
大數(shù)據(jù)臨產(chǎn)業(yè)風(fēng)口,該如何解讀數(shù)據(jù)資產(chǎn)的商業(yè)價(jià)值?
如今,大數(shù)據(jù)已不再停留于概念暢想階段,對(duì)于大數(shù)據(jù)的認(rèn)知與應(yīng)用也越來越廣泛深入,不管是政府還是企業(yè)都在加快行業(yè)建設(shè)與布局,資本市場(chǎng)的助推更是加速了這一進(jìn)程。
本月初,IBM宣布收購大數(shù)據(jù)供應(yīng)商Cleversafe以加強(qiáng)其大數(shù)據(jù)分析服務(wù)能力;10月14日,提供企業(yè)智能服務(wù)的大數(shù)據(jù)公司EverString獲得B輪6500萬美金融資,創(chuàng)下全球大數(shù)據(jù)商業(yè)智能領(lǐng)域最大的一起融資。全球范圍內(nèi)的資本加速入局,一時(shí)間讓大數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域的颶風(fēng)再次強(qiáng)勢(shì)來襲!
資本熱潮背后的行業(yè)需求:大量企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值變現(xiàn)之路
透過資本對(duì)于大數(shù)據(jù)企業(yè)應(yīng)用市場(chǎng)的關(guān)注,可以看到整個(gè)企業(yè)市場(chǎng)對(duì)于數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的強(qiáng)烈認(rèn)同。相比幾年前資本對(duì)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域還只是懵懂和猜測(cè),如今,大數(shù)據(jù)將作為企業(yè)發(fā)展驅(qū)動(dòng)力的事實(shí)已真真切切擺在人們的面前。
然而,現(xiàn)在大數(shù)據(jù)行業(yè)整體很熱,但實(shí)際分析可以發(fā)現(xiàn):其應(yīng)用領(lǐng)域更多集中于互聯(lián)網(wǎng)、電商為主的線上企業(yè),線下傳統(tǒng)企業(yè)并沒有多少受益。
按國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù),2014年中國(guó)社會(huì)消費(fèi)品零售總額26.2萬億,以互聯(lián)網(wǎng)電商企業(yè)為主的網(wǎng)上零售總額為2.8萬億,這說明,雖然線上銷售發(fā)展迅速,但大部分的商業(yè)零售仍由線下傳統(tǒng)企業(yè)來產(chǎn)生。 相關(guān)的傳統(tǒng)大中型企業(yè),才是未來大數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用的主力戰(zhàn)場(chǎng)和爆發(fā)點(diǎn),圍繞這些企業(yè)的深入數(shù)據(jù)研究與數(shù)據(jù)資產(chǎn)變現(xiàn)是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈最有價(jià)值的領(lǐng)域。
由于傳統(tǒng)企業(yè)(尤其是領(lǐng)先的大中型企業(yè))自身對(duì)行業(yè)有著深入的認(rèn)知,因此當(dāng)前大量基于簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)分析的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品,實(shí)際被證明并不能滿足其業(yè)務(wù)深化的需要。這說明,在大數(shù)據(jù)源的基礎(chǔ)上,首先要具備行業(yè)的深入理解能力,加上與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)手段的結(jié)合,通過深入的洞察,才能幫助企業(yè)真正發(fā)現(xiàn)和應(yīng)用大數(shù)據(jù)的價(jià)值,推動(dòng)其數(shù)據(jù)資產(chǎn)的變現(xiàn)。
大數(shù)據(jù)下的全景消費(fèi)者畫像 提升企業(yè)的客戶價(jià)值基礎(chǔ)
當(dāng)前,談到大數(shù)據(jù),很多企業(yè)都會(huì)談到一個(gè)新概念--“人物畫像”。實(shí)際上,人物畫像作為消費(fèi)者Profile建模內(nèi)容,在研究行業(yè)已經(jīng)從事多年。其本質(zhì)是對(duì)消費(fèi)者描述的一種量化形式,價(jià)值仍然取決于對(duì)消費(fèi)者的洞察深度。
作為研究消費(fèi)者幾十年的資深用戶專家, HCR COO劉曉葵分析指出,現(xiàn)在市面上以在線廣告、電商、IT為主的用戶畫像,都是面向購物推薦、精準(zhǔn)營(yíng)銷和DMP廣告等目的,只關(guān)注購物與瀏覽興趣這些與商品銷售直接相關(guān)的淺層關(guān)聯(lián)。從消費(fèi)者認(rèn)知的角度而言,這種方法并不全面,應(yīng)用上也有很多局限。
消費(fèi)者的消費(fèi)行為本質(zhì)取決于其生活特性、消費(fèi)心理以及價(jià)值觀,而這些都是當(dāng)前的畫像體系所無法探知的。比如,如果用戶常購買健怡可樂和木糖醇,以現(xiàn)有的購物興趣標(biāo)簽機(jī)制,通常會(huì)推薦類似類目/品牌和瀏覽選擇的商品。而從消費(fèi)者研究的思路,發(fā)現(xiàn)的是用戶存在 無糖/糖尿病可能 這個(gè)生活特性。顯然該特性未來可推薦的商品更廣泛(任何無糖食品、血糖儀/試紙…),接受度也更高。
如今,許多ToC類的大中型企業(yè),也已經(jīng)認(rèn)識(shí)到通過大數(shù)據(jù)生成全面深入的用戶畫像對(duì)未來提升其客戶價(jià)值幫助很大。但他們苦于自己沒有能力完成,而現(xiàn)有的外部服務(wù)(如前面分析的)畫像不夠全面,對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)理解也不足,導(dǎo)致畫像結(jié)果的實(shí)際深入應(yīng)用價(jià)值不大。
這樣的現(xiàn)狀說明: 一個(gè)好的標(biāo)簽畫像體系,必須要有刻畫全面的消費(fèi)者Profile模型、深入的行業(yè)理解,強(qiáng)大的分析技術(shù)三者結(jié)合方可實(shí)現(xiàn)。長(zhǎng)期消費(fèi)者研究的背景優(yōu)勢(shì),各行業(yè)的研究員對(duì)企業(yè)長(zhǎng)期研究服務(wù)的深入認(rèn)知,是建立全面深入的標(biāo)簽畫像體系的必要條件。
一個(gè)全景、能夠完整勾勒用戶的標(biāo)簽體系,應(yīng)該從人的整體出發(fā),除了分析興趣和基本屬性外,還應(yīng)該包括生活特性、家庭、心理學(xué)(價(jià)值觀、消費(fèi)觀等深層影響消費(fèi)行為),全面與深度兼顧,才能更加全方位準(zhǔn)確的勾畫出目標(biāo)客戶的全貌。
同時(shí),在技術(shù)實(shí)現(xiàn)中,要將研究員的理論經(jīng)驗(yàn)/規(guī)則抽象為專家知識(shí)庫,再配合機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言理解與規(guī)則推演等大數(shù)據(jù)分析技術(shù),從而能快速的自動(dòng)化分析大規(guī)模(億級(jí)以上)行為數(shù)據(jù),生成個(gè)性化用戶標(biāo)簽,為企業(yè)服務(wù)。
圖:為某企業(yè)分析了200多億移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù),生成了230萬潛在客戶特性畫像
企業(yè)大數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用的閉環(huán)模式
當(dāng)前,許多傳統(tǒng)企業(yè)已認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)的價(jià)值,但他們發(fā)現(xiàn)在實(shí)際應(yīng)用與數(shù)據(jù)資產(chǎn)變現(xiàn)之路上困難重重。 從價(jià)值提升角度而言,對(duì)于很多大中型企業(yè)來說,相比于外部數(shù)據(jù),實(shí)際上其內(nèi)部大數(shù)據(jù)的整合與挖潛會(huì)更有業(yè)務(wù)價(jià)值。
企業(yè)要想在此有所成功,必須改變?cè)兴悸罚?/span>根據(jù)經(jīng)營(yíng)/客戶生命期為中心(非傳統(tǒng)的管理/業(yè)務(wù)流程特性)進(jìn)行內(nèi)部大數(shù)據(jù)整合重構(gòu),結(jié)合外部數(shù)據(jù),構(gòu)建統(tǒng)一的業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。在重構(gòu)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,借助服務(wù)商(研究公司而非IT研發(fā)/集成企業(yè))的用戶畫像技術(shù)和對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)特性的理解,對(duì)現(xiàn)有以及潛在客戶進(jìn)行適合企業(yè)業(yè)務(wù)的全方位深入的標(biāo)簽化分析。得到的用戶標(biāo)簽將具有更全面的維度和深度,并被所有業(yè)務(wù)部門共享(而非現(xiàn)在的數(shù)據(jù)與結(jié)果各部門各自管理和利用)和直接應(yīng)用于后續(xù)的各種業(yè)務(wù)活動(dòng),這才可能進(jìn)一步提升客戶的價(jià)值貢獻(xiàn)。
企業(yè)在應(yīng)用的基礎(chǔ)上,通過對(duì)內(nèi)部數(shù)據(jù)和應(yīng)用效果反饋的持續(xù)整合與分析的迭代,可逐步構(gòu)建起企業(yè)大數(shù)據(jù)價(jià)值應(yīng)用的閉環(huán)生態(tài)鏈。
對(duì)于企業(yè)大數(shù)據(jù)商用價(jià)值的需求,HCR CEO趙龍說:“借鑒HCR自身多年的經(jīng)驗(yàn)就是,繼續(xù)堅(jiān)持自己的強(qiáng)項(xiàng),深入服務(wù)大中型企業(yè)用戶(尤其是傳統(tǒng)、線下企業(yè))的相關(guān)需求,再加上自身擁有的消費(fèi)者研究?jī)?yōu)勢(shì),結(jié)合行業(yè)領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)能力,通過深入、全景的消費(fèi)者畫像服務(wù),深入到企業(yè)深層經(jīng)營(yíng)服務(wù)中,幫助企業(yè)從大數(shù)據(jù)的深入洞察中發(fā)現(xiàn)新價(jià)值,從而在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈中建立起自身獨(dú)特的核心競(jìng)爭(zhēng)力!”
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡(jiǎn)單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10