A. 大數據在顧客購物體驗中起到了什麼作用

大數據的一個基本商抄業應用就是精準推送和營銷。商家購買大數據服務，大概是期望幾點：1、得到對產品改進方向的建議；2、對主要客戶群體的把握；3、增加隨機客戶的成交率。
至於顧客購物體驗就不好說了，個別顧客對於商家精準的推送可能會有反感情緒:比如咱們度娘，今天搜索一個奶粉信息，明天滿屏都是嬰幼兒用品廣告，你說有幾個心裡是滋味的？

B. 如何提升數據的價值讓大數據變現

數據的價值與體現
數據是有價值的，如果在一年以前很多人會質疑這個觀點，但我相信現在更多的人支持這個觀點。數據都是有價值的，不同質量的數據，不同的價值，數據的價值是客觀存在的。
數據不是憑空而來的，數據是一個場景，一個業務，一個應用產生而來。所以數據的價值是它產生的環境，過程的獨特屬性而賦予的。數據可以有很多屬性，就我們所知，可以有金融屬性，也可以是任何一個領域的獨特屬性。正是這些具有不同屬性的數據，造成了數據價值，應用層面的差異化。
舉個例子，什麼是具有金融屬性的數據，比方說你的每月收入，你的信用卡消費，你的網購消費，你的房貸、車貸等等，都形成了你的金融屬性數據。金融屬性的數據產生的過程離錢最近，也最有價值。它直接可以利用為徵信，乃至金融風控。
同樣，你每天上網看信息、社交，聽歌，打游戲，搜索，看視頻等等，都會產生很多行為、偏好和社交屬性的數據。通過這些屬性就可以勾勒出一個人的用戶畫像。

我們再來看數據的變現。數據的變現，就是把這些不同屬性的數據再次應用到場景（當然更多地還是新場景，跨域關聯可能產生更高的價值）中去，體現新價值的過程。變現，是一種能力，也是提升數據價值的基礎。沒有變現的能力，提升數據價值就是空談。如何更好地提升數據價值那就更是天方夜譚了。
為什麼多數知名大數據公司對「變現」表現的不像他們對大數據技術本身那樣游刃有餘？因為這本身就是兩種截然不同的能力！
掌握了高深的數據處理技術，與了解應用場景，解決客戶的實際問題，並能夠進一步將其提煉，包裝成業務，是兩個完全不同的能力。簡而言之，在多數大數據公司裡面，並不具備這個能力。沒有理由證明有高深的數據處理技術，就一定可以做好變現。相反，我看到的大多都是反面教材！
變現能力，是將技術轉化成生產力的能力。很多大數據公司忽略了這個能力，甚至是主觀上忽略，看不起變現能力，過於誇大技術驅動市場。這也是目前大數據市場上，很普遍的現象。
還有一種情況，是對數據本身知之甚少，介入行業時間短，自然難以變現。
上面兩種情況，屬於兩個目前市場上最常見的兩種情況。第一種多為在行業里多年，也確實有比較高深的數據處理技術，但主觀上就輕視變現，認為掌握了頂尖的技術，就可以改變世界。我年輕的時候也想過，可惜沒成。所以啊，這些公司不是沒價值，大數據的發展依然少不了他們的推動，但恐怕就要朝基礎科學的陣營里去走了。大數據確實還屬於一個前沿科學，真的不是每個大數據技術都可以很好地被應用到市場中來。對於這部分公司，走情懷路線，我很尊敬的。
第二種情況，還是多歷練歷練再說吧。我一直認為市場是公平的。要想在一個行業中持續獲利，還是先搞懂這個市場再說吧。熟能生巧。
市場上，有一個誤區，「我之所以在大數據領域賺不到錢，是因為我沒有掌握高深的數據處理技術」。我以親身經歷負責任地說，有時大數據賺錢並不一定需要高深的技術。我們就是用了並不是很高深的處理技術，為很重要的客戶提供了數據服務，解決了他們很關鍵很頭疼的問題，創造了很大的價值，並且已經將其包裝成具有普適性的，可以推廣的業務了。
當然，也不是說數據處理能力不重要。沒有足夠的數據處理能力，不知道什麼數據可以做什麼用，即使機會擺在你面前，也是抓不住的。只有擁有了足夠的數據處理能力以及豐富的行業經驗，能准確地挖掘用戶的實際需求，對各類數據有一個全面了解的公司，才可能「舉重若輕」。既然可以用簡單地辦法實現用戶的目的，又何必炫技呢？
大數據是一種技術，是一種工具，不要把它過於神話，再好的技術也是為應用而來的。作為一家數據公司（區別於上面的第一種公司，那個基本可以叫研究院），首要的能力就是要懂得變現；最大的使命，就是使你手頭的數據價值最大化！如果不懂得如何變現，怎麼能證明你懂得數據的價值，能夠為客戶創造更多的價值呢？只能是孤芳自賞。
提升數據價值的三種方法
數據產生於業務或者應用，那麼體現價值的最好辦法就是回歸到業務。數據回歸到業務有三個層級的方法，由遠及近，首先是數據的挖掘，這個自不必說了；其次是數據的打通，如果說挖掘是提升數據價值的一次體現，那麼數據的打通就是使數據發生核聚變的一次「反應」；最後，也是最高級的實現方法，就是流轉。數據的流轉就是數據又流動到業務。這個流回不是簡單地迴流，而是經過了數據的加工處理，又返回業務，產生新的數據，形成閉環。

在這里，尤其加上跨界的數據，或者說具有不同屬性的數據進行加工，流轉，形成新的業務數據，就可以使原有的數據價值得到一個極大的升華。
很多人估計還不是真正清楚為什麼要數據挖掘？數據挖掘是揭示人們可能忽視的或者檢視人們依靠主觀經驗判斷錯誤的事物。除了大家已經耳熟能詳的啤酒喝尿不濕的關聯關系，你能想像出為什麼很多客戶會同時買一個100元左右的包，再去買一個900多元的包嗎？但事實如此。所以數據挖掘是數據價值的第一次提升。數據的世界很精彩！
再舉個例子，比方說我們有很多ID，很多單維度的數據。目前單一的ID以及關聯的單維度數據價值並不高。因為它只揭示了很小部分的特徵，只能繼續用回產生數據的業務場景。
如果我們又剛好獲得了幾個不同的ID以及其關聯的另外屬性的數據，雖然它們每一個價值依然都不大，但我們就可以嘗試將其打通，產生更大的價值。假設幾個不同ID以及數據的起點成本是1，那麼當我們通過幾十種不同的模型將其分類、打通之後，就遠遠大於1.在這個過程里，是1+1>>2.這是一個核聚變的過程。並不是我在這里空談，而是市場的認可。
如果在能夠將打通的數據，應用到某種場景當中，產生新的數據，那就會是又一個巨大的飛躍！因為數據的價值是場景的價值決定的，它產生的價值越高，其本身的價值也就越高。
比方說我利用打通的數據解決了用戶的一個頑疾，避免了它每筆100元的損失，那麼他是否願意為此支付10元每筆呢？如果是，那麼我的數據價值就是10元。
我們再以一個實際的例子去串起來數據價值的改變過程。我們的起點是一些互聯網數據的碎片，假設價值為1。經過了清洗、分類、篩選、打通，就成為了5；再經過與其他數據的拼接，就構成了用戶畫像，那麼作為徵信生產材料的一部分，被應用到徵信場景中來，就可能再次翻倍，成為10。在數據的應用過程中，數據的屬性在不斷地增加、提煉，最終得以升值。
總之，數據的變現也好，提升數據的價值也好，可以有很多渠道，有很多場景。只要你用心，懂市場，這些都不難找到。大數據雖不是萬能的，但沒有數據是萬萬不能的。法無定法，不要過於糾結什麼商業模型。大數據即便今天依然是一個新業務，在行業的應用過程中，要尊重市場的規律，以市場為導向，並不是喊喊口號而已。大數據是工具，是一門技術而已，不要將其神話。再好的技術，再好的工具也是為解決問題而來的。
數據是有屬性的，不同的場景，不同的業務，不同的應用，不同的對象，產生不同的數據，具有不同的屬性。不同的業務需要不同屬性的數據。比方說徵信，首先需要的是金融屬性的數據，而非行為數據。你對這個人的行為再了解，不代表對這個人的金融屬性了解。這是一門嚴謹的科學，不可兒戲。
在大數據公司提升自己數據的價值過程中，確實存在價值最大化的可能。同樣的數據價值基礎，朝不同的業務方向上去走，得到的價值提升是不同的。當然這一點是建立在解決好上面問題的基礎上才能實現的。沒有上面基於對數據屬性的了解，不懂得如何運用數據去解決用戶的實際問題，就根本談不上更好地提升數據價值了。

C. 可以通過顧客大數據分析消費者的行為嗎

可以根據顧客的歷史數據，洞察用戶需求，判斷用戶價值，預測購買行為！
推薦你一個開源私有化部署的數據統計分析工具Cobub Razor，數據安全更靈活！

D. 大數據時代如何利用數據優化變現

在中國，進入2015年之後，大數據產業迎來了穩定成長的階段，大數據產業模式也已初步成型。目前國內已有的大數據變現商業模式大體分為九類：
1、B2B大數據交易所國內外均有企業在推動大數據交易。目前，我國正在探索「國家隊」性質的B2B大數據交易所模式。
2、咨詢研究報告國內咨詢報告的數據大多來源於國家統計局等各部委的統計數據，由專業的研究員對數據加以分析、挖掘，找出各行業的定量特點進而得出定性結論，例如「市場調研分析及發展咨詢報告」，這些咨詢報告面向社會銷售，其實就是O2O的大數據交易模式。
3、數據挖掘雲計算軟體雲計算的出現為中小企業分析海量數據提供了廉價的解決方案，SaaS模式是雲計算的最大魅力所在。雲計算服務中SaaS軟體可以提供數據挖掘、數據清洗的第三方軟體和插件。
4、大數據咨詢分析服務以大數據為依據，提供基於管理咨詢的大數據建模、大數據分析、商業模式轉型、市場營銷策劃等。
5、政府決策咨詢智庫智庫就是利用大數據，服務國家發展戰略，通過大數據分析提升梳理、整合信息。中國智庫數量從2008年的全球第12位躍居當前第2位。
6、自有平台大數據分析隨著大數據價值擴大，大中型企業通過開發、建設自有平台進行分析數據，由數據引導企業內部決策、運營等，起到企業內部價值鏈增值的作用。
7、大數據投資工具證券市場行為、各類指數與投資者的分析、判斷以及情緒都有很大關系。
8、定向采購線上交易平台通過這種平台可以保障基礎數據安全，大數據定向采購服務平台交易的不是底層的基礎數據，而是通過清洗建模出來的數據結果。所有賣方、買方都要實名認證，建立誠信檔案機制並與國家信用體系打通。
9、非營利性數據徵信評價機構建立非營利性數據徵信評價機構，可將數據徵信納入企業及個人徵信系統，作為全國徵信系統的一部分，避免黑市交易變成市場的正常行為

E. 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。

F. 如何用大數據提升客戶的轉化率，忠誠度

主要是通過數據的分析，發現那些用戶流失的薄弱環節，針對問題環節的優化提升來提高轉化率。

G. 大數據怎麼給商家帶來實際價值

大數據帶來價值也就是讓的大數據能夠變現。現在對於大數據這項新技術研究的最為透徹和最具研究價值之地莫過於北上廣這些一線大城市了，因為一線城市網路普及率高，可供研究的素材廣泛。而且一線城市經濟發達，為大數據的應用提供了前提條件。
下面我們舉個例子來說明一下大數據怎麼才能夠給經營者帶來價值。上海的南京東路和淮海路是上海最繁華的商業街，這兩條街人流量大，商鋪繁榮。為此，在上海黃浦區政府，黃浦區商委，黃浦區商聯會，淮海路促進會等的大力扶持和領導下，由淮海路和南京東路上最大的業主成立了上海黃浦數字商圈運營有限公司。上海黃浦數字商圈運營有限公司為兩條街開發了大數據平台，該大數據平台採用了雲構架，使用了大數據時代前沿的先進技術諸如Hadoop、Maprece，負載均衡、資料庫集群等，通過業界主流的多層數據冗餘方案在Linux系統結構下搭建一個穩固高效的平台。
上海黃浦數字商圈運營有限公司搭建的這個平台實現了包括淮海路、南京東路兩街數據以內的海量數據流的獲取，分級存儲，篩選清洗，分析關聯，數據可視化展示，數據挖掘，統計報告，數據備份，容災解決等一體化解決方案，為黃浦區商業圈內提供了智能化數據分析和決策建議，用戶精準定位和畫像，商場綜合體智能Wifi等解決方案。
通過黃埔數字商圈運營有限公司採集的數據可以分析人群密度及人群軌跡圖、綜合出現頻率圖、手機終端出現頻次圖、長停留時間人群出現頻率圖，從而可以對兩條街上的人流實現對比，分析日客流量對比、周客流量對比、月客流量對比、工作日休息日客流量對比等等。而且還可以分析出人群在線市場分布、停留時長、當日在線市場累計、中端品牌分布等等。
通過黃浦數字商圈運營有限公司大數據平台的數據和報表，可以清晰地知道兩街的客流動向，掌握客流量變化的主要因素和次要因素，以及趨向狀態；可以及時制定相應的商業手段，並且通過研究顧客的移動軌跡，同行（移動設備）情況，重復出現率，每周/每月出現次數等參數，還能深度挖掘顧客的行動/消費習慣，總結顧客的消費規律，並且做出適當的引導。另外，通過對大數據量的顧客行為模式的模糊分析，還能總結出一些宏觀上的規律，與商家自有的會員系統等數據做對比，了解自身商業手段的覆蓋盲點。
同時，通過對海量數據的綜合觀察和統計，黃浦數字商圈運營有限公司也對兩條街的總體商業情況，每一個路段的商業具體情況有了很清晰的分析，並且能做出一些精確的商業數據報告提供給商委等領導單位做參考。

H. 談大數據營銷，如何利用大數據發現商機，靠大數據

這里我把大數據的核心價值理解為核心商業價值。
第一次工業革命以煤炭為基礎，蒸汽機和印刷術為標志，
第二次工業革命以石油為基礎，內燃機和電信技術為標志，
第三次工業革命以核能基礎，互聯網技術為標志，
第四次工業革命以可再生能源為基礎，數據和內容作為互聯網的核心為標志。
不論是傳統行業還是新型行業，誰率先與互聯網融合成功，能夠從大數據的金礦中發現暗藏的規律，就能夠搶佔先機，成為技術改革的標志。
四個月前，《網路安全法》以及最新刑事司法解釋正式施行，信息安全尤其是個人隱私保護問題被上升到了一個新高度，當時寫了《分水嶺：6月1號起，大數據進入下半場！》。
幾個月過去了，據媒體報道，有數十家做大數據的公司因涉嫌數據信息安全被約談或者協助調查，很多數據查詢訪問介面關停，有人驚呼"大數據行業進入冰封時代"。
但更多的大數據從業人士認為那些倒賣數據的企業是掛羊頭賣狗肉，對大數據的名聲和產業空間傷害非常大，對整頓拍手稱快，認為唯有如此，才能讓大數據產業走得更遠。
喧鬧過後，要冷靜思考。不做倒賣數據出售隱私信息，生意應該如何做呢？這不是簡單的問題，而是大數據產業的戰略選擇。
未來的盈利模式
以《網路安全法》為代表，國家嚴厲打擊倒賣客戶隱私信息的行為，斬斷了數據簡單變現的發展模式，目的是推動大數據產業持續健康發展。然而從大數據產業發展的視角看，如果產業鏈的各個玩家不盡快做出戰略選擇，那麼未來也是死路一條。
做"大而全"的大數據平台是賺大錢的生意經，核心價值是數據完整性和有效性，其價值體現則有直接和間接兩種。
由於不能直接售賣個人數據和信息，因此數據變現多以行業報告的方式呈現出來，這將成為平台直接創造商業價值的重要手段。雖然數據來自於個體，但是由於報告呈現的是宏觀整體數據，收益也是匯總加工之後產生的，並不受單個數據的影響，完全可以規避法律風險，成為大數據平台名正言順的收入。
而且，如果大數據平台里有相應的數據，不排除根據企業的要求為其提供指定的"競品分析報告"，比如運營商的大數據平台給騰訊做一份優酷視頻的使用情況分析報告，也是合法的生意。
除了發布或提供報告，大數據平台的價值更多地通過間接方式來實現，也就是為數據分析應用提供數據服務。所以致力於建設大數據平台的企業要做好與應用企業的協作，如果應用發展不起來，大數據平台也活不下去——光靠賣報告是養不活大數據平台的。
大數據玩家的另一種存在方式就是做應用，相信未來會有很多以此為生的小而美的企業。這些企業或者在技術（演算法、模型）方面有過人之處，或者在業務（營銷、運維）方面有一技之長，總之是靠突出的專業性優勢而存在，同時由於規模小，成本低，因此可以快速呈現價值，也可以快速調整以適應變化。
無論是做大而全的大數據平台，還是做小而美的應用企業，適逢大數據發展的熱潮，都有成功的機會。但這是兩類不同的發展模式，筆者很難想像什麼樣的企業能將這兩個角色融為一體，換句話說，就是大數據產業的玩家要清楚自己的戰略定位，明確自己的選擇，知道什麼是應該放棄的，才能涅槃重生。
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I. 怎樣通過顧客大數據分析找到自己的目標客戶

首先要通過大數據分析找到顧客購買偏好，不滿分析，再結合自身產品找到優劣勢，分析顧客的相似特徵，找到顧客獲取信息 的渠道、購買渠道、意願價格段等信息，扎到目標用戶