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隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，各個行業(yè)都面臨著不同程度的變革。其中最明顯的就是商業(yè)模式的變化。傳統(tǒng)企業(yè)的經(jīng)營模式面臨挑戰(zhàn)，而新興企業(yè)則借助互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)了快速成長。在這個過程中，大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)成為了企業(yè)實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級的必要手段之一。而大數(shù)據(jù)客戶資料數(shù)據(jù)庫的建立，則是管理客戶信息、創(chuàng)新商業(yè)模式的重要舉措。
一、大數(shù)據(jù)背景下的客戶資料管理
在數(shù)字化和信息化的時代，客戶對企業(yè)來說是最重要的資源之一。而在客戶管理方面，傳統(tǒng)企業(yè)采用的是基于人工管理的方式。這種方式效率低下、精度不高，而隨著客戶數(shù)量的增加，管理難度也越來越大。
大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)，為客戶信息管理帶來了新的解決方案。通過構(gòu)建大數(shù)據(jù)客戶資料數(shù)據(jù)庫，企業(yè)可以將客戶的各種信息進(jìn)行統(tǒng)一管理。這不僅可以提高工作效率、減少管理成本，還可以更好地理解和分析客戶的需求，為企業(yè)制定更為科學(xué)的營銷策略提供支持。
二、大數(shù)據(jù)客戶資料數(shù)據(jù)庫的特點
大數(shù)據(jù)客戶資料數(shù)據(jù)庫是一種綜合性數(shù)據(jù)庫，涵蓋了企業(yè)的所有客戶資料。這些資料包括客戶的基本信息、交易記錄、行為數(shù)據(jù)、偏好和反饋等。相比傳統(tǒng)的客戶管理方式，大數(shù)據(jù)客戶資料數(shù)據(jù)庫有以下特點：
a.綜合性。大數(shù)據(jù)客戶資料數(shù)據(jù)庫不僅包含客戶的基本信息，還包括客戶的行為記錄和交易記錄等詳細(xì)信息。這些信息可以更好地幫助企業(yè)了解客戶需求，制定針對性的營銷策略。
b.實時性。大數(shù)據(jù)客戶資料數(shù)據(jù)庫可以實現(xiàn)實時同步更新，保證了數(shù)據(jù)庫中信息的及時性和準(zhǔn)確性。這樣企業(yè)可以快速響應(yīng)客戶需求，提高生產(chǎn)效率。
c.分析性。針對大數(shù)據(jù)客戶資料數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，企業(yè)可以進(jìn)行深度挖掘和分析，借助各種分析工具，發(fā)掘出對企業(yè)具有實際意義的信息。這對企業(yè)的經(jīng)營決策和營銷策略的制定都有很大的幫助。
d.安全性。大數(shù)據(jù)客戶資料數(shù)據(jù)庫的安全性很高，每個客戶的信息都有專門的管理和密鑰分配機制。這樣可以有效避免各種信息泄露和數(shù)據(jù)安全問題。
三、大數(shù)據(jù)客戶資料數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用場景：
1.精準(zhǔn)營銷
企業(yè)可以通過大數(shù)據(jù)客戶資料數(shù)據(jù)庫，對客戶的行為數(shù)據(jù)、消費偏好等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，以便制定更準(zhǔn)確更具體的營銷策略。比如，根據(jù)客戶的歷史訂單和瀏覽數(shù)據(jù)，提供個性化推薦，讓客戶更容易找到自己想要的商品。
2.客戶服務(wù)
大數(shù)據(jù)客戶資料數(shù)據(jù)庫可以為客戶服務(wù)提供更多的支持和服務(wù)，比如根據(jù)客戶的行為數(shù)據(jù)和需求推薦相關(guān)商品和活動信息，提供在線客服支持等。這有助于提高客戶滿意度，進(jìn)而增強品牌忠誠度。
3.商業(yè)智能
企業(yè)可以從大數(shù)據(jù)客戶資料數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)、識別模式和趨勢等信息，以便更精確地了解客戶的需要和行為，并能夠預(yù)測未來的趨勢。這有助于企業(yè)制定更好的商業(yè)策略和決策。
四、大數(shù)據(jù)客戶資料數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢
1. 實現(xiàn)客戶數(shù)據(jù)整合
大數(shù)據(jù)客戶資料數(shù)據(jù)庫與傳統(tǒng)的客戶資料庫不同，它可以對客戶的各種數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一管理和處理，解決了數(shù)據(jù)分散、存儲不完整等問題，提高了數(shù)據(jù)的利用效率。
2. 實現(xiàn)客戶數(shù)據(jù)的快速檢索
大數(shù)據(jù)客戶資料數(shù)據(jù)庫可以通過各種查詢條件，實現(xiàn)快速搜索和檢索，找到目標(biāo)客戶的各種信息和歷史記錄。這有助于企業(yè)更好地了解客戶，從而對客戶進(jìn)行精細(xì)化的管理和服務(wù)。
3. 優(yōu)化客戶體驗
通過大數(shù)據(jù)客戶資料數(shù)據(jù)庫的分析和挖掘，企業(yè)可以了解客戶的消費偏好、興趣和行為，從而提供更加精準(zhǔn)的產(chǎn)品和服務(wù)，優(yōu)化客戶體驗，增強品牌的美譽度。
4. 實現(xiàn)商業(yè)模式創(chuàng)新
當(dāng)企業(yè)有了更充分的客戶資料和數(shù)據(jù)分析支持，就可以更加準(zhǔn)確地把握市場變化、客戶需求的變化，從而更好地制定商業(yè)模式。通過大數(shù)據(jù)客戶資料數(shù)據(jù)庫的支持，實現(xiàn)商業(yè)模式的創(chuàng)新變得更加容易。
五、大數(shù)據(jù)客戶資料數(shù)據(jù)庫的實踐與展望
大數(shù)據(jù)客戶資料數(shù)據(jù)庫是通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對客戶管理和服務(wù)的創(chuàng)新，對企業(yè)實現(xiàn)全面智能化、全方位的客戶管理和服務(wù)提供更加堅實的數(shù)據(jù)支持。但是，實際上，企業(yè)在實踐中要將大數(shù)據(jù)客戶資料庫建立起來還需要面臨很多問題。例如，保密性、數(shù)據(jù)質(zhì)量、標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)集成等方面都需要重視它們的問題。
無論如何，建立大數(shù)據(jù)客戶資料數(shù)據(jù)庫是一項十分重要的舉措，可以幫助企業(yè)實現(xiàn)多方面、多角度的客戶管理，為企業(yè)創(chuàng)新商業(yè)模式提供有力支撐，促進(jìn)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。在未來的時代中，它將成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心手段之一，其作用將越來越重要。
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大數(shù)據(jù)是什么？
作者：李麗
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來源：知乎
著作權(quán)
歸作者所有。商業(yè)轉(zhuǎn)載請聯(lián)系作者獲得授權(quán)，非商業(yè)轉(zhuǎn)載請注明出處。
”大數(shù)據(jù)”是一個體量特別大，數(shù)據(jù)類別特別大的數(shù)據(jù)集，并且這樣的數(shù)據(jù)集無法用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫工具對其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理。 “大數(shù)據(jù)”首先是指數(shù)據(jù)體量(volumes)?大，指代大型數(shù)據(jù)集，一般在10TB?規(guī)模左右，但在實際應(yīng)用中，很多企業(yè)用戶把多個數(shù)據(jù)集放在一起，已經(jīng)形成了PB級的數(shù)據(jù)量；其次是指數(shù)據(jù)類別(variety)大，數(shù)據(jù)來自多種數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)范疇，囊括了半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。接著是數(shù)據(jù)處理速度（Velocity）快，在數(shù)據(jù)量非常龐大的情況下，也能夠做到數(shù)據(jù)的實時處理。最后一個特點是指數(shù)據(jù)真實性（Veracity）高，隨著社交數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)容、交易與應(yīng)用數(shù)據(jù)等新數(shù)據(jù)源的興趣，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的局限被打破，企業(yè)愈發(fā)需要有效的信息伏橡之力以確保其真實性及安全性。
”大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高
增長率
和多樣化的信息資產(chǎn)。從數(shù)據(jù)的類別上看，”大數(shù)據(jù)”指的是無法使用傳統(tǒng)流程或工具處理或分析的信息。它定義了那些超出正常處理范圍和大小、迫使用戶采用非傳統(tǒng)處理方法的數(shù)據(jù)集。
亞馬遜
網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（AWS）、大數(shù)據(jù)科學(xué)家JohnRauser提到一個簡單的定義：大數(shù)據(jù)就是任何超過了一臺計算機處理能力的龐大數(shù)據(jù)量。
研發(fā)小組對大數(shù)據(jù)的定義：”大讓廳慧數(shù)據(jù)是更大的宣傳技術(shù)、是最時髦的技術(shù)，當(dāng)這種現(xiàn)象出現(xiàn)時，定義就變得很混亂?！?Kelly說：”大數(shù)據(jù)是可能不包含所有的信息，但我覺得大部分是正確的。對大數(shù)據(jù)的一部分認(rèn)知在于，它是如此之大，分析它需要多個工作負(fù)載，這是AWS的定義。當(dāng)你的技術(shù)達(dá)到極限時，也就是數(shù)據(jù)的極限”。 大數(shù)據(jù)不是關(guān)于如何定義，最重要的是如何使用。更大的挑戰(zhàn)在于哪些技術(shù)能更好的使用數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)的應(yīng)用情況如何。這與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫相比，開源的大數(shù)據(jù)分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)服務(wù)的價值在哪里。
二、大數(shù)據(jù)分析
從所周知，大數(shù)據(jù)已經(jīng)不簡簡單單是數(shù)據(jù)大的事實了，而最重要的現(xiàn)實是對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那么越來越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，而這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復(fù)雜性，所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素?；谌绱说恼J(rèn)識，大數(shù)據(jù)分析普遍存在的方法理論有哪些呢？
1、可視化分析
大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了
2、數(shù)據(jù)挖掘算法
大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統(tǒng)計學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計方法（可以稱之為真理）才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認(rèn)的價值。另外一個方面也是因為有這些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如果一個算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價值也就無從說起了。
3、預(yù)測性分析能力
大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點，通過科學(xué)的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。
4、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理
大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實和有價值。
大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個方面，當(dāng)然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加坦答深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。
三、大數(shù)據(jù)技術(shù)
1、數(shù)據(jù)采集：ETL工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到
數(shù)據(jù)倉庫
或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。
2、數(shù)據(jù)存?。宏P(guān)系數(shù)據(jù)庫、NOSQL、SQL等。
3、基礎(chǔ)架構(gòu)：云存儲、分布式文件存儲等。
4、數(shù)據(jù)處理：
自然語言處理
(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學(xué)科。處理自然語言的關(guān)鍵是要讓計算機”
理解
“自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱為計算語言學(xué)(Computational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。
5、統(tǒng)計分析：假設(shè)檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗、
方差分析
、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測與殘差分析、嶺回歸、
logistic回歸
分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、
主成分分析
、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應(yīng)分析、多元對應(yīng)分析（更優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術(shù)等等。
6、數(shù)據(jù)挖掘：分類
（Classification）、估計（Estimation）、預(yù)測（Prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or
association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text,
Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
7、模型預(yù)測：預(yù)測模型、
機器學(xué)習(xí)
、建模仿真。
8、結(jié)果呈現(xiàn)：云計算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。
四、大數(shù)據(jù)特點
要理解大數(shù)據(jù)這一概念，首先要從”大”入手，”大”是指數(shù)據(jù)規(guī)模，大數(shù)據(jù)一般指在10TB(1TB=1024GB)規(guī)模以上的數(shù)據(jù)量。大數(shù)據(jù)同過去的海量數(shù)據(jù)有所區(qū)別，其基本特征可以用4個V來總結(jié)(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即體量大、多樣性、價值密度低、速度快。
1、
數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。
2、
數(shù)據(jù)類型繁多，如前文提到的
網(wǎng)絡(luò)日志
、視頻、圖片、地理位置信息，等等。
3、
價值密度低。以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。
4、
處理速度快。1秒定律。最后這一點也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。物聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、手機、
平板電腦
、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的傳感器，無一不是數(shù)據(jù)來源或者承載的方式。
大數(shù)據(jù)技術(shù)是指從各種各樣類型的巨量數(shù)據(jù)中，快速獲得有價值信息的技術(shù)。解決大數(shù)據(jù)問題的核心是大數(shù)據(jù)技術(shù)。目前所說的”大數(shù)據(jù)”不僅指數(shù)據(jù)本身的規(guī)模，也包括采集數(shù)據(jù)的工具、平臺和數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)研發(fā)目的是發(fā)展大數(shù)據(jù)技術(shù)并將其應(yīng)用到相關(guān)領(lǐng)域，通過解決巨量數(shù)據(jù)處理問題促進(jìn)其突破性發(fā)展。因此，
大數(shù)據(jù)時代
帶來的挑戰(zhàn)不僅體現(xiàn)在如何處理巨量數(shù)據(jù)從中獲取有價值的信息，也體現(xiàn)在如何加強大數(shù)據(jù)技術(shù)研發(fā)，搶占時代發(fā)展的前沿。
五、大數(shù)據(jù)處理
大數(shù)據(jù)處理之一：采集
大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個數(shù)據(jù)庫來接收發(fā)自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統(tǒng)的
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務(wù)數(shù)據(jù)，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)的采集。
在大數(shù)據(jù)的采集過程中，其主要特點和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進(jìn)行訪問和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問量在峰值時達(dá)到上百萬，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫之間進(jìn)行
負(fù)載均衡
和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計。
大數(shù)據(jù)處理之二：導(dǎo)入/預(yù)處理
雖然采集端本身會有很多數(shù)據(jù)庫，但是如果要對這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，還是應(yīng)該將這些來自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫，或者
分布式存儲
集群，并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡單的清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶會在導(dǎo)入時使用來自Twitter的Storm來對數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計算，來滿足部分業(yè)務(wù)的實時計算需求。
導(dǎo)入與預(yù)處理過程的特點和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會達(dá)到百兆，甚至千兆級別。
大數(shù)據(jù)處理之三：統(tǒng)計/分析
統(tǒng)計與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式計算集群來對存儲于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。
統(tǒng)計與分析這部分的主要特點和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對系統(tǒng)資源，特別是I/O會有極大的占用。
大數(shù)據(jù)處理之四：挖掘
與前面統(tǒng)計和分析過程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預(yù)先設(shè)定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計算，從而起到預(yù)測（Predict）的效果，從而實現(xiàn)一些高級別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的Kmeans、用于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜，并且計算涉及的數(shù)據(jù)量和計算量都很大，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。
整個大數(shù)據(jù)處理的普遍流程至少應(yīng)該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數(shù)據(jù)處理
六、大數(shù)據(jù)應(yīng)用與案例分析
大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵，也是其必要條件，就在于”IT”與”經(jīng)營”的融合，當(dāng)然，這里的經(jīng)營的內(nèi)涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經(jīng)營，大至一個城市的經(jīng)營。以下是關(guān)于各行各業(yè)，不同的組織機構(gòu)在大數(shù)據(jù)方面的應(yīng)用的案例，在此申明，以下案例均來源于網(wǎng)絡(luò)，本文僅作引用，并在此基礎(chǔ)上作簡單的梳理和分類。
大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例之：醫(yī)療行業(yè)
Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技術(shù)醫(yī)療保健內(nèi)容分析預(yù)測的首個客戶。該技術(shù)允許企業(yè)找到大量病人相關(guān)的臨床醫(yī)療信息，通過大數(shù)據(jù)處理，更好地分析病人的信息。
在加拿大多倫多的一家醫(yī)院，針對早產(chǎn)嬰兒，每秒鐘有超過3000次的數(shù)據(jù)讀取。通過這些數(shù)據(jù)分析，醫(yī)院能夠提前知道哪些早產(chǎn)兒出現(xiàn)問題并且有針對性地采取措施，避免早產(chǎn)嬰兒夭折。
它讓更多的創(chuàng)業(yè)者更方便地開發(fā)產(chǎn)品，比如通過社交網(wǎng)絡(luò)來收集數(shù)據(jù)的健康類App。也許未來數(shù)年后，它們搜集的數(shù)據(jù)能讓醫(yī)生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中藥劑已經(jīng)代謝完成會自動提醒你再次服藥。
大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例之：能源行業(yè)
智能電網(wǎng)現(xiàn)在歐洲已經(jīng)做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當(dāng)你的太陽能有多余電的時候還可以買回來。通過電網(wǎng)收集每隔五分鐘或十分鐘收集一次數(shù)據(jù)，收集來的這些數(shù)據(jù)可以用來預(yù)測客戶的用電習(xí)慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網(wǎng)大概需要多少電。有了這個預(yù)測后，就可以向發(fā)電或者供電企業(yè)購買一定數(shù)量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現(xiàn)貨就比較貴。通過這個預(yù)測后，可以降低采購成本。
維斯塔斯風(fēng)力系統(tǒng)，依靠的是BigInsights軟件和IBM超級計算機，然后對氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出安裝風(fēng)力渦輪機和整個風(fēng)電場更佳的地點。利用大數(shù)據(jù)，以往需要數(shù)周的分析工作，現(xiàn)在僅需要不足1小時便可完成。
大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例之：通信行業(yè)
XO Communications通過使用IBM SPSS預(yù)測分析軟件，減少了將近一半的客戶流失率。XO現(xiàn)在可以預(yù)測客戶的行為，發(fā)現(xiàn)行為趨勢，并找出存在缺陷的環(huán)節(jié)，從而幫助公司及時采取措施，保留客戶。此外，IBM新的Netezza網(wǎng)絡(luò)分析加速器，將通過提供單個端到端網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)、客戶分析視圖的可擴展平臺，幫助通信企業(yè)制定更科學(xué)、合理決策。
電信業(yè)者透過數(shù)以千萬計的客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業(yè)，這是全新的資料經(jīng)濟。
中國移動通過大數(shù)據(jù)分析，對企業(yè)運營的全業(yè)務(wù)進(jìn)行針對性的監(jiān)控、預(yù)警、跟蹤。系統(tǒng)在之一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負(fù)責(zé)人，使他在最短時間內(nèi)獲知市場行情。
NTT docomo把手機位置信息和互聯(lián)網(wǎng)上的信息結(jié)合起來，為顧客提供附近的餐飲店信息，接近末班車時間時，提供末班車信息服務(wù)。
企業(yè)如何利用CRM客戶關(guān)系管理系統(tǒng)提高客戶轉(zhuǎn)換率？
精準(zhǔn)的把握每一個客戶的需求就是轉(zhuǎn)化客戶的有力保證。CRM系統(tǒng)整合了大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)以及數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，可以為精準(zhǔn)、快速地分析用戶消費習(xí)慣行為提供充分的數(shù)據(jù)支持，是跟進(jìn)客戶并促進(jìn)轉(zhuǎn)化的有效工具。下面，我們就具體來看看是如何促進(jìn)客戶轉(zhuǎn)化的？
之一步、全面整合客戶信息并記錄銷售跟進(jìn)情況
CRM系統(tǒng)收集銷售人員直接獲得或間接挖掘的客戶群體的所有詳細(xì)資料，包括客戶的基本信息與喜好等，建立客戶資料數(shù)據(jù)庫，且這些資料都可以根據(jù)情況進(jìn)行更改和補充，隨時隨地更新客戶的信息。此外，銷售員將每次與客戶溝通的情況也錄入到系統(tǒng)中，反映的客戶跟進(jìn)情況，便于后期全面查詢客戶狀態(tài)。
第二步、識別客戶資料，鎖定精準(zhǔn)客戶
CRM系統(tǒng)多維度記錄著客戶的信息，銷售員可以通過查看系統(tǒng)數(shù)據(jù)，更深入了解客戶，從而篩選出意向客戶，然后通過系統(tǒng)展示出的跟進(jìn)階段分布狀況，鎖定自己的精準(zhǔn)客戶，為其提供個性化服務(wù)，并結(jié)合客戶需求，有針對性地向客戶介紹合適的產(chǎn)品，從而促進(jìn)轉(zhuǎn)化。
客戶是企業(yè)生存的基礎(chǔ)，因而做好客戶跟進(jìn)工作對于企業(yè)來說十分重要，使用CRM系統(tǒng)可以幫助銷售員實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷，針對不同客戶提供個性化服務(wù)，提高客戶的滿意度，加快業(yè)務(wù)推進(jìn)，促進(jìn)客戶轉(zhuǎn)化。
客戶管理是企業(yè)銷售人員日常工作當(dāng)中最重要的事情，不僅包含客戶信息的管理，還包含與客戶之間的關(guān)系處理、跟進(jìn)情況、訂單情況、客戶具體需求等等。那么作為企業(yè)的銷售人員，如何去使用crm系統(tǒng)花費更少時間有效率的去管理客戶呢，下面Rushcrm來詳細(xì)講解一下。
（一）、碎片化時間利用
在傳統(tǒng)的企業(yè)當(dāng)中，會要求銷售人員在每天下班前，對當(dāng)天拜訪過客戶的溝通情況以及信息進(jìn)行記錄，并對當(dāng)天的銷售工作進(jìn)行總結(jié)、對明天工作寫一個計劃等等。
現(xiàn)在企業(yè)可以利用Rushcrm客戶管理系統(tǒng)，可以在銷售人員拜訪完一個客戶之后，利用趕往下一個客戶地址的過程中，利用手機登錄系統(tǒng)，對該客戶進(jìn)行溝通情況的記錄，同時也可以對該客戶的下一次跟進(jìn)時間進(jìn)行一個設(shè)置，方便下一次跟進(jìn)。可以讓銷售人員不必花費下班去總結(jié)當(dāng)天的工作情況，還不會出現(xiàn)因為時間過長，導(dǎo)致遺忘客戶跟進(jìn)的細(xì)節(jié)。
（二）、智能化的提醒
對于銷售人員來說，比較頭疼的就是要記錄不同客戶下一次回訪時間以及約定時間是否和其他客戶的時間沖突，一旦出現(xiàn)沖突可能會導(dǎo)致與其中一個客戶的關(guān)系會下降，延長銷售周期。
這些瑣碎又比較重要的工作，耗費了企業(yè)銷售人員的工作時間和精力，其實可以利用Rushcrm的智能提醒功能，比如在銷售人員在設(shè)置回訪客戶時，如果因為時間上出現(xiàn)沖突，會自動提醒銷售人員，客戶回訪時間出現(xiàn)沖突，避免了出現(xiàn)爽約客戶的問題。
在系統(tǒng)中還可以設(shè)置在一個時間段前提醒客戶該回訪的客戶，例如一周內(nèi)，需要回訪的客戶，可以通過系統(tǒng)內(nèi)部、短信、郵件形式的提醒相關(guān)銷售人員需要回訪的客戶，根據(jù)每次回訪情況直接確定下次回訪時間，可以加快銷售人員與客戶之間的關(guān)系。
（三）、客戶數(shù)據(jù)分析
可以通過客戶管理系統(tǒng)的客戶信息,了解市場的實際情況，分析市場工作的成效，便于提高工作效率，還可以利用Rushcrm系統(tǒng)的報表功能，可以做到多維度生成報表進(jìn)行多方面的分析數(shù)據(jù)，對競爭對手和自己全面的對比分析,找出優(yōu)勢與不足等進(jìn)行商機的分析和管理,并制定市場發(fā)展計劃等，能夠極大的幫助企業(yè)和個人減少走彎路的時間和成本。
客戶關(guān)系管理如此重要，企業(yè)要抓住機會利用Rushcrm客戶管理系統(tǒng)去管理客戶效率更高、花費時間更少，利用客戶管理系統(tǒng)促進(jìn)企業(yè)人員與客戶之間關(guān)系，為企業(yè)帶來更大的利益。
收集客戶信息以防止客戶損失
在消費迅速、同質(zhì)化嚴(yán)重、對外貿(mào)易競爭日趨激烈的背景下，機遇轉(zhuǎn)瞬即逝。我們的客戶信息越全面，我們的客戶關(guān)系就越好。毫無疑問。畢竟，了解敵人和你自己可以贏得每場戰(zhàn)斗。
偉創(chuàng)CRM客戶管理系統(tǒng)-客戶統(tǒng)計功能
管理團(tuán)隊
隨著企業(yè)的不斷發(fā)展，企業(yè)的增長和員工的不斷積累，如何充分調(diào)動這些資源，充分發(fā)揮企業(yè)的更大優(yōu)勢，使員工為企業(yè)帶來真正的利益所作的努力。
偉創(chuàng)CRM客戶管理系統(tǒng)-客戶管理功能
提高客戶管理效率和質(zhì)量
我們是否能夠首先做出反應(yīng)，及時更新客戶信息以滿足客戶的需求對企業(yè)至關(guān)重要。CRM系統(tǒng)能實現(xiàn)這些要求嗎? 偉創(chuàng)crm智能營銷CRM客戶關(guān)系管理系統(tǒng)是一個專業(yè)面向公司的智能管理系統(tǒng)，適用于各類公司。
關(guān)于大數(shù)據(jù)客戶資料數(shù)據(jù)庫的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。
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名稱欄目：管理客戶信息，創(chuàng)新商業(yè)模式——大數(shù)據(jù)客戶資料數(shù)據(jù)庫(大數(shù)據(jù)客戶資料數(shù)據(jù)庫)
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