何為大數(shu)據呢(ni)？根據IDC機(ji)構的(de)(de)定(ding)義(yi)，大數(shu)據是指為了更經濟更有效(xiao)地從高頻率、大容量(liang)、不同結(jie)構和(he)類型的(de)(de)數(shu)據中獲取有價值的(de)(de)信息而設(she)計的(de)(de)新一代架構和(he)技術，人(ren)們(men)用它來描(miao)述和(he)定(ding)義(yi)信息爆炸時代產生的(de)(de)海量(liang)數(shu)據，并(bing)命名(ming)與(yu)之相(xiang)關的(de)(de)技術發展與(yu)創新。
21世紀什(shen)么最貴？大(da)數據
大數據將是繼云(yun)計算、物聯(lian)網(wang)之后IT產業(ye)又一次顛覆性的(de)技術變革。
電影《天下無賊(zei)》里有這樣一句經典對(dui)白(bai)：“21世紀什么最(zui)貴？人才！”如(ru)今，選項可能(neng)還要(yao)加(jia)上(shang)一個(ge)(ge)：數(shu)(shu)據(ju)(ju)。但這個(ge)(ge)數(shu)(shu)據(ju)(ju)，已不(bu)是傳統意義的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)，而是超大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)、海(hai)量數(shu)(shu)據(ju)(ju)，也(ye)就是現(xian)在所謂(wei)的(de)(de)“大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)（Big Data）”。如(ru)今大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)可謂(wei)是風起云涌，紅紅火火，儼然成為2014年信息技術領域最(zui)時髦的(de)(de)詞匯了。IBM、微(wei)軟、Oracle、SAP等(deng)IT巨鱷像是找(zhao)到(dao)了金礦(kuang)，開始(shi)全力挖(wa)掘大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)，多方位推廣大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)理念，爭搶“頭(tou)燙(tang)湯”。眾(zhong)多中小IT廠商也(ye)蜂(feng)擁而至，以分得(de)大(da)數(shu)(shu)據(ju)(ju)市(shi)場(chang)的(de)(de)一杯(bei)羹。
今天(tian)，從搜索引(yin)擎、社交網(wang)絡(luo)的(de)普及到(dao)人手一機的(de)智能移動，全(quan)(quan)球互聯網(wang)上(shang)的(de)信(xin)(xin)息總(zong)量(liang)正(zheng)以每年(nian)(nian)(nian)30%50%的(de)速(su)度(du)不(bu)斷(duan)暴漲(zhang)，包括每天(tian)Facebook上(shang)分享的(de)幾(ji)億條內容，每日(ri)15TB的(de)Twitter信(xin)(xin)息，每天(tian)淘寶(bao)上(shang)數十億條店(dian)鋪、商品瀏覽記錄(lu)(lu)和上(shang)億的(de)成交、收藏記錄(lu)(lu)，以及3000多萬條傳感器資訊等(deng)。市場研究機構(gou)IDC的(de)研究結果顯示，去(qu)年(nian)(nian)(nian)全(quan)(quan)球創(chuang)造的(de)信(xin)(xin)息數量(liang)已達(da)1800 EB，并且(qie)以每年(nian)(nian)(nian)50%的(de)速(su)度(du)增長，預計(ji)2020年(nian)(nian)(nian)，全(quan)(quan)球一年(nian)(nian)(nian)產(chan)生的(de)數字信(xin)(xin)息將達(da)到(dao)35 ZB（1 ZB=1024 EB）。據IDC統計(ji)，2011年(nian)(nian)(nian)全(quan)(quan)球產(chan)生的(de)數據總(zong)量(liang)是1.8 ZB，如果把這(zhe)些(xie)數據刻錄(lu)(lu)到(dao)CD碟片中，這(zhe)些(xie)碟片可(ke)環繞地球30圈!
在2012年百度(du)世界營銷分(fen)論壇上，百度(du)商業產(chan)品(pin)與技(ji)術執行總(zong)監鄭子斌提(ti)出他對大(da)(da)(da)數(shu)據時代的(de)見解時說，“在大(da)(da)(da)數(shu)據時代，信息將(jiang)呈爆發(fa)式增長，而數(shu)據價值(zhi)密(mi)度(du)非常低，找到有價值(zhi)的(de)數(shu)據如同大(da)(da)(da)海撈針，通過什么樣的(de)產(chan)品(pin)平(ping)臺和方式提(ti)煉數(shu)據價值(zhi)，關系企業的(de)生存大(da)(da)(da)計(ji)，頗值(zhi)得大(da)(da)(da)家以戰(zhan)略(lve)角度(du)思索！”
可以(yi)說，目前(qian)大(da)部分(fen)企業經營決策(ce)面(mian)臨的*挑戰(zhan)不是缺少數(shu)據，而是數(shu)據太多，面(mian)對(dui)這些只是靜態、孤立、無多大(da)參考意義(yi)的“初級品”的信息(xi)數(shu)據，企業信息(xi)部門(men)如(ru)何通過(guo)系統功能來有(you)效利用和整(zheng)合，挖掘有(you)價值的數(shu)據，給公司營銷管(guan)(guan)理(li)提供決策(ce)支持，已成為擺在企業老板及其他管(guan)(guan)理(li)部門(men)面(mian)前(qian)的難題。
但是今天數(shu)(shu)(shu)聯高科軟件的大數(shu)(shu)(shu)據(ju)處理系統更能將數(shu)(shu)(shu)據(ju)挖(wa)掘技術(shu)(shu)與現有技術(shu)(shu)很(hen)好地結合起來，將服務領域的客戶管理與數(shu)(shu)(shu)據(ju)倉庫(ku)技術(shu)(shu)集成起來，找(zhao)出(chu)對企業(ye)(ye)營銷具有影響(xiang)的因素，使數(shu)(shu)(shu)據(ju)挖(wa)掘的分析效(xiao)果和效(xiao)益盡可(ke)能達到峰值，讓企業(ye)(ye)營銷管理“運(yun)籌帷幄，決勝千里”。
大(da)數據，重構*營(ying)銷(xiao)模式
大數據(ju)(ju)時代之(zhi)前(qian)，企業(ye)(ye)多是采用(yong)CRM或BI系統中顧客(ke)(ke)信(xin)(xin)息(xi)、市場促銷(xiao)、廣告活動、展覽(lan)等(deng)結構化數據(ju)(ju)，以及(ji)企業(ye)(ye)官網(wang)的一些數據(ju)(ju)。但這(zhe)些信(xin)(xin)息(xi)只能達到企業(ye)(ye)正(zheng)常營銷(xiao)管理需(xu)求的10%，并(bing)不(bu)能實現(xian)自身客(ke)(ke)戶的洞察和規(gui)律的發現(xian)。而其他85%的數據(ju)(ju)，諸如社(she)交群(qun)體、喜(xi)好、地理位置、盈(ying)單率等(deng)信(xin)(xin)息(xi)數據(ju)(ju)和物聯網(wang)信(xin)(xin)息(xi)，在幾(ji)年前(qian)可能被置之(zhi)不(bu)理。現(xian)在，大數據(ju)(ju)進一步提(ti)高了算法和機器分(fen)析的作(zuo)用(yong)，這(zhe)85%的數據(ju)(ju)開始(shi)日顯寶貴、作(zuo)用(yong)突出(chu)了，并(bing)被大數據(ju)(ju)技術(shu)充分(fen)地挖掘和運用(yong)。
大(da)數據對營(ying)銷決策(ce)數據進行更好(hao)的(de)優化(hua)。沃爾瑪、家樂福、麥當勞等(deng)知名企業(ye)的(de)一些主(zhu)要門店均安(an)裝(zhuang)了搜集運營(ying)數據的(de)裝(zhuang)置，用于跟蹤客戶互動、店內客流和預訂(ding)情況，研(yan)究人員可以對菜(cai)單變化(hua)、餐廳(ting)設計(ji)以及(ji)(ji)顧(gu)問意(yi)見等(deng)對物流和銷售(shou)(shou)額(e)的(de)影響進行建模。這些企業(ye)可以將(jiang)數據與交(jiao)易記錄結合，并利(li)用大(da)數據工具展開分析，從而在銷售(shou)(shou)哪些商品、如何擺放貨品以及(ji)(ji)何時(shi)調整售(shou)(shou)價方面給(gei)出(chu)意(yi)見，此類(lei)方法已(yi)經幫助企業(ye)減(jian)少了17%的(de)存貨，同時(shi)增加(jia)了高利(li)潤自有品牌商品的(de)比例。
以(yi)前一(yi)些CRM系統，只能促使分析報告(gao)回(hui)答“發(fa)生(sheng)了什(shen)么(me)事”，現在一(yi)個優秀的(de)大數據(ju)(ju)系統可(ke)以(yi)回(hui)答“為什(shen)么(me)會發(fa)生(sheng)這種(zhong)事”，而且一(yi)些關聯數據(ju)(ju)庫(ku)還可(ke)以(yi)預言“將要發(fa)生(sheng)什(shen)么(me)事”，最終發(fa)展為非常活(huo)躍(yue)的(de)數據(ju)(ju)倉(cang)庫(ku)，判斷“你(用戶)想要什(shen)么(me)事發(fa)生(sheng)”。據(ju)(ju)稱，集成整合Essbase服務技術(shu)的(de)Oracle大數據(ju)(ju)平臺已(yi)能為用戶提(ti)供面(mian)向策略級、未(wei)知信息(xi)分析預測能力和個性化自助式(shi)定制等；互(hu)聯高科技術(shu)帶(dai)給(gei)客人方(fang)方(fang)面(mian)面(mian)的(de)信息(xi)進行充分有效管理并深度挖掘(jue)。
如(ru)某位客人(ren)是(shi)某酒店的老主顧，那么(me)(me)大數(shu)據系(xi)統(tong)就會(hui)向酒店提供(gong)個性化(hua)服務，清楚地告知酒店經(jing)理人(ren)這位客人(ren)的習慣和(he)喜(xi)好(hao)，如(ru)是(shi)否喜(xi)歡靠路(lu)邊，是(shi)否吸煙(yan)，是(shi)否喜(xi)歡大床(chuang)，喜(xi)歡什么(me)(me)樣(yang)的早(zao)餐，甚至(zhi)從事什么(me)(me)工(gong)作，有什么(me)(me)商務需求等(deng)。客人(ren)入住(zhu)時，不用客人(ren)自己提要求酒店大數(shu)據系(xi)統(tong)就會(hui)自動匹配(pei)出客人(ren)喜(xi)歡的房間(jian)和(he)服務，大大提升酒店的管理效率(lv)。
實現點(dian)對(dui)點(dian)智能廣(guang)告(gao)(gao)模式。對(dui)于廣(guang)告(gao)(gao)主來說(shuo)，廣(guang)告(gao)(gao)核(he)心問(wen)題在(zai)于：如何從(cong)海量數據中尋找目標受(shou)眾(zhong)，并(bing)投(tou)放相應的精準的廣(guang)告(gao)(gao)信息。
時下廣告(gao)(gao)不是(shi)(shi)(shi)點對(dui)點模式的(de)，而是(shi)(shi)(shi)主從(cong)模式，就(jiu)像單個“老師”（產品）對(dui)眾多滿地(di)跑(pao)的(de)“學(xue)生”（消費者等受眾），可是(shi)(shi)(shi)“老師”卻(que)總(zong)是(shi)(shi)(shi)抓不住多數的(de)“學(xue)生”，把99%的(de)廣告(gao)(gao)費都白(bai)白(bai)浪(lang)費了。隨(sui)著大數據的(de)發展，這些錢或(huo)許會被一一撿回來。
今天(tian)，智能的移動微信技術和多種的大數(shu)據(ju)管理平臺已(yi)經可(ke)以(yi)將受眾以(yi)及廣告(gao)效果數(shu)據(ju)整合在單(dan)一界面上，讓企業主輕易擷取(qu)關鍵(jian)指標，包括轉化率、流失率和各個渠道的貢獻比率等。
更好地進行顧(gu)問式(shi)營銷。比如當一(yi)個(ge)顧(gu)客(ke)進入店鋪后，零(ling)售(shou)商利(li)用大數據(ju)(ju)技術(shu)搜(sou)索數據(ju)(ju)庫，發現這位(wei)顧(gu)客(ke)是很有價(jia)值應該留住(zhu)(zhu)，之后他們通過將這位(wei)顧(gu)客(ke)過去的(de)(de)購物歷史(shi)和(he)(he)從互聯(lian)高科主頁獲得的(de)(de)這位(wei)顧(gu)客(ke)的(de)(de)信息(xi)綜合起來，來了解需要花多少(shao)錢留住(zhu)(zhu)他，從而確定所售(shou)賣物品(pin)的(de)(de)合適價(jia)格和(he)(he)零(ling)售(shou)商可以退(tui)讓的(de)(de)利(li)潤空間，最終針對這位(wei)顧(gu)客(ke)給(gei)出*的(de)(de)優惠策略和(he)(he)個(ge)性化的(de)(de)溝通方式(shi)。
如今在(zai)(zai)美國(guo)沃爾瑪大賣場，當(dang)收(shou)銀員掃(sao)描完(wan)顧客(ke)所選(xuan)購(gou)(gou)的商品后(hou)，POS機上會顯(xian)示出一些附加信息，然(ran)后(hou)售貨(huo)(huo)員會友(you)好提醒顧客(ke)：“我們(men)商場剛(gang)進兩(liang)三種配酒佳(jia)料，正在(zai)(zai)促銷，位于D5貨(huo)(huo)架上，您要(yao)購(gou)(gou)買嗎(ma)？”這時(shi)，顧客(ke)也(ye)許會驚訝地說：“啊(a)，謝謝你，我正想要(yao)，剛(gang)才一直沒找到，那我現在(zai)(zai)再(zai)去選(xuan)購(gou)(gou)。”
這(zhe)就(jiu)是沃爾瑪(ma)在大數據(ju)系統支持下實現(xian)的“顧(gu)問式營銷”的一(yi)個實例。因(yin)為計算機系統早就(jiu)算計好了，如果顧(gu)客的購物車(che)中有(you)不少啤(pi)酒、紅酒和(he)沙拉，則(ze)有(you)80%的可能需(xu)要購買配酒小菜和(he)佐(zuo)料(liao)。提供這(zhe)一(yi)決策分析支持的就(jiu)是其互(hu)聯高科后臺企業級數據(ju)倉庫。
大數據時代，要(yao)為營銷準備什么？
雖然大(da)(da)數(shu)據(ju)展示(shi)非(fei)凡的(de)前景(jing)和(he)巨大(da)(da)作用(yong)，不過，啟動大(da)(da)數(shu)據(ju)營銷時，你面臨(lin)的(de)不僅(jin)僅(jin)是技術和(he)工(gong)具問題，更重(zhong)要的(de)是要轉(zhuan)變經營思維和(he)組織架構(gou)，來真正地挖掘數(shu)據(ju)金(jin)礦。
確定企業的短中期目標和(he)標準(zhun)
大(da)數(shu)(shu)據的(de)資源(yuan)極為繁雜豐富(fu)，如果企(qi)業沒有(you)明確的(de)目標，就算沒有(you)走入迷(mi)途至(zhi)少會覺(jue)得(de)非常迷(mi)茫(mang)。因此，首(shou)先，要確定企(qi)業運用(yong)大(da)數(shu)(shu)據的(de)短中期目標，定義(yi)企(qi)業的(de)價(jia)值數(shu)(shu)據標準，之后再使用(yong)那些能夠解決特定領域問題的(de)工具；逐步(bu)(bu)推廣(guang)，步(bu)(bu)步(bu)(bu)為營。
儲(chu)備好大數據(ju)相關技(ji)術人才
企(qi)(qi)業運用(yong)(yong)大(da)數(shu)(shu)據為營銷(xiao)管(guan)理(li)服(fu)務之(zhi)前，信息團隊(dui)到位是基礎。企(qi)(qi)業的(de)營銷(xiao)團隊(dui)要能夠非(fei)常(chang)*地玩轉數(shu)(shu)據。許多(duo)人認(ren)為社(she)交媒(mei)體營銷(xiao)是個(ge)有趣的(de)工作，其實它很艱苦。它非(fei)常(chang)注重數(shu)(shu)據、衡(heng)量標準和數(shu)(shu)據可(ke)視化(hua)等問題(ti)。要能熟(shu)練(lian)駕馭(yu)，首先要確(que)保企(qi)(qi)業信息技術人員已(yi)經接受過相關的(de)技能培訓，了解(jie)如何*化(hua)利用(yong)(yong)大(da)數(shu)(shu)據的(de)作用(yong)(yong)和潛力為企(qi)(qi)業營銷(xiao)服(fu)務。
培養內部整合能力
要做好大(da)數(shu)據(ju)(ju)(ju)的(de)(de)(de)(de)(de)營(ying)(ying)銷(xiao)(xiao)運用，其一，要有較(jiao)強的(de)(de)(de)(de)(de)整(zheng)合數(shu)據(ju)(ju)(ju)的(de)(de)(de)(de)(de)能(neng)力(li)，整(zheng)合來(lai)自企業各種(zhong)不(bu)同的(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)源、各種(zhong)不(bu)同結(jie)構的(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)，如客(ke)戶(hu)關(guan)系管理、搜(sou)索、移動(dong)、社(she)交媒體、數(shu)據(ju)(ju)(ju)分(fen)析工具、普查數(shu)據(ju)(ju)(ju)以及離(li)線數(shu)據(ju)(ju)(ju)，這些整(zheng)合而得的(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)才是定向更大(da)目標受眾(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)基(ji)礎。其二，要有研究分(fen)析數(shu)據(ju)(ju)(ju)背后價(jia)值(zhi)(zhi)的(de)(de)(de)(de)(de)能(neng)力(li)。未(wei)來(lai)營(ying)(ying)銷(xiao)(xiao)成功的(de)(de)(de)(de)(de)關(guan)鍵(jian)將取決(jue)于如何在大(da)數(shu)據(ju)(ju)(ju)庫中(zhong)挖掘更豐富的(de)(de)(de)(de)(de)營(ying)(ying)銷(xiao)(xiao)價(jia)值(zhi)(zhi)，比如站(zhan)內、站(zhan)外的(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)整(zheng)合、多(duo)方平臺的(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)接(jie)軌、結(jie)合人口與(yu)行(xing)(xing)為數(shu)據(ju)(ju)(ju)去建(jian)立優(you)化算法(fa)等都是未(wei)來(lai)的(de)(de)(de)(de)(de)發展重點。其三，探索出來(lai)之后給予*行(xing)(xing)動(dong)的(de)(de)(de)(de)(de)營(ying)(ying)銷(xiao)(xiao)指(zhi)導綱領，同時通過(guo)此綱領進行(xing)(xing)*快速實時性行(xing)(xing)動(dong)。
數(shu)聯高科將全網打造(zao)“決勝(sheng)千里，運籌帷幄”的企業大數(shu)據營銷管(guan)理！
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