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如何挖掘大数据并转化成果支持营销策略的制定?

2014-09-12 02:00
夜隼008
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  当然,运用什么算法或模型还要根据企业类型及经营思路来定。很多企业更关注销售额,不做精细化分析。更没有相关部门做这样的事情,企业更多的是 做历史销售记录简单推算,这样的预测水平并不高。大悦城做销售预测,考虑历史销售因素仅占一半。大悦城拥有一个预测管理平台,里面有更多的不同纬度的信 息,包括消费者层面、推广层面、品牌层面、竞争层面……全部要整体综合计算。现在预测30天的销售准确度达到了93%,60天销售预测达到90%。行业水 平一般在60%-70%之间。这样的成果不仅是依靠分析,还有对业务、市场、竞争对手的了解,都可以量化成可参考的数据指标,并赋予准确的权重,他们将直 接影响预测的准确度。

  先关注小数据,为与大数据融合做准备

  企业也可先关注和运用好企业的小数据,为后续工作中与大数据进行更好的对接与融合做好准备。北京甘家口大厦便是一直力求做精小数据的企业。

  ERP系统数据是最有价值的黄金数据。企业循序渐进的使用数据,通过实际问题找到数据并进行分析,逐步发展成为通过数据找对问题的过程。实现通过20%的ERP数据分析,实现80%的业绩大幅提升。

  最有帮助的融合数据。大数据是一种融合,不只是同业、异业间的交互合作,还有跨领域数据的融合。如结合德尔菲气象定律及多年来的数据收集会发现,什么情况的入冬时分应该减少保暖商品量,什么情况应提前准备换季服装。

  最新的交互式“活”数据。通过微博、微信、APP端等网络新媒体数据,配合店内布置的WIFI、探针、蓝牙等手段,收集到顾客进店、路线、停留时长等关联数据。让这些数据去印证其他数据获取的分析结果,从而挖掘出更有价值的资讯进行调整并不断交互。

  另外,数据的使用也应该根据企业情况有所取舍,不能一味地为了获取尽量多的数据,将自己困住。

  大数据实现价值顾客精准营销

  大数据的来源有四类:1、交易数据,来自于企业ERP系统、各种POS终端,以及网上支付系统等业务系统;2、交互数据,来自于移动通信记录以及社交媒体等;3、传感数据,来自于GPS设备、RFID设备、视频监控设备等;4、环境数据,来自自然环境和社会环境。

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