
大數據臨產業(yè)風口 如何解讀數據資產商業(yè)價值
如今,大數據已不再停留于概念暢想階段,對于大數據的認知與應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)建設與布局,資本市場的助推更是加速了這一進程。
本月初,IBM宣布收購大數據供應商Cleversafe以加強其大數據分析服務能力;10月14日,提供企業(yè)智能服務的大數據公司EverString獲得B輪6500萬美金融資,創(chuàng)下全球大數據商業(yè)智能領域最大的一起融資。全球范圍內的資本加速入局,一時間讓大數據商業(yè)應用領域的颶風再次強勢來襲!
資本熱潮背后的行業(yè)需求:大量企業(yè)數據資產的價值變現(xiàn)之路
透過資本對于大數據企業(yè)應用市場的關注,可以看到整個企業(yè)市場對于數據資產價值的強烈認同。相比幾年前資本對大數據領域還只是懵懂和猜測,如今,大數據將作為企業(yè)發(fā)展驅動力的事實已真真切切擺在人們的面前。
然而,現(xiàn)在大數據行業(yè)整體很熱,但實際分析可以發(fā)現(xiàn):其應用領域更多集中于互聯(lián)網、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。
按國家統(tǒng)計局數據,2014年中國社會消費品零售總額26.2萬億,以互聯(lián)網電商企業(yè)為主的網上零售總額為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)來產生。 相關的傳統(tǒng)大中型企業(yè),才是未來大數據商業(yè)應用的主力戰(zhàn)場和爆發(fā)點,圍繞這些企業(yè)的深入數據研究與數據資產變現(xiàn)是大數據產業(yè)鏈最有價值的領域。
由于傳統(tǒng)企業(yè)(尤其是領先的大中型企業(yè))自身對行業(yè)有著深入的認知,因此當前大量基于簡單統(tǒng)計分析的大數據產品,實際被證明并不能滿足其業(yè)務深化的需要。這說明,在大數據源的基礎上,首先要具備行業(yè)的深入理解能力,加上與大數據分析技術手段的結合,通過深入的洞察,才能幫助企業(yè)真正發(fā)現(xiàn)和應用大數據的價值,推動其數據資產的變現(xiàn)。
大數據下的全景消費者畫像 提升企業(yè)的客戶價值基礎
當前,談到大數據,很多企業(yè)都會談到一個新概念--“人物畫像”。實際上,人物畫像作為消費者Profile建模內容,在研究行業(yè)已經從事多年。其本質是對消費者描述的一種量化形式,價值仍然取決于對消費者的洞察深度。
作為研究消費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、精準營銷和DMP廣告等目的,只關注購物與瀏覽興趣這些與商品銷售直接相關的淺層關聯(lián)。從消費者認知的角度而言,這種方法并不全面,應用上也有很多局限。
消費者的消費行為本質取決于其生活特性、消費心理以及價值觀,而這些都是當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)有的購物興趣標簽機制,通常會推薦類似類目/品牌和瀏覽選擇的商品。而從消費者研究的思路,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),也已經認識到通過大數據生成全面深入的用戶畫像對未來提升其客戶價值幫助很大。但他們苦于自己沒有能力完成,而現(xiàn)有的外部服務(如前面分析的)畫像不夠全面,對企業(yè)業(yè)務理解也不足,導致畫像結果的實際深入應用價值不大。
這樣的現(xiàn)狀說明: 一個好的標簽畫像體系,必須要有刻畫全面的消費者Profile模型、深入的行業(yè)理解,強大的分析技術三者結合方可實現(xiàn)。長期消費者研究的背景優(yōu)勢,各行業(yè)的研究員對企業(yè)長期研究服務的深入認知,是建立全面深入的標簽畫像體系的必要條件。
一個全景、能夠完整勾勒用戶的標簽體系,應該從人的整體出發(fā),除了分析興趣和基本屬性外,還應該包括生活特性、家庭、心理學(價值觀、消費觀等深層影響消費行為),全面與深度兼顧,才能更加全方位準確的勾畫出目標客戶的全貌。
同時,在技術實現(xiàn)中,要將研究員的理論經驗/規(guī)則抽象為專家知識庫,再配合機器學習、自然語言理解與規(guī)則推演等大數據分析技術,從而能快速的自動化分析大規(guī)模(億級以上)行為數據,生成個性化用戶標簽,為企業(yè)服務。
數據來源@HCR大數據平臺
企業(yè)大數據商業(yè)應用的閉環(huán)模式
當前,許多傳統(tǒng)企業(yè)已認識到大數據的價值,但他們發(fā)現(xiàn)在實際應用與數據資產變現(xiàn)之路上困難重重。 從價值提升角度而言,對于很多大中型企業(yè)來說,相比于外部數據,實際上其內部大數據的整合與挖潛會更有業(yè)務價值。
企業(yè)要想在此有所成功,必須改變原有思路,根據經營/客戶生命期為中心(非傳統(tǒng)的管理/業(yè)務流程特性)進行內部大數據整合重構,結合外部數據,構建統(tǒng)一的業(yè)務大數據分析平臺。在重構的數據基礎上,借助服務商(研究公司而非IT研發(fā)/集成企業(yè))的用戶畫像技術和對企業(yè)業(yè)務特性的理解,對現(xiàn)有以及潛在客戶進行適合企業(yè)業(yè)務的全方位深入的標簽化分析。得到的用戶標簽將具有更全面的維度和深度,并被所有業(yè)務部門共享(而非現(xiàn)在的數據與結果各部門各自管理和利用)和直接應用于后續(xù)的各種業(yè)務活動,這才可能進一步提升客戶的價值貢獻。
企業(yè)在應用的基礎上,通過對內部數據和應用效果反饋的持續(xù)整合與分析的迭代,可逐步構建起企業(yè)大數據價值應用的閉環(huán)生態(tài)鏈。
數據分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓練與驗證損失驟升:機器學習訓練中的異常診斷與解決方案 在機器學習模型訓練過程中,“損失曲線” 是反映模型學習狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數據生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數字化轉型加速的今天,企業(yè)對數據的需求已從 “存儲” 轉向 “ ...
2025-09-19CDA 數據分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數據分析的 “基礎語言”—— 從描述數據分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數據分析師:表結構數據 “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結構數據(如數據庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數的日期轉換:從基礎用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數據處理中,日期格式轉換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數據庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(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 數據分析師:解鎖表結構數據特征價值的專業(yè)核心 表結構數據(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結構化數據,如數據庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數據含缺失值?詳解 dropna 函數的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數據時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數據分析與統(tǒng)計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數據差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數據分析師:掌控表格結構數據全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結構數據(以 “行 - 列” 存儲的結構化數據,如 Excel 表、數據 ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數據分析師:激活表格結構數據價值的核心操盤手 表格結構數據(如 Excel 表格、數據庫表)是企業(yè)最基礎、最核心的數據形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調用、數據爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數據的科學計數法問題 為幫助 Python 數據從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數據時的科學計數法問題 ...
2025-09-12CDA 數據分析師:業(yè)務數據分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數據分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數據把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數據驅動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11