어떻게 비즈니스 거 인 큰 데이터를 재생합니다.

큰 데이터 기반 비즈니스 혁명의 어두운 러쉬에도 큰 데이터의 활용을 사용 하 여 상업적인 가치를 창출 하거나 큰 데이터 기반 비즈니스 패턴의 새로운 세대에 의해 멸망 하 게 될 배워야.

큰 데이터에 대 한 첫 번째 이야기 대상, 미국에서 두 번째로 큰 슈퍼마켓에서 일어났다. 임산부는 매우 높은 고객 소매 업체에 대 한 기반. 하지만 그들은 일반적으로 대상에 임신 물품을 구입 하는 대신 전문된 출산 매장에가 서. 사람들이 목표를 언급, 그들은 용품, 양말과 화장지, 청소 등 일상 생활의 생각 하는 경향이 하지만 대상 임산부에 대 한 모든 것을 무시. 그래서 할 수 있는 대상 출산 제품이 게의 손에서 고객의이 세그먼트를 유지?

이 위해, 대상 마케팅, 그 모델을 요구 하는 대상의 고객 데이터 분석 부서 (분석 서비스)의 수석 매니저 앤드류 기둥에 아닙니다. 임신 제 2 삼분기에서 그들을 확인 합니다. 미국에서 출생 기록은 오픈, 그리고 아기가 태어난 신생아의 어머니는 제품 제공의 홍수 둘러싸여 늦은 작업에 대 한 대상과 임신 제 2 삼분기에 있어야 합니다. 대상이 어떤 고객은 모든 소매 전에 임신 찾을 수 경우 마케팅 부서 그들 맞춤형된 출산 제공 하는 초기에 귀중 한 고객 리소스 개요 보낼 수 있습니다.

그러나 임신은 매우 개인 메시지를 어떻게 당신이 정확 하 게 결정할 수 있는 고객 임신? 앤드류 폴 대상에서 아기 샤워에 대 한 등록 양식을 생각합니다. 앤드류 폴 모델링을 시작 하 고 이러한 등록 형태로 고객의 소비자 데이터를 분석 하 고 곧 많은 유용한 데이터 패턴을 발견. 예를 들어 모델 발견 많은 임신 2 임신의 시작 부분에 많은 대형 패키지 향수 무료 손 크림, 보충 칼슘, 마그네슘, 아연 등의 건강 제품의 많은 수를 구입 하는 임신의 처음 20 주에 살 것 이다. 마지막으로, 앤드류 극 대상 일찍 임신한 여자의 제공 고객에 게 보낼 수 있도록 어떤 대상 오류의 매우 작은 여백에 클라이언트의 임신을 예측할 수 있는 25 전형적인 소비자 데이터는 "임신 예측 인덱스"를 통해 빌드를 선택 합니다.

이러한 광고를 수신 하는 고객에 대 한 무서운 것은? 대상 호스트와 관련 되지 않은 임신, 그래서 고객을 알고 그녀는 임신을 몰라 다른 광고의 출산 용품에 대 한 프로 모션 광고를 혼합 하 여 상황을 피하기 위해 충분히 똑 똑 했다. 비밀, 대상의 제안을 우선 직접 광고의이 종류의 실수로 임신 그의 고 등 학생 딸을 찾으려고 무식 한 아버지, 문제는 심지어 뉴욕 타임즈, 미국의 강대국의 대상 데이터의 결과 의해 알려졌다.

앤드류 극의 큰 데이터 모델, 대상 마케팅 프로그램, 대상의 임신 용품 판매에서 폭발적인 성장에 따른 새로운 광고를 개발 했다. 앤드류 장 대의 대용량 데이터 분석 기술 2010 년 때 앤드류 극 가입 대상, 대상의 판매 장미 $44 십억에서 $67 십억에 2002 년부터 다른 고객 세그먼트의 다양 한 임신의 고객 세그먼트에서 확장 되었습니다.

우리가 상상할 수 있는 그 많은 임산부, 상황의 대상의 다년생 충성 펌프, 그리고 많은 출산 제품 저장소는 그것을 모른 채 파산 이다. 모르고 백그라운드의 큰 데이터 어둠에 강한 비즈니스 혁명 운전, 기업 얼굴 문제는 조만간 할 것 이다: 자각 증가, 또는 죽음의 무지.

누가 큰 데이터 입니까?

큰 데이터는 뜨겁다, 하지만 몇 사람들이 말할 수 있는 큰 데이터입니다. 정말 알아 내려고 큰 데이터는, 우리가 먼저 대상 큰 데이터를 수집 하는 방법을 참조 해야 합니다.

가능 하다 면, 큰 데이터 시스템의 줄 것 이다 각 고객 ID 번호. 당신은 당신의 신용 카드를 슬쩍, 쿠폰을 사용 하 여, 설문 작성, 메일 반환 주문, 고객 서비스 호출을 호출, 광고 메일을 열고, 모두는 당신의 ID 번호에 기록 될 것 이다 웹사이트를 방문.

이 ID 번호 또한 귀하의 인구 통계 학적 정보를 찍은 것입니다: 나이, 결혼 여부, 자녀, 도시, 대상, 급여, 최근 이동 홈, 당신의 지갑에 신용 카드 주소에 살고 자주 방문한 Url, 등등. 대상 또한 다른 관련 기관에서 다른 정보를 구입할 수 있습니다: 인종, 고용 역사, 좋아하는 잡지, 파산 기록, 결혼 역사, 가정 구입 기록, 학교 기록, 독서 습관, 등. 언뜻 보기에이 데이터 의미가 없는, 하지만 앤드류 극 및 고객 데이터 분석 학과의 손에에서 이러한 겉보기 쓸모 없는 데이터의 강력한 힘으로 버스트.

비즈니스 세계에서 큰 데이터 대상으로 수집 되는 소비자 행동에 대 한 데이터의 모음입니다. 이러한 데이터 초월 전통적인 저장 방법 및 데이터베이스 관리 도구, 기능 및 대용량 데이터 저장, 검색, 분석 및 시각화 기술 (예: 클라우드 컴퓨팅)을 사용 해야 합니다 위대한 비즈니스 가치 안으로 들어오기로.

큰 데이터의 상업적 가치

불, 바람, 말 지 라는 데이터, 하지만 많은 사람 뿐만 아니라 많은 사람들이 큰 데이터를 이해 하지 않습니다, 무슨 문제 이므로 큰 데이터도 모른다 큰 데이터 거 대 한 비즈니스 가치를 발굴을 어떤 지역에 갈 수 있는. 그런 코끼리는 소셜 네트워크와 그룹 구매의 떼 처럼 비참 하 게 실패할 운명이. 그래서 어디를 큰 데이터 거 대 한 비즈니스 가치를 발굴 합니까? IDC와 맥킨 지의 큰 데이터 연구 결과의 요약을 바탕으로, 대용량 데이터에서에서 찾을 수 있습니다 다음 4 주요 분야 비즈니스 가치: 고객 그룹의 세분화와 다음 조치를 취할는 독특한; 각 그룹에 맞게 현실 시뮬레이션, 새로운 요구를 탐구 하 고 증가를 사용 하 여 큰 데이터 투자 수익 모든 관련 부서에 큰 데이터의 공유 향상, 전체 관리 체인 및 산업 체인의 투자 수익을 개선 하 고 비즈니스 모델, 제품 및 서비스 혁신. 큰 데이터의 4 상업적 가치 레버의 저자가 그들에 게 라고. 기업 그들은 빅 데이터 분야에 투자 하기 전에 실제 상황의 명확한 분석과이 4 레버의 강도 확인 해야 합니다.

1. 고객 세그먼트, 세그먼트 그리고 각 그룹에 특정 작업에 맞게. 이 문서의 시작 부분에 대상 이야기 활용, 마케팅에 대 한 특정 고객 그룹에 타겟팅의 경우 이며 서비스는 비즈니스의 추구. 대규모 데이터와 대용량 데이터 분석 기술의 클라우드 스토리지 실시간으로 만들고 소비자의 극단적인 세분화는 매우 비용 효율적인 가능 합니다. 빅 데이터 시대, 놀라운 인간, 물자, 재정 자원, 투자, 고객의 큰 숫자를 이해 하기 전에 예를 들어 있도록 작업의 비즈니스 중요성의 세분.

2. 사용 큰 데이터를 현실 시뮬레이션, 새로운 요구를 탐구 하 고 증가 투자에 반환 합니다. 이제 점점 더 많은 제품 센서 장착으로, 자동차와 스마트폰 인기 폭발적인 성장 될 데이터의 컬렉션을 만든다. 블로그, 소셜 네트워킹 트위터, 페이스 북과 Weibo 또한 엄청난 양의 데이터를 생성 하는. 클라우드 컴퓨팅 및 대형 데이터 분석 기술을 기업 저장 하 고 비용 효율적인 방식으로 데이터를 트랜잭션 동작, 함께 실시간으로 분석 가능 트랜잭션 프로세스, 제품 사용, 및 인간 행동 전산화 될 수 있다. 대용량 데이터 기술 그래서 가장 높은 경우 (예: 다른 프로 모션 프로그램의 다른 영역) 다른 변수를 확인 하기 위해 모델 시뮬레이션을 통해 어떤 경우에는 반환 데이터 마이닝에 대 한 이러한 데이터를 통합할 수 있습니다.

3. 개선 관련 부서에 큰 데이터의 공유, 전반적인 관리 체인 및 산업 체인의 투자 율 향상. 큰 데이터 지원 부서는 큰 데이터와 클라우드 컴퓨팅, 대용량 데이터와 비즈니스 가치를 창출할 수 있도록 하는 인터넷 및 내부 검색 엔진을 통해 큰 데이터 가난한 부서 공유할 수 있습니다. 활용 사례-월마트에 대 한 이야기입니다.

월마트-마트는 소매 링크를 알고 사전에 각 저장소 판매 방법과 저장, 그것은 발송물의 상태 및 공급 체인의 전체 재고 수준을 크게 줄일 수 있습니다-마트는 월마트 주문 하기 전에 자체 보충 수 있도록 공급 업체를 허용 하 라는 큰 데이터 도구를 개발 했습니다. 이 과정에서 공급 업체를 통해 저장소 비품에서 상품의 더 많은 제어 수 있습니다. 및 매장 직원은 더 그들의 제품 정보를 개선 하기 위해 문의; 월마트-마트 재고 비용을 줄일 수 있습니다, 결과 개선, 상품 디스플레이 입력의 저장소를 줄이기 위해 직원의 제품 정보를 즐길 수 있습니다. 조합, 전체 공급망 비용 절감의 맥락에서 서비스 품질을 향상 시킬 수 있습니다 그리고 공급자, 월마트-마트 브랜드 가치 또한 업그레이드 됩니다. 공유 함으로써 대용량 데이터 기술 전체 공급망에 걸쳐, 월마트-마트 제조 효율을 폭발은 소매에 혁명.

4. 비즈니스 모델, 제품 및 서비스 혁신. 대용량 데이터 기술 회사를를 기존 제품 및 서비스를 강화, 새로운 제품 및 서비스를 만들고 심지어 새로운 비즈니스 모델을 만들 수 있습니다. 이 레버는 사건으로 테 스 코를 인용 것입니다. 테 스 코는 고객의 데이터, 고객 데이터, 각 고객의 신용 수준에 대 한 테 스 코의 많은 수의 분석을 통해 많은 수집 및 관련된 위험 매우 정확한 평가 해야한다. 이 기초에, 테 스 코 발사 자체 신용 카드 그리고 나중에 테 스 코는 야망 자체 예금 서비스를 시작.

큰 데이터의 상업 혁명

위의 4 레버, 큰 데이터 거 대 한 비즈니스 가치를 생산할 수 있는 그리고 당연 맥킨 지 큰 데이터 전통적인 4 주요 요인 후 생산의 5 가장 큰 요소가 될 것입니다. 제어, 비용, 시장 점유율에 큰 데이터 입력의 속도 및 사용자 경험을 홍보에 큰 역할을 담당할 것입니다, 그리고 큰 데이터 이용 기업의 가장 중요 한 비교 경쟁 우위를 될 것입니다. 맥킨 지의 예상에 따라 소매 수 발휘 큰 데이터의 장점, 경우의 영업 이익 마진 60% 공간의 연례 성장 해야한다, 생산성 0.5% ~ 1%의 평균 연간 성장 율을 달성할 것 이다. 큰 데이터의 개념을 스크램블 때 발견 되었습니다 비즈니스 거 인 같은 월마트-마트, 대상, 아마존과 테 스 코는 조용히 큰 데이터 기술을 사용 몇 년 동안, 드라이브, 드라이브 비용 제어, 드라이브 제품 및 서비스 혁신, 드라이브 관리 마케팅과 의사 결정 혁신, 대용량 데이터를 사용 하 여 비즈니스 모델 혁신을 드라이브. 많은 경쟁 하지만 대상의 의아해 미스터리의 비즈니스 자존심의 마지막으로 경신 했다.

큰 데이터 기반 비즈니스 혁명의 어두운 러쉬에서 유지 시간, 하지만 중 하나를 사용 하 여 큰 데이터를 활용 하 여 비즈니스 가치를 만들거나 큰 데이터 기반 비즈니스 패턴의 새로운 세대에 의해 멸망 하 게 될 배울 arty 전투 아니다. 이것은 복음과 삶과 죽음의 전쟁입니다. 수 상자는 중국의 산업 체인 업그레이드의 beikewen 될 것입니다, 그리고 패자만 후회.

(책임 편집기: 루 광)