大数据时代：企业要拥抱大数据

2015-11-04 00:00:00 发布者：智朴网络

　　“大数据时代”企业是完全以数据分析驱动的企业，企业要拥抱大数据时代，利用大数据及大数据分析转化成洞察的能力释放企业潜能，实现转型与进化，需要大数据应用的方法论。对企业的大数据管理来说，两大系统不容忽视，一是客户管理系统，另一个就是产品(应用、内容)管理系统。这也就是很多企业，尤其是电商企业，会推出“用户画像”和“商品标识库”的原因，当然，也是制造企业推动“定制化生产”，“数据工厂”的重要前提和基础。

　　然而，要建构企业的客户管理系统和产品(应用、内容)管理系统，需要大量数据的支撑，这些数据到底如何获取，又如何建适合本企业的商业模型呢

　　企业要拥抱大数据时代，需要做好数据归集、数据管理、数据应用三个方面的工作，在此基础上，企业才能进行大数据的分析和挖掘，也就是大数据的应用。数据收集是帮助企业打破数据孤岛的重要工作，在收集过程中，企业需要建立起第一方数据(企业自身)、第三方数据、CRM数据(客户关系管理数据)、交易数据等在内的多重数据匹配系统，同时构建起针对客户的统一视图，即将企业网站、移动设备、展示广告、线下数据、企业营销数据库、社会化媒体、电子邮件、呼叫中心、MINI-SITE上所有企业相关的数据进行收集和整合。

　　在客户的群体划分中，RFM模型非常有用，R即Recently(最近)，表示客户最近一次购买的时间，为方便统计量，可以停止交易的时间，或者持续交易的时间;F即Frequently(频率)，表示客户在统计周期内购买的次数;M即MonetaryValue，表示客户在统计周期内每次购买的平均金额。

　　不难看出，RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。它通过一个客户的近期购买行为，购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况，并将用户分层为：一般发展用户、一般价值用户、一般挽留客户、一般保持客户重要价值用户，重要发展用户、重要挽留用户、重要保持客户，进而帮助企业制定不同的营销策略。

　　大数据的六种典型是企业互相应用：1、个性化营销2、对客户价值的识别和挖掘3、客户流失预警4、数据驱动的精准广告5、企业商业决策6、库存管理和物流配送。

　　“大数据的关键不在于数据大，而在于挖掘数据的意义。数据+意义=智慧。事实上，业内专家普遍赞成的观点是，驾驭数据的核心是分析数据。互联网数据的“去标签”，这很关键。购物中心应该满足社交人群的商务社交，还是生活状态的亲子社交，需要考虑。但我们不用透过大数据，而是透过人口的采集，通过标准化工具就可以完成。比如，北京的某商城，拥有18万平方米的体量，定位为情感商业。

　　我国是新兴数据资源大国，数据资源的挖掘与开发利用能力将深刻影响未来的发展。因此，学者们呼吁大数据应早日提升为国家战略，并表示，目前能够驾驭大数据技术的人才远不及社会需求，面对大数据，需要多学科交叉、各领域协作才能实现其价值。

　　未来要高度重视语义网建设。这是对大数据分析的基础支撑，核心是对复杂生态系统的把握能力。对大数据的采集、加工，必须深入到数据的语义和语用，才能赋予数据系统新的深度，激活它内在的能源。

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