数据分析如何发送给客户

① 如何对客户进行数据挖掘与分析

如何对客户进行数据挖掘与分
大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台

大数据平台是允许开发者们或是将写好的程序放在“云”里运行，或是使用“云”里提供的服务，或二者皆是。
类似目前很多舆情监测软件大数据分析多瑞科舆情数据分析站系统，大数据平台是一个集数据接入、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘等、应用接口等为一体的。
大数据平台是允许开发者们或是将写好的程序放在“云”里运行，或是使用“云”里提供的服务，或二者皆是。
类似目前很多舆情监测软件大数据分析多瑞科舆情数据分析站系统，大数据平台是一个集数据接入、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘等、应用接口等为一体的。
想知道产品的市场调研与前景预测分析报告可以从目前的市场分析来做，当然是离不开大数据分析，以往的都是人工做调研，现在互联网存在巨大的客户资源。市场调研主要包括消费者需求调研、产品经销商调研和竞争对手调研三大部分。
多瑞科舆情数据分析站可以针对性根据用户所关注的方向进行全网覆盖搜集信息，并按需求调研、产品经销商调研和竞争对手调研等方面关键数据生成各种图文分析报告。 产品调研多瑞科舆情数据分析站系统配置关注关键词以及竞品关键词监测分析准确的市场情况，根据系统监测后的信息，可以在舆情系统服务平台中管理、导出简报、生成图表等，省掉了人力繁琐的重复操作和调试，系统只需专人负责看管，操作简单，数据量全面，轻松搞定各种报表形式。综上所述，产品调研的作用是处于产品发布后的一个初步的广泛调研，有助于了解到广大消费者对于新产品的期望值和初步满意度，当然，产品调研的最终目的也就是让产品更加受欢迎创造更大的价值。通过多瑞科舆情数据分析站调研了解市场需求、确定目标用户、确定产品核心，为了更好的制订;为领导在会议上提供论据;提高产品的销售决策质量、解决存在于产品销售中的问题或寻找机会等而系统地、客观地识别、收集、分析和传播营销信息，及时掌握一手资源;验证我们定的目标客户是不是我们想要的，目标用户想要什么样的产品或服务;了解我们能不能满足目标用户的需求并且乐于满足目标用户的需求;找准产品机会缺口，然后衡量各种因素，制定产品战略线路；对于全新的产品，调研前自己有一个思路，然后通过调研去验证自己的想法的可行性。

② 微营销技巧之微商如何通过数据分析，找到精准客户

1. 先了解所从事行业的背景和行业信息；

2. 通过网络搜索分析行业对手的优势；

3. 通过日常数据对自身进行定位，确定自己的方向；

4. 通过网络指数定位用户群体和意向用户；

5. 通过网络知道和网络文库分析用户年龄和用户行为及搜索习惯；

6. 了解自己的优势，对比竞争对手优势，找到差异化；

7. 选择自己适合的平台，将自己优势和与竞争对手的不同展示在用户；

8. 市场推广方式进行，要符合用户的爱好和行为；

9. 通过网络经验和文库及论坛，解决用户需求，形成品牌和口碑；

10. 不断与用户交流及时解决他们的问题。

③ 怎样利用数据分析给客户提供合理的资产管理决策和方案

摘要：成功网络分析的关键在于数据和人力。从数据上讲要求分析必须精确和合理。数据可能是不完整的，或者在某种程度上是假设的，但是它不能违背整体研究方向，而且必须取得那些可能根据方案采取行动的管理者的信任。比数据更重要的是人。
一、网络分析概述
当我们决定设立一个工厂或配送中心的时候，必须考虑如何设计建筑结构，使用什么样的物料处理设备和系统，但是我们必须先回答一些基本的策略问题。我们应该建立一个新的仓库还是扩大原有的仓库？我们需要建几个？我们需要整合或关掉几个仓库吗？仓库应该建在什么地方？仓库需要处理什么样的产品？仓库要服务什么样的客户？类似这些的问题通常就是网络分析的一部分。
网络分析
简单的说网络分析就是用适当的实体设备（计划、产品线、配送中心）来支持给定供应链的决策过程。这个过程由一系列的成本因素和运作限制因素驱动。成本变量随着研究范围和本质的不同（制造vs.分销、单个仓库vs.多个仓库）而不同。但总体上成本的总类包括以下几种：
1、原材料采购成本
2、固定成本
3、可变成本
4、库存持有成本
5、安装与运输费用
6、外向运输费用
运作约束因素是那些不考虑成本的要求。运作约束有很多但大体上包括下来因素：
1、设施状态（锁定开启/锁定关闭）
2、设施能力（产品种类vs.负荷能力）
3、设施的存储和吞吐能力
4、顾客服务要求
5、采购要求（单一供应商vs.多个供应商）
6、最小和最大设施数量
网络分析也受到需求因素（需求数量、顾客所在位置、产品结构）和可选网络（设施备选地点、运输情况）的约束。
模型工具
除了最简单的网络，大量的特殊网络的存在、同时评估很多成本变量的需求，和满足运作约束的需求，使得用传统模型方法（计算器、电子数据表等）来解决问题变得越来越困难了。做出最优的选择（成本最小或一定程度上利润最大）需要使用网络模型工具。有很多可用的商业模型工具。大部分工具由3个基础部分组成：一个可以输入需求、成本、约束变量数据的用户界面；一个将这些数据转换成相应数学函数的转换器；和一个解析引擎，做出最后的解决方案。解决引擎通过强有力的建模工具使用专门的混合整数线性规划理论计算出真实最优解，因此被称为“优化器”。大多数工具也都具备统计数据和图形输出功能。
建模与分析
网络建模与网络分析通常被认为是同一的。事实上，网络建模是网络分析过程的一个部分，也是很重要的一个部分。我们之所以进行这种区分主要是因为通常会存在一种误解：一个完全模型的建立就能够决定一个真实最优的网络。但是，模型只是一个计算和优化在一系列约束条件和给定的数据下目标函数的数学工具。它应该还包括使用者进行大量的运营假设，并为每种假设情形输入相关数据，以及对模型结果的正确理解，而且还要考虑那些不能在模型中量化的因素（如风险管理、人为影响、销售及市场影响等）。
二、网络分析的好处
最先想到的网络分析的好处应该是带来的成本的节约。当然，还有其他很多好处。至少由此能够带来部门间很好的沟通和互动。
成本的节约
网络分析可能带来5%-15%的物流成本的节约。当然这会随着实际情况的不同而不同，而且假设当前的网络是次优的。它也同样取决于内部网络变革的能力。例如，根据条款的规定，某一特定的配送中心必须继续运营，或者家族的首脑要保护最初成立的工厂，这些都很难得到成本的节约。最后，成本的节约在于某些成本的避免而不仅是成本降低。通常网络分析是寻找新的设施来适应新的增长而不是整合现有设施来降低成本。这种情况下成本节约很难量化，因为没有明确的基准来衡量的解决方案。
其他好处
除了成本节约的机会外，一个成熟的网络模型可以给带来许多其他的好处。一个优化的网络可以通过缩短前置时间和提高订单满足率来提升客户服务水平。网络模型也是一个很好的预算工具，可以预测未来的资本和运营成本需求。它也是一个理想的测试工具，用来快速检验可选的运营情景，以及由收购、新产品和其他商业变化带来的影响。最重要的是，网络模型也是鼓励内部人员间沟通的催化剂。在构建和评估网络模型时，需要很多与讨论，包括战略规划、财务、销售和市场、客服、信息系统、采购、库存控制、生产制造、分销、运输以及其他影响物流网络变化或被物流网络变化影响的部门。由于这些人从组织整体的角度来发表他们的观点，这样就能形成一些新的视角和信息。最后，在收集和分析运营数据后，可能会出现一些新的改进机会。
三、建模要求
为了建立一个有效的模型，需要收集并验证大量的数据。网络分析有三个基本的驱动因素：需求、成本和约束。必须努力找到跟每种假设情景相关的数据。此外，必须考虑模型中的整体和代表性的数据。模型是在产品组的层面上（干货vs.冷冻，托盘拣选vs.拆零拣选）进行而不是SKU的层面，并且对分散的客户按照种类（大vs.小，vs.零售）和地理位置进行划分。
需求
需求数据描述了客户的基本信息并反映了订单特征。这些数据一般从历史客户购买数据中获得，最好是12个月的数据，以便抓住那些季节性的购买特征。数据按照产品、顾客种类、地理位置和运输模式（包裹配送、零担、整车等）来进行整理划分。
成本
成本数据的数量和类型取决于分析的范围。总体上，成本包括固定成本（与需求无关）和可变成本（是需求的函数）。固定成本包括设施和设备的资本，以及间接开支，如行政劳动力。可变成本一般等同于运营成本，如直接劳动力与运输。其他成本，如库存持有成本，可以说包含固定和可变成本两个部分，并以此来建模。模型的一个任务就是进行固定成本与可变成本的权衡分析。拿新建一个配送中心来举例，假设这个配送中心并不是运营上规定必须建的，只有当可变成本的节省能够弥补固定成本时就应该建。固定成本包括设施、设备、增加的行政人员以及相关的库存成本。它可能会降低对当地客户的外向运输费用。内向运输费用的增加或减少取决于整个网络，直接劳动力成本也是这样。如果可变费用的节省能弥补固定费用，那么就可以建这个配送中心，否则就不应该建。在某些情况下，成本数据不是那么容易拿到，特别是想要得到按产品组合或顾客分类划分的成本数据。一般制造和分销的成本可以从运营明细表、损益表及其他报表中获得，整体运输数据也一样。难点在于如何获得运输模式和路线的费率。在某些情况下，特别是包裹配送和零担配送，这些信息可以从公开的价目表中获得。但是对整车运输、铁路及其他模式下，获得这些信息需要花费大量的时间和精力。最后，确定在分析时要考虑或不考虑某些成本因素。那些不考虑的成本是不重要的，有些可能比较重要但仍然要排除在外，因为我们不想让它们对网络产生影响。最新的典型例子就是由第三方物流提供内向运输的成本。虽然这些成本是很重要的，但通常不予考虑，因为我们希望围绕顾客而不是供应商来设计网络。在这种情况下，一般用敏感性分析法来确定这些决策的影响。同样也用来评估方案的敏感性以便增加或减少不同的成本驱动因素。
约束条件
约束条件是使用者在不考虑成本的情况下加在模型上的因素。约束条件有很多种形式，最常见的有4种。首先是生产线、车间或配送中心的能力限制，其次是资格限制。资格限制可能使一个储存冷冻产品的仓库不能存储干货，使一条生产玻璃瓶的生产线不能生产易拉罐。第三是顾客服务的限制。服务水平的限制是的设施的建设不能只考虑成本。最后是开设/停业的限制。它限制了设施的最大或最小数量，和/或特定设施继续营业或停业。
挑战
成功的网络分析的两个最大挑战在于数据的不完整性和不能始终如一的贯穿研究的目标。后者是项目管理的问题。由于参与研究的大量人员缺乏相应的经验，网络分析很容易陷入不适当的数据收集和分析，并且有可能使过程转向其他的方向。
另一方面，数据问题也不是人为能控制的。在处理数据的不完整性时有三种解决方法。首先确定这些数据是必须的。在长远的战略分析中，非必要数据的不完整，也能得到方向正确的结果。其次是为缺失信息留有空间。这些空间有多种形式，一般是用最乐观的估计值代替具体信息。最后是对分析很关键的数据，要努力研究和分析得出有用的信息。
对一些国际性的模型来说这些挑战会更大。项目管理者的挑战也更大，包括语言障碍和时差。数据收集也由于某些原因变的很困难。最大的问题在于缺乏标准的运输价目表。例如，不像在美国，其他国家基本都没有零担运输价目表。此外，运输基础设施在不同国家的不同地方也有很大区别，使得很难估计运输时间和距离。区域劳动力和设施成本的差距也比美国更显着。当然还有不同国家和同一国家不同地区的税率及商业规则的不同。税收的考虑在很大程度上可以改变研究的方向。大多数情况下处理这些数据问题的最好方法就是依靠当地的专家意见，并花时间彻底研究那些有显着成本或限制影响的因素。
四、成功的关键
成功网络分析的关键在于数据和人力。从数据上讲要求分析必须精确和合理。数据可能是不完整的，或者在某种程度上是假设的，但是它不能违背整体研究方向，而且必须取得那些可能根据方案采取行动的管理者的信任。比数据更重要的是人。首先，一个成功的分析要求有一个不管是来自于内部还是外部的经验丰富的、善于分析的人，来处理数据、建立模型并领导整个过程。其次项目团队要由一批来自全国各地、能处理各种商业问题和影响分析的物流问题的人组成。通常项目经理进行整个团队的谐调工作。再次是高层管理者的支持。如果研究没有被很好的肯定，团队成员将不会参与，项目也会很快失去动力。最后，必须建立一定的目标，并严格向这个目标奋斗。网络模型分析很容易被误解为其他的东西，并做一些不必要的分析。这可以通过这些方法来避免，如前期解释网络分析的战略性质，明确网络模型的界限，明确分析的目的。

④ 数据精准营销的七个关键要素

数据精准营销的七个关键要素
说到大数据精准营销，不得不先提个性化的用户画像，我们针对每一类数据实体，进一步分解可落地的数据维度，刻画TA的每一个特征，在聚集起来形成人群画像。

01用户画像
用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。具体包含以下几个维度：
用户固定特征：性别，年龄，地域，教育水平，生辰八字，职业，星座
用户兴趣特征：兴趣爱好，使用APP，网站，浏览/收藏/评论内容，品牌偏好，产品偏好
用户社会特征：生活习惯，婚恋，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分
用户消费特征：收入状况，购买力水平，商品种类，购买渠道喜好，购买频次
用户动态特征：当下时间，需求，正在前往的地方，周边的商户，周围人群，新闻事件如何生成用户精准画像大致分成三步。
1.采集和清理数据：用已知预测未知
首先得掌握繁杂的数据源。包括用户数据、各式活动数据、电子邮件订阅数、线上或线下数据库及客户服务信息等。这个是累积数据库；这里面最基础的就是如何收集网站／APP用户行为数据。比如当你登陆某网站，其Cookie就一直驻留在浏览器中，当用户触及的动作，点击的位置，按钮，点赞，评论，粉丝，还有访问的路径，可以识别并记录他／她的所有浏览行为，然后持续分析浏览过的关键词和页面，分析出他的短期需求和长期兴趣。还可以通过分析朋友圈，获得非常清晰获得对方的工作，爱好，教育等方面，这比个人填写的表单，还要更全面和真实。
我们用已知的数据寻找线索，不断挖掘素材，不但可以巩固老会员，也可以分析出未知的顾客与需求，进一步开发市场。
2.用户分群：分门别类贴标签
描述分析是最基本的分析统计方法，描述统计分为两大部分：数据描述和指标统计。数据描述：用来对数据进行基本情况的刻画，包括数据总数，范围，数据来源。指标统计：把分布，对比，预测指标进行建模。这里常常是Data mining的一些数学模型，像响应率分析模型，客户倾向性模型，这类分群使用Lift图，用打分的方法告诉你哪一类客户有较高的接触和转化的价值。
在分析阶段，数据会转换为影响指数，进而可以做"一对一"的精准营销。举个例子，一个80后客户喜欢在生鲜网站上早上10点下单买菜，晚上6点回家做饭，周末喜欢去附近吃日本料理，经过搜集与转换，就会产生一些标签，包括"80后""生鲜""做饭""日本料理"等等，贴在消费者身上。
3.制定策略：优化再调整
有了用户画像之后，便能清楚了解需求，在实际操作上，能深度经营顾客关系，甚至找到扩散口碑的机会。例如上面例子中，若有生鲜的打折券，日本餐馆最新推荐，营销人员就会把适合产品的相关信息，精准推送这个消费者的手机中；针对不同产品发送推荐信息，同时也不断通过满意度调查，跟踪码确认等方式，掌握顾客各方面的行为与偏好。
除了顾客分群之外，营销人员也在不同时间阶段观察成长率和成功率，前后期对照，确认整体经营策略与方向是否正确；若效果不佳，又该用什么策略应对。反复试错并调整模型，做到循环优化。
这个阶段的目的是提炼价值，再根据客户需求精准营销，最后追踪客户反馈的信息，完成闭环优化。
我们从数据整合导入开始，聚合数据，在进行数据的分析挖掘。数据分析和挖掘还是有一些区别。数据分析重点是观察数据，单纯的统计，看KPI的升降原因。而数据挖掘从细微和模型角度去研究数据，从学习集、训练集发现知识规则，除了一些比较商业化的软件SAS，WEKA功能强大的数据分析挖掘软件，这边还是更推荐使用R，Python，因为SAS，SPSS本身比较昂贵，也很难做页面和服务级别的API，而Python和R有丰富的库，可以类似WEKA的模块，无缝交互其他API和程序，这里还需要熟悉数据库，Hadoop等。
02数据细分受众
“颠覆营销”书中提到一个例子，可以引述一下，大家思考一个问题：如果你打算搜集200份有效问卷，依照以往的经验，你需要发多少份问卷，才能达到这个目标？预计用多少预算和时间来执行？
以往的方法是这样的：评估网络问卷大约是5%的回收率，想要保证收到200份的问卷，就必须有20倍的发送量，也就是发出4000份问卷，一个月内如果可以回收，就是不错的表现。
但现在不一样了，在执行大数据分析的3小时内，就可以轻松完成以下的目标：
精准挑选出1%的VIP顾客
发送390份问卷，全部回收
问卷寄出3小时内回收35%的问卷
5天内就回收了超过目标数86%的问卷数
所需时间和预算都在以往的10%以下
这是怎么做到在问卷发送后的3个小时就回收35%？那是因为数据做到了发送时间的"一对一定制化"，利用数据得出，A先生最可能在什么时间打开邮件就在那个时间点发送问卷。
举例来说，有的人在上班路上会打开邮件，但如果是开车族，并没有时间填写答案，而搭乘公共交通工具的人，上班路上的时间会玩手机，填写答案的概率就高，这些都是数据细分受众的好处。
03预 测
“预测”能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。
当我们采集和分析用户画像时，可以实现精准营销。这是最直接和最有价值的应用，广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户，这里面又可以通过上图提到的搜索广告，展示社交广告，移动广告等多渠道的营销策略，营销分析，营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化，全面提升ROI。
我们再说一说营销时代的变迁，传统的企业大多还停留在“营销1.0”时代，以产品为中心，满足传统的消费者需求，而进入“营销2.0”，以社会价值与品牌为使命，也不能完全精准对接个性化需求。进入营销3.0的数据时代，我们要对每个消费者进行个性化匹配，一对一营销，甚至精确算清楚成交转化率，提高投资回报比。

大数据下的营销颠覆经典的营销4P理论，Proct，Price，Place，Promotion，取而代之的是新的4P，People，Performance，Process，Prediction。在大数据时代，线下地理的竞争边界早就不存在，比的是早一步的先知能力，利用大数据，从顾客真实交易数据中，预测下一次的购买时间。 营销3.0时代关键词就是“预测”。
预测营销能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。以上图为例，你可以将营销活动的目标受众锁定为20万潜在客户或现有客户，其中包括特定产品的大多数买家（4万人）。你还可以拨出部分预算用于吸引更小的客户群（比如20% 的客户），而不是整个客户群，进而优化你的支出。
过去我们看数据可能是被动的方式，但预测营销强调是决策价值，比如购买时间，你该看的不是她最后的购买日期，而是下次购买的时间，看未来的存活概率，最后生成客户终身价值（CLV）。预测营销催生了一种新的数据驱动营销方式，就是以客户为中心，核心在于帮助公司完成从以产品或渠道为中心到以客户为中心的转变。
04精准推荐
大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，我就拿电商举例，"精准推荐"成为大数据改变零售业的核心功能。譬如服装网站Stitch fix例子，在个性化推荐机制方面，大多数服装订购网站采用的都是用户提交身形、风格数据+编辑人工推荐的模式，Stitch Fix不一样的地方在于它还结合了机器算法推荐。这些顾客提供的身材比例，主观数据，加上销售记录的交叉核对，挖掘每个人专属的服装推荐模型。 这种一对一营销是最好的服务。
数据整合改变了企业的营销方式，现在经验已经不是累积在人的身上，而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。未来，销售人员不再只是销售人员，而能以专业的数据预测，搭配人性的亲切互动推荐商品，升级成为顾问型销售。
05技术工具
关于预测营销的技术能力，有几种选择方案：
1、使用预测分析工作平台，然后以某种方法将模型输入活动管理工具；
2、以分析为动力的预测性活动外包给市场服务提供商；
3、评估并购买一个预测营销的解决方案，比如预测性营销云和多渠道的活动管理工具。
但无论哪条路，都要确定三项基本能力：
1）连接不同来源的客户数据，包括线上，线下，为预测分析准备好数据 ；
2）分析客户数据，使用系统和定制预测模型，做高级分析 ；
3）在正确时间，正确客户，正确的场景出发正确行为，可能做交叉销售，跨不同营销系统。
06预测模型
预测客户购买可能性的行业标准是RFM模型（最近一次消费R，消费频率F，消费金额M），但模型应用有限，本质是一个试探性方案，没有统计和预测依据。“过去的成绩不能保证未来的表现”，RFM只关注过去，不去将客户当前行为和其他客户当前行为做对比。这样就无法在购买产品之前识别高价值客户。
我们聚焦的预测模型，就是为了在最短时间内对客户价值产生最大影响。这里列举一些其他模型参考：
参与倾向模型，预测客户参与一个品牌的可能性，参与定义可以多元，比如参加一个活动，打开电子邮件，点击，访问某页面。可以通过模型来确定EDM的发送频率。并对趋势做预测，是增加还是减少活动。
钱包模型，就是为每个客户预测最大可能的支出，定义为单个客户购买产品的最大年度支出。然后看增长模型，如果当前的总目标市场比较小，但未来可能很大，就需要去发现这些市场。
价格优化模型，就是能够去最大限度提升销售，销量或利润的架构，通过价格优化模型为每个客户来定价，这里需要对你想要的产品开发不同的模型，或者开发通用，可预测的客户价格敏感度的模型，确定哪一块报价时对客户有最大的影响。
关键字推荐模型，关键字推荐模型可以基于一个客户网络行为和购买记录来预测对某个内容的喜爱程度，预测客户对什么热点，爆款感兴趣，营销者使用这种预测结果为特定客户决定内容营销主题。
预测聚集模型，预测聚集模型就是预测客户会归为哪一类。
07AI在营销领域的应用
去年人工智能特别火，特别是深度学习在机器视觉，语言识别，游戏AI上的突飞猛进，以至于人们开始恐慌人工智能是不是已经可以接管人类工作，我个人是对新技术有着强烈的兴趣，也非常看好新科技，数据与现实的关联。
我以前在国外零售店买单的时候经常被询问“你有没有购物卡”，当我说没有收银员会赶紧劝我免费开通，有打折优惠，只需要填个手机号和邮箱，后面就可以针对我的购买记录做营销活动，而当我下次进来，他们就让我报出电话号码做消费者识别，当时我想如果做到人脸识别，岂不是更方便，刷脸就可以买单。而这个场景在去年也有了实验，蚂蚁金服研发出了一个生物识别机器人，叫蚂可Mark，据说其认脸能力已经超越了人类肉眼的能力。还有VR购物，Amazon推出的无收银员商店Amazon Go，通过手势识别，物联网和后续数据挖掘等技术实现购物体验。
针对营销领域，主要有以下三种预测营销技术：
1、无监督的学习技术
无监督学习技术能识别数据中的隐藏模式，也无须明确预测一种结果。比如在一群客户中发现兴趣小组，也许是滑雪，也许是长跑，一般是放在聚类算法，揭示数据集合中 真实的潜在客户。所谓聚类，就是自动发现重要的客户属性，并据此做分类。
2、 有监督的学习技术
通过案例训练机器，学习并识别数据，得到目标结果，这个一般是给定输入数据情况下预测，比如预测客户生命周期价值，客户与品牌互动的可能性，未来购买的可能性。
3、强化学习技术
这种是利用数据中的潜质模式，精准预测最佳的选择结果，比如对某用户做促销应该提供哪些产品。这个跟监督学习不同，强化学习算法无须仅需输入和输出训练，学习过程通过试错完成。
从技术角度看，推荐模型应用了协同过滤，贝叶斯网络等算法模型。强化学习是被Google Brain团队的负责人Jeff Dean认为是最有前途的AI研究方向之一。最近Google的一个AI团队DeepMind发表了一篇名为《学会强化学习》的论文。
按团队的话来说，叫做“学会学习”的能力，或者叫做能解决类似相关问题的归纳能力。除了强化学习，还在迁移学习。迁移学习就是把一个通用模型迁移到一个小数据上，使它个性化，在新的领域也能产生效果，类似于人的举一反三、触类旁通。
强化学习加上迁移学习，能够把小数据也用起来，我认为是很激动人心的，通过AI来创造AI，数据科学家的部分工作也可以让机器来实现了。

⑤ 短信营销数据分析，如何分析，怎样总结

手机信息营销没有预期目标,大部分商户企业现象全部都是紧扣着营销短信核心内容、营销策略、应用格式不当这三个方面.还有某些受欢迎经常按部就班发送营销短信的商户.总是乐此不疲的受欢迎把手机信息一股脑儿塞顾客.那么自然不可能有预期目标了.

对手机短信营销还没预期目标现象开展刨析小结为以下四个方面：

1)企业在短信营销应用开展信息群发时，必须记得将每有个客户的相对名字插进手机信息。那么，每有个客户都是收发到这条有自己(或昵称)的短信内容，这将使信息内容更为个性化，更能建立联系企业与顾客相互间的间距。除此以外，手机信息营销最后的企业签名不但是对收发到手机信息的人的重视，还能着重强调企业名字，加重企业或品脾在顾客心头的感觉，为顾客出现购买行为举动打下基础。

2)发送短信时，应用精辟、精确、幽默的广告语是非常受欢迎的。因此，我们提醒大家干净整洁的手机信息语句，简洁明了、清楚、趣味和活泼的语法会给客户留个更佳的感觉，做到游刃有余的预期目标哟!

3)手机信息营销的其它基本要素是刺激性客户的购买欲望。假若在核心卖点上无法非常好地反映出兼具生机的商品信息，也就会丧失企业竞争优势。提高客户购买欲望的另一种思维模式是必须我们一起先认可客户的心愿。

4)为什么我们的手机短信营销还没回复，有时候还会经常出现网络投诉。那意味着你的手机信息过度复杂化，乃至引发了顾客的误解。手机信息编排的第一件事是防止名词术语和复杂化的专有名词。客户要应用简单化、直接的口头或白话文，只需一眼就能正确理解并把握业务流程。企业在编写短信内容时必须要顾及客户体验，简单化通俗的一段文字更有益于你的产品营销。
三、怎样提高手机信息营销预期目标?
1.多种多样手机短信营销手机信息营销内容的吸引力是点开率的关键，试想一下，假若有个70字内的营销短信还没任何的吸引力，那又如何才可以在诸多营销短信中获得成功呢?因此，新核心内容要直接了当，直达客户供求，那么才可以提高营销短信的转化率。

2.做好客户细分
客户细分是手机信息营销中尤为重要的那步，完整的刨析客户的个性特点，合作意向并做好筛选，那么做的意义往往是有利于手机联系人的管理工作，尤为重要的是为自己有个清楚的构思，给这一种的客户适宜在什么时间以哪种频段发送哪种的手机营销短信。不一样的的客户社会群体，即便手机信息相同，但喜欢的主题风格、收发手机信息的频段都是有差距，分级管理更有利区分。
3.统计数据追踪
手机信息营销的意义是以便促使营销，不论对大批量客户还是单独客户，了解客户对我们信息群发的收发状况，对事后的追踪促使成交，有很大作用,正常说的知彼知己，百战百胜。
4.规范化发送频段
手机短信营销并不一定的手机信息狂轰乱炸，假若我们一起一昧的往客户手机信息不断的发送营销短信很有可能会引发客户的抵触，往往起不上运营推广预期目标，更有很有可能面临客户的网络投诉以至于造成别的的损害，因此，在我们一起将总体目标具体位置开展分类管理过后才可以完全，直接在适当的时间段里将手机信息适当的发给相对的客户。

之上是对手机短信营销效果剖析，适当的应用手机信息这一工贝，才可以使运营推广的花销减少，预期目标就不比互联网推广差。手机网络上很时髦的一段话是：还没有不好用的物品，只有不可能用的人。把握营销短信小技巧，更令你的运营推广预期目标尽可能提高。

⑥ 如何进行大数据获客

如何运用大数据获客

01大势所趋的时代进程

在数据时代的发展中，如何在冗长的数据中发现新知识、新风口、分析大众喜爱的产品，进行精准推广和精准营销？

数据就是资源，在大数据时代，更快地获取目标客户数据，更快地抓住时代脉搏，需要海量精准数据的支撑。要成功创业，首先要做大的营销策略规划，一步一步抢占市场先机。

大数据曾经是野蛮生长的，在利益的驱使下浮华起来；但不可否认，在大数据时代，数据挖掘、分析，不仅能从各个方面影响我们的生活，不仅更方便，而且能直接提升我们的幸福感。

更为准确的大数据分析可以帮助企业提升精准推广，还可以避免传统膜拜模式下普通百姓被铺天盖地的广告所淹没，企业还可以降低客户成本。

数据时代，万物互联是大势所趋。

02大数据的优势

1.实时性

在没有时间限制的情况下，运营商将记录所有用户的上网情况、通讯行为轨迹，并将你使用的每1KB流量作为数据存储，因此运营商的大数据实时性非常高。

2.精准度

若运营商的大型数据用于企业营销，且企业希望在三天内进行某些浏览、访问过同企业相关的网站或 app，或在同企业的网站或 app中留下了客户信息，要求地域、年龄、性别等多种维度，则运营商的大数据就能根据企业提供的这些需求，通过数据建模分析，帮助企业精准地抓住客户资源数据，将数据发送给相关企业，用于精准营销。

03运用大数据获客的方法

1.利用大数据精确定位用户

如今智能移动终端特别发达，运营商可以根据基站的不同来确定用户的准确位置，一般误差在几百米到一公里左右。

2.收集有效的用户数据信息

运营商拥有海量的用户系统，其用户既可从事不同行业，也可成为金融、教育、房产、汽车、装饰等不同行业的目标客户群体。

3.建立用户偏好行为数据库

手机终端和手机网络时代的到来，给大家带来了极大的方便，人们对衣食住行等方面的日常需求都在网上得到了解决，比如浏览网站、使用 APP、拨打400/固话、接收短信、有没有不明白的问题就会上网搜索关键字等，所有通过智能移动终端和移动互联网产生的上网行为，都将由运营商的毫秒级的速度来储存。

4.判断用户偏好

运营商拥有消费、支付、征信、兴趣爱好等多维度行为数据的大数据运营商

操作人员可以根据用户使用的流量收费，短消息收费，语音收费等，来分析用户的消费能力。分析用户信用状况，包括通过用户的消费额度、支付及时性、还款情况等。包含了用户经常浏览的网站，使用了哪些 APP，搜索了哪些关键词等，以判断用户的兴趣爱好偏向等。

图片来源：Pexels

⑦ 如何使用CRM做数据分析

CRM的数据分析涉及到了产品、客户、销售、员工等各个板块，企业可通过系统报表进行分析，帮助自己梳理工作。
一、使用系统报表做统计分析
（1）CRM系统提供一些基础的系统报表，包括线索数据分析、客户数据分析、商机分析、合同统计分析、业绩分析、产品分析、采购数据分析、员工办公统计、员工电话/日志分析等。
（2）企业通过对员工线索数、商机数、成交率和成交额的分析和对比，可以得出线索的质量还有员工的工作情况。
（3）通过整体商机数量以及商机金额的分析，还可以预测商机趋势，方便领导层做出销售预测，从而做出针对性的计划调整。
（4）企业产生的每一笔合同涉及到的应收款和已收款都会在系统中进行显示和统计，通过对合同金额的分析、回款金额等的统计与分析，可以发现哪个季节、哪个地区的成交额比较多。企业可以得出自身的淡季和旺季，合理地调整库存，合理地规划重点开发区域。
（5）业绩分析。企业可以对各个员工、各个销售部门以及各个分公司的业绩进行分析对比，让成功的个人、团队、分公司分享总结成单的方法，大家一起交流学习，提高整个企业的运行效率。
（6）产品分析。对于产品的分析，可以渗透到产品的采购、库存和销售的各个环节，哪个产品的销售量最高、哪个产品在哪个地区的销售量最高、哪个产品在哪个季节的销售量最高、每样产品的周、月、季度销售量是怎样的，高峰和低谷在什么时间、什么地点，从而针对性地调整产品的库存和结构。
二、自定义报表，按照需要进行数据分析
当然，如果系统的报表不能满足自身的需要时，企业也可以选择自定义模块，根据自己的需要选择关键字段进行数据分析。CRM系统目前支持自定义字段、布局、列表、报表等等，帮助企业记录更多细节信息，让企业真正拥有属于自己的客户关系管理系统。
数据是决策的基础，也是改进工作的指导建议，只有充分利用好数据，才能更好地分析和决策。所以企业应该充分意识到数据的重要性，然后做好充分利用，为优化自己的管理，提升公司的业绩做铺垫。
每个行业、每个企业都有自己的独到之处，所以，需要统计分析的数据也不一样，这需要使用者根据自己的情况进行选择。CRM可以把企业从复杂的EXCEL表格中解救出来，在最短的时间内帮助企业完成复杂的数据分析，从而进行科学决策。简信CRM是企业进行数据分析的最佳拍档，也是帮助企业进行科学决策的重要工具。

⑧ 如何利用大数据做到对客户的精准营销

大数据营销等同于精准营销，或是精准营销是大数据营销的一个核心方向和价值体现。然而，数据本身不会产生价值。为此，我们要把数据组织成数据资源体系，再对数据进行层次、类别等方面的划分。在此基础上，通过分析数据资源和相关部门的业务对接程度，以此发挥数据资源体系在管理、决策、监测及评价等方面的作用，从而产生大数据的大价值，真正实现了从数据到知识的转变，为领导决策提供服务依据本例根据工作实践。
本例以三个工作实例，展示如何通过对数据分析进行对客户的精准营销。
工具/原料

大数据营销
大数据营销三个案例分析

案例一：笔者在银行工作，通过对储户身份证信息进行海量剖析，发现一个有趣的现象，即购买理财产品的客户以40-50岁的女性居多。
根据这一信息，有经验的理财经理通过身份证信息即能准确的分析出支行有哪些符合条件的客户，迅速的对新推出的理财产品进行电话营销，做到不出门即可实现销售，较快的完成了销售任务。
而另一些更具创新性的理财经理，通过身份证信息，在情人节期间组织了网点沙龙客户邀约活动，对符合18-30岁、30-45岁这两个年龄段的男性客户进行了电话营销，通过赠送爱人鲜花、化妆品以及高价值的礼品进行金融产品营销，较好的引起男性客户的兴趣，有力的拉升了业绩增长。
这些数据分析手段就能够做到个性化营销和定位，加强对客户的认知，为客户找到价值，从而带动销量。
案例二：在与供电部门合作期间，供电部门提供了一条信息，市里每一天上网高峰期主要集中在中午12点之后和晚上的12点之前。供电部门认为，出现这种“怪现象”的原因是因为现在的人们普遍睡觉前都会有上网的习惯。
这条信息当时很多人没有注意，似乎与银行搭不上关系，但我们市场经营部门的一个年轻的大学生针对人们这种“强迫症”，通过手机银行与商家合作，在晚上12点进行促销秒杀活动，即推动了手机银行业务量的提升，同时也带动商家销量的倍增，实现了双赢。
案例三：在为企业代发工资数据中，我们曾发现一个现象，即一般企业员工代发帐户每月都会沉淀一定的余额，金额不大，1000元也有，几千的也有，长期不动的也有，活期利率很低，但是这些客户的帐户金额又达不到理财产品的起售金额，这些客户工资用了也就用了，成了“月光族”，没有理财理念。
如何通过分析这些数据信息直接进行客源组织，为这些具有相同需求的人群量身定做金融服务，并享受”一客（群）一策“的定制服务，我们进行专题研究。
最终，我们在零存整取、基金定投和适时到帐理财产品上进行了产品打包宣传，同步利用信用卡宣传，几场现场专题沙龙下来，引起了不少企业员工的注意和兴趣，着实为这些收入不高的人群提供了一条实实在在的理财渠道。
这三个小故事就是对历史数据进行挖掘的结果，反映的是数据层面的规律，它通过对大量的数据系统中提取、整合有价值的数据，从而实现从数据到知识、从信息到知识、从知识到利润的转化。
简单来说就是：5个合适，在合适的时间、合适的地点、将合适的产品以合适的方式提供给合适的人。
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具体来讲，当我们通过对完成数据分析之后，找出相同的规律，当然还有一些个性化数据体现，为此具体的应用场景需要根据企业、业务的具体情况进行精准营销策划、设计。
概括来讲，我们需要以下三个步骤：
第一步：数据采集，了解用户，通过收集用户所有的数据，主要包括静态信息数据、动态信息数据两大类，静态数据就是用户相对稳定的信息，如性别、地域、职业、消费等级等，动态数据就是用户不停变化的行为信息，如消费习惯、购买行为等;
第二步：分析这些数据，给客户画像，画像代表客户对营销内容有兴趣、偏好、需求等，分析推算客户的兴趣程度、需求程度、购买概率等;
第三步，也就是最后一步，将这些画面综合起来，拼成一张较为完整的图，这样我们对客户就有了一个大概的了解。

⑨ 数据分析怎么写

数据分析怎么写

数据分析怎么写？众所周知，数据分析报告是根据数据分析原理以及方法,运用数据来反映以及分析事情的现状、原因、本质,得出结论和解决办法，我相信很多人在想到数据分析报告的时候是都十分痛苦的，不知从何下手，下面为大家分享数据分析怎么写。

数据分析怎么写1

需求分析

一定要了解一定要了解清楚要什么再开始动手。如果只知道出发，不知道方向、目的，那么有可能会越走越远离方向。就好像做菜，比如你爱人想吃鱼，你也没继续问，就给她做了一道红烧鲤鱼。但是事实上你可能都没了解清楚，她是像是具体那种鱼，是想要红烧清蒸还是其他做法。可能你做了很多的工作，付出了辛勤的劳动，但最后她仍然不满意。做数据分析也是如此，如果没有了解清楚需求，有可能最后会造成全盘的返工。

最好需要了解报告的用途、形式、重点目标和完成时限。即使你拿到了草稿或者样本也要自己了解一遍比较好。主要原因是因为，现在如果是你做，那你就是负责人。你应该最清楚如果让报告满足所有需求。另外，之前的报告不一定就考虑到了所有的细节，如果做之前没有考虑，那么最后还有可能会一步一步增加细节，也会耽误时间。

前进一定要有方向，做数据分析一定要有需求分析！

数据采集

数据的数量和质量对于数据分析师和食材的数量及质量对于厨师的意义是一样的。如果没有数据，那就像空有一身厨艺却没有任何食材的厨师。所以，做好需求分析之后的下一步一定是数据采集。

数据采集就是收集相关原始数据的过程，为数据报告提供了最基本的素材来源。在现实中来源有多种多样，直接问业务发生者或者一线管理者、公司运营后台的数据、网站运营时的数据等等。数据采集工作要做的就是尽可能地收集可能能用得上的数据，并集中地保存到合适的文档里，用于后期的处理。

数据采集的数量一定要足够多，否则难以发现有价值的数据规律；此外收集的过程中也要主要收集准确的资料，虚假的数据无法生成可信且可行的数据报告。这要求在数据收集的过程中不仅应该有科学而严谨的方法，而且对异常数据也要具备一定的甄别能力。

数据处理

厨师在进行烹饪之前，一般会对食材进行一定的处理，方便后续烹制。食材经过处理才能被用来加工，同样的，数据也只有被经过处理之后才能拿来制作数据报告。

采集到的数据要继续进行加工整理才能形成合力的规范样式，用于后续的数据分析运算，因此数据处理是整个过程中一个必不可少的中间步骤，也是数据分析的前提和基础。数据经过加工处理，可以提高可读性，更方便运算；反之，如果跳过这个环节，不仅会影响到后期的运算分析效率，更有可能造成错误的分析结果。

举一个常见的例子，如果是从业务发生者或者是一线管理者收集来的数据很有可能格式不统一，如果不做处理，很难开展下一步的工作。

数据分析

食材都处理好了，后续还要掌握火候，按照食谱的顺序来加工操作。数据分析也一样，前期方案和数据都准备好了，按照既定的方法就可以实现预定的目标。

通过专门的.统计分析工具以及数据挖掘技术，可以对这些数据进行分析和研究，从中发现数据的内在关系和规律，获取有价值有意义的信息。

数据展现

菜做好了，也得装盘才行。如果是客人未尝试过的，有份介绍可能更好。菜肴的色相意味形以及为专人订制的价值就是展示的主要目标。

同样，数据分析的结果最终要行程结论，这个结论要通过数据分析报告的形式展现给决策者。数据分析报告的结论要简洁鲜明，一目了然，同时还要有足够的论据支持，这些论据就包括分析的数据以及分析的方法。

因此，在最终的数据报告中，表格和图形是两种常见的数据展现方式。通常情况下，一图胜十表，一表胜十言。所以，在数据展现上，我们一定要做到可视化。图表具有直观而形象的特点，可以化冗长为简洁，化抽象为具体，使数据和数据关系得到最直接有效地表达。如果你想要表现一个营业部经营状况的趋势性结论，使用一串枯燥的数字或者一串文字，远不如一个折线图加趋势线更能说明问题。

经过上面这几个步骤的操作，一份完整的数据报告就可以形成，其中的价值将会在决策和实践中起到作用。

寻找真因

数据分析经过上述步骤看起来基本完成，但是真正的来说，数据分析一定要和实际业务相结合，要为决策者决策服务。下面这几个步骤是重点为决策者服务。

数据分析怎么写2

分析类别：

首先需要知道自己报告的类别，如你需要做 昨天的交易分析，那就是描述性分析。你需要找到订单量下降的原因，就是解释性分析。你需要对下个月的销售做提前采购计划，就是预测性分析。针对一个未知的事情，比如你们产品是否需要增加某个功能模块，做探索研究，就是探索性分析。

分析流程：

数据分析一般都是一次性的，一般都是专题分析报告。提需求的方式，是我们有一个问题需要解决（解释性，探索性，描述性，预测性）。而不是提的需求是，我需要一个什么样格式的数据，你们计算好了发给我一下，甚至直接给我做一个ppt和报表。客户说 自己想买一瓶可乐，其实他只是口渴，我们只需要给他点喝的就行。

分析报告类型：

数据分析报告是数据分析过程和思路的最后呈现，得出分析的结论并给出解决方案。其本质上是在写一篇有理有据，逻辑性强的议论文。针对不同的分析目的选择不同的报告形式和内容。

报告结构：

一份数据分析报告由以下几个部分组成，一般都是总分总的格式：

标题：

标题是一份报告的文眼，是全篇报告最浓缩的精华。好的标题让读者能毫无偏差地理解这篇分析报告的主要目的，有时可以直接在标题中加入部分或者关键性结论达到直达文意的效果。

在标题的命名过程中，现在有一份关于数据分析师招聘和薪酬方面的一份报告，你可以：

1. 直接在标题中放上报告的结论，例如《数据分析师在人工智能大环境下需求直线上升》

2. 提出分析报告的研究问题，例如《数据分析师的职业规划在哪里》

3. 中规中矩地写上研究的主题，例如《数据分析师的招聘研究》

目录：

提现数据分析报告的整体架构

前言

前言部分就和写论文时候的Abstract类似：

1、 要写出做这次分析报告的目的和背景

2、略微阐述现状或者存在的问题

3、通过这次分析需要解决什么问题

4、运用了什么分析思路，分析方法和模型

5、给出总结性的结论或者效果

⑩ 欧帕斯系统怎么客户导出

当系统数据较多时候，我们往往有时候需要导入来做数据分析，这时候我们直接选中客户数据可导出到表格到电子表格中。下面就让小编主要介绍怎么导出客户。
1、进入到系统，打开【客户跟踪】-【客户导入导出】-【客户出】选中我们需要导出的数据，可点击右上角的【导出】见我们的数据导出到电子表格。
2、打开我们的【客户导出】主界面，点击我们的“助记简称”可了解我们当前客户的详细信息，便于我们做出及时的判断。
3、点击交往记录中的拥有人，即可了解人员的详细信息，也可进行交流，了解客户的情况。
希望小编的回复能给您带来帮助！