用，那么这些数据的意义就不能真正体现出来。
所有的这一切意味着你需要使用收集到的数据更好地了解客户，并不断优化客户体验。这可能意味着你需要为每个客户提供一些不同的东西。这其中的关键是要想清楚如何利用大数据为每个客户量身定制有意义的信息。例如，联想采用客户分析以了解客户在数字属性与呼叫中心之间的访问过程 ,从而为客户提供更贴切的用户体验。这将产生可衡量的有利于促进业务发展的积极影响。
大数据重要不？当然重要。但它不是你的业务是否会取得成功的决定性指标。你对你的客户的认识才是。客户分析可帮助你优化客户体验使它变得更简单更流畅。简单而流畅的客户服务，可以让你赢得客户的心并且他们会成为你品牌的代言人……这才是你的数据的真正的用途。
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⑶ 分析大数据对客户关系管理各个环节的影响用什么分析方法好
如今大数据技术结合CRM系统，既充分发挥了大数据的商业价值，又使得企业了解了客户的需求，开拓了业务，一改传统的经营模式，创新盈利方法，在经济整体下滑的今天，能够获得利润的持续增长。以百会CRM为例来分析下大数据与CRM软件相结合，创建了怎样的客户关系管理新模式。
多元化集成数据挖掘客户需求
在互联网+时代，与客户交流的方式有很多。通常，人们会采用电话咨询、邮件反馈、媒体报道和论坛吐槽等方式，但要想更好地了解客户的兴趣点，还需要关注客户的互联网行为，比如点击了哪些内容，浏览了哪些网站，访问网站时间的长短等等，这都有助于销售团队深入了解客户的兴趣点。网络上蕴含了海量的数据，客户的部分信息也会出现在互联网上。需要广泛收集各种信息，比如客户对品牌的反应，产品功能和市场预测等，百会CRM将其和数据结合起来，加深了解客户需求，以及客户对自己产品和竞争者产品的印象。
注重数据分析把握客户需求
琐碎的事情很容易消耗大量的时间精力投入，而销售人员需要与客户保持密切的联系，需要了解客户最近的活动， CRM软件可以帮助销售人员简单快速地收录这些信息，并生成有意义的报表供其参考客户现阶段产品与需求动态走向，避免错过重要内容，为下一阶段客户攻坚降低难度。在很多情况下，数据常常是对客户的需求趋势，以及接下来的购买计划的部分反馈，百会CRM通过综合数据分析，对于外部数据，如社交互动数据，购买历史与费用开销等数据评测客户需求要点，与现有产品与服务的内部数据信息结合起来以提升洞察力。也许客户自己还没有意识到需求趋势，而厂商却已经预测到了。
⑷ 从大数据洞察客户需求
在杭州，我碰到过一个算命先生，因为经常碰到，慢慢地就相互熟悉了。有一次，我很认真的问他，算命真的可信么，他很认真的告诉我，算命其实是一门统计学，是对过去很多很多很多命的总结归纳，如果算得不准，只能说水平不到家。
事实上，人们做各种预测，包括投资分析、球赛结果预测、甚至奥斯卡奖项的预测都是建立在对过去发生的数据的统计分析，而预测一种趋势，但是，在过去，受技术、硬件等条件的限制，我们很难保存大量的数据，因而可分析的数据总是有限，然而随着科技的发展，尤其是发IBM、微软、谷歌等一系列科技公司的诞生，以往数据的存储变得越来越容易、而且量变得越来越大、可存储的时间也越来越长，于是便出现了一个新词——大数据。
毋庸置疑，大数据已成为最热门的商业词汇，在谷歌上一搜“大数据”，可获得6520万个结果，在企业中，我们也发现越来越多的公司开始重视大数据，但真实的情况是很少有公司能从数据中提取有价值的信息，依据数据制定决策的更是凤毛麟角。其背后原因是在大多数公司中，对数据分析的投资是随机和临时性的，缺乏合理的规划和战略。
一直以来，企业都强调“要以客户为中心”，以客户需求为中心，这一点知道很容易，真正做起来并做到，则非常难，事实上很多企业的破产、倒闭，最后都可以归结了远离了客户。过去，我们通过前期市场调研、与客户交流沟通、发调查问卷来洞察客户需求。今天，越来越多的企业在使用大数据洞察并分析客户的实际需求，研究发现，其准确性、针对性更高。
全球第二大食品公司卡夫公司澳洲分公司，透过大数据分析工具对10亿条社交网站帖子、50万条论坛讨论内容进行抓取分析，发现大家对于维吉酱讨论的焦点不是口味和包装而是涂抹在烤面包以外的各种吃法。调查人员最终分析出消费者购买的三个关注点：健康、素食主义和食品安全，并发现叶酸对孕妇尤其重要。于是卡夫针对这些信息进行营销，打开了孕妇消费者市场，维吉酱销售额大幅增加，创造了该产品的历史最高纪录。
企业要想要激烈竞争环境下凸现其竞争力，捕捉客户需求要精确到个体，依据个体需求来提供定制化服务。大数据为这样的个性化服务提供了洞察力和行动力。
长期以来，中国联通只能粗略地推算每个月的客户流失率，而且无法判断哪些客户群会流失最多用户，所以很难锁定特定用户群的需求来加强服务。理论上讲，手机用户在退租前都会有迹象，如果能够掌握蛛丝马迹就有机会留住客人。比如一个手机用户的使用习惯是短信为主，在三个月内短信发送次数减少，他就有可能投向对手怀抱，如果能够发现他采用的是“每条短信都收费的计费方案”，营销人员能够及时、精准地建议他改用短信包月或者网内短信免费优惠方案，就有可能吸引客户留下来。通过对大量客户实时通话记录数据的分析，中国联通的预测流失率提高了5倍以上，其重庆分公司的续约率大提高，2G和3G网络用户数增加6倍。
同样，还有不少企业利用大数据开辟了新的市场疆域，找到了新的蓝海，比如像阿里巴巴。阿里巴巴利用大数据正在从电子商务公司转型成为金融公司、数据服务公司和平台公司。阿里巴巴的转型对金融业、物流业、电子商务业、制造业、零售业等都将带来巨大的影响。事实上，因为阿里巴巴的进入 ，这些行业的游戏规则已经发生了改变。而阿里巴巴则是通过对大数据的充分利用，建立起了它在行业里的领导地位。
⑸ 如何利用大数据进行客户关系管理
如何利用大数据进行客户关系管理
近几年“大数据”一直被炒得很火热，如果你留心观察，会发现我们身边各行各业都在说“大数据”。大数据究竟是什么？至今没有一个被广泛采纳的明确定义。但 一般来说，大数据具备以下4个特点：第一，数据体量巨大，计算量大；第二，数据来源多样，包含多种类型的数据；第三，数据价值密度低，整体价值却弥足珍 贵；第四，数据收集、处理、分享、分析速度要求快。运用大数据进行客户关系管理的企业有很多经典的例子，比如披萨店在客户要求购买海鲜披萨时，根据客户体检记录、借阅书 籍及家庭情况等等，向其建议更符合客户的小一号蔬菜披萨；沃尔玛根据数据挖掘发现，尿布和啤酒的联系在于，太太让先生买尿布时，先生会犒劳自己两听啤酒。 其中，我们不难发现运用大数据管理客户关系，最重要的方面就是数据的统计分析。借助客户关系管理系统做数据分析，可以帮助你实时处理数据、预测分析、指导下一步行动，让企业了解客户需求、识别和利用商业机会、提高产品和服务质量，提高决策质量和速度，更快、更准地赢得客户“芳心”。但要运用大数据进行客户关系管理，必须做好以下几个方面：1、建立全面、准确的海量数据。简单了解客户的姓名、联系方式和住址是远远不够的，那只是了解客户的基础。如果企业自己都不了解哪些是新客户、哪些是老客户、客户购买过什么商品、参加过企业组织的什么活动等等都一无所知，那么客户关系管理工作的实施注定会是失败结尾。2、精细化管理。企业应该将经营管理中的每一个环节都精细化管理，比如借助CRM将每一个任务都具体到事件，每一件工作都落实到底，每一个问题及时检查，每一个数据都分析彻底，每一个客户都服务到家，企业会在这样的细节中成长。3、数据挖掘。分析数据是为了建立更有指导意义的战略行动，挖掘更有价值的信息。通过CRM系统中挖掘的数据信息，企业可以用来提升产品质量、提高服务效率、开发符合市场需求的新产品、做更多符合地域、人群需求的营销活动等等。
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⑹ 如何使用大数据分析提高客户的忠诚度
大家都知道，客户是企业最重要的部分。没有忠诚的客户群，没有人可以声称自己能够成功运营。但在商业中竞争是一件稀松平常的事情，不过如果出现了差错，哪怕是一点点，也很容易让客户流失。所以，企业应该不惜一切代价努力留住客户。当然，这并不是一件容易的事情。不过随着大数据的出现，公司可以通过大数据分析很容易地了解客户并学习新的方法来让他们回归。那么如何使用大数据分析提高客户的忠诚度？一般来说，需要避免盲点，要清楚客户的要求是什么、保证自己的服务质量等等。
就目前而言，企业了解客户所需的所有数据。这样就要做的就是确保企业拥有所需的大数据分析，以便根据企业所处的实际情况，充分利用企业可以使用的数据。只有正确的分析将使企业的业务能够获得关键的帮助。
保留客户是一件不容易的事情，但是收购新客户也是一件困难的事情，不过相比较来说，保留已有的客户要容易得多。如果业务运营需要能够用最少的时间处理大容量数据，或者能够使用的实时数据，这样的处理方式就能够帮助企业解决很多问题。此数据处理解决方案使企业可以访问更多的连续数据或者实时数据，就可以将这些数据与历史数据集成以获得更多的数据。
越好的大数据分析可帮助企业提高客户忠诚度，这是毋庸置疑的。企业能够根据大数据的分析获得的结论采取行动，这样就能让企业轻松地满足消费者的需求。提高客户忠诚度并提高竞争力的需要一些大数据战略。需要企业从客户满意度中获取洞察力。
那么怎么获得洞察力呢？具体的要求分为5点：
1，快捷。快捷的交付方式。技术总是在改变客户的要求。企业的分析师必须能够进行调整并跟上。拥有大数据灵活性将帮助企业了解不断变化的要求和优先事项。
2，注重质量而不是数量。企业需要确保无论向分析解决方案提供的内容是最重要的。输出捕获的所有数据，选择对当前情况最重要的数据。强调质量而不是数量。
3，询问客户他们需要什么或想要什么。不要只是自己做假设。我们是接受客户所做的事情。而不是逗尺让客户接受企业认为他们正在做的事情，所以就需要允许数据利用洞察力并保持客观。
4，重视网络流量。流量是企业获得的洞察力的方向之一。它可以帮助企业改善交付并最终提高盈利能力。
5，避免盲点。确保捕获所有内容。企业需要捕获影响客户体验和行为的所有内容，如果存在导致客户体验和行为整体偏差的盲点，你将错过关键信息。
企业的数据分析师可以使用大数据来深入了解客户体验和行为。这样可以山搏高使用敏锐的洞察力更好地了解客户，从而使企业能够有效地满足他们的需求和要求。当企业充分了解客户并提供他们所需的产品时，就有更好的机会保留他们。
对于“如何使用大数据分析提高客户的忠诚度？”这个问题，想银和必大家看了这篇文章以后已经知道了其中的答案了吧，一般来说，需要有敏锐的洞察力才能够提高客户的洞察力，对于洞察力的获得想必大家了这篇文章以后已经知道了，希望这篇文章能够给大家带来帮助。
⑺ 大数据下的用户分析，用户分析的基础数据有哪些
用户的购抄买量，购袭买频率，购买的时间空间差异等，这些为内部数据，可以通过自身或者第三方系统获得。
用户的评价， 用户的喜好，这些为外部数据。这些数据就需要借助大数据了。即为网络数据采集。
用户画像基础数据：网络行为数据
活跃人数
访问/启动次数
页面浏览量
访问时长
装机量
激活率
渗透率
外部触点
用户画像基础数据：网站内行为数据
唯一页面浏览次数
页面停留时间
直接跳出访问数
访问深度
进入或离开页面
浏览路径
评论次数与内容
用户画像基础数据：用户内容偏好数据
使用APP/登陆网站
时间/频次
浏览/收藏内容
评论内容
互动内容
用户生活形态偏好
用户品牌偏好
用户地理位置
用户画像基础数据：用户交易数据
贡献率
客单件/客单价
连带率
回头率
流失率
促销活动转化率
唤醒率
⑻ 如何利用大数据进行用户需求分析
1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统
计
学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如
果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数
据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机地理解地自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理
解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析：
假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、
卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、
因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数
据挖掘： 分类
（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity
grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and
Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。
大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大
数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的
数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除
此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时
有可能会有成千上万的用户
来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间
进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些
海量数据进行有效的分析，还是应该将这
些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使
用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统
计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通
的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于
MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与
前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数
据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于
统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并
且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。