大數(shù)據(jù)無(wú)處不在，大數(shù)據(jù)應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)旁趟，包括金融昼激、汽車(chē)、餐飲、電信橙困、能源瞧掺、體能和娛樂(lè)等在內(nèi)的社會(huì)各行各業(yè)都已經(jīng)融入了大數(shù)據(jù)的印跡，下面詳細(xì)介紹一下大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的8個(gè)場(chǎng)景凡傅。

1辟狈、基于客戶行為分析的產(chǎn)品推薦

產(chǎn)品推薦的一個(gè)重要方面是基于客戶交易行為分析的交叉銷(xiāo)售。根據(jù)客戶信息像捶、客戶交易歷史上陕、客戶購(gòu)買(mǎi)過(guò)程的行為軌跡等客戶行為數(shù)據(jù)，以及同一商品其他訪問(wèn)或成交客戶的客戶行為數(shù)據(jù)拓春，進(jìn)行客戶行為的相似性分析释簿，為客戶推薦產(chǎn)品，包括瀏覽這一產(chǎn)品的客戶還瀏覽了哪些產(chǎn)品硼莽、購(gòu)買(mǎi)這一產(chǎn)品的客戶還購(gòu)買(mǎi)了哪些產(chǎn)品庶溶、預(yù)測(cè)客戶還喜歡哪些產(chǎn)品等。產(chǎn)品推薦是Amazon的發(fā)明懂鸵，它為Amazon等電子商務(wù)公司贏得了近1/3的新增商品交易偏螺。

產(chǎn)品推薦的另一個(gè)重要方面是基于客戶社交行為分析的社區(qū)營(yíng)銷(xiāo)。通過(guò)分析客戶在微博匆光、微信套像、社區(qū)里的興趣、關(guān)注终息、愛(ài)好和觀點(diǎn)等數(shù)據(jù)夺巩，投其所好，為客戶推薦他本人喜歡的周崭、或者是他的圈子流行的柳譬、或推薦給他朋友的相關(guān)產(chǎn)品。

通過(guò)對(duì)客戶行為數(shù)據(jù)的分析续镇，產(chǎn)品推薦將更加精準(zhǔn)美澳、個(gè)性化。傳統(tǒng)企業(yè)既可以依賴大型電子商務(wù)公司和社區(qū)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)品推薦系統(tǒng)提升銷(xiāo)售量摸航，也可以依靠企業(yè)內(nèi)部的客戶交易數(shù)據(jù)制跟、公司自有的電子商務(wù)網(wǎng)站等直銷(xiāo)渠道、企業(yè)社區(qū)等進(jìn)行客戶行為數(shù)據(jù)的采集和分析酱虎，實(shí)現(xiàn)企業(yè)直銷(xiāo)渠道的產(chǎn)品推薦凫岖。

2、基于客戶評(píng)價(jià)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)

客戶評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)具有非常大的潛在價(jià)值逢净，它是企業(yè)改進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、產(chǎn)品定價(jià)、運(yùn)營(yíng)效率爹土、客戶服務(wù)等方面的一個(gè)很好的數(shù)據(jù)渠道甥雕，也是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新的重要方式之一。

客戶的評(píng)價(jià)既有對(duì)產(chǎn)品滿意度胀茵、物流效率社露、客戶服務(wù)質(zhì)量等方面的建設(shè)性改進(jìn)意見(jiàn)，也有客戶對(duì)產(chǎn)品的外觀琼娘、功能峭弟、性能等方面的體驗(yàn)和期望，有效采集和分析客戶評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)脱拼，將有助于企業(yè)改進(jìn)產(chǎn)品瞒瘸、運(yùn)營(yíng)和服務(wù)，有助于企業(yè)建立以客戶為中心的產(chǎn)品創(chuàng)新熄浓。

3情臭、基于數(shù)據(jù)分析的廣告投放

DSP為廣告主提供數(shù)據(jù)分析服務(wù)，包括廣告投放試驗(yàn)赌蔑、時(shí)段分析和效果分析俯在。例如，依托數(shù)據(jù)平臺(tái)記錄每次用戶會(huì)話中每個(gè)頁(yè)面事件的海量數(shù)據(jù)娃惯，可以在很短的時(shí)間內(nèi)完成一次廣告位置跷乐、顏色、大小趾浅、用詞和其他特征的試驗(yàn)愕提。

當(dāng)試驗(yàn)表明廣告中的這種特征更改促成了更好的點(diǎn)擊行為，這個(gè)更改和優(yōu)化就可以實(shí)時(shí)實(shí)施潮孽。再如揪荣，根據(jù)根據(jù)廣告被點(diǎn)擊和購(gòu)買(mǎi)的效果數(shù)據(jù)分析，根據(jù)廣告點(diǎn)擊時(shí)段分析等往史，針對(duì)性進(jìn)行廣告投放的策劃仗颈。

4、基于社區(qū)熱點(diǎn)的趨勢(shì)預(yù)測(cè)和病毒式營(yíng)銷(xiāo)

社區(qū)中熱點(diǎn)和熱門(mén)是大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果椎例。在社區(qū)中熱門(mén)話題挨决、在搜索引擎中熱點(diǎn)分析，通常具有先兆性的特征订歪，能夠成為一種流行趨勢(shì)的預(yù)測(cè)脖祈。比如，蘋(píng)果的土豪金讓土豪色成為一種流行刷晋。同時(shí)由于社區(qū)傳播的廣泛盖高、快捷性慎陵，也能夠幫助企業(yè)通過(guò)病毒式營(yíng)銷(xiāo)獲得更多關(guān)注，比如小米的病毒式營(yíng)銷(xiāo)的策劃喻奥。

5席纽、基于數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品定價(jià)

產(chǎn)品定價(jià)的合理性需要進(jìn)行數(shù)據(jù)試驗(yàn)和分析，主要研究客戶對(duì)產(chǎn)品定價(jià)的敏感度撞蚕，將客戶按照敏感度進(jìn)行分類润梯，測(cè)量不同價(jià)格敏感度的客戶群對(duì)產(chǎn)品價(jià)格變化的直接反應(yīng)和容忍度。通過(guò)這些數(shù)據(jù)試驗(yàn)甥厦，為產(chǎn)品定價(jià)提供決策參考纺铭。

6、基于客戶異常行為的客戶流失預(yù)測(cè)

客戶數(shù)據(jù)分析中發(fā)現(xiàn)客戶的投訴增多刀疙，客戶評(píng)價(jià)出現(xiàn)負(fù)面情緒舶赔，客戶購(gòu)買(mǎi)量明顯減少等現(xiàn)象，根據(jù)客戶行為模型庙洼，預(yù)測(cè)客戶流失的可能性顿痪，并采取針對(duì)性措施。

7油够、基于環(huán)境數(shù)據(jù)的外部形勢(shì)分析

從市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)者的產(chǎn)品蚁袭、促銷(xiāo)等數(shù)據(jù)，從外部環(huán)境的數(shù)據(jù)石咬，例如天氣（如霧霾）揩悄、重大節(jié)日（如雙十一）、國(guó)家大事（十八大）鬼悠、熱門(mén)話題（如中國(guó)好聲音）删性、社交媒體上人們的情緒（快樂(lè)）等中找到對(duì)外部形勢(shì)演變的先導(dǎo)性的預(yù)測(cè)，幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)環(huán)境變化焕窝。

8蹬挺、基于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品生命周期管理

條形碼、二維碼它掂、RFID等能夠唯一標(biāo)識(shí)產(chǎn)品巴帮，傳感器、可穿戴設(shè)備虐秋、智能感知榕茧、視頻采集、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等技術(shù)能將產(chǎn)品生命周期的信息進(jìn)行實(shí)時(shí)采集和分析客给，這些數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)在供應(yīng)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)跟蹤產(chǎn)品用押，收集產(chǎn)品使用信息，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品生命周期的管理靶剑。

企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用遠(yuǎn)不止此蜻拨，理論上看池充，業(yè)務(wù)價(jià)值鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)都有數(shù)據(jù)分析的必要性，隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的進(jìn)一步深化缎讼，會(huì)有越來(lái)越多的應(yīng)用場(chǎng)景纵菌，最大程度發(fā)揮大數(shù)據(jù)應(yīng)用的價(jià)值。

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