大数据时代 个性化服务落地四流程(3)

    了解用户个性，就是要为用户提供他们想要的产品和服务。首先，企业需要在庞大的数据库中，找出最具有含金量的数据；其次，把数据表现相同的用户分为一类，依据用户数据表现设计针对性的服务。在这里，企业的服务能否做到位，关键是有没有抓住最核心的数据。但不得不思考的一个问题是：通过数据分析所归类得出的服务项目太多，是否会导致管理成本增加，同时降低服务效率呢？

    个性化分散的单位可大可小，大到一个有同样需求的客户群体，小到每一个用户都是一个个性化需求单位。而过于分散的个性化服务，会增加企业的服务成本和管理的复杂程度，所以要合理掌控和设计个性化服务。考虑是不是所有提供的数据都应该将它们转化为服务？所增加的成本和实际收益是否成正比？如果服务成本的增长并没有换得更好的回报，那意义何在？

    总之，企业实现个性化服务的最大难点一是关键数据的可靠性，二是管理成本的可控性。具体来说，个性化服务设计的出发点就是对关键数据的分析，如果数据筛选和分析有误，那结果可想而知；个性化服务附带着各种成本的增加，比如数据管理。个性化服务在某种程度上只能以消费群体为单位，而非每一个消费者，同时必须考虑企业实际的成本投入和收益回报。

    个性化服务落地四步骤

    1、提取海量基础数据。企业拥有大数据就像拥有金矿，这座金矿的含金量高低，直接影响到能提炼出多少黄金。同样，大数据的质量好不好，也直接决定了企业后续能利用的数据有多少。

    2、挖掘有用的核心数据。从基础数据中提炼有用的数据进行整理与匹配，就是数据的挖掘。数据挖掘需要专业的数据公司来操作，一般企业很难具备这样的专业能力。那么，企业是否愿意开放自己的核心数据？是否有经济能力聘请专业公司？这些都需要权衡。

    3、响应市场营销数据。数据结果用于营销后，企业要进行响应。数据被挖掘出来后可以应用于某个细分市场，企业还要制定有针对性的营销策略。

    4、维护会员服务数据。对营销方案的执行和实施以及后续服务，进一步考验企业的管理与应变能力。

（编辑：ASP站长网）