비즈니스 거 인 큰 데이터를 어떻게 플레이 할?

큰 데이터 기반 비즈니스 혁명의 어두운 러쉬에서 중 하나를 사용 하 여 큰 데이터를 활용 하 여 상업적 가치를 만들거나는 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/13873.html에 의해 멸망 하 게 될 배우 "> 비즈니스의 새로운 세대 데이터 기반."

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.

(책임 편집기: 유산의 좋은)