一、“大數(shù)據(jù)”的商業(yè)價(jià)值
1、對(duì)顧客群體細(xì)分
紅商網(wǎng)訊：“大數(shù)據(jù)”可以對(duì)顧客群體細(xì)分，然后對(duì)每個(gè)群體量體裁衣般的采取獨(dú)特的行動(dòng)。瞄準(zhǔn)特定的顧客群體來進(jìn)行營(yíng)銷和服務(wù)是商家一直以來的追求。云存儲(chǔ)的海量數(shù)據(jù)和“大數(shù)據(jù)”的分析技術(shù)使得對(duì)消費(fèi)者的實(shí)時(shí)和極端的細(xì)分有了成本效率極高的可能。
2、模擬實(shí)境
運(yùn)用“大數(shù)據(jù)”模擬實(shí)境，發(fā)掘新的需求和提高投入的回報(bào)率�，F(xiàn)在越來越多的產(chǎn)品中都裝有傳感器，汽車和智能手機(jī)的普及使得可收集數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸性增長(zhǎng)。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交網(wǎng)絡(luò)也在產(chǎn)生著海量的數(shù)據(jù)。
云計(jì)算和“大數(shù)據(jù)”分析技術(shù)使得商家可以在成本效率較高的情況下，實(shí)時(shí)地把這些數(shù)據(jù)連同交易行為的數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存和分析。交易過程、產(chǎn)品使用和人類行為都可以數(shù)據(jù)化。“大數(shù)據(jù)”技術(shù)可以把這些數(shù)據(jù)整合起來進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，從而在某些情況下通過模型模擬來判斷不同變量(比如不同地區(qū)不同促銷方案)的情況下何種方案投入回報(bào)最高。
3、提高投入回報(bào)率
提高“大數(shù)據(jù)”成果在各相關(guān)部門的分享程度，提高整個(gè)管理鏈條和產(chǎn)業(yè)鏈條的投入回報(bào)率。“大數(shù)據(jù)”能力強(qiáng)的部門可以通過云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)和內(nèi)部搜索引擎把”大數(shù)據(jù)”成果和“大數(shù)據(jù)”能力比較薄弱的部門分享，幫助他們利用“大數(shù)據(jù)”創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值。
4、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間出租
企業(yè)和個(gè)人有著海量信息存儲(chǔ)的需求，只有將數(shù)據(jù)妥善存儲(chǔ)，才有可能進(jìn)一步挖掘其潛在價(jià)值。具體而言，這塊業(yè)務(wù)模式又可以細(xì)分為針對(duì)個(gè)人文件存儲(chǔ)和針對(duì)企業(yè)用戶兩大類。主要是通過易于使用的API，用戶可以方便地將各種數(shù)據(jù)對(duì)象放在云端，然后再像使用水、電一樣按用量收費(fèi)。目前已有多個(gè)公司推出相應(yīng)服務(wù)，如亞馬遜、網(wǎng)易、諾基亞等。運(yùn)營(yíng)商也推出了相應(yīng)的服務(wù)，如中國(guó)移動(dòng)的彩云業(yè)務(wù)。
5、管理客戶關(guān)系
客戶管理應(yīng)用的目的是根據(jù)客戶的屬性(包括自然屬性和行為屬性)，從不同角度深層次分析客戶、了解客戶，以此增加新的客戶、提高客戶的忠誠(chéng)度、降低客戶流失率、提高客戶消費(fèi)等。 對(duì)中小客戶來說，專門的CRM顯然大而貴。不少中小商家將飛信作為初級(jí)CRM來使用。比如把老客戶加到飛信群里，在群朋友圈里發(fā)布新產(chǎn)品預(yù)告、特價(jià)銷售通知，完成售前售后服務(wù)等。
6、個(gè)性化精準(zhǔn)推薦
在運(yùn)營(yíng)商內(nèi)部，根據(jù)用戶喜好推薦各類業(yè)務(wù)或應(yīng)用是常見的，比如應(yīng)用商店軟件推薦、IPTV視頻節(jié)目推薦等，而通過關(guān)聯(lián)算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以將之延伸到商用化服務(wù)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)幫助客戶進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷，今后盈利可以來自于客戶增值部分的分成。
以日常的“垃圾短信”為例，信息并不都是“垃圾”，因?yàn)槭盏降娜瞬⒉恍枰灰暈槔�。通過用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后，可以給需要的人發(fā)送需要的信息，這樣“垃圾短信”就成了有價(jià)值的信息。在日本的麥當(dāng)勞，用戶在手機(jī)上下載優(yōu)惠券，再去餐廳用運(yùn)營(yíng)商DoCoMo的手機(jī)錢包優(yōu)惠支付。運(yùn)營(yíng)商和麥當(dāng)勞搜集相關(guān)消費(fèi)信息，例如經(jīng)常買什么漢堡，去哪個(gè)店消費(fèi)，消費(fèi)頻次多少，然后精準(zhǔn)推送優(yōu)惠券給用戶。
7、數(shù)據(jù)搜索
數(shù)據(jù)搜索是一個(gè)并不新鮮的應(yīng)用，隨著“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的到來，實(shí)時(shí)性、全范圍搜索的需求也就變得越來越強(qiáng)烈。我們需要能搜索各種社交網(wǎng)絡(luò)、用戶行為等數(shù)據(jù)。其商業(yè)應(yīng)用價(jià)值是將實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)處理與分析和廣告聯(lián)系起來，即實(shí)時(shí)廣告業(yè)務(wù)和應(yīng)用內(nèi)移動(dòng)廣告的社交服務(wù)。
運(yùn)營(yíng)商掌握的用戶網(wǎng)上行為信息，使得所獲取的數(shù)據(jù)“具備更全面維度”，更具商業(yè)價(jià)值。典型應(yīng)用如中國(guó)移動(dòng)的“盤古搜索”。
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