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分析:大数据时代的智慧商业(3)

发布时间:2021-08-18 22:09 所属栏目:125 来源:互联网
导读:[page] 第三是企业技术之痛,我们开发数据应用需要技术,数据处理数据挖掘建模都需要技术,包括底层技术平台搭建。我们看到企业有这么多痛点,我们说大数据有两个角度,我们认为对于未来应用非常关键,第一就是什么

[page]    第三是企业技术之痛,我们开发数据应用需要技术,数据处理数据挖掘建模都需要技术,包括底层技术平台搭建。我们看到企业有这么多痛点,我们说大数据有两个角度,我们认为对于未来应用非常关键,第一就是什么样的技术和什么产品什么应用能够让企业赚更多钱,那就是开源,首先就是最重要的核心是营销角度。我们看到大数据营销第一位。

 

 

    第二点什么样技术方法和手段和产品能够让企业更省钱,我们从运营角度,精细化运营角度让大数据帮助我们,广告投放能否更准确精准定位哪些渠道哪些用户该开放,去年花1千万,今年500万得到效果。我今天主要讲这两个方向。

 

 

    从大数据营销我们看到有四大趋势,首先实时性,实时抓取用户在这一刻实时需求、场景以及路径分析,一个用户进入到京东商城网站,和另外一个用户直接点开平板电视,这两个途径不一样,路径分析告诉不一样。第一个用户找促销,第二个用户是非常想买商品,这个时候我们给用户推荐和展示商品不一样。聚焦型的和发散型用户行为我们要实时抓取和把握出来偏好。第二自动化,未来的系统一定是智能的,刚才李院士讲到智能汽车智能驾驶,其实更大商业层面是智能营销,触发式营销。我们可以设置规则,让营销更自动化。第三是全渠道,我们之前和用户接触点无外是邮箱,我们的呼叫中心,PC、移动的官网或者微信,将来一定是打通用户在不同的渠道不同ID,包括我们说PC端的匹配,移动设备号匹配。第四点是数据融通,我们说数据的融通包括三方面,首先是第一方企业内部数据融通,我们企业内部有自己的ERP系统,呼叫中心,财务系统,以及官网,这个数据目前来看绝大多数企业孤立的,形成一个数据孤岛,怎么样在企业内部把数据联通起来,这是我们想的第一个问题。

 

 

    第二个问题我们企业内部不够,如果我们画一个图,企业内部数据只是很小部分,更多是企业外部数据。哪些外部数据,第一竞争对手数据,我们什么方法获取对我们有价值不在我们企业内的数据。想到第一是第二方数据,我们和广告代理,很多企业我们有广告方,广告代理数据我们希望拿到。我们企业花钱了,我们进行了广告投放,但是数据没有回馈自己的数据中。和企业没有关联的第三方数据,举一个例子,比如在某个沃尔马和宝洁公司做很多数据合作,数据共享。前段时间有一个数据联盟,在不同行业间找领袖型企业进行数据交换。这个涉及到很多数据数据使用权法律问题,目前界定比较少,很多人士政府官员和企业家以及律师开始制订这个法律。

 

 

    大数据营销三大挑战,首先是行为归因,这是我做的比较多研究。我们看到很多数据,很多在百度投放广告,新浪投放广告,甚至竞价渠道投放广告。但是大家不知道,一个购买是由百度投放广告直接带来,还是新浪投放广告直接带来的。可以通过不同的广告投放渠道以及抓到人们行为分析。我最后一次购买前他看什么广告,是搜索还是点某品牌广告来的产生购买或者产生改易,我就把这个因素归到最近一次,所以大数据能够让我们知道不同来源数据怎么样规划。这样我们怎么样更优化我们的广告预算。

 

 

    第二就是数据价值评估,包括外部数据价值评估,美国一家公司做的数据交换,在今年年初被oracle收购了,还有企业,美国政府反恐行为用大数据,一家企业估值90亿美元,给美国反恐做大数据。数据供应方合作。他们通过人们在外部数据来进行行为的预测,同时买一些爆炸性东西,很多细节东西联起来,知道可能进行恐怖袭击嫌疑。这个数据是敏感数据,更多是非敏感数据,纯商业数据,我们不需要知道这个人PII信息,什么是PII信息,现实中把人找出来,包括姓名,手机号,但是在美国很多,广告投放企业不需要线上找出来,知道你是谁,只要知道他是匿名用户有一个代码就够了。Google在很多广告投放不知道,所有东西后台做。他不知道你是谁,但知道你是唯一用户,你喜欢蓝色的耐克运动鞋,他喜欢雅诗蓝黛的眼霜就够了。

 

 

    第三个是大小数据融合,什么是大数据什么是小数据,我们在互联网的大量点击流的行为,如果把它叫大数据,小数据是我们做的市场研究数据,抽样数据,抽样数据可以了解消费者态度等等,目前来说我们之前,像宝洁公司为代表我们做很多小数据,很多模型做,目前大数据和调研数据怎么样结合?我们目前我认为将会有一些非常有名公司,大家感兴趣是很好未来商业方向。

 

 

    快数据和慢数据,前几天李彦宏提到慢数据,什么是慢数据?慢数据是说把海量数据沉淀下来,这个数据标志着一个人长期拥有的标签,比如你看到我的所有购买行为,这数据太大太乱了,在淘宝的点击行为,看什么单品买什么东西,这个数据不能马上用,但是李彦宏提到把这些数据沉淀出来,用户长期的标签,这个有更大价值。比如说发现我对于阿迪达斯有忠诚度,另外一个是李宁标签,你可以给我一个促销敏感度的标签,我对促销高度敏感,我收入低,另外一个没这么敏感,这个标签是长期的,不是短期的标签。第三个是行为数据和态度数据,这是我们需要用融合方法让数据能够产生更大价值。

 

 

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(编辑:ASP站长网)

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