大數(shù)據(jù)這一概念，雖然火了很多年，但是仍然有很多企業(yè)，尤其是傳統(tǒng)企業(yè)，對大數(shù)據(jù)一知半解，乍一聽，以為你是賣數(shù)據(jù)的。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域其實(shí)很寬泛，擁有數(shù)據(jù)分析能力的公司也不少，甚至網(wǎng)絡(luò)時代人人都提大數(shù)據(jù)，似乎不提大數(shù)據(jù)就顯得沒有逼格，然而大數(shù)據(jù)絕對不是海量數(shù)據(jù)積累這么膚淺，也絕不僅僅只是擁有上億用戶這么簡單。那么問題來了，究竟什么是大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)到底能干什么？

什么是大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)能干什么，意義何在？

大數(shù)據(jù)應(yīng)用于企業(yè)給企業(yè)帶來領(lǐng)域知識，每個行業(yè)、細(xì)分領(lǐng)域都有自己獨(dú)特的領(lǐng)域知識，大數(shù)據(jù)的能力在于，即使你此前從未涉足某領(lǐng)域，也能通過大數(shù)據(jù)快速獲得相關(guān)領(lǐng)域知識。當(dāng)你身處某個行業(yè)，大數(shù)據(jù)則能告訴你目標(biāo)用戶是誰？潛客在哪？產(chǎn)品因哪些缺陷而導(dǎo)致銷量不佳？未來應(yīng)該何時開發(fā)新品，何時改進(jìn)老產(chǎn)品？又何時調(diào)整市場策略？

通過大數(shù)據(jù)的解讀最終作用于企業(yè)提高核心競爭力與利潤率。大數(shù)據(jù)作用于人則能告訴你，疾病隱患在哪？哪個醫(yī)院更適合你？未來你的興趣點(diǎn)應(yīng)該放在哪里？什么才是更適合你的職業(yè)規(guī)劃？那么，大數(shù)據(jù)又是如何完成對數(shù)據(jù)深度解析的呢？

目前淘寶系統(tǒng)的推送，比如猜你喜歡，都是通過大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對用戶的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過人工智能對用戶進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，形成用戶畫像，掌握用戶的喜好，并實(shí)時推送更精準(zhǔn)有效的商品信息，從而提高轉(zhuǎn)化率，提升銷量，不同用戶搜索商品時會展示完全不同的信息，依據(jù)個人喜好、消費(fèi)水品等有所不同。

對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行身份識別與關(guān)聯(lián)匹配是最重要的一步

如何才能從海量數(shù)據(jù)中挖掘出價(jià)值？首先，我們需要對多樣性的海量數(shù)據(jù)源進(jìn)行清洗。舉個例子：給你一個社交賬號，你是否知道對方是誰？長相？身材？婚否？收入？需求？這里的賬號信息就是一個數(shù)據(jù)源，僅有一個數(shù)據(jù)源或海量數(shù)據(jù)源都毫無意義。

接下來最重要的工作是身份識別，身份識別簡單講就是將社會個體“人”的各種屬性一一關(guān)聯(lián)，關(guān)聯(lián)即關(guān)系，萬物負(fù)陰而抱陽，陰陽相生，萬事萬物之間都有著千絲萬縷的關(guān)系，將這種關(guān)系一一對應(yīng)后就可以具象地表述人、事、物，從而運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析能力達(dá)到預(yù)測的目的。

以具體行業(yè)為例，汽車行業(yè)面對的用戶群非常龐大，而最終購車行為卻反向減少，對于車企而言，通過已購車用戶樣本分析關(guān)聯(lián)用戶的各種屬性、標(biāo)簽后，構(gòu)建三維立體的數(shù)據(jù)模型，再根據(jù)這個模型對應(yīng)的屬性、標(biāo)簽去匹配相應(yīng)的用戶。身份識別的意義在于豐滿、具象化目標(biāo)用戶、潛在用戶，并準(zhǔn)確鎖定他們。

通過大數(shù)據(jù)可以幫企業(yè)捕獲剛需用戶與潛在用戶

用戶永遠(yuǎn)是企業(yè)發(fā)展的命門，通過大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對用戶的身份識別與關(guān)聯(lián)匹配，結(jié)合到每一個行業(yè)，就會產(chǎn)生強(qiáng)關(guān)聯(lián)用戶和弱關(guān)聯(lián)用戶，探索現(xiàn)在即找到強(qiáng)關(guān)聯(lián)目標(biāo)用戶，他們是強(qiáng)需求、剛性需求。應(yīng)用于企業(yè)營銷，你可以去做產(chǎn)品推薦、活動推送，做精準(zhǔn)觸達(dá)，這一部分群體可以馬上轉(zhuǎn)化為銷售利潤，這通常是企業(yè)當(dāng)下重要的訴求之一。

而弱關(guān)聯(lián)則只是表明個體“人”，非強(qiáng)需求，他們作為潛在用戶在觀望你，并游離在產(chǎn)品周邊，如果以傳統(tǒng)視角來說，你永遠(yuǎn)無法觸及他們，但在大數(shù)據(jù)技術(shù)下，潛在用戶變得具象和清晰，比如你可以知道，他們沒有購買產(chǎn)品是因?yàn)樵O(shè)計(jì)不夠炫，或是你的促銷點(diǎn)不足以觸動他，他們猶豫不決是因?yàn)槟愕亩ㄎ缓退麄兊恼J(rèn)知都不對等。

弱關(guān)聯(lián)應(yīng)用于企業(yè)可幫企業(yè)對其產(chǎn)品線、營銷策略、產(chǎn)品改進(jìn)、新品上市、價(jià)格策略等一系列響應(yīng)動作，運(yùn)籌帷幄，掌控時局，進(jìn)而提升企業(yè)核心競爭力，品牌影響力和市場利潤，這里就蘊(yùn)藏著大數(shù)據(jù)預(yù)測未來的力量。

對于數(shù)據(jù)的清洗、關(guān)聯(lián)，再到用戶的定位與挖掘，最終都是為了解決具體的需求，那么在實(shí)際應(yīng)用層面，大數(shù)據(jù)對企業(yè)而言，最重要的應(yīng)用都有哪些？

大數(shù)據(jù)最直觀的價(jià)值是幫企業(yè)提升銷售轉(zhuǎn)化，降低獲客成本

從企業(yè)角度來說，大數(shù)據(jù)被廣泛應(yīng)用于用戶挖掘，銷售線索尋找，產(chǎn)品改進(jìn)，營銷推廣等等，比如汽車、金融、母嬰等行業(yè)，他們的用戶往往在一個階段完成消費(fèi)，或是產(chǎn)品屬于細(xì)分領(lǐng)域很難抓取精準(zhǔn)用戶，又或者市場進(jìn)入低谷，企業(yè)發(fā)展急需轉(zhuǎn)型。

大數(shù)據(jù)通過整合全維度數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對用戶的精準(zhǔn)分析，及時輸出有價(jià)值的線索信息，抓取有消費(fèi)需求的熱潛客與銷售線索實(shí)現(xiàn)銷售轉(zhuǎn)化，還能擴(kuò)大營銷線索，提高非店面新增潛客線索量。

大數(shù)據(jù)還能盤活企業(yè)自有CRM數(shù)據(jù)，通過對用戶信息補(bǔ)全，讓企業(yè)全面了解目標(biāo)用戶的需求，并實(shí)時激活那些真正有需求的用戶，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)化，讓企業(yè)CRM原有的沉睡用戶真正發(fā)揮價(jià)值。

大數(shù)據(jù)通過觸媒分析，幫企業(yè)重新認(rèn)識媒體渠道的作用與效果，策劃更有效的媒體投放策略，再結(jié)合用戶的需求分析，以更精準(zhǔn)的方式幫企業(yè)提升媒體投放的轉(zhuǎn)化率。

大數(shù)據(jù)最深遠(yuǎn)的意義是幫企業(yè)探索市場增量

通常，大數(shù)據(jù)應(yīng)用方-企業(yè)，比較關(guān)注是否在當(dāng)下產(chǎn)生可見的效果。對企業(yè)而言，通常急于利用大數(shù)據(jù)帶來銷售轉(zhuǎn)化，但從宏觀來看，雖然可以通過大數(shù)據(jù)應(yīng)用獲得有價(jià)值的銷售線索，但這樣的數(shù)據(jù)無法規(guī)?；?，現(xiàn)有的剛需用戶群體會趨于飽和，大多數(shù)制造業(yè)或傳統(tǒng)行業(yè)在發(fā)展中會遭遇這樣的瓶頸：當(dāng)達(dá)到用戶規(guī)模飽和值時，再往上提升非常艱難，甚至阻擋不住企業(yè)銷量和利潤下滑的趨勢。

企業(yè)需要思考創(chuàng)新的增長點(diǎn)在哪？這就需要大數(shù)據(jù)的分析與預(yù)測力，再比如投資，強(qiáng)關(guān)聯(lián)投資的個體是剛性需求，而弱關(guān)聯(lián)的個體則始終只停留在瀏覽、關(guān)注這個層面，那么強(qiáng)關(guān)聯(lián)的個體規(guī)模是有限的存量價(jià)值，因?yàn)椴皇撬袀€體都馬上有投資行為，而弱關(guān)聯(lián)的個體雖不是剛需但通過策略、市場、運(yùn)營可以使之向剛需轉(zhuǎn)化。這個基數(shù)具有無限大的增長空間，是未來最有潛力可挖的增量價(jià)值。大數(shù)據(jù)更深層的意義就在于帶領(lǐng)企業(yè)預(yù)測并啟發(fā)未來無限廣闊的增量價(jià)值，提高核心競爭力，創(chuàng)造長久價(jià)值。

網(wǎng)站題目：大數(shù)據(jù)真的有用嗎？
文章源于：http://www.rwnh.cn/news46/156546.html

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