消費者在網上的視線每天都被各式各樣的廣告覆蓋，那么怎樣才能讓他們的視線停留呢？這是每個品牌都應該思考的問題，而他們也正在為了實現這個目的努力，他們嘗試了各種方式，而現在許多公司都選擇了大數據分析。

其實大數據不是一個新名詞了（大數據與云計算：角色與關系），這個概念已經存在了很多年，但是第一批大數據分析師使用的是手工輸入的電子表格，然后進行手動分析。您可以想象該過程需要花費多長時間?，F在技術的創新改變了大數據的規則。先進的軟件系統大大縮短了分析時間，使公司能夠做出快速決策，從而有助于增加收入，降低成本并促進增長。這為能夠更快地工作并更有效地瞄準消費者的品牌提供了競爭優勢。

如果您是考慮投資大數據分析的品牌，則可以從中受益：

1.客戶獲取和保留

為了脫穎而出，組織必須采用獨特的方法來營銷其產品。通過使用大數據，公司可以準確指出客戶的需求，這樣他們可以建立堅實的客戶基礎。

新的大數據流程可觀察消費者的模式。然后，他們通過收集更多數據以識別更多趨勢和使客戶滿意的方式，使用這些模式來觸發客戶對品牌的忠誠度。亞馬遜已經通過提供當今互聯網上最個性化的購物體驗之一來掌握了這一技術。不僅基于過去的購買，而且還基于其他客戶購買的商品，瀏覽行為和許多其他因素。

2.針對性的活動

企業可以使用大數據向其目標市場提供量身定制的產品，不用花錢在無效的廣告上。大數據可幫助公司對客戶趨勢進行復雜的分析。該分析通常包括監視在線購買和觀察銷售點交易。然后，這些洞察力使公司能夠創建成功，針對性強的營銷活動，從而使公司能夠達到并超過客戶期望，并建立更大的品牌忠誠度。

3.識別潛在風險

如今，企業在高風險環境中蓬勃發展，但是這些環境需要風險管理流程-大數據在開發新的風險管理解決方案中發揮了作用。大數據可以提高風險管理模型的有效性并創建更明智的策略。

4.創新產品

大數據繼續幫助公司在更新現有產品的同時創新新產品。通過收集大量數據，公司能夠區分適合其客戶群的內容。

如果一家公司想要在當今市場上保持競爭力，就不能再“吃老本”了。在使用大數據分析時，需要處理大量數據，組織現在可以實施流程來跟蹤其客戶反饋，產品成功以及競爭對手的行為。

5.復雜的供應商網絡

通過使用大數據，公司為供應商網絡（也稱為B2B社區）提供了更高的準確性和洞察力。供應商能夠通過應用大數據分析來擺脫通常面臨的限制。通過大數據的應用，供應商可以使用更高級別的上下文智能，這對于他們的成功是必不可少的。

供應鏈主管現在通過更改供應商網絡的基礎以包括高級協作，將數據分析視為一種破壞性技術。通過這種協作，網絡可以將新知識應用于現有問題或其他情況。

客戶案例

核心需求

• 精準產品推薦，提高潛在客戶轉化率。
• 精確客戶畫像，客戶價值分類，實現客戶分群。
• CRM、財務系統、售后支持等多數據源數據分析。

技術及解決方案

• 客戶特征值分析，構建客戶優選模型，客戶分群。
• 多種推薦算法結合，建立多維度產品推薦系統。
• 定制可視化分析系統，支持多客戶端。

實施效果

• 運營：用戶精準分群，實現定向營銷；產品個性化推薦，提升客戶體驗；運營結果分析，提高運營效率。
• 銷售：商機診斷預測，優化跟進方案；產品精準推薦，提升客單價和回購率；優化銷售體系，提升整體效率。
• 產品：需求或售后分析，優化產品功能；產品精準推薦，優化產品組合；產品銷售分析，支持定價策略
• 管理：了解業務全景，合理分配資源；優化運營、銷售、客服體系；數據驅動決策，實現決策智能化。

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如何開始使用大數據

如果您是一家擁有數據的公司，但是您不知道從哪里開始或如何使用大數據，那么別擔心，馬上告訴你！

• 首先，您必須確定要使用現有數據解決的業務問題。例如，您是否要確定購物車放棄的概率，為什么放棄？

• 其次，僅僅因為您擁有數據并不能自動意味著您可以將其用于解決問題。大多數組織已經收集數據已有十年或更長時間了。但是，它是非結構化且混亂的-稱為“臟數據”。您需要先將其整理為結構化格式，然后才能使用。

• 第三，如果您決定與一家公司合作，那么您將需要一個可以做得更多的工作的工具，而不僅僅是可視化數據。它將需要一家能夠對數據進行建模以推動見解的公司（例如Qlik），這將幫助您解決業務問題。建模數據并不容易，也不便宜，因此在執行此步驟之前制定預算和計劃很重要。

借助大數據分析，大牌企業的業務數據正在繼續增長。開發技術比以往任何時候都可供更多的組織使用。品牌擁有可用數據后，便可以實施適當的分析系統來解決許多問題。

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