大數(shù)據(jù)成為一種新趨勢(shì)將可持續(xù)發(fā)展大數(shù)據(jù)的發(fā)展一直在保持增長(zhǎng)，以數(shù)據(jù)化經(jīng)濟(jì)為主題的話題不斷被談起，數(shù)據(jù)化帶領(lǐng)著很多企業(yè)及行業(yè)的發(fā)展。很多人在問(wèn)數(shù)據(jù)的未來(lái)是什么？無(wú)論怎么看待它，都只有兩種可能的情景出現(xiàn)：（一）能設(shè)備、移動(dòng)設(shè)備、可穿戴設(shè)備和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)將繼續(xù)增長(zhǎng)，而數(shù)據(jù)的增加需要新技術(shù)不斷圍繞它發(fā)展。（二）成為上一個(gè)趨勢(shì)，因?yàn)榭傆幸环N新趨勢(shì)出現(xiàn)。幾乎所有人都認(rèn)同我們會(huì)一直不斷地生成大量的數(shù)據(jù)。各式各樣的設(shè)備不斷迭代，大數(shù)據(jù)將會(huì)增長(zhǎng)到前所未有的水平。隨著數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)分析的方式也會(huì)增長(zhǎng)和改善。Spark，SQL和許許多多更先進(jìn)的分析工具將會(huì)出現(xiàn)并得到改進(jìn)。機(jī)器學(xué)習(xí)，云計(jì)算和智能家電正在推動(dòng)下...

什么是用戶(hù)“畫(huà)像”？ 用戶(hù)畫(huà)像是運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)根據(jù)用戶(hù)社會(huì)屬性、生活習(xí)慣和消費(fèi)行為等信息而抽象出的一個(gè)標(biāo)簽化的用戶(hù)模型。 具體包含以下幾個(gè)維度：1、用戶(hù)固定特征：性別、年齡、地域、教育水平、生辰八字、職業(yè)、星座2、用戶(hù)興趣特征：興趣愛(ài)好、使用APP、網(wǎng)站、瀏覽/收藏/評(píng)論內(nèi)容、品牌偏好、產(chǎn)品偏好3、用戶(hù)社會(huì)特征：生活習(xí)慣、婚戀、社交/信息渠道偏好、宗教信仰、家庭成分4、用戶(hù)消費(fèi)特征：收入狀況、購(gòu)買(mǎi)力水平、商品種類(lèi)、購(gòu)買(mǎi)渠道喜好、購(gòu)買(mǎi)頻次5、用戶(hù)動(dòng)態(tài)特征：當(dāng)下時(shí)間、需求、正在前往的地方、周邊的商戶(hù)、周?chē)巳?、新聞事件?天津業(yè)務(wù)前景聯(lián)通大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)！德陽(yáng)聯(lián)通大數(shù)據(jù)哪家好聯(lián)通大數(shù)據(jù) ...

建立多個(gè)虛擬線上工作小組，實(shí)時(shí)刷新小程序的行為及結(jié)果數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)分析給予前線支持；加大內(nèi)容產(chǎn)出頻率及質(zhì)量，提升“一鍵轉(zhuǎn)發(fā)”比率；為顧客提供周邊地圖服務(wù)；將某視頻平臺(tái)卡作為營(yíng)銷(xiāo)資源，鼓勵(lì)老客拉新；朋友圈廣告引流小程序，廣告ROI創(chuàng)歷史新高；快速調(diào)整庫(kù)存策略，降低對(duì)門(mén)店的發(fā)貨依賴(lài)等方式。并總結(jié)，2020年病毒是對(duì)數(shù)字化的一場(chǎng)期中考試，是對(duì)定位、系統(tǒng)、運(yùn)營(yíng)、內(nèi)容、管理、組織等的一次壓力測(cè)試。《傳統(tǒng)行業(yè)如何實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型》述信科技創(chuàng)始人從CEO、DigitalInnovation、Business、IT、DATA五個(gè)角度詳解不同角色視角中的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并給予各角色應(yīng)當(dāng)如何正向?qū)Υ龜?shù)字化轉(zhuǎn)型的策略。他...

《數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢(shì)下如何高效實(shí)現(xiàn)客戶(hù)經(jīng)營(yíng)》和融數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)咨詢(xún)**楊寧基于金融客戶(hù)標(biāo)簽體系建設(shè)八大維度，以及客戶(hù)生命周期各階段價(jià)值及運(yùn)營(yíng)課題，楊寧在大會(huì)上分享了數(shù)字化視角下證券行業(yè)6大階段的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)重點(diǎn)與前沿實(shí)踐：曝光、開(kāi)戶(hù)、財(cái)富管理、O2O營(yíng)銷(xiāo)體系建設(shè)、客戶(hù)流失預(yù)警等，并結(jié)合銀行、保險(xiǎn)、證券剖析數(shù)據(jù)治理下的精細(xì)化管控；同時(shí)，基于和融數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)SDAF閉環(huán)的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)全景剖析，覆蓋拉新引流、客戶(hù)促活、創(chuàng)收增長(zhǎng)等，助力企業(yè)構(gòu)建券商完整的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)拼圖，通過(guò)數(shù)字化建設(shè)，完成財(cái)富管理轉(zhuǎn)型下的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)?！锻ㄟ^(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)做交互設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)幾何增長(zhǎng)》九日論道公眾號(hào)主筆丁旭晨丁旭晨講到：驅(qū)動(dòng)企業(yè)增長(zhǎng)，我們做對(duì)了四件事。...

提供的數(shù)據(jù)也是比較強(qiáng)有力的，因此運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的數(shù)據(jù)來(lái)源是比較有利的。我們可以根據(jù)客戶(hù)提供的用戶(hù)緯度來(lái)進(jìn)行篩選，比如:瀏覽過(guò)競(jìng)品網(wǎng)站或相關(guān)網(wǎng)站、打過(guò)電話咨詢(xún)、消費(fèi)習(xí)慣、愛(ài)好等！對(duì)用戶(hù)短期行為和長(zhǎng)期行為進(jìn)行對(duì)比分析，針對(duì)性刻畫(huà)出多維立體的用戶(hù)畫(huà)像，構(gòu)建用戶(hù)行為模型，再經(jīng)過(guò)運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)庫(kù)篩選，迅速調(diào)取出近期高意向度用戶(hù)，保證數(shù)據(jù)的時(shí)效性。外呼平臺(tái)在如今電話營(yíng)銷(xiāo)也會(huì)一大營(yíng)銷(xiāo)方式，因此外呼平臺(tái)對(duì)于營(yíng)銷(xiāo)來(lái)說(shuō)也是一個(gè)很好的選擇。在如今的社會(huì)個(gè)人隱私的安全是很重要的，因此外呼平臺(tái)也開(kāi)始注重對(duì)于客戶(hù)個(gè)人隱私的保護(hù)。在保護(hù)客戶(hù)的隱私(不顯示電話號(hào)碼，姓名)的前提下通過(guò)平臺(tái)可以直接與客戶(hù)進(jìn)行溝通。大數(shù)據(jù)+...

數(shù)據(jù)這個(gè)產(chǎn)品對(duì)于所有人來(lái)說(shuō)只是錦上添花的東西，他不是你獲客的關(guān)鍵，結(jié)合精細(xì)數(shù)據(jù)能做到的就是提高效率，節(jié)約成本。成交的因素有很多，公司的背景，公司的服務(wù)，公司的信譽(yù)，相比競(jìng)品的優(yōu)勢(shì)，商務(wù)的方式，談判的話術(shù)等等 一切都是建立在精細(xì)資源之上的。有穩(wěn)定的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)才是關(guān)鍵。 過(guò)去咱們做推廣，到處打廣告，是因?yàn)槟悴恢揽蛻?hù)在哪里，所以你得盡可能的讓更多人知道你。后來(lái)互聯(lián)網(wǎng)廣告可以做到定 向，把人群給選出來(lái)，比如年齡，行業(yè)等等，比過(guò)去精細(xì)了，但還是沒(méi)法很精確的知道誰(shuí)現(xiàn)在需要。這種定向的廣告目前來(lái)說(shuō)效果比較好的就是百度競(jìng)價(jià)，今日頭條信息流等等這類(lèi)廣告，他們定向投放廣告，然后把意向客戶(hù)給篩選出來(lái)給你。...

堅(jiān)持業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)服務(wù)化、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的數(shù)據(jù)中臺(tái)的設(shè)計(jì)基本原則。其技術(shù)體系基于Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)為重點(diǎn)，建設(shè)數(shù)據(jù)采集、調(diào)度、開(kāi)發(fā)、運(yùn)維、服務(wù)全鏈路工具系統(tǒng)；數(shù)據(jù)體系基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維度建模理論和行業(yè)SDOM模型，構(gòu)建適合安信業(yè)務(wù)的企業(yè)數(shù)據(jù)模型；數(shù)據(jù)治理與運(yùn)營(yíng)體系應(yīng)用數(shù)據(jù)治理方法論，通過(guò)數(shù)據(jù)日常運(yùn)營(yíng)活動(dòng)融入數(shù)據(jù)治理措施。過(guò)去銀行是以關(guān)系型營(yíng)銷(xiāo)為主，以考核為驅(qū)動(dòng)，以關(guān)系為中心建立的一套營(yíng)銷(xiāo)模式，隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)發(fā)展，銀行不斷引入了數(shù)據(jù)挖掘，事件分析等洞察方式，營(yíng)銷(xiāo)正式邁入數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)階段。數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)，以考核為中心，圍繞數(shù)據(jù)洞見(jiàn)和客戶(hù)運(yùn)...

在完全隨機(jī)的數(shù)據(jù)中顯示了某些規(guī)律，因?yàn)閿?shù)據(jù)的量非常大，可能產(chǎn)生向各個(gè)方向輻射的各種聯(lián)系，有可能會(huì)得到與事實(shí)完全相反的結(jié)論。但是只要數(shù)據(jù)足夠大，數(shù)據(jù)挖掘總能發(fā)現(xiàn)一些相關(guān)關(guān)系，可以幫助我們發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)和異常情況。數(shù)據(jù)來(lái)源大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)來(lái)源有很多種，包括公司或者機(jī)構(gòu)的內(nèi)部來(lái)源和外部來(lái)源。分為以下幾類(lèi)：1)交易數(shù)據(jù)。包括POS機(jī)數(shù)據(jù)、刷卡數(shù)據(jù)、電子商務(wù)數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)、“企業(yè)資源規(guī)劃”(ERP)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、銷(xiāo)售系統(tǒng)數(shù)據(jù)、客戶(hù)關(guān)系管理(CRM)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、公司的生產(chǎn)數(shù)據(jù)、庫(kù)存數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)等。2)移動(dòng)通信數(shù)據(jù)。能夠上網(wǎng)的智能手機(jī)等移動(dòng)設(shè)備越來(lái)越普遍。移動(dòng)通信設(shè)備記錄的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)的立體完整度，...

獲客成本指的是獲取客戶(hù)的成本，是指企業(yè)開(kāi)發(fā)一個(gè)顧客所付出的成本。包括為吸引客戶(hù)、向客戶(hù)銷(xiāo)售、服務(wù)客戶(hù)及保留客戶(hù)而產(chǎn)生的各類(lèi)支出，涵蓋花費(fèi)在宣傳、促銷(xiāo)、經(jīng)營(yíng)、服務(wù)以及營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)在銷(xiāo)售活動(dòng)中的費(fèi)用。隨著行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈程度的加劇，各行各業(yè)的獲客成本也是水漲船高。想方設(shè)法的降低獲客成本，已經(jīng)成為關(guān)系到一家企業(yè)生死存亡的首要問(wèn)題。 資本的寒冬期，投資機(jī)構(gòu)更關(guān)注現(xiàn)金流和投資回報(bào)。但在整個(gè)行業(yè)獲客成本高企、轉(zhuǎn)化率低、復(fù)購(gòu)率低的情況下，沒(méi)有現(xiàn)金流和客戶(hù)活躍量的支撐，將對(duì)融資產(chǎn)生很大的不利影響。而打破教育行業(yè)的粗放式砸錢(qián)的營(yíng)銷(xiāo)慣性與短板，是改善獲客率的關(guān)鍵。教育類(lèi)企業(yè)不妨轉(zhuǎn)換下?tīng)I(yíng)銷(xiāo)的玩法，嘗試大數(shù)據(jù)精細(xì)營(yíng)...

隨著互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長(zhǎng)，“大數(shù)據(jù)”引起了各個(gè)領(lǐng)域的關(guān)注。企業(yè)在營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程中積累了各種類(lèi)型數(shù)據(jù)，比如銷(xiāo)售交易信息、行為數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)承載了各個(gè)消費(fèi)群體的信息，成為了極有價(jià)值的資產(chǎn)，應(yīng)用大數(shù)據(jù)正逐漸成為商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵。 可以說(shuō)，大數(shù)據(jù)技術(shù)讓企業(yè)為用戶(hù)畫(huà)像已經(jīng)成為非常簡(jiǎn)單的事情，通過(guò)對(duì)特定人群的分析，就能夠準(zhǔn)確知曉用戶(hù)的消費(fèi)習(xí)慣甚至分析出用戶(hù)的思維歷程，這無(wú)疑為企業(yè)的精細(xì)營(yíng)銷(xiāo)帶來(lái)了極大的幫助。因此，企業(yè)必須充分運(yùn)用精細(xì)營(yíng)銷(xiāo)建立用戶(hù)畫(huà)像模型，進(jìn)行精細(xì)營(yíng)銷(xiāo)。 河北質(zhì)量聯(lián)通大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)！白銀聯(lián)通大數(shù)據(jù)銷(xiāo)售方法聯(lián)通大數(shù)據(jù)這樣就可以馬上知道是從哪些網(wǎng)站或者是哪些軟件里面獲得的這...

《從“流量”到“留量”》逗拍CEO嚴(yán)華培工具產(chǎn)品面臨“留存不高”“壁壘不高”“天花板不高”三大痛點(diǎn)，從“流量”到“留量”成為企業(yè)增長(zhǎng)的重要轉(zhuǎn)變。圍繞用戶(hù)的深度服務(wù)是“留量”的關(guān)鍵，觀察用戶(hù)的每一個(gè)行為和每一個(gè)需求，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)用戶(hù)精確化運(yùn)營(yíng)，為每個(gè)階段的運(yùn)營(yíng)決策提供支撐。在逗拍的閉環(huán)場(chǎng)景中，感知的內(nèi)容包括用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，還包括與用戶(hù)的深度連接；從長(zhǎng)期來(lái)看，數(shù)據(jù)中臺(tái)的價(jià)值是難以想象的，每一個(gè)決策、行動(dòng)和反饋都要建立在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上。逗拍已經(jīng)開(kāi)啟數(shù)據(jù)化進(jìn)程，未來(lái)也將繼續(xù)深入！《扇貝在數(shù)據(jù)治理方面的實(shí)踐》扇貝技術(shù)總監(jiān)丁彥數(shù)據(jù)治理實(shí)踐過(guò)程中，有幾個(gè)互相矛盾需要平衡的目標(biāo)：各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)既要打通又要自主，還...

運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)來(lái)源的途徑有很多，這些數(shù)據(jù)可以來(lái)源于各大運(yùn)營(yíng)商的手機(jī)用戶(hù)，在用手機(jī)上網(wǎng)訪問(wèn)網(wǎng)站或者是相關(guān)的軟件的過(guò)程中，可以有效的獲得用戶(hù)的電話號(hào)碼，且這些數(shù)據(jù)還可以精確到某一個(gè)省或者是某一個(gè)市。那么運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)都有什么優(yōu)點(diǎn)呢？ 數(shù)據(jù)非常精細(xì)運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)大概表達(dá)為主要的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)就是數(shù)據(jù)非常的精細(xì)。可以獲取的數(shù)據(jù)有很多，比如某些品牌的競(jìng)價(jià)還有優(yōu)化。還有一種情況是，如果關(guān)鍵詞的排名非常的靠前。 這種情況下，那些網(wǎng)站訪客，還有一些軟件的用戶(hù)，這些客戶(hù)的搜索意向非常的強(qiáng)，而且也非常的主動(dòng)。 河北營(yíng)銷(xiāo)聯(lián)通大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)！聊城聯(lián)通大數(shù)據(jù)銷(xiāo)售聯(lián)通大數(shù)據(jù) 什么是用戶(hù)“畫(huà)像”？ 用戶(hù)畫(huà)像是運(yùn)營(yíng)商...

在消費(fèi)者進(jìn)入平臺(tái)、認(rèn)知品牌、產(chǎn)生興趣、完成購(gòu)買(mǎi)、成為忠誠(chéng)用戶(hù)5個(gè)階段中對(duì)其進(jìn)行全生命周期運(yùn)營(yíng)，完成評(píng)估渠道拉新質(zhì)與量、洞察用戶(hù)喜好、刺激用戶(hù)轉(zhuǎn)化、促進(jìn)復(fù)購(gòu)、完成裂變等運(yùn)營(yíng)目標(biāo)?！稊?shù)據(jù)銀行：較大的浪，較大的坑，較大的未來(lái)》大連銀行網(wǎng)絡(luò)金融部王豐輝在銀行業(yè)數(shù)據(jù)化的推進(jìn)過(guò)程中，“數(shù)據(jù)合規(guī)”“數(shù)據(jù)治理”“數(shù)據(jù)應(yīng)用”方面存在較多“坑”。較大三“坑”之一是歸屬與話語(yǔ)權(quán)，要做到機(jī)構(gòu)內(nèi)部數(shù)據(jù)確權(quán)，剔除內(nèi)部交易成本，同時(shí)尋找機(jī)構(gòu)之間數(shù)據(jù)共贏的方案，知識(shí)聯(lián)邦；較大三“坑”之二是兩條腿走路，數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、數(shù)據(jù)人員缺乏與數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)“數(shù)據(jù)”迫切訴求之間存在矛盾。因此數(shù)據(jù)治理（質(zhì)量）與數(shù)據(jù)應(yīng)用（分析、挖掘）同步推動(dòng)，要...

怎樣快速獲取精細(xì)客戶(hù)？ 剛到一家公司做銷(xiāo)售，都會(huì)被催著去開(kāi)發(fā)新客戶(hù)，有的公司甚至將新客戶(hù)開(kāi)發(fā)作為考核標(biāo)準(zhǔn)，銷(xiāo)售迫于業(yè)績(jī)壓力，也急著在市場(chǎng)去開(kāi)發(fā)客戶(hù)。有的公司還在用傳統(tǒng)的獲客模式，要求銷(xiāo)售多跑、勤跑，認(rèn)為只要能跑，客戶(hù)就不會(huì)少，實(shí)際上這種方式并不可靠。即費(fèi)時(shí)間又費(fèi)體力，一個(gè)月下來(lái)也就幾個(gè)意向客戶(hù)，然后還不一定能成單。那怎樣才能快速有效的找到意向客戶(hù)呢？我們可以借助互聯(lián)網(wǎng)上的獲客工具來(lái)找意向客戶(hù)，近期有個(gè)叫精細(xì)營(yíng)銷(xiāo)的獲客平臺(tái)掀起了熱潮！ 什么是精細(xì)營(yíng)銷(xiāo)？精細(xì)營(yíng)銷(xiāo)是基于三大運(yùn)營(yíng)商+第三方平臺(tái)合規(guī)大數(shù)據(jù)，通過(guò)多維度標(biāo)簽提取用戶(hù)畫(huà)像，提供精細(xì)營(yíng)銷(xiāo)線索。助力、保險(xiǎn)、教育、裝修、加盟、醫(yī)美、...

為什么要選擇運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)是很常見(jiàn)的一種手段。網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)也有很多種方式，對(duì)電信大數(shù)據(jù)、搜索引擎類(lèi)SEM、門(mén)戶(hù)網(wǎng)站和DSP精確中介媒體這幾種方式進(jìn)行了對(duì)比：運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)，集電信/移動(dòng)/聯(lián)通三大運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)資源。價(jià)格固定：CPC的投放方式進(jìn)行計(jì)價(jià)，避免無(wú)效點(diǎn)擊，隨意添加標(biāo)簽，在一定的時(shí)間內(nèi)價(jià)格保持不變。流量精確真實(shí)/數(shù)據(jù)精確口碑好：合作案例眾多，廣告主粘性極強(qiáng)，支持所有第三方統(tǒng)計(jì)?？筛采w任意媒體：在保持極低成本的同時(shí)，可將廣告指定投放到門(mén)戶(hù)網(wǎng)站/垂直媒體/各視頻網(wǎng)站等流量集中頁(yè)，在比較顯要的正中間位置進(jìn)行展示。門(mén)戶(hù)網(wǎng)站/垂直媒體——如：新浪/騰訊/鳳凰/汽車(chē)之家等。流量浪費(fèi)...

運(yùn)營(yíng)商與外呼結(jié)合的精確營(yíng)銷(xiāo)營(yíng)銷(xiāo)方式的改變信息社會(huì)的到來(lái)，網(wǎng)絡(luò)宣傳所占的比例越來(lái)越大。一個(gè)企業(yè)的網(wǎng)上宣傳做到位會(huì)給企業(yè)帶了很好的利潤(rùn)。就像是在抖音里火起來(lái)的各種網(wǎng)紅店以及各個(gè)城市。抖音的宣傳為那些店鋪以及城市帶去了更多的經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)。如今的市場(chǎng)呈碎片化發(fā)展趨勢(shì)，各行各業(yè)為尋客戶(hù)，通過(guò)線上投放廣告線下做活動(dòng)，但效果甚微。獲客愈來(lái)愈難，且成本也愈來(lái)愈高，成了許多企業(yè)的心病。在這種趨勢(shì)下?tīng)I(yíng)銷(xiāo)模式發(fā)生了巨大的改變，出現(xiàn)了運(yùn)營(yíng)商精確外呼的營(yíng)銷(xiāo)模式。這種方式能夠給企業(yè)宣傳帶來(lái)更好的效果。能夠更加精確的找到目標(biāo)客戶(hù)以及潛在客戶(hù)。運(yùn)營(yíng)商營(yíng)銷(xiāo)的優(yōu)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)精確營(yíng)銷(xiāo)的優(yōu)點(diǎn)在于價(jià)格便宜，相較于線上（百度競(jìng)價(jià)）...

當(dāng)我們談到大數(shù)據(jù)分析，首先需要確定數(shù)據(jù)分析的方向和擬解決的問(wèn)題，然后才能確定需要的數(shù)據(jù)和分析范圍。大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析主要的挑戰(zhàn)不是技術(shù)問(wèn)題，而是方向和組織領(lǐng)導(dǎo)的問(wèn)題，要確定方向，提出問(wèn)題，需要對(duì)行業(yè)做深入的了解。當(dāng)然，大數(shù)據(jù)分析比較重要的，關(guān)于數(shù)據(jù)的來(lái)源更是至關(guān)重要的。目前數(shù)據(jù)量非常大，如何以更高的效率獲取到分析所需要的數(shù)據(jù)，如何利用這些數(shù)據(jù)反應(yīng)比較真實(shí)的情況，是業(yè)內(nèi)不斷探討的議題。接下來(lái)，小編就帶大家來(lái)了解下大數(shù)據(jù)分析及其數(shù)據(jù)來(lái)源。大數(shù)據(jù)分析：顧名思義，就是對(duì)規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，是研究大量的數(shù)據(jù)的過(guò)程中尋找模式，相關(guān)性和其他有用的信息，可以幫助企業(yè)更好地適應(yīng)變化，并做出更明智的...

不做運(yùn)營(yíng)確實(shí)效果不好，也不能發(fā)揮網(wǎng)站的作用。運(yùn)營(yíng)的前提是網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)要合理，結(jié)構(gòu)合理，自然要符合亮點(diǎn)要求，搜索引擎好收錄，用戶(hù)體驗(yàn)好。網(wǎng)站結(jié)構(gòu)就像寫(xiě)議論文一樣，先來(lái)了總論，做好網(wǎng)站的首頁(yè)，然后是分論，相當(dāng)于網(wǎng)站的二級(jí)域名，依次是三級(jí)頁(yè)面等等，一個(gè)邏輯清晰的網(wǎng)站，可以讓用戶(hù)看的舒心，而且隨著網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)，信息量不斷增加，頁(yè)面布局也顯得井井有條，同時(shí)，也便于搜索引擎抓取相關(guān)頁(yè)面。網(wǎng)站首頁(yè)是重點(diǎn)網(wǎng)站首頁(yè)的重要性不言而喻，有超過(guò)八成的用戶(hù)是通過(guò)首頁(yè)訪問(wèn)網(wǎng)站的，而且如果一個(gè)品牌網(wǎng)站不做優(yōu)化，這個(gè)比例會(huì)更大，通常從搜索引擎進(jìn)去的都是網(wǎng)站首頁(yè)。如今品牌網(wǎng)站設(shè)計(jì)，使用大圖片或者全屏背景的網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)，已經(jīng)蔚然成為一種趨...

堅(jiān)持業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)服務(wù)化、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的數(shù)據(jù)中臺(tái)的設(shè)計(jì)基本原則。其技術(shù)體系基于Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)為重點(diǎn)，建設(shè)數(shù)據(jù)采集、調(diào)度、開(kāi)發(fā)、運(yùn)維、服務(wù)全鏈路工具系統(tǒng)；數(shù)據(jù)體系基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維度建模理論和行業(yè)SDOM模型，構(gòu)建適合安信業(yè)務(wù)的企業(yè)數(shù)據(jù)模型；數(shù)據(jù)治理與運(yùn)營(yíng)體系應(yīng)用數(shù)據(jù)治理方法論，通過(guò)數(shù)據(jù)日常運(yùn)營(yíng)活動(dòng)融入數(shù)據(jù)治理措施。過(guò)去銀行是以關(guān)系型營(yíng)銷(xiāo)為主，以考核為驅(qū)動(dòng)，以關(guān)系為中心建立的一套營(yíng)銷(xiāo)模式，隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)發(fā)展，銀行不斷引入了數(shù)據(jù)挖掘，事件分析等洞察方式，營(yíng)銷(xiāo)正式邁入數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)階段。數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)，以考核為中心，圍繞數(shù)據(jù)洞見(jiàn)和客戶(hù)運(yùn)...

運(yùn)營(yíng)商與外呼結(jié)合的精確營(yíng)銷(xiāo)營(yíng)銷(xiāo)方式的改變信息社會(huì)的到來(lái)，網(wǎng)絡(luò)宣傳所占的比例越來(lái)越大。一個(gè)企業(yè)的網(wǎng)上宣傳做到位會(huì)給企業(yè)帶了很好的利潤(rùn)。就像是在抖音里火起來(lái)的各種網(wǎng)紅店以及各個(gè)城市。抖音的宣傳為那些店鋪以及城市帶去了更多的經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)。如今的市場(chǎng)呈碎片化發(fā)展趨勢(shì)，各行各業(yè)為尋客戶(hù)，通過(guò)線上投放廣告線下做活動(dòng)，但效果甚微。獲客愈來(lái)愈難，且成本也愈來(lái)愈高，成了許多企業(yè)的心病。在這種趨勢(shì)下?tīng)I(yíng)銷(xiāo)模式發(fā)生了巨大的改變，出現(xiàn)了運(yùn)營(yíng)商精確外呼的營(yíng)銷(xiāo)模式。這種方式能夠給企業(yè)宣傳帶來(lái)更好的效果。能夠更加精確的找到目標(biāo)客戶(hù)以及潛在客戶(hù)。運(yùn)營(yíng)商營(yíng)銷(xiāo)的優(yōu)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)精確營(yíng)銷(xiāo)的優(yōu)點(diǎn)在于價(jià)格便宜，相較于線上（百度競(jìng)價(jià)）...

當(dāng)我們談到大數(shù)據(jù)分析，首先需要確定數(shù)據(jù)分析的方向和擬解決的問(wèn)題，然后才能確定需要的數(shù)據(jù)和分析范圍。大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析主要的挑戰(zhàn)不是技術(shù)問(wèn)題，而是方向和組織領(lǐng)導(dǎo)的問(wèn)題，要確定方向，提出問(wèn)題，需要對(duì)行業(yè)做深入的了解。當(dāng)然，大數(shù)據(jù)分析比較重要的，關(guān)于數(shù)據(jù)的來(lái)源更是至關(guān)重要的。目前數(shù)據(jù)量非常大，如何以更高的效率獲取到分析所需要的數(shù)據(jù)，如何利用這些數(shù)據(jù)反應(yīng)比較真實(shí)的情況，是業(yè)內(nèi)不斷探討的議題。接下來(lái)，小編就帶大家來(lái)了解下大數(shù)據(jù)分析及其數(shù)據(jù)來(lái)源。大數(shù)據(jù)分析：顧名思義，就是對(duì)規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，是研究大量的數(shù)據(jù)的過(guò)程中尋找模式，相關(guān)性和其他有用的信息，可以幫助企業(yè)更好地適應(yīng)變化，并做出更明智的...

在完全隨機(jī)的數(shù)據(jù)中顯示了某些規(guī)律，因?yàn)閿?shù)據(jù)的量非常大，可能產(chǎn)生向各個(gè)方向輻射的各種聯(lián)系，有可能會(huì)得到與事實(shí)完全相反的結(jié)論。但是只要數(shù)據(jù)足夠大，數(shù)據(jù)挖掘總能發(fā)現(xiàn)一些相關(guān)關(guān)系，可以幫助我們發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)和異常情況。數(shù)據(jù)來(lái)源大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)來(lái)源有很多種，包括公司或者機(jī)構(gòu)的內(nèi)部來(lái)源和外部來(lái)源。分為以下幾類(lèi)：1)交易數(shù)據(jù)。包括POS機(jī)數(shù)據(jù)、刷卡數(shù)據(jù)、電子商務(wù)數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)、“企業(yè)資源規(guī)劃”(ERP)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、銷(xiāo)售系統(tǒng)數(shù)據(jù)、客戶(hù)關(guān)系管理(CRM)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、公司的生產(chǎn)數(shù)據(jù)、庫(kù)存數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)等。2)移動(dòng)通信數(shù)據(jù)。能夠上網(wǎng)的智能手機(jī)等移動(dòng)設(shè)備越來(lái)越普遍。移動(dòng)通信設(shè)備記錄的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)的立體完整度，...

運(yùn)營(yíng)商與外呼結(jié)合的精確營(yíng)銷(xiāo)營(yíng)銷(xiāo)方式的改變信息社會(huì)的到來(lái)，網(wǎng)絡(luò)宣傳所占的比例越來(lái)越大。一個(gè)企業(yè)的網(wǎng)上宣傳做到位會(huì)給企業(yè)帶了很好的利潤(rùn)。就像是在抖音里火起來(lái)的各種網(wǎng)紅店以及各個(gè)城市。抖音的宣傳為那些店鋪以及城市帶去了更多的經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)。如今的市場(chǎng)呈碎片化發(fā)展趨勢(shì)，各行各業(yè)為尋客戶(hù)，通過(guò)線上投放廣告線下做活動(dòng)，但效果甚微。獲客愈來(lái)愈難，且成本也愈來(lái)愈高，成了許多企業(yè)的心病。在這種趨勢(shì)下?tīng)I(yíng)銷(xiāo)模式發(fā)生了巨大的改變，出現(xiàn)了運(yùn)營(yíng)商精確外呼的營(yíng)銷(xiāo)模式。這種方式能夠給企業(yè)宣傳帶來(lái)更好的效果。能夠更加精確的找到目標(biāo)客戶(hù)以及潛在客戶(hù)。運(yùn)營(yíng)商營(yíng)銷(xiāo)的優(yōu)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)精確營(yíng)銷(xiāo)的優(yōu)點(diǎn)在于價(jià)格便宜，相較于線上（百度競(jìng)價(jià)）...

在進(jìn)行建模之前，首先要考慮的是使用哪些變量來(lái)建立模型，需要從業(yè)務(wù)邏輯和數(shù)據(jù)邏輯兩個(gè)方面來(lái)考慮：業(yè)務(wù)邏輯：變量基于收集到的數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)在收集時(shí)，會(huì)產(chǎn)生與業(yè)務(wù)層面相關(guān)的邏輯。數(shù)據(jù)邏輯：通常從數(shù)據(jù)的完整性、集中度、是否與其他變量強(qiáng)相關(guān)（甚至有因果關(guān)系）等角度來(lái)考慮，比如某個(gè)變量在業(yè)務(wù)上很有價(jià)值，但缺失率達(dá)到90%，或者一個(gè)非布爾值變量卻集中于兩個(gè)值，那么這個(gè)時(shí)候我們就要考慮，加入這個(gè)變量是否對(duì)后續(xù)分析有價(jià)值。在選擇變量時(shí)，業(yè)務(wù)邏輯應(yīng)該優(yōu)先于數(shù)據(jù)邏輯，因?yàn)闃I(yè)務(wù)邏輯是從實(shí)際情況中自然產(chǎn)生，而建模的結(jié)果也要反饋到實(shí)際中去，因此選擇變量時(shí)，業(yè)務(wù)邏輯重要程度相對(duì)更高。3、數(shù)據(jù)分析有兩種主要的方式，一種是基...

大數(shù)據(jù)精細(xì)營(yíng)銷(xiāo)在教育行業(yè)的應(yīng)用教育行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)異常激烈， 早前業(yè)內(nèi)人士透露，獲得一個(gè)潛在試聽(tīng)用戶(hù)的成本在幾十元到上百元之間，當(dāng)潛在用戶(hù)選擇試聽(tīng)之后成為付費(fèi)用戶(hù)的可能性是有十分之一。居高不下的獲客費(fèi)用，造成了如此巨大的市場(chǎng)規(guī)模背后，是全行業(yè)普遍虧損的現(xiàn)實(shí)。如果教育行業(yè)，不想再繼續(xù)燒錢(qián)推廣，那么大數(shù)據(jù)精細(xì)營(yíng)銷(xiāo)獲客方式或許是性?xún)r(jià)比比較高的大數(shù)據(jù)獲客方式了。精細(xì)引流的背后要么是需要AI的識(shí)別與定向能力，要么依賴(lài)社交大數(shù)據(jù)勾勒用戶(hù)畫(huà)像。從這點(diǎn)來(lái)看，運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)跟百度的契合度似乎更高：百度是AI+搜索+信息流推薦的模式，可以將用戶(hù)搜索的剛性強(qiáng)需求數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，賦能到信息流進(jìn)行智能分發(fā)，依靠AI和數(shù)據(jù)...

《從“流量”到“留量”》逗拍CEO嚴(yán)華培工具產(chǎn)品面臨“留存不高”“壁壘不高”“天花板不高”三大痛點(diǎn)，從“流量”到“留量”成為企業(yè)增長(zhǎng)的重要轉(zhuǎn)變。圍繞用戶(hù)的深度服務(wù)是“留量”的關(guān)鍵，觀察用戶(hù)的每一個(gè)行為和每一個(gè)需求，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)用戶(hù)精確化運(yùn)營(yíng)，為每個(gè)階段的運(yùn)營(yíng)決策提供支撐。在逗拍的閉環(huán)場(chǎng)景中，感知的內(nèi)容包括用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，還包括與用戶(hù)的深度連接；從長(zhǎng)期來(lái)看，數(shù)據(jù)中臺(tái)的價(jià)值是難以想象的，每一個(gè)決策、行動(dòng)和反饋都要建立在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上。逗拍已經(jīng)開(kāi)啟數(shù)據(jù)化進(jìn)程，未來(lái)也將繼續(xù)深入！《扇貝在數(shù)據(jù)治理方面的實(shí)踐》扇貝技術(shù)總監(jiān)丁彥數(shù)據(jù)治理實(shí)踐過(guò)程中，有幾個(gè)互相矛盾需要平衡的目標(biāo)：各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)既要打通又要自主，還...

運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)來(lái)源的途徑有很多，這些數(shù)據(jù)可以來(lái)源于各大運(yùn)營(yíng)商的手機(jī)用戶(hù)，在用手機(jī)上網(wǎng)訪問(wèn)網(wǎng)站或者是相關(guān)的軟件的過(guò)程中，可以有效的獲得用戶(hù)的電話號(hào)碼，且這些數(shù)據(jù)還可以精確到某一個(gè)省或者是某一個(gè)市。那么運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)都有什么優(yōu)點(diǎn)呢？ 數(shù)據(jù)具有可控性運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)在運(yùn)行的過(guò)程中，很多情況下都是自己抓模型。這樣就可以馬上知道是從哪些網(wǎng)站或者是哪些軟件里面獲得的這些數(shù)據(jù)。所以說(shuō)數(shù)據(jù)的可控性是非常強(qiáng)大的，另外運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)在運(yùn)行的過(guò)程中，數(shù)據(jù)也是非常全的，它覆蓋了很多個(gè)領(lǐng)域，也覆蓋了很多的網(wǎng)站，除此之外，這些數(shù)據(jù)還覆蓋了很多的軟件，對(duì)數(shù)據(jù)的更多為更加具有優(yōu)勢(shì)了。 內(nèi)蒙古創(chuàng)新聯(lián)通大數(shù)據(jù)多少錢(qián)！營(yíng)口聯(lián)通大數(shù)...

隨著互聯(lián)網(wǎng)的崛起，網(wǎng)站這個(gè)詞映入眾多企業(yè)的眼前，網(wǎng)站建設(shè)建網(wǎng)站成了很多企業(yè)邁入網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)始，建站有什么好處呢？首先來(lái)說(shuō)，一個(gè)企業(yè)要經(jīng)營(yíng)，必須有公司名稱(chēng)、公司地址等等，而企業(yè)在網(wǎng)上經(jīng)營(yíng)活動(dòng)也是如此，網(wǎng)站就好比企業(yè)的門(mén)頭一樣。當(dāng)一個(gè)人需要了解該企業(yè)時(shí)，可以通過(guò)網(wǎng)站一目了然；當(dāng)客戶(hù)需要和查找企業(yè)時(shí)，也能通過(guò)網(wǎng)上來(lái)找到企業(yè)的網(wǎng)站。所以，企業(yè)建站的好處：1、樹(shù)立企業(yè)形象酒香不怕巷子深，說(shuō)的就是線下企業(yè)經(jīng)營(yíng)時(shí)以自身企業(yè)形象帶來(lái)的效果，但企業(yè)在網(wǎng)上經(jīng)營(yíng)活動(dòng)時(shí)，一方面沒(méi)有大量老客戶(hù)支援，另一方面陌生人也沒(méi)有信任感，所以企業(yè)形象十分重要。在網(wǎng)上，企業(yè)形象不是由人數(shù)、占地大小等因素決定，而是有著獨(dú)特的塑造方式，讓人...

《從“流量”到“留量”》逗拍CEO嚴(yán)華培工具產(chǎn)品面臨“留存不高”“壁壘不高”“天花板不高”三大痛點(diǎn)，從“流量”到“留量”成為企業(yè)增長(zhǎng)的重要轉(zhuǎn)變。圍繞用戶(hù)的深度服務(wù)是“留量”的關(guān)鍵，觀察用戶(hù)的每一個(gè)行為和每一個(gè)需求，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)用戶(hù)精確化運(yùn)營(yíng)，為每個(gè)階段的運(yùn)營(yíng)決策提供支撐。在逗拍的閉環(huán)場(chǎng)景中，感知的內(nèi)容包括用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，還包括與用戶(hù)的深度連接；從長(zhǎng)期來(lái)看，數(shù)據(jù)中臺(tái)的價(jià)值是難以想象的，每一個(gè)決策、行動(dòng)和反饋都要建立在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上。逗拍已經(jīng)開(kāi)啟數(shù)據(jù)化進(jìn)程，未來(lái)也將繼續(xù)深入！《扇貝在數(shù)據(jù)治理方面的實(shí)踐》扇貝技術(shù)總監(jiān)丁彥數(shù)據(jù)治理實(shí)踐過(guò)程中，有幾個(gè)互相矛盾需要平衡的目標(biāo)：各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)既要打通又要自主，還...

2、在進(jìn)行建模之前，首先要考慮的是使用哪些變量來(lái)建立模型，需要從業(yè)務(wù)邏輯和數(shù)據(jù)邏輯兩個(gè)方面來(lái)考慮：業(yè)務(wù)邏輯：變量基于收集到的數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)在收集時(shí)，會(huì)產(chǎn)生與業(yè)務(wù)層面相關(guān)的邏輯。數(shù)據(jù)邏輯：通常從數(shù)據(jù)的完整性、集中度、是否與其他變量強(qiáng)相關(guān)（甚至有因果關(guān)系）等角度來(lái)考慮，比如某個(gè)變量在業(yè)務(wù)上很有價(jià)值，但缺失率達(dá)到90%，或者一個(gè)非布爾值變量卻集中于兩個(gè)值，那么這個(gè)時(shí)候我們就要考慮，加入這個(gè)變量是否對(duì)后續(xù)分析有價(jià)值。在選擇變量時(shí)，業(yè)務(wù)邏輯應(yīng)該優(yōu)先于數(shù)據(jù)邏輯，因?yàn)闃I(yè)務(wù)邏輯是從實(shí)際情況中自然產(chǎn)生，而建模的結(jié)果也要反饋到實(shí)際中去，因此選擇變量時(shí)，業(yè)務(wù)邏輯重要程度相對(duì)更高。3、數(shù)據(jù)分析有兩種主要的方式，...