大數據如何預測用戶特徵

❶ 如何利用大數據技術構建用戶畫像

1、認識用戶畫像

用戶畫像簡單來講，就是用戶信息標簽化。即收集這個用戶的各種數據和行為，從而得出這個用戶的一些基本信息和典型特徵，最後形成一個人物原型。一般用戶畫像會分析三個信息維度，分別是基本屬性、消費購物以及社交圈。其中基本屬性就是指用戶的一些基本信息，比如年紀、性別、生日、學校、所在地等等。

2、利用大數據構建用戶畫像的好處

(1)精準營銷：當企業和商家掌握了用戶的一定信息後，就可以構建出清晰的用戶畫像，這樣一來就可以根據用戶的偏好、收入等標簽，推薦給他們會感興趣的商品和服務。

(2)用戶統計：通過大數據我們可以對一些數據進行統計，比如我們經常會看到有一些APP的排行榜，甚至是滲透率、日活率這些具體數據都可以清晰統計出來。

(3)數據挖掘：構建智能推薦系統，利用關聯規則計算，喜歡紅酒的人通常喜歡什麼運動品牌，利用聚類演算法分析，喜歡紅酒的人年齡段分布情況。

(4)進行效果評估：其實相當於市場調研、用戶調研，迅速下定位服務群體，提供高水平的服務。比如你是一個買車的想要投放廣告，但是不知道哪個渠道投放更好，就可以先嘗試一下，看看數據反饋如何。

(5)私人訂制：對服務或產品進行私人訂制，然而不法商家也會利用用戶畫像來殺熟。

(6)業務經營分析：業務經營分析以及競爭分析，影響企業的商業決策，甚至發展戰略。

3、構建用戶畫像的流程

(1)數據源端：一般來講構建用戶畫像的數據來自於網站交易數據、用戶行為數據、網路日誌數據。當然也不僅限於這些數據，一些平台上還有個人徵信數據。

(2)數據預處理：第一步是清洗，把一些雜亂無序的數據清洗一下，然後歸納為結構化的數據，最後是把信息標准化。我們可以把數據的預處理簡單理解為把數據分類在一個表格中，這一步就是奠定數據分析的基石。

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❷ 大數據精準營銷如何做

精準營銷的實質是根據目標客戶的個性化需求設計產品和服務，而大數據就是手段。大數據精準營銷做法如下：

1、以用戶為導向。

真正的營銷從來都是以用戶為中心的，而大數據把用戶實實在在「畫」在了眼前，營銷者可以根據資料庫內的數據構建用戶畫像，來了解用戶消費行為習慣、以及年齡、收入等各種情況，從而對產品、用戶定位、營銷做出指導性的調整。

2、一對一個性化營銷。

很多銷售在推銷產品時常常會遇到這樣的問題：產品是一樣的，但是用戶的需求是各不相同的，如何把相同的產品賣給不同的用戶？這就需要我們進行「一對一」個性化營銷。利用大數據分析，可以構建完善的用戶畫像，了解消費者，從而做出精準的個性化營銷。

3、深度洞察用戶。

深度洞察用戶，挖掘用戶潛在需求，是數據營銷的基礎。利用數據標簽，可以准確獲知用戶的潛在消費需求。

例如：我們得知一位用戶曾購買過奶粉，那麼我們可以得知，家裡有小孩，相應的可以向他推送早教課程等適合嬰幼兒的產品。洞察消費者需求後再進行投放，營銷的效果將比撒網式有效且更易成交。

4、營銷的科學性。

實踐證明，數據指導下的精準營銷相對於傳統營銷來說更具有科學性。向用戶「投其所好」，向意向客戶推薦他們感興趣的東西，遠遠要比毫無目標的被動式營銷更具成效。

大數據精準營銷包含方面

1、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。

2、數據細分受眾

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。

3、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。

4、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。

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。

❸ 大數據如何預測

大數據的本質是解決問題，大數據的核心價值就在於預測，而企業經營的核心也是基於預測而做出正確判斷。在談論大數據應用時，最常見的應用案例便是「預測股市」「預測流感」「預測消費者行為」等。
大數據預測則是基於大數據和預測模型去預測未來某件事情的概率。讓分析從「面向已經發生的過去」轉向「面向即將發生的未來」是大數據與傳統數據分析的最大不同。

大數據預測的邏輯基礎是，每一種非常規的變化事前一定有徵兆，每一件事情都有跡可循，如果找到了徵兆與變化之間的規律，就可以進行預測。大數據預測無法確定某件事情必然會發生，它更多是給出一個事件會發生的概率。

實驗的不斷反復、大數據的日漸積累讓人類不斷發現各種規律，從而能夠預測未來。利用大數據預測可能的災難，利用大數據分析癌症可能的引發原因並找出治療方法，都是未來能夠惠及人類的事業。

❹ 大數據精準營銷如何做

大數據精準營銷方法如下：

一、建立用戶畫像

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，包括用戶固定特徵、興趣特徵、社會特徵、消費特徵、動態特徵等多個層面。然後從已知的數據出發，挖掘和尋找線索，分析用戶需求，進一步開發市場。

傳統時代的營銷，以產品為中心，但是產品是否真的觸達到最有需求的用戶面前，誰也不能保證，而通過大數據建立用戶畫像，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，能夠大大提高投資回報比。

二、用戶分群分析

在大數據分析當中，描述分析是最基本的分析統計方法，其次還涉及到一些數據演算法模型等，如響應率分析模型，客戶傾向性模型等，幫助企業來更有針對性地進行營銷推廣。

大數據分析所能帶來的價值，最大的價值是在預測和推薦上，依賴消費者的行為來分析消費者，將更加了解消費者，也能實現自身產品營銷的最大化。

三、制定營銷策略

有了用戶畫像，進行了相應的用戶分群分析之後，企業能夠更加清楚地了解到用戶的需求，根據用戶需求來推出新的營銷策略。再根據營銷策略推出之後的客戶反響，來進一步驗證策略是否正確，進行進一步的優化調整。

❺ 如何利用好大數據挖掘潛在用戶

為什麼要用大數據挖掘潛在用戶？

隨著互聯網的發展以及消費市場競爭的加劇：新品牌、新賽道、新渠道、新營銷打法層出不窮。在快速演化的市場格局下，如何建立競爭壁壘、持續保持增長，需要重新立足數字化時代新消費崛起的背景，以洞察消費者體驗為核心，重塑品牌價值，縝密布局增長策略。

只有全面精細地挖掘消費者的心智變化，如消費者的年齡、性別、消費習慣、生活現狀、興趣點等等信息，才能為接下來的內部創新提供正確的方向。優質的消費體驗是提升品牌忠誠度的關鍵，也是企業維持穩定盈利模式的重要基礎。隨著互聯網的發展以及消費市場競爭的加劇，消費者的每一條社媒發布、每一次社交互動、 每一次線上購買， 都反映了消費習慣、態度和行為。收集、分析這些數據並制定行之有效的消費體驗決策是企業的業務剛需，更是撬動增長的差異化打法。

如何確定目標消費人群？

傳統市調——耗時、耗人力、成本高、樣本數量有限，且存在受訪者隱藏真實想法的可能。

社交媒體大數據——符合用戶溝通和線上行為習慣，無需人力、數據可自動全天候採集，數據量和分析維度更豐富、更客觀、可信度更高 。

傳統的用戶數據收集有以下挑戰：

01 線上、線下顧客體驗觸點繁多，碎片化的信息分散於企業各部門，無法利用整合數據快速了解消費需求和顧客體驗，賦能管理決策。

02 傳統調研樣本量小，執行周期長，統計結果往往滯後於消費趨勢，難以轉化為可執行洞察來賦能產品創新和營銷增長。

03市場情報數據源單薄，難以應付快速演化的市場競爭格局，缺乏統一的工具進行競品對標，無法做到知己知彼。

所以，如何全面了解目標人群，標簽和分析

基於實時大數據和機器學習演算法的消費體驗洞察，是真正「以消費者為核心」組織企業資源配 置的有效解決方案。消費體驗洞察能夠幫助企業快速採集和理解消費者需求、產品口碑、競品動態、 新品趨勢和消費熱點，進而驅動營銷、研發、顧客體驗、零售運營等職能部門的專業人士把握商業機遇，敏捷應對快速變化中的消費市場。

第一步，細分人群畫像 —— 了解ta們是誰，在哪兒，喜歡什麼？

最佳實踐案例（食品飲料）

某國際知名連鎖餐飲品牌希望深入了希望了解中國咖啡市場的核心消費群體及細分人群畫像。 運用機器學習建模後，對該品牌及競品相關的逾 120萬條消費者評論和社媒、電商和短視頻討論展開聚類分析，梳理出四大核心消費人群。

DataTouch®️數據分析平台再結合行業品類分布數據，由分析師進一步深入分析出細分人群的飲用環境、口味、 包裝不同痛點訴求，結合品牌優劣勢和人群特點給出針對性建議，為品牌未來精準產品定位和溝通策略提供了有力的決策依據 。

第二步，基於細分人群畫像，指引產品精準溝通策略，捕獲機會細分賽道和差異化產品概念方向定位

在了解市場格局和產品創新方向後，客戶希望了解目標趨勢品類在核心創新方向的細分受眾畫像。運用機器學習建模後，對每個創新方向相關的近千萬條消費者評論和社媒、電商和短視頻討論展開聚類分析，梳理出4-5個核心消費人群。

DataTouch®️數據分析平台再結合行業品類分布數據，品牌競爭格局和顧客體驗滿意度，由分析師進一步深入分析出細分人群賽道的生活方式、場景需求，市場份額，機會定位，和在每一個產品屬性（功效、使用感受、產品形態、包裝等）的NLP深度學習情感分析，提煉未滿足的痛點訴求，結合品牌定位優劣勢和人群特點給出創新產品的差異化建議，為品牌未來精準產品定位和溝通策略提供了有力的數據洞察驅動的決策依據。

❻ 如何利用大數據思維來進行用戶調研

如何利用大數據思維來進行用戶調研

傳統的產品調研，通常需要先行選定用戶樣本，之後耗費大量人力物力採用不同的調研方法，進行用戶調研。如果把大數據應用到用戶調研當中，憑借著海量的歷史數據樣本，對於調研問題，可以藉助大數據進行預分析處理，之後再進行人工選擇性介入處理，不僅可以提高用戶調研的效率，以最快的速度響應用戶需求，而且可以極大的降低用戶調研的成本。基於此，本文試圖利用大數據思維，來解讀大數據時代下用戶調研的新變化。

說明：本文提供的僅僅是大數據時代下，用戶調研的思路。如果有具體的用戶調研需求，歡迎向筆者提出，筆者將在下篇推文中，進行具體案例的探討。

大數據作為一種生產資料，正在越來越深入的影響著人類社會。現在，大數據在電商領域，通過根據相似消費者的商品偏好，向顧客推薦更符合其個人喜好的商品，這一推薦方式不僅僅省去了消費者尋找商品的時間，更是提高了電商平台的收入。

同理，在音樂、電視劇、電影，廣告投放、用戶調研等領域，大數據的可用武之地也越來越廣。那麼，大數據時代給用戶調研方式帶來了哪些改變呢？

大數據被廣泛應用以前，傳統的用戶調研方式，通常需要經過界定調研問題、制定調研計劃、綜合調研方法、設計調研問卷、總結調研結果這5個步驟。

但是，大數據被廣泛應用以後，憑借著海量的歷史數據樣本，對於調研問題，可以藉助多種公開的大數據工具進行預分析處理，之後再進行人工選擇性介入處理，將二者進行比對，進行多輪TEST，幫助產品人員發現問題的真相。

一、設置出優秀的調研問題，調研便成功了一半

設置調研問題，處於整個調研的第一個環節，其重要性自然不言而喻。比如某些產品經理可能會提出「用戶為什麼不接受視頻付費」，或者「是否有足夠的用戶願意支付15元/月來觀看正版高清視頻，如果是更低或者更高的價格呢？」前一個調研問題過於寬泛，而後一個調研問題卻又界定的過於單一。

如果將調研問題界定為：

當然，並非所有調研的調研內容都能如此具體明了：

有些屬於探索性研究，這類調研的目的在於找出問題的真相，提出可能的答案，或新的創意；

有些屬於描述性研究，這類調研重在描述項目內容的某些數量特徵；

還有一些是因果性研究，這種調研的目的是檢測現象之間是否存在因果關系。

大數據的魅力在於採集的不是樣本數據，而是全部數據。例如滴滴推出滴滴外賣服務、美團推出美團打車業務，得益於現代社交網路的發達程度，滴滴和美團幾乎可以對微博、微信等社交媒體上的對於新推出服務的議論進行統計分析，從而提供更好的服務。

例如，可以通過網路指數了解網友對於此項服務的搜索行為，同時進行跟蹤分析：

當然並不是所有的網友都會使用網路搜索，他們也有可能使用360搜索，這時就要藉助360指數：

又或者用戶採取其他方式來表達情緒和想法，比如社交媒體微博、微信，可能就會用到微博指數，第三方輿情監測和口碑分析工具，藉助新浪微輿情進行口碑分析和文本挖掘：

說明：以上的大數據工具，僅列舉了常用的3種。在實際操作中，大數據工具的選擇，還需要根據用戶具體的調研問題來確定。

三、人工介入，對調研問題進行針對性處理

可以根據大數據分析結果，人工介入到調研問題上來，進行有針對性的調研處理，這時候可以採用傳統的調研方法。但是與以往不同的是，在採用這些調研方法時，不需再耗費大量成本進行種種調研。選擇人工介入的目的，是為了更真實的感受調研過程，參與調研問題的處理上來。

傳統的調研方法，通常有以下4種方式：

1.觀察法

這種方法是採取不引人注目的方式，來觀察消費者使用產品的情形，以收集最新數據資料。某些戰略咨詢公司在做調研時，十分信奉觀察法。

下面是國內知名的營銷咨詢公司，華與華在《超級符號就是超級創意》里關於這一方法運用的片段，了解一下：

「比如你在超市裡觀察牙膏的消費，觀察走到牙膏貨架前的人，你會看到這樣的一個過程：一個顧客推著購物車走過來，一邊走一邊瀏覽貨架上的牙膏；停下來，注目於一盒牙膏片刻，繼續往前走；停下來，拿起一盒牙膏，看後放下；又拿起一盒看看，再翻過來，仔細看包裝，背後的文案放回貨架；往前走兩步，掉頭回到最開始注目的那盒牙膏，仔細看看，包裝背後的文案，放回貨架；快步走回，第四步看的那盒牙膏仍進購物車里，選擇結束。」

「不，沒結束，他可能過一會兒會折回來，把剛才放進購物車里的牙膏放回貨架，換成第二步注目的那盒，也可能兩盒都要。這樣你就觀察到他買牙膏的整個過程，竟然有七個動作。」

2.焦點小組訪談法

這是一種基於人口統計特徵、心理統計特徵和其他因素的考慮，仔細的招募六到十個人，然後將他們召集在一起，在規定時間內與這些參與者進行討論的一種調研方式，參與者通常可以得到一些報酬。

調研人員通常坐在座談是隔壁的，裝有單面鏡的房間內，對座談會的討論過程進行觀察。必須要注意的是：實時焦點小組訪談時，必須讓參與者盡可能的感受到氣氛輕松，力求讓他們說真話。

3.行為資料分析法

用戶在使用產品時所產生的種種行為都可以用來觀察用戶的心理，調研人員通過分析這些數據，可以了解用戶的許多情況。

用戶的瀏覽時長和瀏覽內容可以反映用戶的實際偏好，它比用戶口頭提供給調研人員的一些陳述更為可靠。

4.實驗法

通過排除所有可能影響觀測結果的因素，來獲得現象間真正的因果關系。

比如視頻網站，向用戶提供高清視頻服務，第一季度只收費25元每月，第二季度收費15元每月。如果兩次不同價格的收費，使用該服務的用戶沒有差異，那麼視頻網站就得不出如下結論：較高的服務費用會顯著影響用戶觀看收費視頻的意願。

四、調研方法確定以後，就可以著手調研問卷的設計了

設置調查問卷，是為了收集一手資料。不過，由於問卷中問句的格式、次序和問句的順序都影響問卷的填答效果，所以對問卷中的問句進行測試和調整是非常必要的。

問卷設計的注意事項：

五、總結調研結果

將大數據統計預分析得到的結果，同產品調研人員實際調研得出的結果，進行比對，從而將數據和信息轉換成發現和建議。

最後，大功告成，根據市場調研所得的結果，就可以制定具體的營銷決策。

說明：由於在這個過程中，運用傳統調研方式，無需耗費大量人力物力，對於可疑結果，可以通過控制變數的方式，進行多輪TEST，幫助產品人員真正發現調研問題的真相。

❼ 電商平台如何利用大數據做好用戶體驗

在中國，通過大數據人物畫像來實現流量個性化已非新鮮事，同時在大洋彼岸的美國，目前已經更進一步，通過最先進的數據分析平台，電商可以通過社交平台等數據對用戶個性特徵進行分析，從而實現更精準的營銷，而且並非「財大氣粗」的中小企業也可以享受到這樣的福利。
不是所有的行為數據都有價值對於電商而言，其對大數據分析的主要需求可以體現在兩方面，一是快速反應出問題所在，二是發現新的用戶群體
對於備受關注的後者，電商希望通過智能聯網分析已有的數據，發掘並預測出用戶的興趣所在，刺激用戶購買積極性，並將產品推向特定人群。
目前業界的普通實現方式是，通過用戶網路上留下的歷史信息、記錄，來猜測喜好，例如相關圖書推薦、機票航班推薦等，但失算之處可能在於精準度和推薦時機不盡人意，比如用戶已經旅行歸來，系統還在推薦往返機票。
目前美國有一種研究方向，通過非結構化數據分析技術對用戶進行個性化維度分析，包括對用戶在網路上更新的個人狀態信息進行分析，如Twitter、Facebook，推定用戶個性及特徵，以精準定義個人並實現標簽化，同時反饋給商家並與目標市場用戶相匹配，從而實現產品的關聯。
對此，美國數據分析科學家、Taste Analytics創始人及全美五大可視化研究中心的Derek Wang(汪曉宇)博士表示，傳統的方式需要基於大量的行為數據進行分析，並相信所有的動作具有價值，但事實卻並非這樣，容易造成對精準度和時機的把握不盡人意;而通過對人在網路上留下的真實語言、說話方式、評價內容等進行個性化維度分析，更貼近人真實的本性，這當然也包括購買喜好，只有這樣才能實現更加准確的產品購買需求挖掘。
電商商戶的「福利」
目前，該分析技術在電商平台上更能直接釋放效力的方式，便是針對中小型商戶的解決方案：對用戶產品評價進行分析，來優化產品、提升用戶體驗。
Derek Wang舉例道，通過Taste Analytics Signals數據分析平台，亞馬遜平台上的耳機商戶，可以對平台上用戶的產品評價及Facebook上的留言進行語義分析，得出對耳機品牌、電池壽命、品種型號的用戶反饋，以及不同產品間如Bose與Sony的產品分析。
這對於美國為數眾多的亞馬遜、新蛋、易貝商戶而言無疑十分受用，其可以及時對產品和銷售過程進行優化。
另一個典型應用是電商平台本身。美國某著名的大型家居銷售企業，在其電商網路平台上，通過刺激網路流量來買賣產品。利用數據分析平台，其不僅發現並解決了用戶消費時信用卡連刷2次的問題，同時觀察到網路流量在一周中的不平均分布，後續通過市場促銷，改變了市場營銷過程。
(用Taste Analytics Signals平台對Amazon某熱銷汽水的分析結果)
決策在數據之上而非數據本身
用戶的特徵來自於文本分析，用戶在網路上說的每一句話都將可能成為分析點。無疑更多的數據將有力於對用戶行為進行匹配，提高分析准確性，而這方面社交平台則提供了一個很好的非結構化數據的來源。
事實上，美國電商本身已經在開始著手整合社交網路的數據信息，例如閃購網站Myhabit建議用戶通過亞馬遜賬號登陸;電商Macys需要用Facebook賬號登陸(這樣的整合在國內也並不鮮見)。對於用戶，這樣的登陸方式更方便快捷;對於商戶，可以將個人信息關聯起來;而對於大數據技術/服務提供商，數據分析服務便可以由此展開，進行深度數據挖掘。
在Derek Wang看來，此項圍繞人的非結構化數據分析平台服務，不僅能提升結果的准確性，更重要的是它建立的不是一個推薦系統，而是一個增強智慧的過程。畢竟僅基於既有行為的數據分析會導致可能的失敗，小到上述提及的機票推薦，大到金融領域採用數學模型的危險性在次貸危機中已經暴露無疑。
「由機器提取的數據內涵，通過圖像的方法展示給企業決策者，決策者通過與機器互動後做出決定。數據分析平台是輔助企業決策者的工具，也是它的價值所在。」 Derek Wang說道。
不謀而合，《紐約時報》資深撰稿人史蒂夫·洛爾曾著書大數據時評論，雖然決策活動對數據與分析的倚重與日俱增是大勢所趨，但同時還要讓常識發揮應有的作用，經驗與直覺仍然在決策中佔有一席之地，而好的直覺又往往建立在大量數據分析基礎之上。
機器與人分工合作才更好，更加值得一提的是，直觀的圖像可視化的呈現方式，使得電商及商戶的內部分析師即使沒有IT背景，也可以輕松地掌握產品動態，從而幫助其贏得市場。
大數據確有裨益，但並不是所有企業都能成功掘金大數據;只有那些富有遠見、重視系統且敢於投資的公司才會有所斬獲。對於零售業而言，有三個重要戰略可幫助電子商務成功運用大數據。
正確理解大數據
不必糾結於大數據到底是什麼，試圖計算出多少數據才算大數據是不明智的。首先，沒有確切的數字或數量級可用作數據量的分界線，因為大數據不在「量」，而在「全」。通過對全面數據的分析可以發現相應的趨勢，進一步預測未來。想要掌握大數據，必須具備「大數據」的思維模式，即關注於那些已幫助完成了某項任務的數據。從龐大的歷史數據中尋找規律，從而預測未來;或者找出有關因素，對搜索最佳數據的系統進行改善，獲得正確數據取得最大利益。
如何獲取大數據?
大數據被炒熱和巨無霸企業在其中獲得的巨大商業價值密不可分，但這並不意味著大數據是只有大公司才買得起的「獨有玩偶」。小公司也能擁有自己的「大數據」。雖然大多數電商企業仍處於起步階段，但它們也可以收集數據，挖掘優秀人才幫助做出更加明智的決定。數據分析可以從小數據開始、效果立竿見影，隨後發展成為大數據。即使一家小咖啡廳也能通過探尋顧客的飲用習慣、信用卡記錄以及在線定位設置而建立自己的「大數據」。
盡管中小型企業還未完全配備企業先進的大數據線上工具和模式，但他們仍能從本公司歷史數據中找出規律。例如，有了一兩個月推廣促銷活動的歷史數據後，服裝電商公司就可以開始分析各個品類的銷售表現情況，掌握一周或一個月內的最暢銷和最滯銷的銷售品類信息，同時清楚了解長期內的平均增長率和復合增長率。這樣的數據分析方法能提供產品銷售額和產品銷售表現的衡量指標，從而找出產品銷售模式和趨勢，做出下一步商業決策。這樣將幫助企業實現更大的銷售額，同時，無論有無市場推廣活動，都可以監控產品的銷售表現。
整合零售策略與大數據
從企業的角度來看，大數據的最大價值在於零售策略與大數據技術相結合。目前，由於消費者對於他們所希望的購物時間與購物方式的要求越來越高，現代零售業已變得愈發復雜。因此，零售商需要更加聰明地來服務顧客，更加靈活地選用庫存和配送訂單的地點，更加明確如何使用搜集到的顧客數據進行線上線下的交叉銷售和追加銷售。為了達成這一目的，零售商需要藉助一個定製軟體來制定以顧客為導向、基於數據的策略，以便於為顧客提供個性化服務。
此外，企業必須將零售策略與數據分析最大程度地相匹配，保證銷售計劃的實現。大數據最大的特點之一就是在於能夠高速更新和處理信息。根據這一特性，商業數據一旦生成，就可以進行相應策略的制定，幫助公司贏得時間與空間調整市場策略，以最充分地發揮自身優勢。這就像防洪預警：上游一旦有所警示，下游就應立即作出回應調整。例如，涉足線上的傳統零售商，在一組貨品的15分鍾促銷時間內，往往會准備三套應變策略，以確保商品按計劃銷售。 通過整合零售策略和大數據，企業將能夠吸引更多消費者、為他們提供定製化服務，從而提升產品銷售表現、增加銷售額，進而擴大收益。

❽ 如何利用好大數據挖掘潛在用戶

想要尋找潛在客戶，就要藉助合適的工具，提高潛在客戶開發效率。

目前互聯網時代，可以幫助開發客戶的工具很多，數據也比較龐大。

在開發客戶之前，首先要明白自己的目標客戶群體在哪。

第一，傳統數據基礎累積及信息收集。

這一步主要通過互聯網數據搜尋，找到自己想要的信息，這類信息主要包括目標客戶的基本信息、聯系方式（包括郵箱、電話、地址）、網站主頁等等。

可以用來完成第一步的工具也很多，現在流通的免費的、又比較好用的有Email Finder、Minelead、Hotjar等等，Minelead.io是免費的，並且信息較為齊全。

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