用戶多少大數據有價值

A. 大數據的價值是什麼

「大數據」是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。在企業對企業銷售的情況下，這些數據可能得自社交網路、電子商務網站、顧客來訪紀錄，還有許多其他來源。這些數據，並非公司顧客關系管理資料庫的常態數據組。
大數據的應用其實早已滲透到人們生活中的方方面面：亞馬遜運用大數據為客戶推薦商品信息，阿里用大數據成立了小微金融服務集團，而谷歌更是計劃用大數據接管世界??當下，很多行業都開始增加對大數據的需求。大數據時代不僅處理著海量的數據，同時也加工、傳播、分享它們。不知不覺中，數據可視化已經遍布我們生活的每一個角落，畢竟普通用戶往往更關心結果的展示。伴隨去年底網路地圖採用LBS定位春運的可視化大數據，就引起了學界對新聞創新和大數據可視化的熱議。

一、技術價值

大數據，根本上與數學、統計學、計算機學、數據學等基本理論知識無法分割，技術水平突飛猛進給數字領域帶來最直接的躍進。

App研發應用、資料庫編寫應用等促進人類社會技術進步的價值都來源於大數據的發明和運營。

大數據不僅創造了新的計算方式、技術處理方式，更加為其他技術的研發、應用和落地提供基礎，例如人工智慧等。

大數據中客戶與企業進行交易的數據，是大數據技術價值的核心映射。客戶的交易行為通過企業內部系統留存，基本以「事後」數據為主。

交易數據是推進企業數據驅動業務，與客戶聯系溝通、獲得有效和分析數據的初級門檻，無論大數據獲取能力如何發展，直接的交易信息永遠都是第一有效和值得關注的。

淘寶的交易分析報告中提到，大額買單後的重購次單和同店重購次單比例分別為25.0%和16.8%，要明顯高於普通買單的18.8%和10.7%，則表示在首次買單獲取了對賣家服務和商品質量的信任後，次單完全存在放大金額的可能，並且比普通買單的可能要高得多。

由此引導賣家增進服務、堅守質量，並適時推出捆綁推薦，以求同類商品同店大額下單的幾率。

只有有了大數據的處理技術，交易行為才能夠得到記錄分析，企業的大數據技術研發、應用和落地才能擁有基礎，以開發更新更適合時代的企業產業。

目前有很多傳統企業盲目行走大數據的道路，但其實大數據技術能力並沒有建立起來，真正獲得了有效數據並得以分析利用的就很少，很多該做的「埋點」沒有做，數據的統計也缺乏技術支撐。

這時大數據的技術價值就會顯得尤為重要，且是所有價值的基礎，一梁塌，全屋倒。

無法自主革新的企業會求助一些以提供大數據服務為產品的新型公司，也就催生了各種大數據公司雨後春筍般的出現，至於這些公司如何為傳統轉型服務在後面會提到。

二、商業價值

在實際的升級運行中，習慣於傳統經營的企業也許經常會為這樣幾個基礎的問題感到困惑：如何提升運營現狀？目標客群是誰？有哪些特點？與競品相比競爭優勢在哪？現有經營問題又是什麼？

而這些看似簡單的問題背後卻隱藏著海量數據的分析挖掘：客流數據、經營數據、以往活動相關數據、場內店鋪信息、競品數據，類此種種的深入透析才能幫助企業畫像潛客、分析經營、建立會員體系、策劃活動執行。

單就運營而論，數據作為一種度量方式，能夠真實的反映運營狀況，幫助企業進一步了解產品、了解用戶、了解渠道進而優化運營策略。

B. 顧客大數據最核心的價值是什麼

開宗明義，顧客大數據最核心的價值毫無疑問是精準營銷了。
精準營銷是大數據落地應用的一個重要場景，在細分市場下可快速獲取潛在用戶並提高市場轉化率，堪稱「獲客神器」。它的本質是根據用戶在不同階段的身份屬性，結合用戶特徵和偏好，進行不同目的針對性營銷活動，具體包括潛在客戶挖掘、價值客戶轉化、存量客戶互動和流失客戶挽留等。其中，潛客挖掘（新課營銷）和客戶挽留（老客營銷）是精準營銷的重中之重。
是的，商機大家都看到了，但怎麼掌握顧客大數據，怎麼做精準營銷，目前市場上還沒有完全的定論。線上數據的話，基本被BAT壟斷了，普通企業想插手的話難度很大，數據都沒有，想做獨立做線上營銷更難了；線下數據比線上的量更大些，暫未被壟斷，但又太分散太零散了，除了星巴克麥當勞這種大企業有能力收集之外，一般店鋪難以建立自己的大數據平台，更不用談大數據的智能化處理了。
在這方面，目前就我所知，有一家專門服務線下店鋪市場的智慧店鋪企業做得比較不錯，名叫掌貝。這是家店鋪Marketing Tech智能營銷公司，它依託融合業務入口所沉澱的店鋪大數據，幫助商戶搭建自己的顧客大數據平台，實現自動化的精準營銷，從而帶動老客迴流、新客引流。可謂是正好切中線下顧客大數據市場的要害啦，實現了精準營銷的場景話操作，有興趣的人可以去了解下。

C. 大數據最核心的價值是什麼

大數據的核心價值在於規律的總結，通過大數據得出規律，從而預測未來。

目前很多大數據的項目做的是通過大數據分析用戶的行為習慣和喜好，這是大數據的價值，但是這只是一部分。

大數據其他方面比如：AlphaGo是通過下棋的數據來給出它對每一個棋子將來怎麼下的一個判斷方法。還有無人駕駛技術，這也是通過大數據，訓練出一個會開車的技術產品。淘寶有定位基準的廣告，這種廣告是根據用戶的歷史行為數據推送。

再向上思考一個層面，通過大數據的分析可以得到一定的規律。

比如：地球的軌道是需要通過大量的觀測來得出一個結論，所有規律性的事物都是可以從數據中找到它的規律。有時候，有很多規律是沒法用特別簡化的公式來表達，那可能就出現比如人工智慧、神經網路這樣的演算法。

這種規律是通過模型訓練得到，雖然沒法用特別簡潔的公式來表達內在規律，但它的核心其實也是一個公式，也是一個規律。包括數據投遞、廣告投放，對於用戶過去的行為數據做一些分析，會認為同樣的行為大概率會發生同樣的事情，這也是一些規律，而數據的核心在於它能得到一些背後的規律。

有規律就可以對未來的很多事情有判斷作用。

D. 如何利用大數據最大化用戶價值

如今，大數據已經成為企業的重要資產，評價一家企業是否運營良好的標准，不再局限在利潤、現金流以及商業模式，還將加入一個重要的指標——是否擁有足夠好的數據以及處理數據的能力。

那麼，如何確保企業能夠收集到正確的數據，同時可以最大限度地利用已經處理好的數據呢?

第一、考慮一個更為寬泛概念的指標

我們從很多指標中都可以看到組織內部正在發生的未來趨勢。然而，更為常見的情況是，組織花費了很多時間和金錢在過於深入研究一個問題上，而這樣的深入並無必要。設想一下：你真的需要把問題的測量標准精確到小數點後五位嗎?抑或是只要一個更為概括性的指標就已足夠?這樣一種更為寬泛指標的好處是，它不會試圖去解釋你的組織內部存在著什麼問題。

第二、數據要能更快地被接收到

更為真實的情況是，相比精確的程度，當數據能夠更快地被接收到時，它對於你將更具價值。所以，即使是在同一家組織內部，你對於不同數據的速度的需求也可能不同。而問題在於，數據抵達的速度需要快於你的組織正在面臨的壓力和風險。

第三、 領導力應與公司戰略保持一致

我們需要建立最重要事情的方法，並且根據我們的表現作出相應的評價。例如，想像一下，你的戰略核心在於進入新的市場以獲得業績的增長。當你審視這些措施的表現時，比如：新市場地區的銷售量或者你在已有市場地區以外吸引到的新客戶的數量。這些數據都應該比在另一策略下採取的措施更有價值。然而，對一家有多個店址的企業來說，這將是一項挑戰，因為你可能有一家新設立的營業單位正在進入市場，同時，另一家營業單位卻已經在這個市場中經營很久，那麼，它們就會爭取顧客份額。所以，即使在同一家企業內部，你也需要制定不同的策略。當領導層檢查數據時，你應該有一個「視覺觸發器」，這樣他們就可以知道，什麼時候應該「過界」，從「市場滲透戰略」轉向「顧客份額」戰略。

第四、 明確如何使用已有數據

你應該總是能夠在組織內部找到一些這樣的數據：它們可以告訴你一個項目進程情況，包括「投入—轉換—產出」各個階段的情況。

E. 大數據的真正價值

大數據的價值：
a.數據輔助決策：為企業提供基礎的數據統計報表分析服務。分析師能夠輕易獲取數據產出分析報告指導產品和運營，產品經理能夠通過統計數據完善產品功能和改善用戶體驗，運營人員可以通過數據發現運營問題並確定運營的策略和方向，管理層可以通過數據掌握公司業務運營狀況，從而進行一些戰略決策；
b.數據驅動業務：通過數據產品、數據挖掘模型實現企業產品和運營的智能化，從而極大的提高企業的整體效能產出。最常見的應用領域有基於個性化推薦技術的精準營銷服務、廣告服務、基於模型演算法的風控反欺詐服務徵信服務，等等

c.數據對外變現：通過對數據進行精心的包裝，對外提供數據服務，從而獲得現金收入。市面上比較常見有個大數據公司利用自己掌握的大數據，提供風控查詢、驗證、反欺詐服務，提供導客、導流、精準營銷服務，提供數據開放平台服務，等等

但在實踐中，我更加喜歡把數據的價值分為兩個方面，一個方面是給企業創造營收，另一個方面就是給企業節省成本。

F. 如何讓「大數據」有價值

如何讓「大數據」有價值

大數據並不僅僅是「大」，但它首先得「Bigger」，擁有足夠量級的數據才能被稱作大數據，所以你看到僅僅分析幾百人的數據就說自己是大數據的公司基本上都是騙子。另外，足夠的數據，不能進行價值轉化也沒用。
吃飯、睡覺、旅行、走路、購物，所有純物理性的行為都成為可被記錄數據的組成部分，這些看似與我們的生活、工作、賺錢等無關的行為，正成為新時期的價值瑰寶，谷歌、亞馬遜、Facebook、網路、阿里巴巴等均陷在其中而不能自拔。
近期，騰訊、搜房、浪潮集團、易觀等紛紛與統計局簽署了大數據戰略合作框架協議，再加上去年簽署的11家公司，越來越多的互聯網公司、傳統企業數據正被納入新構建的大數據「基地」當中。
不少人對大數據的概念有很大誤解，甚至有不少公司搭上「大數據」的概念來玩資本運作。大數據並不僅僅是「大」，但它首先得「Bigger」，擁有足夠量級的數據才能被稱作大數據，所以你看到僅僅分析幾百人的數據就說自己是大數據的公司基本上都是騙子。我不認為當前有多少公司量級的數據能夠是「Bigger」的。對於用戶級市場，至少該產品的用戶量達到億級，達到該產業用戶量的前幾名；對於企業級市場，也至少得擁有足夠量級的企業用戶，才算得上擁有大數據的基礎，再加上用戶使用各個產品的習慣大不相同，所以當前的大數據絕對是缺憾的，抽樣數據並不準確不是么？多談無益，故本文純從數據來分析。
數據的記錄
數字產品的出現，迅速讓用戶的個人信息能夠被記錄，電腦、智能手機、可穿戴設備、智能硬體、未來的智能電視等正成為數據記錄的新工具，其中較為熱門的是圍繞醫療需求來建立相關的數據記錄，睡眠、血壓、體重等產品較多，雖然這些產品的用戶量並不「多」，但是硬體廠商們依然樂此不彼的做著這一切。
要想讓數據能夠真正的發揮作用，首先這些數據肯定得被記錄，必須有了記錄才會有相關的模型分析，否則都是紙上談兵。比如用戶的睡眠時間、用戶的出行時間、用戶每天所攝入食物的卡路里、用戶吃飯的消費金額等等，所有出現的物理性數據，只有被記錄了這些數據才會有價值，沒有記錄，這些都是「廢物」，沒人會重視這些物理性動作的價值。
數據如何才能被記錄？（作者微信公眾號：郭靜的互聯網圈）首先得有工具，拿醫療為例，我們在醫院看病，醫生會使用相關儀器記錄用戶的心跳周期；我們去餐廳吃飯，餐廳會記錄每桌顧客的消費記錄以及用戶最愛點的菜品；我們在網上使用搜索引擎，搜索引擎會記錄用戶的搜索習慣。醫療器械、ERP系統、電腦等成為了數據記錄的工具。
數據被記錄是用戶被動選擇的結果，如果用戶不去醫院檢查，那麼數據就不會被記錄，用戶去了B餐廳而不是A餐廳消費，A餐廳也無法獲取到用戶的喜愛。所以，可穿戴設備、智能硬體等都試圖讓用戶能夠主動將自身的數據被記錄，應該說這也是UGC模式的一種，用戶自願將自身的數據提供到平台上去，供平台進行分析。
被動和主動的區別是非常大的，被動就意味著有用戶的數據會流失掉，當流失掉的這部分用戶足夠多以後，新的數據模型就無法完成。記錄是數據的基礎，接下來就是連接。
數據和用戶的連接
用戶不可能一直在某個餐廳消費，也不可能一直在某一個地方睡眠，至於可穿戴設備，用戶也很難做到每天都按時去佩戴，讓自身的數據可以記錄。單個用戶某一行為被不同商家記錄，而這些商家記錄的數據是分離的、獨立的，無法形成連貫性，當這些被記錄的數據到了一定時間滯後，肯定是面臨被丟棄的命運。讓數據能夠同平台的相互連接，要比單個「獨霸」有用的多。
另一方面，就是數據和用戶的連接，如何讓用戶的數據能夠被主動貢獻出來，並通過互聯網、移動互聯網相互連接，形成數字存儲而不是紙質記錄，這是當前圍繞數據進行創業者的思考。
跨界連接是最困難的，就像拼圖一樣，如何通過混亂的形體組合，形成有效的畫面。比如餐飲和超市購物、搜索和社交、電商和社交等，這些數據得形成有效的連接，單一的從搜索行為就分析出用戶的購物行為或者其他行為是有失偏頗的，搜索的需求太單一，並不能是用戶整個的行為特徵，只有綜合用戶搜索、購物、社交等多個使用行為，才能有效的分析出用戶的某個行為特徵。
有效的價值轉化
從記錄→連接→價值轉化，這肯定是一個漫長的過程，要知道先祖們用了數千年的時間也僅將少量的數據形成轉化並遺傳下來。互聯網、移動互聯網在國內的發展還不足20年，而數據從被重視到被記錄到被連接，就更是一個漫長的過程，目前市場上的智能手環、智能手錶、無線路由器、盒子等產品雖然都不盡人意，但是其無一不在讓數據變的有效的道路上奮斗著。
將用戶的搜索數據記錄並有效價值轉化最早的案例是谷歌當年預測流感病毒，當然，已有不少互聯網公司都有將用戶數據記錄、連接並實現有效的價值轉化。互聯網公司離數字存儲最近，占據著有利條件，能夠更敏銳也是正常。
不過，僅僅有互聯網的數據是不完全的，用戶在線下的數據，用戶在生活中的數據，在更多不使用互聯網的情況是使用的數據，我把它稱之為物理數據，這部分數據是現實生活當中的數據，其價值要高於互聯網路上的數據的，互聯網公司們正在吸收著這些數據。
數據的有效轉化，可以體現在幾個方面，一是預防，針對企業級的。應該說每個行業都有泡沫的存在，就算沒有泡沫，也會有倒閉的風險，通過對相關數據的分析，可以對未知的風險起到一定的預防措施，即使不能避免，至少能更大程度上的減少損失，並能夠助力公司挺過這場風暴。
一是隱性價值，針對用戶級的。比如時間成本，通過地圖工具和當地公交系統對接，讓用戶實時了解公交車的到站時間，節約用戶等待公交車的時間，海量用戶的時間成本加起來，肯定是一筆不菲的價值。再比如健康預防，越來越多的慢性病開始向用戶滲透，通過對相關數據記錄、連接，讓用戶能夠盡早預防慢性病的發生，比如肥胖的問題（健康產品的前提是有高質量的醫療體系在背後支撐）。讓所有可能有價值的數據都被記錄、連接，再將這些數據分析之後，實現有效的價值轉化，互聯網公司、傳統企業、統計機構、用戶，所有人都是這場風暴的參與者。我們應該給予正在為這場大風暴做貢獻的企業和創業團隊，可能有人被「掉隊」，也有人可能在這場風暴中崛起。

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G. 大數據的價值體現有哪些

第一、幫助企業尋找更多的市場機會

基於用戶分析的基礎上，企業可以獲得更好的產品和營銷的創意和概念，怎麼去搜集到更多的用戶信息，挖掘可能有的市場機會，這是大數據幫助企業實現的最好方法。

第二、幫助企業提高決策的科學合理性

從大數據誕生的時候來講，它都是站在企業的決策角度出發，從數據的數量到數據的本質，數據越多，管理者進行決策的時候所依據的信息完整性就會越高。

第三、幫助企業找到人員管理新模式

企業的員工是無條件的服從上級的管理，還是內部一盤散沙，企業的管理效率高不高，在競爭環境日益激烈的今天，對於企業來說，管理高不高效直接關繫到企業的經營效益高不高效，大數據與企業的核心管理因素相結合，成為企業的資產之一，大數據的成果可以進行企業內部共享，對於企業來說，這是一個變革的機會。

第四、幫助企業提供更加個性化的服務

彈性管理，個性化領導，每一個員工都可以得到更加個性化的培訓，每一個用戶都可以得到更加個性化的服務，對於企業來說這種個性化的創新無疑要依靠大數據技術的支持和發展。

第五、幫助企業進行商業模式的改革

新型的商業模式不斷的出現，對於新的市場機會的出現，大數據可以幫助企業獲得更好的產品，新的業務模式也需要企業的商業模式進行支持，抓住機會，企業就可以進行更多的產品和服務的創新。

H. 大數據分析平台具有哪些價值

一、數據驅動事務

經過數據產品、數據發掘模型實現企業產品和運營的智能化，然後極大的進步企業的全體效能產出。最常見的應用領域有根據個性化推薦技術的精準營銷服務、廣告服務、根據模型演算法的風控反詐騙服務徵信服務等。

二、數據對外變現

經過對數據進行精心的包裝，對外供給數據服務，然後取得現金收入。市面上比較常見有各大數據公司利用自己把握的大數據，供給風控查詢、驗證、反詐騙服務，供給導客、導流、精準營銷服務，供給數據開放渠道服務等。

三、數據輔助決議計劃

為企業供給根底的數據計算報表分析服務。分析師能夠容易獲取數據產出分析報告指導產品和運營，產品司理能夠經過計算數據完善產品功用和改進用戶體驗，運營人員能夠經過數據發現運營問題並確定運營的策略和方向，管理層能夠經過數據把握公司事務運營情況，然後進行一些戰略決議計劃。

關於大數據分析平台具有哪些價值，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

I. 所有的大數據都是有價值的嗎

所有的大數據都是有價值的嗎
大數據不一定等同於好數據，且越來越多的專家也堅信這一點，大數據並不會自動產生好的分析結果。如果數據不完整、斷章取義或者被破壞，可能會導致企業產生錯誤的決策，從而削弱企業的競爭力或影響用戶個人日常生活。

美國哈佛大學教授、定量社會科學研究所主任——Gary King就曾因數據分析時斷章取義，得出了錯誤的結果。他發起了一個大數據分析項目，即通過檢測Twitter和其他社交媒體帖子中的「工作」、「失業」和「分類」等關鍵詞，來預測美國的失業率。
通過使用情感分析的技術，該組織收集了包含這些關鍵字的tweet和其他社交媒體帖子，來查看這些帖子的增加或減少是否與每月失業率存在相關性。
在監測這些內容時，研究人員發現包含其中一個關鍵字（「工作」）的帖子數量急劇增加，但隨後，他們發現這與失業率毫無關系，因為他們忽略了喬布斯（喬布斯的名字Jobs也有「工作」的意思）去世的消息。我們應從這個例子中吸取教訓，不要完全依靠「神奇」的大數據來指導決策。
King表示，「jobs」的雙重含義只是諸多類似事件之一，在這一領域工作的人都遇到過類似的經歷。他說：「這些關鍵字列表在短期內可能可行，但從長遠來看，往往會帶來災難性的失敗。你可以通過添加額外的關鍵字來解決問題，但這需要大量的人力參與。」
你可以輸入關鍵些到Bing Social頁面，便會看到一些相關或者無關的東西。如果你不更改查詢，隨著時間的推移，你會發現含有這些關鍵詞的話題正以某種方式逐漸偏離主題，有時候偏離比較小，有時候卻很大。」
但King表示，總體而言，很多大數據分析都產生了有用的內容。Vantiv公司首席安全官兼高級副總裁Kim Jones表示，這不是一個新問題，但如果人們認為大量數據能夠奇跡般地產生良好的分析結果，這個問題可能會變嚴重。他指出：「Jobs的例子是一個經典的案例，數據本身並不等同於智慧。」
King認為內容是關鍵。他是大數據分析公司Crimson Hexagon首席科學家兼聯合創始人，用該公司市場營銷執行副總裁Wayne St. Amand的話來說，該公司旨在為在線對話提供「內容、意義和結構」。
然而，越來越多沒有內容的數據在推動決策過程。華爾街日報2月份曾報道，醫療保險公司使用大數據來為其用戶創建個人資料文件。該公司追蹤的信息之一是購買加大號衣服的歷史記錄，這可能會導致將轉診轉為減肥的計劃。
沒有人會覺得鼓勵人們更健康地生活是錯誤的事情，但是這方面涉及的隱私問題卻令人不安。這個人購買加大號衣服可能是送給另一位家庭成員。而且這種隱私問題可能帶來更嚴重的影響。《彭博商業周刊》在2008年曾報道過有人因購買處方葯的歷史記錄，而被保險公司拒絕為其上醫療保險，而這個人買葯的歷史記錄暴露這個人有輕微的心理健康問題。
Adam Frank在博客中指出，在某些情況下，銀行會因為用戶在社交網站LinkedIn或者Facebook上的聯系人的情況而拒絕用戶的貸款。如果你的朋友賴賬，你的信譽可能也會受到他們的信譽的影響。ACLU高級政策分析師Jay Stanley指出，「信用卡公司有時會因為其他消費者的信貸歷史記錄而降低消費者的限額。」
Kim Jones表示，從相關性得出結論，而不進行進一步分析，這給他本人也帶來過麻煩。「在80年代後期和90年代初期，有數據顯示，駕駛入門級豪華車，且年齡在20和27歲之間的西班牙裔和黑人男性最有可能是毒販。而我正好符合這個標准，我是非裔美國人，年齡也在這個范圍內，當時我開的正式這樣的車，但我並不是毒販。」
他表示，「我們不能只是依靠數據分析，那樣可能會導致一些壞的結果。如果你忽略人類的分析因素，那麼你的錯誤率將會非常高。」
簡言之，大數據是一個工具，但不應該被視為解決方案。「它可以幫助你縮小范圍，從數百萬可能縮小到150左右，」Jones表示，「但是我們不能讓計算機做一切判斷，因為這最終可能會給你帶來麻煩。」