1 저장소 전체 주기 너 겟: 작업으로 빅 데이터 핵심 원동력

그것은 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/8213.html에 관해서 순간 "> 큰 데이터 응용 프로그램, 사람들에 대해 생각 하는 첫번째 것은 마케팅 추진, 큰 데이터의 기본 값이 될 것으로 보인다." 가 게의 연습 하지만 큰 데이터 작업의 원동력 핵심 수 1 보여줍니다.
1 스토어 웹사이트 소비자 포털, 상호 작용 하는 기업으로 매일 수천만 상품 클릭의 운반, 탐색 및 구입, 대규모 데이터 수집. 가 게 번호 1th,이 작업을 개선 하기 위한 기준이 됩니다.

1th, 왕 Xinlei 말했다 제품 디자인의 부사장: "소비자와 서, 대용량 데이터 분석의 사용에서 상품, 지불 하는 방법, 전체 프로세스를 찾는 방법을 사용 하는 방법 이며 해당 개선." "고객의 트래픽, 구매, 전체 고객 라이프 사이클의 구매자 충성도 향상 시키기 위해 리드 고객의 도입을 통해 큰 데이터를 응용 프로그램 실행 합니다."


전기 비즈니스 기업에 대 한 그들의 자신의 사이트에 트래픽을 인터넷에서 소개 하는 방법 작업의 출발점입니다. 첫 번째는 고객에서 온다 키가 3 차원: 하나, 어느 채널에서 고객 초, 어느 지역에서 고객; 3, 사용자 그룹, 새로운 사용자 또는 오래 된 사용자는 고객. 이러한 3 차원 분석 직접 저장소의 후속 배수 자원의 입력 결정가 게에서 고객의 행동의 대용량 데이터 분석에 뿌리는 1th 1th.


채널을 고객은, 고객 추적의 많은 수를 수집, 저장 하는 사이트를 통해 1 분석에 더 많은 트래픽을 찾을 수 있고 채널을 강화 하는 데 필요한: 마이크로 보, 포럼, 또는 포털, 그래서는 지속적으로 마케팅, 어느 채널을 채널 잠재력을가지고, 더 많은 광고를 넣을 수 있습니다 찾을 같은 조정 하지 완전히 도청 하고있다. 고객와 서 지역 분석, 소스 저장소 1 수 웹사이트에 고객의 흔적 그 지역 판매에 빨리 성장 하 고 천천히, 성장 찾아내고 조정에 큰 데이터 분석을 통해 마케팅 비용을 다른 지역 시장 따라; 고객은 새로운 사용자나 기존 사용자, 웹사이트 탐색 및 더 오래 된 사용자에서 데이터를 구입 하는 경우 회사는 그에 따라 시장 비용을 줄일 수 있습니다.


큰 데이터 마케팅 추진 트래픽, No.의 매우 중요 한 소스 이기도 소비자 분류 모델링, 또한 생성 하지만 쇼핑 목록 모드에 대 한 큰 데이터 메서드와 1 저장소. 쇼핑 목록에 있는 검색 상자 옆에 있는 저장 1th 있다. 소비자에서 구입한 상품 쇼핑 1th 쇼핑 목록에 표시 됩니다 그리고 소비자 별도로 그들을 추가할 수 있습니다. 소비자를 위해,이 사는 것은 쉽다, 그리고 기업, 쇼핑 목록을 소비자 선호를 반영 하는 데이터의 큰 소스. 데이터의 쇼핑 목록을 통해 쇼핑 번호 1th 소비자 구매 주기, 소비자 마케팅 권장 사항에 따라. 1th 저장, 예를 들어 고객 상품, 구매 하지 않았다 였지만 상품 할인 쇼핑 목록 추가 밀어 고객에 게 시간에 있을 것입니다.


고객은 번호를 입력 하면 1 저장소, 그것은 고객에 대 한 구매 단계에 들어간다. 이 단계와이 프로세스, 상품의 실현 및 자원의 최적 배분에 각 고객의 구매 금액을 향상 하는 방법 작업에 열쇠 이다. 큰 데이터는 다시 한번가 게의 손 되었다 1th 번호. 우선, 1가 게의 웹사이트 개선, 등 사진, 완전 하 게 고객 클릭과 검색, 웹 디자인, 대용량 데이터 분석의 다른 행동 추적에 의존. 또한, 소비자와 상호 작용 하는 과정 1 또한 사용된 하는 큰 데이터를 저장 합니다. 처럼 쇼핑 쇼핑 쇼핑몰, 웹 사이트 상품 프로세스를 검색 하는 소비자가 게 번호 1 것입니다 주고 소비자 몇 가지 팁, 추천 검색 및 구매 행동 하기 전에 소비자에 따라 1 저장소 시스템은 소비자가 무엇을 좋아할 수도 있습니다 확인할 수 있습니다 해당 팁을 제공 하는 상품. 다시, 소비자에 따라 상품 또는 상품에 대 한 검색, 쇼핑 1th 하 수 처음 여부를 확인 그 목적, 제한 된 시간 구매자는 시간은 풍부 하 고, 목적이 있는 구매자, 전 직접, 후자에 대 한 상품 추천 합니다 그들의 구매 행동을 자극 하는 계속 해 서 이다.


고객 후속 물류 및 유통 서비스에 제품을 구입 하. 이 단계, 최고의 공급 체인 효율성을 달성, 창 고 감소 하는 방법 및 유통 비용, 배달 속도 향상, 전자 상거래 비즈니스 작업의 활력소입니다. 보다 효율적인 달성 하는 방법 물류 효율의 영향에 열쇠가입니다. 가 게 번호 1-상품을 선택 하는 효율적인 방법을 만듭니다는 상품을 선택. 고객이 한 번에 여러 항목을 구매 하는 경향이 있으며 경우 주문이 한 번 집어는 선택 수 있습니다 반복적으로 동일한 지역 통과 시간을 많이 낭비. 그래서가 게 번호 1 상점 지역에 여러 항목에 대 한 가까운 순서는 선택 단일 지역에서 순서와 관련 된 모든 항목을 선택할 수 있도록. 상품의 할당에 있도록 하는 방법 선택은 덜도, 대용량 데이터 분석에 의존 해야. 우선, 소비자 구매 같은 카테고리와 같은 주문 그룹에 중복의 가장 높은 학위를 찾으려고 1 사용 대용량 데이터 분석을 저장 합니다. 둘째, 상품 배치, 소비자 자주 구입 때 함께, 함께, 콜라, 감자 튀김 등 상품의 집계의 높은 학위. 현재 따기의 효율을 개선 하는 매우 큰 데이터에 따라 물류 배치의이 종류, 16.7 항목 평균에서 1th, 쇼핑과 직원 80 초 미만 있는 단일 항목을 선택.


배포 해당 서비스 옵션, 어떻게 충전, 하지만 또한 1 점포 단위의 큰 데이터 분석에 기반을 제공 하기 위해 최신 배포 서비스 보낼 6 일 "4 일", 어떻게 소비자 특별 판매 시간을 지정 하려면 허용할 수 있습니다. 그리고 소비자 등 유통 서비스 여부을 사용, 대용량 데이터 분석의 소비자 흔적에 완전히 의존 하지 것 이다. 1th 쇼핑이 옵션을 얼마나 많은 사람들이 사용이이 서비스, 클릭 수의 비율 및 마지막 실제로 사용에 클릭 하는 소비자의 수에서 보이는 것입니다. 클릭 하지 않으면 많은, 분포 대신 서비스는 매력적, 클릭, 별로, 그것의 실제 사용 수 조금 더 높은이 서비스의 비용을 나타내는 수 있습니다, 경우 조정 비용을 고려 해야 합니다.


결국, 뿐만 아니라 그들의 충성 고객으로 소비자를 설정 하고자 기업에 대 한 소비자 구매의 끝 의미 하지 않는다. 이 단계에서가 게 번호 1 또한 완벽 하 게 대용량 데이터의 힘을 공개.


저장 1th 구입 후 3 개 또는 4 개의 주문, 소비자 충성도 꽤 높은 되었다 발견. 이렇게 하려면 임계값을 통해 지속적으로 고객을 밀어 하지만 먼저 고객을 가장 가능성이 알아낼 필요 합니다. 1th 화면 같은 소비자도 대용량 데이터 분석 저장 하 고 그에 따라 다양 한 양보를 하 고 포인트 구매를 통해 이들의 구매를 자극 하는 욕망 구매에 제 3 순서, 제 4 순서의 그들의 구입을 홍보.


1 매장 또한 큰 데이터 마이닝에 의존 하 고 고객 변동, 타겟된 웨이크 업 및 자극을 보존 작업, 고객 생일의 숫자를 통해 고객을 잃을 수 있습니다 사람들을 줄이기 위해 분석 것입니다 그들의 생일을 행복 소원을 보내거나 일부 프로 모션 정보는 사이트의 고객의 지 각을 자극 하. 타이밍은 또한 큰 데이터 분석의 고객 구매 사이클에 의존, 시간이 너무 이른 일, 시동 시간이 너무 늦 었 어, 할 수 있으며 늦게 되지 않을 수 있습니다.


1th 왜 우리가 깊은 조합의 큰 데이터 및 작업을 얻을 수 있습니다? 연구를 통해, 우리는 이것이 저장소 번호의 투명 하 고 중앙 시스템에서 찾을 1th. 그것은 소비자의 프런트 엔드에서 올 것 이다 고 큰 데이터 스트림을 필수품의 백 엔드를 수집 하 고 실시간으로 운전 하는 동작을 각 부서에서 다양 한 부서에 공유. 이것은 이미 1th의 초기 정보를 저장에 envisaged 시스템 계획. 때문 Gege 말했다 회장: "처음에, 난 우리가 해야 할 중앙된 정보 시스템 보다는 증분, 각 모듈 데이터를 공유 하 고 더 나은 시너지 효과 얻을 수 있도록." "