如何用銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶和營銷活動分析

許多公司都收集了大量的數(shù)據(jù)，他們感覺這些數(shù)據(jù)存在著商業(yè)價值，但并不知道怎樣從這些弄出來的值大的數(shù)據(jù)。不同行業(yè)的數(shù)據(jù)集有所不同，比如，如果你處于網(wǎng)絡(luò)營銷行業(yè)，你可能會有大量Web站點的日志數(shù)據(jù)集，這可以把數(shù)據(jù)按會話進(jìn)行劃分，進(jìn)行分析以了解網(wǎng)站訪客的行為并提升網(wǎng)站的訪問體驗。同樣，來自制造業(yè)的質(zhì)量保證數(shù)據(jù)將有助于公司生產(chǎn)出更可靠的產(chǎn)品和選擇更好的供應(yīng)商，而通過RFID數(shù)據(jù)可以幫助你更深入地供應(yīng)鏈中產(chǎn)品的運動軌跡。 　　重點分析對你的行業(yè)有價值的大數(shù)據(jù) 　　大數(shù)據(jù)的類型和內(nèi)容因行業(yè)而異，每一類數(shù)據(jù)對于每個行業(yè)的價值是不一樣的。比如電信行業(yè)的呼叫詳細(xì)記錄（CDR），零售業(yè)、制造業(yè)或其他以產(chǎn)品為中心的行業(yè)的RFID數(shù)據(jù)，以及制造業(yè)（特別是汽車和消費電子）中機(jī)器人的傳感器數(shù)據(jù)等等，這些都是各個行業(yè)中非常重要的數(shù)據(jù)。 　　理解非結(jié)構(gòu)化的大數(shù)據(jù) 　　非結(jié)構(gòu)化的信息主要指的是是使用文字表達(dá)的人類語言，這與大多數(shù)關(guān)系型數(shù)據(jù)有著很大的不同，你需要使用一些新的工具來進(jìn)行自然語言處理、搜索和文本分析。把基于文本內(nèi)容的業(yè)務(wù)流程進(jìn)行可視化展示，比如，保險索賠過程，醫(yī)療病歷記錄，各個行業(yè)的呼叫中心和幫助臺應(yīng)用程序，以及以客戶為導(dǎo)向的企業(yè)情感分析等內(nèi)容均可以在進(jìn)行處理后以可視化的形式表現(xiàn)出來。 　　使用社交媒體數(shù)據(jù)來擴(kuò)展現(xiàn)有的客戶分析 　　客戶的各種行為比如評論品牌、評價產(chǎn)品、參與營銷活動或表示他們的喜好等等，會在客戶中相互影響。社交大數(shù)據(jù)可以來自社交媒體網(wǎng)站，以及自有的客戶能夠表達(dá)意見及事實的渠道。我們可以使用預(yù)測性分析發(fā)現(xiàn)規(guī)律和預(yù)測產(chǎn)品或服務(wù)的問題。我們也可以利用這些數(shù)據(jù)來評估市場知名度、品牌美譽(yù)度、用戶情緒變動和新的客戶群。 　　把客戶的意見整合到大數(shù)據(jù)中 　　通過運用大數(shù)據(jù)（與原有的企業(yè)資源集成），我們可以對客戶或其他商業(yè)實體（產(chǎn)品，供應(yīng)商，合作伙伴）實現(xiàn)360度全景分析，分析的維度屬性從幾百個擴(kuò)展到幾千個。新增的粒狀細(xì)節(jié)帶來更準(zhǔn)確的客戶群細(xì)分，直銷策略和客戶分析。