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通过大数据分析技术,企业可以将客户、用户和产品进行有机串联,对用户的产品偏好,客户的关系偏好进行个性化定位,生产出用户驱动型的产品,提供客户导向性的服务。
从大数据技术方面来看,用数据来指引企业的成长,将不再单单是一句口号。据百度某高管表示,从数据挖掘的角度来看,百度公司通过对每天60亿的检索请求数据分析,可以发现检索某一品牌的受众行为特征,进而反馈给企业的品牌、产品研发部门,能更准确地了解目标用户,并推出与调性相匹配的产品。
通过运用大数据,不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态,用数据对用户和客户对待产品的态度,进行挖掘和洞察,准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征,这必将颠覆传统企业在用户调研过程中,过分依赖主观臆断的市场分析模式。
通过大数据技术,可以实现企业对所需资源的精准定位,在企业在运营过程中,所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等,企业都可以进行搜集分析,形成基于企业的资源分布可视图,就如同“电子地图”一般,将原先只是虚拟存在的各种优势点,进行“点对点”的数据化、图像化展现,让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业,更好地利用各种已有和潜在资源。如果没有大数据,将很难发现曾经认为是完全无关行为间的相互关联性,就如同外媒曾经提到的“啤酒”与“尿片”之间的关联营销一样,如果美元大数据这将是一种几乎不可能的事情。
以往企业品牌如果需要做市场预测,大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断,得出的结论往往也比较模糊;很少能得到各自行业内的足够重视。通过大数据的相关性分析,根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合,企业的运营方向将会变得直观而且容易识别,在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。
通过大数据分析可以判断客户话题各类来源的占比,确定客户上网的习惯;信息的主要话题,以及相关媒体平台曝光量,企业可以针对性得选择并制定营销活动平台、推广方向等,提升企业运营效果。
通过大数据计算对社交信息数据、客户互动数据等,可以帮助企业进行品牌信息的水平化设计和碎片化扩散。经济学家Richard H.Thaler曾经提出一种观点,“个人观点的微小变化都可以演变为所有人的群体行为模式的重大变革。”在这一重大变革的背景之下,对微小的信息流,企业都必须重视,而客户服务为应对这种情况,也需要像空气一样分布在一些细枝末节之中。企业可以借助社交媒体中公开的海量数据,通过大数据信息交叉验证技术、分析数据内容之间的关联度等,进而面向社会化用户开展精细化服务,提供更多便利、产生更大价值。
当代社会,舆情危机的爆发与扩散,与病毒传播的模式存在高度相似性。企业潜伏的质量问题、安全问题、经济问题、市场问题、民工讨薪问题等在一定条件下一旦爆发,危机效应将在瞬间传递给世界对企业的商誉和品牌造成极大伤害,严重的可能危及到企业的生存。
大数据可以通过数据挖掘和语义分析等技术,对敏感信息数据源进行判断,并对危及企业品牌的信息通过电话、短信、APP、微信、邮件等方式第一时间通知给用户。
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