數據分析如何發送給客戶

① 如何對客戶進行數據挖掘與分析

如何對客戶進行數據挖掘與分
大數據平台是為了計算，現今社會所產生的越來越大的數據量。以存儲、運算、展現作為目的的平台

大數據平台是允許開發者們或是將寫好的程序放在「雲」里運行，或是使用「雲」里提供的服務，或二者皆是。
類似目前很多輿情監測軟體大數據分析多瑞科輿情數據分析站系統，大數據平台是一個集數據接入、數據處理、數據存儲、查詢檢索、分析挖掘等、應用介面等為一體的。
大數據平台是允許開發者們或是將寫好的程序放在「雲」里運行，或是使用「雲」里提供的服務，或二者皆是。
類似目前很多輿情監測軟體大數據分析多瑞科輿情數據分析站系統，大數據平台是一個集數據接入、數據處理、數據存儲、查詢檢索、分析挖掘等、應用介面等為一體的。
想知道產品的市場調研與前景預測分析報告可以從目前的市場分析來做，當然是離不開大數據分析，以往的都是人工做調研，現在互聯網存在巨大的客戶資源。市場調研主要包括消費者需求調研、產品經銷商調研和競爭對手調研三大部分。
多瑞科輿情數據分析站可以針對性根據用戶所關注的方向進行全網覆蓋搜集信息，並按需求調研、產品經銷商調研和競爭對手調研等方面關鍵數據生成各種圖文分析報告。 產品調研多瑞科輿情數據分析站系統配置關注關鍵詞以及競品關鍵詞監測分析准確的市場情況，根據系統監測後的信息，可以在輿情系統服務平台中管理、導出簡報、生成圖表等，省掉了人力繁瑣的重復操作和調試，系統只需專人負責看管，操作簡單，數據量全面，輕松搞定各種報表形式。綜上所述，產品調研的作用是處於產品發布後的一個初步的廣泛調研，有助於了解到廣大消費者對於新產品的期望值和初步滿意度，當然，產品調研的最終目的也就是讓產品更加受歡迎創造更大的價值。通過多瑞科輿情數據分析站調研了解市場需求、確定目標用戶、確定產品核心，為了更好的制訂;為領導在會議上提供論據;提高產品的銷售決策質量、解決存在於產品銷售中的問題或尋找機會等而系統地、客觀地識別、收集、分析和傳播營銷信息，及時掌握一手資源;驗證我們定的目標客戶是不是我們想要的，目標用戶想要什麼樣的產品或服務;了解我們能不能滿足目標用戶的需求並且樂於滿足目標用戶的需求;找准產品機會缺口，然後衡量各種因素，制定產品戰略線路；對於全新的產品，調研前自己有一個思路，然後通過調研去驗證自己的想法的可行性。

② 微營銷技巧之微商如何通過數據分析，找到精準客戶

1. 先了解所從事行業的背景和行業信息；

2. 通過網路搜索分析行業對手的優勢；

3. 通過日常數據對自身進行定位，確定自己的方向；

4. 通過網路指數定位用戶群體和意向用戶；

5. 通過網路知道和網路文庫分析用戶年齡和用戶行為及搜索習慣；

6. 了解自己的優勢，對比競爭對手優勢，找到差異化；

7. 選擇自己適合的平台，將自己優勢和與競爭對手的不同展示在用戶；

8. 市場推廣方式進行，要符合用戶的愛好和行為；

9. 通過網路經驗和文庫及論壇，解決用戶需求，形成品牌和口碑；

10. 不斷與用戶交流及時解決他們的問題。

③ 怎樣利用數據分析給客戶提供合理的資產管理決策和方案

摘要：成功網路分析的關鍵在於數據和人力。從數據上講要求分析必須精確和合理。數據可能是不完整的，或者在某種程度上是假設的，但是它不能違背整體研究方向，而且必須取得那些可能根據方案採取行動的管理者的信任。比數據更重要的是人。
一、網路分析概述
當我們決定設立一個工廠或配送中心的時候，必須考慮如何設計建築結構，使用什麼樣的物料處理設備和系統，但是我們必須先回答一些基本的策略問題。我們應該建立一個新的倉庫還是擴大原有的倉庫？我們需要建幾個？我們需要整合或關掉幾個倉庫嗎？倉庫應該建在什麼地方？倉庫需要處理什麼樣的產品？倉庫要服務什麼樣的客戶？類似這些的問題通常就是網路分析的一部分。
網路分析
簡單的說網路分析就是用適當的實體設備（計劃、產品線、配送中心）來支持給定供應鏈的決策過程。這個過程由一系列的成本因素和運作限制因素驅動。成本變數隨著研究范圍和本質的不同（製造vs.分銷、單個倉庫vs.多個倉庫）而不同。但總體上成本的總類包括以下幾種：
1、原材料采購成本
2、固定成本
3、可變成本
4、庫存持有成本
5、安裝與運輸費用
6、外向運輸費用
運作約束因素是那些不考慮成本的要求。運作約束有很多但大體上包括下來因素：
1、設施狀態（鎖定開啟/鎖定關閉）
2、設施能力（產品種類vs.負荷能力）
3、設施的存儲和吞吐能力
4、顧客服務要求
5、采購要求（單一供應商vs.多個供應商）
6、最小和最大設施數量
網路分析也受到需求因素（需求數量、顧客所在位置、產品結構）和可選網路（設施備選地點、運輸情況）的約束。
模型工具
除了最簡單的網路，大量的特殊網路的存在、同時評估很多成本變數的需求，和滿足運作約束的需求，使得用傳統模型方法（計算器、電子數據表等）來解決問題變得越來越困難了。做出最優的選擇（成本最小或一定程度上利潤最大）需要使用網路模型工具。有很多可用的商業模型工具。大部分工具由3個基礎部分組成：一個可以輸入需求、成本、約束變數數據的用戶界面；一個將這些數據轉換成相應數學函數的轉換器；和一個解析引擎，做出最後的解決方案。解決引擎通過強有力的建模工具使用專門的混合整數線性規劃理論計算出真實最優解，因此被稱為「優化器」。大多數工具也都具備統計數據和圖形輸出功能。
建模與分析
網路建模與網路分析通常被認為是同一的。事實上，網路建模是網路分析過程的一個部分，也是很重要的一個部分。我們之所以進行這種區分主要是因為通常會存在一種誤解：一個完全模型的建立就能夠決定一個真實最優的網路。但是，模型只是一個計算和優化在一系列約束條件和給定的數據下目標函數的數學工具。它應該還包括使用者進行大量的運營假設，並為每種假設情形輸入相關數據，以及對模型結果的正確理解，而且還要考慮那些不能在模型中量化的因素（如風險管理、人為影響、銷售及市場影響等）。
二、網路分析的好處
最先想到的網路分析的好處應該是帶來的成本的節約。當然，還有其他很多好處。至少由此能夠帶來部門間很好的溝通和互動。
成本的節約
網路分析可能帶來5%-15%的物流成本的節約。當然這會隨著實際情況的不同而不同，而且假設當前的網路是次優的。它也同樣取決於內部網路變革的能力。例如，根據條款的規定，某一特定的配送中心必須繼續運營，或者家族的首腦要保護最初成立的工廠，這些都很難得到成本的節約。最後，成本的節約在於某些成本的避免而不僅是成本降低。通常網路分析是尋找新的設施來適應新的增長而不是整合現有設施來降低成本。這種情況下成本節約很難量化，因為沒有明確的基準來衡量的解決方案。
其他好處
除了成本節約的機會外，一個成熟的網路模型可以給帶來許多其他的好處。一個優化的網路可以通過縮短前置時間和提高訂單滿足率來提升客戶服務水平。網路模型也是一個很好的預算工具，可以預測未來的資本和運營成本需求。它也是一個理想的測試工具，用來快速檢驗可選的運營情景，以及由收購、新產品和其他商業變化帶來的影響。最重要的是，網路模型也是鼓勵內部人員間溝通的催化劑。在構建和評估網路模型時，需要很多與討論，包括戰略規劃、財務、銷售和市場、客服、信息系統、采購、庫存控制、生產製造、分銷、運輸以及其他影響物流網路變化或被物流網路變化影響的部門。由於這些人從組織整體的角度來發表他們的觀點，這樣就能形成一些新的視角和信息。最後，在收集和分析運營數據後，可能會出現一些新的改進機會。
三、建模要求
為了建立一個有效的模型，需要收集並驗證大量的數據。網路分析有三個基本的驅動因素：需求、成本和約束。必須努力找到跟每種假設情景相關的數據。此外，必須考慮模型中的整體和代表性的數據。模型是在產品組的層面上（干貨vs.冷凍，托盤揀選vs.拆零揀選）進行而不是SKU的層面，並且對分散的客戶按照種類（大vs.小，vs.零售）和地理位置進行劃分。
需求
需求數據描述了客戶的基本信息並反映了訂單特徵。這些數據一般從歷史客戶購買數據中獲得，最好是12個月的數據，以便抓住那些季節性的購買特徵。數據按照產品、顧客種類、地理位置和運輸模式（包裹配送、零擔、整車等）來進行整理劃分。
成本
成本數據的數量和類型取決於分析的范圍。總體上，成本包括固定成本（與需求無關）和可變成本（是需求的函數）。固定成本包括設施和設備的資本，以及間接開支，如行政勞動力。可變成本一般等同於運營成本，如直接勞動力與運輸。其他成本，如庫存持有成本，可以說包含固定和可變成本兩個部分，並以此來建模。模型的一個任務就是進行固定成本與可變成本的權衡分析。拿新建一個配送中心來舉例，假設這個配送中心並不是運營上規定必須建的，只有當可變成本的節省能夠彌補固定成本時就應該建。固定成本包括設施、設備、增加的行政人員以及相關的庫存成本。它可能會降低對當地客戶的外向運輸費用。內向運輸費用的增加或減少取決於整個網路，直接勞動力成本也是這樣。如果可變費用的節省能彌補固定費用，那麼就可以建這個配送中心，否則就不應該建。在某些情況下，成本數據不是那麼容易拿到，特別是想要得到按產品組合或顧客分類劃分的成本數據。一般製造和分銷的成本可以從運營明細表、損益表及其他報表中獲得，整體運輸數據也一樣。難點在於如何獲得運輸模式和路線的費率。在某些情況下，特別是包裹配送和零擔配送，這些信息可以從公開的價目表中獲得。但是對整車運輸、鐵路及其他模式下，獲得這些信息需要花費大量的時間和精力。最後，確定在分析時要考慮或不考慮某些成本因素。那些不考慮的成本是不重要的，有些可能比較重要但仍然要排除在外，因為我們不想讓它們對網路產生影響。最新的典型例子就是由第三方物流提供內向運輸的成本。雖然這些成本是很重要的，但通常不予考慮，因為我們希望圍繞顧客而不是供應商來設計網路。在這種情況下，一般用敏感性分析法來確定這些決策的影響。同樣也用來評估方案的敏感性以便增加或減少不同的成本驅動因素。
約束條件
約束條件是使用者在不考慮成本的情況下加在模型上的因素。約束條件有很多種形式，最常見的有4種。首先是生產線、車間或配送中心的能力限制，其次是資格限制。資格限制可能使一個儲存冷凍產品的倉庫不能存儲干貨，使一條生產玻璃瓶的生產線不能生產易拉罐。第三是顧客服務的限制。服務水平的限制是的設施的建設不能只考慮成本。最後是開設/停業的限制。它限制了設施的最大或最小數量，和/或特定設施繼續營業或停業。
挑戰
成功的網路分析的兩個最大挑戰在於數據的不完整性和不能始終如一的貫穿研究的目標。後者是項目管理的問題。由於參與研究的大量人員缺乏相應的經驗，網路分析很容易陷入不適當的數據收集和分析，並且有可能使過程轉向其他的方向。
另一方面，數據問題也不是人為能控制的。在處理數據的不完整性時有三種解決方法。首先確定這些數據是必須的。在長遠的戰略分析中，非必要數據的不完整，也能得到方向正確的結果。其次是為缺失信息留有空間。這些空間有多種形式，一般是用最樂觀的估計值代替具體信息。最後是對分析很關鍵的數據，要努力研究和分析得出有用的信息。
對一些國際性的模型來說這些挑戰會更大。項目管理者的挑戰也更大，包括語言障礙和時差。數據收集也由於某些原因變的很困難。最大的問題在於缺乏標準的運輸價目表。例如，不像在美國，其他國家基本都沒有零擔運輸價目表。此外，運輸基礎設施在不同國家的不同地方也有很大區別，使得很難估計運輸時間和距離。區域勞動力和設施成本的差距也比美國更顯著。當然還有不同國家和同一國家不同地區的稅率及商業規則的不同。稅收的考慮在很大程度上可以改變研究的方向。大多數情況下處理這些數據問題的最好方法就是依靠當地的專家意見，並花時間徹底研究那些有顯著成本或限制影響的因素。
四、成功的關鍵
成功網路分析的關鍵在於數據和人力。從數據上講要求分析必須精確和合理。數據可能是不完整的，或者在某種程度上是假設的，但是它不能違背整體研究方向，而且必須取得那些可能根據方案採取行動的管理者的信任。比數據更重要的是人。首先，一個成功的分析要求有一個不管是來自於內部還是外部的經驗豐富的、善於分析的人，來處理數據、建立模型並領導整個過程。其次項目團隊要由一批來自全國各地、能處理各種商業問題和影響分析的物流問題的人組成。通常項目經理進行整個團隊的諧調工作。再次是高層管理者的支持。如果研究沒有被很好的肯定，團隊成員將不會參與，項目也會很快失去動力。最後，必須建立一定的目標，並嚴格向這個目標奮斗。網路模型分析很容易被誤解為其他的東西，並做一些不必要的分析。這可以通過這些方法來避免，如前期解釋網路分析的戰略性質，明確網路模型的界限，明確分析的目的。

④ 數據精準營銷的七個關鍵要素

數據精準營銷的七個關鍵要素
說到大數據精準營銷，不得不先提個性化的用戶畫像，我們針對每一類數據實體，進一步分解可落地的數據維度，刻畫TA的每一個特徵，在聚集起來形成人群畫像。

01用戶畫像
用戶畫像是根據用戶社會屬性、生活習慣和消費行為等信息而抽象出的一個標簽化的用戶模型。具體包含以下幾個維度：
用戶固定特徵：性別，年齡，地域，教育水平，生辰八字，職業，星座
用戶興趣特徵：興趣愛好，使用APP，網站，瀏覽/收藏/評論內容，品牌偏好，產品偏好
用戶社會特徵：生活習慣，婚戀，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分
用戶消費特徵：收入狀況，購買力水平，商品種類，購買渠道喜好，購買頻次
用戶動態特徵：當下時間，需求，正在前往的地方，周邊的商戶，周圍人群，新聞事件如何生成用戶精準畫像大致分成三步。
1.採集和清理數據：用已知預測未知
首先得掌握繁雜的數據源。包括用戶數據、各式活動數據、電子郵件訂閱數、線上或線下資料庫及客戶服務信息等。這個是累積資料庫；這裡面最基礎的就是如何收集網站／APP用戶行為數據。比如當你登陸某網站，其Cookie就一直駐留在瀏覽器中，當用戶觸及的動作，點擊的位置，按鈕，點贊，評論，粉絲，還有訪問的路徑，可以識別並記錄他／她的所有瀏覽行為，然後持續分析瀏覽過的關鍵詞和頁面，分析出他的短期需求和長期興趣。還可以通過分析朋友圈，獲得非常清晰獲得對方的工作，愛好，教育等方面，這比個人填寫的表單，還要更全面和真實。
我們用已知的數據尋找線索，不斷挖掘素材，不但可以鞏固老會員，也可以分析出未知的顧客與需求，進一步開發市場。
2.用戶分群：分門別類貼標簽
描述分析是最基本的分析統計方法，描述統計分為兩大部分：數據描述和指標統計。數據描述：用來對數據進行基本情況的刻畫，包括數據總數，范圍，數據來源。指標統計：把分布，對比，預測指標進行建模。這里常常是Data mining的一些數學模型，像響應率分析模型，客戶傾向性模型，這類分群使用Lift圖，用打分的方法告訴你哪一類客戶有較高的接觸和轉化的價值。
在分析階段，數據會轉換為影響指數，進而可以做"一對一"的精準營銷。舉個例子，一個80後客戶喜歡在生鮮網站上早上10點下單買菜，晚上6點回家做飯，周末喜歡去附近吃日本料理，經過搜集與轉換，就會產生一些標簽，包括"80後""生鮮""做飯""日本料理"等等，貼在消費者身上。
3.制定策略：優化再調整
有了用戶畫像之後，便能清楚了解需求，在實際操作上，能深度經營顧客關系，甚至找到擴散口碑的機會。例如上面例子中，若有生鮮的打折券，日本餐館最新推薦，營銷人員就會把適合產品的相關信息，精準推送這個消費者的手機中；針對不同產品發送推薦信息，同時也不斷通過滿意度調查，跟蹤碼確認等方式，掌握顧客各方面的行為與偏好。
除了顧客分群之外，營銷人員也在不同時間階段觀察成長率和成功率，前後期對照，確認整體經營策略與方向是否正確；若效果不佳，又該用什麼策略應對。反復試錯並調整模型，做到循環優化。
這個階段的目的是提煉價值，再根據客戶需求精準營銷，最後追蹤客戶反饋的信息，完成閉環優化。
我們從數據整合導入開始，聚合數據，在進行數據的分析挖掘。數據分析和挖掘還是有一些區別。數據分析重點是觀察數據，單純的統計，看KPI的升降原因。而數據挖掘從細微和模型角度去研究數據，從學習集、訓練集發現知識規則，除了一些比較商業化的軟體SAS，WEKA功能強大的數據分析挖掘軟體，這邊還是更推薦使用R，Python，因為SAS，SPSS本身比較昂貴，也很難做頁面和服務級別的API，而Python和R有豐富的庫，可以類似WEKA的模塊，無縫交互其他API和程序，這里還需要熟悉資料庫，Hadoop等。
02數據細分受眾
「顛覆營銷」書中提到一個例子，可以引述一下，大家思考一個問題：如果你打算搜集200份有效問卷，依照以往的經驗，你需要發多少份問卷，才能達到這個目標？預計用多少預算和時間來執行？
以往的方法是這樣的：評估網路問卷大約是5%的回收率，想要保證收到200份的問卷，就必須有20倍的發送量，也就是發出4000份問卷，一個月內如果可以回收，就是不錯的表現。
但現在不一樣了，在執行大數據分析的3小時內，就可以輕松完成以下的目標：
精準挑選出1%的VIP顧客
發送390份問卷，全部回收
問卷寄出3小時內回收35%的問卷
5天內就回收了超過目標數86%的問卷數
所需時間和預算都在以往的10%以下
這是怎麼做到在問卷發送後的3個小時就回收35%？那是因為數據做到了發送時間的"一對一定製化"，利用數據得出，A先生最可能在什麼時間打開郵件就在那個時間點發送問卷。
舉例來說，有的人在上班路上會打開郵件，但如果是開車族，並沒有時間填寫答案，而搭乘公共交通工具的人，上班路上的時間會玩手機，填寫答案的概率就高，這些都是數據細分受眾的好處。
03預 測
「預測」能夠讓你專注於一小群客戶，而這群客戶卻能代表特定產品的大多數潛在買家。
當我們採集和分析用戶畫像時，可以實現精準營銷。這是最直接和最有價值的應用，廣告主可以通過用戶標簽來發布廣告給所要觸達的用戶，這裡面又可以通過上圖提到的搜索廣告，展示社交廣告，移動廣告等多渠道的營銷策略，營銷分析，營銷優化以及後端CRM/供應鏈系統打通的一站式營銷優化，全面提升ROI。
我們再說一說營銷時代的變遷，傳統的企業大多還停留在「營銷1.0」時代，以產品為中心，滿足傳統的消費者需求，而進入「營銷2.0」，以社會價值與品牌為使命，也不能完全精準對接個性化需求。進入營銷3.0的數據時代，我們要對每個消費者進行個性化匹配，一對一營銷，甚至精確算清楚成交轉化率，提高投資回報比。

大數據下的營銷顛覆經典的營銷4P理論，Proct，Price，Place，Promotion，取而代之的是新的4P，People，Performance，Process，Prediction。在大數據時代，線下地理的競爭邊界早就不存在，比的是早一步的先知能力，利用大數據，從顧客真實交易數據中，預測下一次的購買時間。 營銷3.0時代關鍵詞就是「預測」。
預測營銷能夠讓你專注於一小群客戶，而這群客戶卻能代表特定產品的大多數潛在買家。以上圖為例，你可以將營銷活動的目標受眾鎖定為20萬潛在客戶或現有客戶，其中包括特定產品的大多數買家（4萬人）。你還可以撥出部分預算用於吸引更小的客戶群（比如20% 的客戶），而不是整個客戶群，進而優化你的支出。
過去我們看數據可能是被動的方式，但預測營銷強調是決策價值，比如購買時間，你該看的不是她最後的購買日期，而是下次購買的時間，看未來的存活概率，最後生成客戶終身價值（CLV）。預測營銷催生了一種新的數據驅動營銷方式，就是以客戶為中心，核心在於幫助公司完成從以產品或渠道為中心到以客戶為中心的轉變。
04精準推薦
大數據最大的價值不是事後分析，而是預測和推薦，我就拿電商舉例，"精準推薦"成為大數據改變零售業的核心功能。譬如服裝網站Stitch fix例子，在個性化推薦機制方面，大多數服裝訂購網站採用的都是用戶提交身形、風格數據+編輯人工推薦的模式，Stitch Fix不一樣的地方在於它還結合了機器演算法推薦。這些顧客提供的身材比例，主觀數據，加上銷售記錄的交叉核對，挖掘每個人專屬的服裝推薦模型。 這種一對一營銷是最好的服務。
數據整合改變了企業的營銷方式，現在經驗已經不是累積在人的身上，而是完全依賴消費者的行為數據去做推薦。未來，銷售人員不再只是銷售人員，而能以專業的數據預測，搭配人性的親切互動推薦商品，升級成為顧問型銷售。
05技術工具
關於預測營銷的技術能力，有幾種選擇方案：
1、使用預測分析工作平台，然後以某種方法將模型輸入活動管理工具；
2、以分析為動力的預測性活動外包給市場服務提供商；
3、評估並購買一個預測營銷的解決方案，比如預測性營銷雲和多渠道的活動管理工具。
但無論哪條路，都要確定三項基本能力：
1）連接不同來源的客戶數據，包括線上，線下，為預測分析准備好數據 ；
2）分析客戶數據，使用系統和定製預測模型，做高級分析 ；
3）在正確時間，正確客戶，正確的場景出發正確行為，可能做交叉銷售，跨不同營銷系統。
06預測模型
預測客戶購買可能性的行業標準是RFM模型（最近一次消費R，消費頻率F，消費金額M），但模型應用有限，本質是一個試探性方案，沒有統計和預測依據。「過去的成績不能保證未來的表現」，RFM只關注過去，不去將客戶當前行為和其他客戶當前行為做對比。這樣就無法在購買產品之前識別高價值客戶。
我們聚焦的預測模型，就是為了在最短時間內對客戶價值產生最大影響。這里列舉一些其他模型參考：
參與傾向模型，預測客戶參與一個品牌的可能性，參與定義可以多元，比如參加一個活動，打開電子郵件，點擊，訪問某頁面。可以通過模型來確定EDM的發送頻率。並對趨勢做預測，是增加還是減少活動。
錢包模型，就是為每個客戶預測最大可能的支出，定義為單個客戶購買產品的最大年度支出。然後看增長模型，如果當前的總目標市場比較小，但未來可能很大，就需要去發現這些市場。
價格優化模型，就是能夠去最大限度提升銷售，銷量或利潤的架構，通過價格優化模型為每個客戶來定價，這里需要對你想要的產品開發不同的模型，或者開發通用，可預測的客戶價格敏感度的模型，確定哪一塊報價時對客戶有最大的影響。
關鍵字推薦模型，關鍵字推薦模型可以基於一個客戶網路行為和購買記錄來預測對某個內容的喜愛程度，預測客戶對什麼熱點，爆款感興趣，營銷者使用這種預測結果為特定客戶決定內容營銷主題。
預測聚集模型，預測聚集模型就是預測客戶會歸為哪一類。
07AI在營銷領域的應用
去年人工智慧特別火，特別是深度學習在機器視覺，語言識別，游戲AI上的突飛猛進，以至於人們開始恐慌人工智慧是不是已經可以接管人類工作，我個人是對新技術有著強烈的興趣，也非常看好新科技，數據與現實的關聯。
我以前在國外零售店買單的時候經常被詢問「你有沒有購物卡」，當我說沒有收銀員會趕緊勸我免費開通，有打折優惠，只需要填個手機號和郵箱，後面就可以針對我的購買記錄做營銷活動，而當我下次進來，他們就讓我報出電話號碼做消費者識別，當時我想如果做到人臉識別，豈不是更方便，刷臉就可以買單。而這個場景在去年也有了實驗，螞蟻金服研發出了一個生物識別機器人，叫螞可Mark，據說其認臉能力已經超越了人類肉眼的能力。還有VR購物，Amazon推出的無收銀員商店Amazon Go，通過手勢識別，物聯網和後續數據挖掘等技術實現購物體驗。
針對營銷領域，主要有以下三種預測營銷技術：
1、無監督的學習技術
無監督學習技術能識別數據中的隱藏模式，也無須明確預測一種結果。比如在一群客戶中發現興趣小組，也許是滑雪，也許是長跑，一般是放在聚類演算法，揭示數據集合中 真實的潛在客戶。所謂聚類，就是自動發現重要的客戶屬性，並據此做分類。
2、 有監督的學習技術
通過案例訓練機器，學習並識別數據，得到目標結果，這個一般是給定輸入數據情況下預測，比如預測客戶生命周期價值，客戶與品牌互動的可能性，未來購買的可能性。
3、強化學習技術
這種是利用數據中的潛質模式，精準預測最佳的選擇結果，比如對某用戶做促銷應該提供哪些產品。這個跟監督學習不同，強化學習演算法無須僅需輸入和輸出訓練，學習過程通過試錯完成。
從技術角度看，推薦模型應用了協同過濾，貝葉斯網路等演算法模型。強化學習是被Google Brain團隊的負責人Jeff Dean認為是最有前途的AI研究方向之一。最近Google的一個AI團隊DeepMind發表了一篇名為《學會強化學習》的論文。
按團隊的話來說，叫做「學會學習」的能力，或者叫做能解決類似相關問題的歸納能力。除了強化學習，還在遷移學習。遷移學習就是把一個通用模型遷移到一個小數據上，使它個性化，在新的領域也能產生效果，類似於人的舉一反三、觸類旁通。
強化學習加上遷移學習，能夠把小數據也用起來，我認為是很激動人心的，通過AI來創造AI，數據科學家的部分工作也可以讓機器來實現了。

⑤ 簡訊營銷數據分析，如何分析，怎樣總結

手機信息營銷沒有預期目標,大部分商戶企業現象全部都是緊扣著營銷簡訊核心內容、營銷策略、應用格式不當這三個方面.還有某些受歡迎經常按部就班發送營銷簡訊的商戶.總是樂此不疲的受歡迎把手機信息一股腦兒塞顧客.那麼自然不可能有預期目標了.

對手機簡訊營銷還沒預期目標現象開展刨析小結為以下四個方面：

1)企業在簡訊營銷應用開展信息群發時，必須記得將每有個客戶的相對名字插進手機信息。那麼，每有個客戶都是收發到這條有自己(或昵稱)的簡訊內容，這將使信息內容更為個性化，更能建立聯系企業與顧客相互間的間距。除此以外，手機信息營銷最後的企業簽名不但是對收發到手機信息的人的重視，還能著重強調企業名字，加重企業或品脾在顧客心頭的感覺，為顧客出現購買行為舉動打下基礎。

2)發送簡訊時，應用精闢、精確、幽默的廣告語是非常受歡迎的。因此，我們提醒大家干凈整潔的手機信息語句，簡潔明了、清楚、趣味和活潑的語法會給客戶留個更佳的感覺，做到游刃有餘的預期目標喲!

3)手機信息營銷的其它基本要素是刺激性客戶的購買慾望。假若在核心賣點上無法非常好地反映出兼具生機的商品信息，也就會喪失企業競爭優勢。提高客戶購買慾望的另一種思維模式是必須我們一起先認可客戶的心願。

4)為什麼我們的手機簡訊營銷還沒回復，有時候還會經常出現網路投訴。那意味著你的手機信息過度復雜化，乃至引發了顧客的誤解。手機信息編排的第一件事是防止名詞術語和復雜化的專有名詞。客戶要應用簡單化、直接的口頭或白話文，只需一眼就能正確理解並把握業務流程。企業在編寫簡訊內容時必須要顧及客戶體驗，簡單化通俗的一段文字更有益於你的產品營銷。
三、怎樣提高手機信息營銷預期目標?
1.多種多樣手機簡訊營銷手機信息營銷內容的吸引力是點開率的關鍵，試想一下，假若有個70字內的營銷簡訊還沒任何的吸引力，那又如何才可以在諸多營銷簡訊中獲得成功呢?因此，新核心內容要直接了當，直達客戶供求，那麼才可以提高營銷簡訊的轉化率。

2.做好客戶細分
客戶細分是手機信息營銷中尤為重要的那步，完整的刨析客戶的個性特點，合作意向並做好篩選，那麼做的意義往往是有利於手機聯系人的管理工作，尤為重要的是為自己有個清楚的構思，給這一種的客戶適宜在什麼時間以哪種頻段發送哪種的手機營銷簡訊。不一樣的的客戶社會群體，即便手機信息相同，但喜歡的主題風格、收發手機信息的頻段都是有差距，分級管理更有利區分。
3.統計數據追蹤
手機信息營銷的意義是以便促使營銷，不論對大批量客戶還是單獨客戶，了解客戶對我們信息群發的收發狀況，對事後的追蹤促使成交，有很大作用,正常說的知彼知己，百戰百勝。
4.規范化發送頻段
手機簡訊營銷並不一定的手機信息狂轟亂炸，假若我們一起一昧的往客戶手機信息不斷的發送營銷簡訊很有可能會引發客戶的抵觸，往往起不上運營推廣預期目標，更有很有可能面臨客戶的網路投訴以至於造成別的的損害，因此，在我們一起將總體目標具體位置開展分類管理過後才可以完全，直接在適當的時間段里將手機信息適當的發給相對的客戶。

之上是對手機簡訊營銷效果剖析，適當的應用手機信息這一工貝，才可以使運營推廣的花銷減少，預期目標就不比互聯網推廣差。手機網路上很時髦的一段話是：還沒有不好用的物品，只有不可能用的人。把握營銷簡訊小技巧，更令你的運營推廣預期目標盡可能提高。

⑥ 如何進行大數據獲客

如何運用大數據獲客

01大勢所趨的時代進程

在數據時代的發展中，如何在冗長的數據中發現新知識、新風口、分析大眾喜愛的產品，進行精準推廣和精準營銷？

數據就是資源，在大數據時代，更快地獲取目標客戶數據，更快地抓住時代脈搏，需要海量精準數據的支撐。要成功創業，首先要做大的營銷策略規劃，一步一步搶占市場先機。

大數據曾經是野蠻生長的，在利益的驅使下浮華起來；但不可否認，在大數據時代，數據挖掘、分析，不僅能從各個方面影響我們的生活，不僅更方便，而且能直接提升我們的幸福感。

更為准確的大數據分析可以幫助企業提升精準推廣，還可以避免傳統膜拜模式下普通百姓被鋪天蓋地的廣告所淹沒，企業還可以降低客戶成本。

數據時代，萬物互聯是大勢所趨。

02大數據的優勢

1.實時性

在沒有時間限制的情況下，運營商將記錄所有用戶的上網情況、通訊行為軌跡，並將你使用的每1KB流量作為數據存儲，因此運營商的大數據實時性非常高。

2.精準度

若運營商的大型數據用於企業營銷，且企業希望在三天內進行某些瀏覽、訪問過同企業相關的網站或 app，或在同企業的網站或 app中留下了客戶信息，要求地域、年齡、性別等多種維度，則運營商的大數據就能根據企業提供的這些需求，通過數據建模分析，幫助企業精準地抓住客戶資源數據，將數據發送給相關企業，用於精準營銷。

03運用大數據獲客的方法

1.利用大數據精確定位用戶

如今智能移動終端特別發達，運營商可以根據基站的不同來確定用戶的准確位置，一般誤差在幾百米到一公里左右。

2.收集有效的用戶數據信息

運營商擁有海量的用戶系統，其用戶既可從事不同行業，也可成為金融、教育、房產、汽車、裝飾等不同行業的目標客戶群體。

3.建立用戶偏好行為資料庫

手機終端和手機網路時代的到來，給大家帶來了極大的方便，人們對衣食住行等方面的日常需求都在網上得到了解決，比如瀏覽網站、使用 APP、撥打400/固話、接收簡訊、有沒有不明白的問題就會上網搜索關鍵字等，所有通過智能移動終端和移動互聯網產生的上網行為，都將由運營商的毫秒級的速度來儲存。

4.判斷用戶偏好

運營商擁有消費、支付、徵信、興趣愛好等多維度行為數據的大數據運營商

操作人員可以根據用戶使用的流量收費，短消息收費，語音收費等，來分析用戶的消費能力。分析用戶信用狀況，包括通過用戶的消費額度、支付及時性、還款情況等。包含了用戶經常瀏覽的網站，使用了哪些 APP，搜索了哪些關鍵詞等，以判斷用戶的興趣愛好偏向等。

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⑦ 如何使用CRM做數據分析

CRM的數據分析涉及到了產品、客戶、銷售、員工等各個板塊，企業可通過系統報表進行分析，幫助自己梳理工作。
一、使用系統報表做統計分析
（1）CRM系統提供一些基礎的系統報表，包括線索數據分析、客戶數據分析、商機分析、合同統計分析、業績分析、產品分析、采購數據分析、員工辦公統計、員工電話/日誌分析等。
（2）企業通過對員工線索數、商機數、成交率和成交額的分析和對比，可以得出線索的質量還有員工的工作情況。
（3）通過整體商機數量以及商機金額的分析，還可以預測商機趨勢，方便領導層做出銷售預測，從而做出針對性的計劃調整。
（4）企業產生的每一筆合同涉及到的應收款和已收款都會在系統中進行顯示和統計，通過對合同金額的分析、回款金額等的統計與分析，可以發現哪個季節、哪個地區的成交額比較多。企業可以得出自身的淡季和旺季，合理地調整庫存，合理地規劃重點開發區域。
（5）業績分析。企業可以對各個員工、各個銷售部門以及各個分公司的業績進行分析對比，讓成功的個人、團隊、分公司分享總結成單的方法，大家一起交流學習，提高整個企業的運行效率。
（6）產品分析。對於產品的分析，可以滲透到產品的采購、庫存和銷售的各個環節，哪個產品的銷售量最高、哪個產品在哪個地區的銷售量最高、哪個產品在哪個季節的銷售量最高、每樣產品的周、月、季度銷售量是怎樣的，高峰和低谷在什麼時間、什麼地點，從而針對性地調整產品的庫存和結構。
二、自定義報表，按照需要進行數據分析
當然，如果系統的報表不能滿足自身的需要時，企業也可以選擇自定義模塊，根據自己的需要選擇關鍵欄位進行數據分析。CRM系統目前支持自定義欄位、布局、列表、報表等等，幫助企業記錄更多細節信息，讓企業真正擁有屬於自己的客戶關系管理系統。
數據是決策的基礎，也是改進工作的指導建議，只有充分利用好數據，才能更好地分析和決策。所以企業應該充分意識到數據的重要性，然後做好充分利用，為優化自己的管理，提升公司的業績做鋪墊。
每個行業、每個企業都有自己的獨到之處，所以，需要統計分析的數據也不一樣，這需要使用者根據自己的情況進行選擇。CRM可以把企業從復雜的EXCEL表格中解救出來，在最短的時間內幫助企業完成復雜的數據分析，從而進行科學決策。簡信CRM是企業進行數據分析的最佳拍檔，也是幫助企業進行科學決策的重要工具。

⑧ 如何利用大數據做到對客戶的精準營銷

大數據營銷等同於精準營銷，或是精準營銷是大數據營銷的一個核心方向和價值體現。然而，數據本身不會產生價值。為此，我們要把數據組織成數據資源體系，再對數據進行層次、類別等方面的劃分。在此基礎上，通過分析數據資源和相關部門的業務對接程度，以此發揮數據資源體系在管理、決策、監測及評價等方面的作用，從而產生大數據的大價值，真正實現了從數據到知識的轉變，為領導決策提供服務依據本例根據工作實踐。
本例以三個工作實例，展示如何通過對數據分析進行對客戶的精準營銷。
工具/原料

大數據營銷
大數據營銷三個案例分析

案例一：筆者在銀行工作，通過對儲戶身份證信息進行海量剖析，發現一個有趣的現象，即購買理財產品的客戶以40-50歲的女性居多。
根據這一信息，有經驗的理財經理通過身份證信息即能准確的分析出支行有哪些符合條件的客戶，迅速的對新推出的理財產品進行電話營銷，做到不出門即可實現銷售，較快的完成了銷售任務。
而另一些更具創新性的理財經理，通過身份證信息，在情人節期間組織了網點沙龍客戶邀約活動，對符合18-30歲、30-45歲這兩個年齡段的男性客戶進行了電話營銷，通過贈送愛人鮮花、化妝品以及高價值的禮品進行金融產品營銷，較好的引起男性客戶的興趣，有力的拉升了業績增長。
這些數據分析手段就能夠做到個性化營銷和定位，加強對客戶的認知，為客戶找到價值，從而帶動銷量。
案例二：在與供電部門合作期間，供電部門提供了一條信息，市裡每一天上網高峰期主要集中在中午12點之後和晚上的12點之前。供電部門認為，出現這種「怪現象」的原因是因為現在的人們普遍睡覺前都會有上網的習慣。
這條信息當時很多人沒有注意，似乎與銀行搭不上關系，但我們市場經營部門的一個年輕的大學生針對人們這種「強迫症」，通過手機銀行與商家合作，在晚上12點進行促銷秒殺活動，即推動了手機銀行業務量的提升，同時也帶動商家銷量的倍增，實現了雙贏。
案例三：在為企業代發工資數據中，我們曾發現一個現象，即一般企業員工代發帳戶每月都會沉澱一定的余額，金額不大，1000元也有，幾千的也有，長期不動的也有，活期利率很低，但是這些客戶的帳戶金額又達不到理財產品的起售金額，這些客戶工資用了也就用了，成了「月光族」，沒有理財理念。
如何通過分析這些數據信息直接進行客源組織，為這些具有相同需求的人群量身定做金融服務，並享受」一客（群）一策「的定製服務，我們進行專題研究。
最終，我們在零存整取、基金定投和適時到帳理財產品上進行了產品打包宣傳，同步利用信用卡宣傳，幾場現場專題沙龍下來，引起了不少企業員工的注意和興趣，著實為這些收入不高的人群提供了一條實實在在的理財渠道。
這三個小故事就是對歷史數據進行挖掘的結果，反映的是數據層面的規律，它通過對大量的數據系統中提取、整合有價值的數據，從而實現從數據到知識、從信息到知識、從知識到利潤的轉化。
簡單來說就是：5個合適，在合適的時間、合適的地點、將合適的產品以合適的方式提供給合適的人。
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具體來講，當我們通過對完成數據分析之後，找出相同的規律，當然還有一些個性化數據體現，為此具體的應用場景需要根據企業、業務的具體情況進行精準營銷策劃、設計。
概括來講，我們需要以下三個步驟：
第一步：數據採集，了解用戶，通過收集用戶所有的數據，主要包括靜態信息數據、動態信息數據兩大類，靜態數據就是用戶相對穩定的信息，如性別、地域、職業、消費等級等，動態數據就是用戶不停變化的行為信息，如消費習慣、購買行為等;
第二步：分析這些數據，給客戶畫像，畫像代表客戶對營銷內容有興趣、偏好、需求等，分析推算客戶的興趣程度、需求程度、購買概率等;
第三步，也就是最後一步，將這些畫面綜合起來，拼成一張較為完整的圖，這樣我們對客戶就有了一個大概的了解。

⑨ 數據分析怎麼寫

數據分析怎麼寫

數據分析怎麼寫？眾所周知，數據分析報告是根據數據分析原理以及方法,運用數據來反映以及分析事情的現狀、原因、本質,得出結論和解決辦法，我相信很多人在想到數據分析報告的時候是都十分痛苦的，不知從何下手，下面為大家分享數據分析怎麼寫。

數據分析怎麼寫1

需求分析

一定要了解一定要了解清楚要什麼再開始動手。如果只知道出發，不知道方向、目的，那麼有可能會越走越遠離方向。就好像做菜，比如你愛人想吃魚，你也沒繼續問，就給她做了一道紅燒鯉魚。但是事實上你可能都沒了解清楚，她是像是具體那種魚，是想要紅燒清蒸還是其他做法。可能你做了很多的工作，付出了辛勤的勞動，但最後她仍然不滿意。做數據分析也是如此，如果沒有了解清楚需求，有可能最後會造成全盤的返工。

最好需要了解報告的用途、形式、重點目標和完成時限。即使你拿到了草稿或者樣本也要自己了解一遍比較好。主要原因是因為，現在如果是你做，那你就是負責人。你應該最清楚如果讓報告滿足所有需求。另外，之前的報告不一定就考慮到了所有的細節，如果做之前沒有考慮，那麼最後還有可能會一步一步增加細節，也會耽誤時間。

前進一定要有方向，做數據分析一定要有需求分析！

數據採集

數據的數量和質量對於數據分析師和食材的數量及質量對於廚師的意義是一樣的。如果沒有數據，那就像空有一身廚藝卻沒有任何食材的廚師。所以，做好需求分析之後的下一步一定是數據採集。

數據採集就是收集相關原始數據的過程，為數據報告提供了最基本的素材來源。在現實中來源有多種多樣，直接問業務發生者或者一線管理者、公司運營後台的數據、網站運營時的數據等等。數據採集工作要做的就是盡可能地收集可能能用得上的數據，並集中地保存到合適的文檔里，用於後期的處理。

數據採集的數量一定要足夠多，否則難以發現有價值的數據規律；此外收集的過程中也要主要收集准確的資料，虛假的數據無法生成可信且可行的數據報告。這要求在數據收集的過程中不僅應該有科學而嚴謹的方法，而且對異常數據也要具備一定的甄別能力。

數據處理

廚師在進行烹飪之前，一般會對食材進行一定的處理，方便後續烹制。食材經過處理才能被用來加工，同樣的，數據也只有被經過處理之後才能拿來製作數據報告。

採集到的數據要繼續進行加工整理才能形成合力的規范樣式，用於後續的數據分析運算，因此數據處理是整個過程中一個必不可少的中間步驟，也是數據分析的前提和基礎。數據經過加工處理，可以提高可讀性，更方便運算；反之，如果跳過這個環節，不僅會影響到後期的運算分析效率，更有可能造成錯誤的分析結果。

舉一個常見的例子，如果是從業務發生者或者是一線管理者收集來的數據很有可能格式不統一，如果不做處理，很難開展下一步的工作。

數據分析

食材都處理好了，後續還要掌握火候，按照食譜的順序來加工操作。數據分析也一樣，前期方案和數據都准備好了，按照既定的方法就可以實現預定的目標。

通過專門的.統計分析工具以及數據挖掘技術，可以對這些數據進行分析和研究，從中發現數據的內在關系和規律，獲取有價值有意義的信息。

數據展現

菜做好了，也得裝盤才行。如果是客人未嘗試過的，有份介紹可能更好。菜餚的色相意味形以及為專人訂制的價值就是展示的主要目標。

同樣，數據分析的結果最終要行程結論，這個結論要通過數據分析報告的形式展現給決策者。數據分析報告的結論要簡潔鮮明，一目瞭然，同時還要有足夠的論據支持，這些論據就包括分析的數據以及分析的方法。

因此，在最終的數據報告中，表格和圖形是兩種常見的數據展現方式。通常情況下，一圖勝十表，一表勝十言。所以，在數據展現上，我們一定要做到可視化。圖表具有直觀而形象的特點，可以化冗長為簡潔，化抽象為具體，使數據和數據關系得到最直接有效地表達。如果你想要表現一個營業部經營狀況的趨勢性結論，使用一串枯燥的數字或者一串文字，遠不如一個折線圖加趨勢線更能說明問題。

經過上面這幾個步驟的操作，一份完整的數據報告就可以形成，其中的價值將會在決策和實踐中起到作用。

尋找真因

數據分析經過上述步驟看起來基本完成，但是真正的來說，數據分析一定要和實際業務相結合，要為決策者決策服務。下面這幾個步驟是重點為決策者服務。

數據分析怎麼寫2

分析類別：

首先需要知道自己報告的類別，如你需要做 昨天的交易分析，那就是描述性分析。你需要找到訂單量下降的原因，就是解釋性分析。你需要對下個月的銷售做提前采購計劃，就是預測性分析。針對一個未知的事情，比如你們產品是否需要增加某個功能模塊，做探索研究，就是探索性分析。

分析流程：

數據分析一般都是一次性的，一般都是專題分析報告。提需求的方式，是我們有一個問題需要解決（解釋性，探索性，描述性，預測性）。而不是提的需求是，我需要一個什麼樣格式的數據，你們計算好了發給我一下，甚至直接給我做一個ppt和報表。客戶說 自己想買一瓶可樂，其實他只是口渴，我們只需要給他點喝的就行。

分析報告類型：

數據分析報告是數據分析過程和思路的最後呈現，得出分析的結論並給出解決方案。其本質上是在寫一篇有理有據，邏輯性強的議論文。針對不同的分析目的選擇不同的報告形式和內容。

報告結構：

一份數據分析報告由以下幾個部分組成，一般都是總分總的格式：

標題：

標題是一份報告的文眼，是全篇報告最濃縮的精華。好的標題讓讀者能毫無偏差地理解這篇分析報告的主要目的，有時可以直接在標題中加入部分或者關鍵性結論達到直達文意的效果。

在標題的命名過程中，現在有一份關於數據分析師招聘和薪酬方面的一份報告，你可以：

1. 直接在標題中放上報告的結論，例如《數據分析師在人工智慧大環境下需求直線上升》

2. 提出分析報告的研究問題，例如《數據分析師的職業規劃在哪裡》

3. 中規中矩地寫上研究的主題，例如《數據分析師的招聘研究》

目錄：

提現數據分析報告的整體架構

前言

前言部分就和寫論文時候的Abstract類似：

1、 要寫出做這次分析報告的目的和背景

2、略微闡述現狀或者存在的問題

3、通過這次分析需要解決什麼問題

4、運用了什麼分析思路，分析方法和模型

5、給出總結性的結論或者效果

⑩ 歐帕斯系統怎麼客戶導出

當系統數據較多時候，我們往往有時候需要導入來做數據分析，這時候我們直接選中客戶數據可導出到表格到電子表格中。下面就讓小編主要介紹怎麼導出客戶。
1、進入到系統，打開【客戶跟蹤】-【客戶導入導出】-【客戶出】選中我們需要導出的數據，可點擊右上角的【導出】見我們的數據導出到電子表格。
2、打開我們的【客戶導出】主界面，點擊我們的「助記簡稱」可了解我們當前客戶的詳細信息，便於我們做出及時的判斷。
3、點擊交往記錄中的擁有人，即可了解人員的詳細信息，也可進行交流，了解客戶的情況。
希望小編的回復能給您帶來幫助！