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雷达卡
今天，云计算、社交媒介等都在驱动着大数据日益壮大，全球手机数量是总人口数量的两倍，每天通过手机等媒介产生的数据量巨大，达到数十亿之多，增长之势愈演愈烈。如今是一个大数据的时代，抓住了大数据的机遇，也就是抓住了企业发展的生命线。因此，我们应该努力的去驾驭好大数据，这样才有可能为企业带来卓越的商业价值。
传统的拍脑袋的决策方式和营销手段，对大数据时代消费模式的战略决策已经不再那么适用，尤其是越到后来，市场、媒体、渠道成本就越高，企业所换取的收益越来越少。那么，如何才能在新时代里，寻找到投资和回报的平衡点，那么，就需要利用大数据去预测消费者的行为，提高其购买力，从而获得利益。
机械工业出版社新近引进出版的《大数据变革：让客户数据驱动利润奔跑》一书，由世界知名咨询企业罗兰贝格管理咨询公司的两位合伙人比约•布劳卿、拉斯•拉克，以及财经作家托马斯•拉姆什合著。这本书回顾了20世纪80年代至今，全球多个行业领域内的领军企业启动企业信息化战略，开展商业智能应用、数据挖掘的历程，介绍了这方面积累的经验，阐述了大数据时代所实现的实时数据收集、分析和应用思路。
作者指出，包括已知行为动机和必要的实际客户行为数据的细粒化市场图景，可以为企业提供更广泛且有数据支持的客户价值理解，企业将可能因此实现恰当的、有针对性的向上和交叉销售，促成替代效应，缩短客户数据反馈至研发和制造等环节的周期。客户数据带来更多的客户价值，指的是数据能够帮助企业较为精准的找到单个客户层级所处的市场，留住客户，促进客户的推荐，降低营销成本。
各企业都开始逐渐认识到市场研究和消费者研究的价值，有的企业自己研究出一套应对大数据的体系，但是在很多时候，单凭企业自身对客户价值的研究，其能力往往是不够的，此时还需要和大数据厂商合作，以提高营销投入的效益。
如作为国内最大的电商公司之一的京东，在过去十年运营中积累了大量关于用户的蕴藏潜在价值的数据。京东利用大数据魔镜从营销体系、广告推送、捕获系统、销量预测系统、物流配送调用。乃至移动端数据分析等，都用大数据作为驱动力，从中提取价值点，去撬动购买力。京东最典型的使用大数据的场景，第一个是销售预测，通过数据分析预测销量做到自动补货，提高库存周转率，提升客户体验，第二个是用户画像，从多维度分析，定位出用户的属性类型和购买习惯，个性化的推荐商品。
一号店则是通过大数据魔镜在数据整合、数据分析与模型应用、客户保留策略制定以及最终的客户保留计划实施这四个环节实现了数据的价值挖掘。大数据魔镜为1号店建立了客户流失预警模型，不仅挖掘捕捉出了客户流失的特征，而且还分析和测算出了潜在流失客户的数据，从而减少了客户的流失。同时，还分析预测客户的购买行为习惯，给客户推荐关联套餐，成功给顾客推送了他们感兴趣的商品，从而提高了顾客的购买量和购买频率，提升了客户的忠诚度。
而沃尔玛是数据挖掘分析领域的先行者，建立了全新超大数据中心，利用大数据技术和方法使得自己可以更好的优化物流、商品陈列和价格，还能够对客户行为作出预测，巧妙利用顾客数据实现盈利增长的有效经验，推出有前瞻性的促销。相类似的是，银行业、航空业、汽车业而今也在使用大数据技术和方法来推进营销预测，这些行业中也不存在所谓线上渠道和线下渠道之争，企业可以根据规划需要灵活投入，并捕捉实时数据进行动态调整。
上述案例，我们可以了解到，在大数据时代，有些电商光靠自身的力量往往还不够，如果能与大数据厂商合作，可以更有效整合并利用企业内外产生的海量数据，挖掘出客户价值，从而撬动客户的购买能力。
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