大數(shù)據(jù)時代的商業(yè)智能

1、大數(shù)據(jù)時代的商業(yè)智能Smart數(shù)據(jù)的探索之路Smart Data Big DataSmall Data+目錄CONTENT大數(shù)據(jù)商業(yè)分析與傳統(tǒng)市場研究商業(yè)案例一： A網(wǎng)站運營&銷售數(shù)據(jù)分析商業(yè)案例二： 基于大小數(shù)據(jù)融合的網(wǎng)購成人用品研究報告基于Smart數(shù)據(jù)的商業(yè)分析探索之路商業(yè)案例一：A網(wǎng)站運營&銷售數(shù)據(jù)分析客戶需求了解A網(wǎng)站的用戶是誰如何衡量忠實用戶，占比情況如何，瀏覽和購買偏好如何了解網(wǎng)站運營情況，發(fā)現(xiàn)問題解決方案基于用戶畫像系統(tǒng)的用戶分析用戶價值RFM模型百分點運營分析框架，細分維度發(fā)現(xiàn)問題并尋求解決問題報告分析整體思路網(wǎng)站運營分析用戶分析基于用戶畫像系統(tǒng)報告分析產(chǎn)出運營分析用戶忠誠度

2、較低僅有4.6%的用戶進入A網(wǎng)站后發(fā)生跳轉運營分析頻道A訪問深度較低用戶分析更愿用手機瀏覽A網(wǎng)站用戶分析女性占主流相較于男性，女性對A網(wǎng)站各頻道興趣更大ExampleRFM模型分析產(chǎn)出最有價值和最可能流失客戶A網(wǎng)瀏覽偏好最有價值和最可能流失客戶日常瀏覽偏好用戶分群RFM模型應用于衡量客戶價值和客戶創(chuàng)造利潤能力根據(jù)價值劃分為不同的用戶群體重點維護高價值用戶群體針對不同價值等級的用戶提供不同營銷服務基于RFM維度構建流失預警模型保持、挽留重要客戶群體ExampleA網(wǎng)站媒體頻道頁結論分析優(yōu)勢：2015年3月內瀏覽量3006萬，獨立訪客331萬存在問題：忠實用戶少。A頻道跳出率高、訪問頻率小、訪問深

3、度小ExampleA網(wǎng)站媒體頻道頁改進建議建議：根據(jù)搜索關鍵詞，增加A頻道化妝/美容方法的文章，增加文章關聯(lián)推薦，提高停留時長和深度；根據(jù)用戶瀏覽習慣，對M站進行優(yōu)化Example大數(shù)據(jù)商業(yè)分析與傳統(tǒng)市場研究商業(yè)案例一： A網(wǎng)站運營&銷售數(shù)據(jù)分析商業(yè)案例二： 基于大小數(shù)據(jù)融合的網(wǎng)購成人用品研究報告基于Smart數(shù)據(jù)的商業(yè)分析探索之路目錄CONTENT數(shù)據(jù)源海量數(shù)據(jù)總體數(shù)據(jù)并發(fā)產(chǎn)生數(shù)據(jù)源不斷擴展數(shù)據(jù)源開放動態(tài)處理數(shù)據(jù)來自消費者的感知和回憶抽樣數(shù)據(jù)回憶與印象數(shù)據(jù)源不斷擴展數(shù)據(jù)源封閉靜態(tài)處理數(shù)據(jù)源比較大數(shù)據(jù)商務分析傳統(tǒng)市場研究數(shù)據(jù)源并發(fā)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)需求為導向的抽樣數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析方法重在技術與數(shù)據(jù)間的

4、關系，以數(shù)學和統(tǒng)計學為基礎關聯(lián)規(guī)則社交網(wǎng)絡SNA用戶細分（按實際行為）預測與預警重在營銷問題的解決，以心理學和統(tǒng)計學為基礎用戶細分品牌跟蹤行為與態(tài)度決策路徑價格測試產(chǎn)品測試概念/廣告測試以心理學為基礎的定性分析大數(shù)據(jù)商務分析傳統(tǒng)市場研究數(shù)據(jù)分析方法技術（數(shù)據(jù)）為導向的分析方法/模型需求為導向的分析方法/模型一切以“數(shù)據(jù)”說事定量研究、定性研究數(shù)據(jù)處理方式/工具數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)挖掘與分析數(shù)據(jù)處理PPT, R, Gephi, TableauHive, R, Python, SQLHive, Hadoop, SQL, Kafka PPT, Tableau Quanvert, SPSS,excelQua

5、nvert, SPSS大數(shù)據(jù)商務分析傳統(tǒng)市場研究優(yōu)勢和劣勢對比海量而全面重在發(fā)現(xiàn)關聯(lián)成本低數(shù)據(jù)采集周期短動態(tài)處理精確而深入適合因果的發(fā)掘適合了解消費者心理以及態(tài)度偏好（尤其是定性研究）成型并成功的商業(yè)模型比較多（BASES， Link等) *大數(shù)據(jù)驗證了商業(yè)模型的成功大數(shù)據(jù)商務分析傳統(tǒng)市場研究優(yōu)勢劣勢數(shù)據(jù)源偏差不能挖掘因果關系目前缺乏成型的商業(yè)模型數(shù)據(jù)受限于部碼范圍抽樣偏差回憶偏差樣本成本高樣本采集周期長商業(yè)案例一： A網(wǎng)站運營&銷售數(shù)據(jù)分析商業(yè)案例二： 基于大小數(shù)據(jù)融合的網(wǎng)購成人用品研究報告基于Smart數(shù)據(jù)的商業(yè)分析探索之路大數(shù)據(jù)商業(yè)分析與傳統(tǒng)市場研究目錄CONTENTH5版本成果展示H5

6、版本成果展示統(tǒng)計時間：2015年6月5日 2015年6月11日瀏覽量PV：83723獨立訪客數(shù)UV：6704跳出率：15.62%數(shù)據(jù)源：大小數(shù)據(jù)融合百分點全網(wǎng)數(shù)據(jù)在線市場調研數(shù)據(jù)2015年第一季度網(wǎng)購過成人用品的用戶人口屬性數(shù)據(jù)線下購買行為數(shù)據(jù)樣本量N=680百分點電商用戶數(shù)據(jù)2015年第一季度網(wǎng)購過成人用品的用戶人口屬性數(shù)據(jù)線上瀏覽、購買、搜索等行為數(shù)據(jù)綜合類電商醫(yī)藥類電商成人用品垂直類電商匹配率90%本次報告數(shù)據(jù)源成人用品的品類打通基礎裝備情趣內衣男性用品女性用品雙人情趣用品 安全套情趣套裝/睡衣 充氣娃娃 陰蒂刺激 束縛裝備 潤滑劑 情趣內衣 陰臀倒模 震動棒 體位道具（椅、墊、秋千、背

7、帶等） 按摩油 情趣絲襪 飛機杯 仿真男根 調情用品 孕檢用品 情趣制服/裝扮 延時套環(huán) 情趣跳蛋 雙人共振 情趣內褲/開襠/連體褲 外用延時用品 外用興奮噴劑 后庭刺激 壯陽藥品 女性保養(yǎng) 其他 前列腺按摩器 女用穿戴（女同用品） 乳房刺激報告中的成人用品基于下面品類：從“購買者是誰”開始，沿著線上購買成人用品的路徑，探索決策的道路，同時了解他們線下購買成人用品的情況他/她們是誰？他/她們是誰？日常線上媒體瀏覽行為線上購物行為：進站來源線上購物行為：站內搜索關鍵詞和瀏覽品類線上購物行為：主要品類滲透率、銷售額、人均花費. . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8、 . . . . . . . . . . . . . . 充氣娃娃 安全套外用延時用品潤滑劑飛機杯震動棒孕檢試紙延時套環(huán)情趣內衣購買人數(shù)銷售額人均花費（元）線上購物行為：基于關聯(lián)模型分析的關聯(lián)購買行為*支持度：兩個品類共同購買的比例*置信度：購買品類2的情況下購買品類1的比例*提升度：品類1和2打包推薦購買的可能性相對于單獨購買品類1和品類2的可能性提升的倍數(shù)線上購物行為：品牌銷售情況線上購物行為：主要品牌產(chǎn)品線線上購物行為：杜蕾斯安全套四個系列購買情況“薄的套套更爽，像沒戴的時候一樣。越貼近沒戴越?！蹦撑再徺I人士線下購物行為“不急著用就在網(wǎng)上買，急著用的話，就在超市啊便利店買了?！蹦吃诰€購

9、買人士語錄商業(yè)案例二： 基于大小數(shù)據(jù)融合的網(wǎng)購成人用品研究報告基于Smart數(shù)據(jù)的商業(yè)分析探索之路商業(yè)案例一： A網(wǎng)站運營&銷售數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)商業(yè)分析與傳統(tǒng)市場研究目錄CONTENT以洞察消費者為目的的大小數(shù)據(jù)融合大數(shù)據(jù)行為數(shù)據(jù)提煉真實目標用戶大數(shù)據(jù)獲得真實用戶的(線上)行為有針對性的市場調研收集態(tài)度數(shù)據(jù)和部分行為數(shù)據(jù)市場調研獲得態(tài)度數(shù)據(jù)和部分行為數(shù)據(jù)行為數(shù)據(jù)與態(tài)度數(shù)據(jù)相結合消費者洞察 Cookie Mapping 大小數(shù)據(jù)分析方法大數(shù)據(jù)獲得部分態(tài)度數(shù)據(jù)作為補充Smart數(shù)據(jù)分析模型構造0402客戶生命周期研究01運營情況分析其他營銷要素研究渠道競爭分析06品牌分析03產(chǎn)品研究05渠道競爭研究

10、帶著小數(shù)據(jù)的思維用大數(shù)據(jù)的方法構建解決方案運營情況分析分析框架改進方向網(wǎng)站建設內容設置產(chǎn)品方向推廣建議基于企業(yè)客戶生命周期的模型研究企業(yè)識別價值客戶的最有效依據(jù)，實現(xiàn)客戶價值潛能的最大化運用客戶細分模型，精準識別人群特征3. 數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘工具客戶細分模型2. 業(yè)務場景媒體瀏覽偏好電商購買偏好電信用戶行為銀行用戶價值4. 市場調研消費心理研究購買意向人口統(tǒng)計品牌認知5. 輸出客戶群特征休閑媽媽群商旅客戶優(yōu)雅OL旅游達人消費水平：每月超過3萬元活動區(qū)域：多個城市，變化較大經(jīng)常購買全價機票，入住商務酒店次數(shù)較多消費水平：每月超過2萬元購物習慣：經(jīng)常大額消費品牌偏好：Dior、Prada、MK、C

11、hannel、Burberry消費水平：每月超過2萬元購物習慣：關注促銷信息購物偏好：母嬰產(chǎn)品、護膚品、男士用品媒體偏好：旅游頻道、航空公司購物習慣：旅游用品購物偏好：出境游、經(jīng)常關注特價機票1. 數(shù)據(jù)采集第一方數(shù)據(jù)第三方數(shù)據(jù)在線市場調研數(shù)據(jù)產(chǎn)品跟蹤產(chǎn)品銷售情況跟蹤和行業(yè)基準值對比Example產(chǎn)品潛在需求研究搜索瀏覽購買深度挖掘原因購買動機購買決策過程購買考慮因素對產(chǎn)品的需求（著重挖掘未滿足需求）購買習慣購買時機購買渠道發(fā)現(xiàn)問題品類容量價格品牌輕度用戶中度用戶重度用戶產(chǎn)品關聯(lián)銷售找到兩種/三種產(chǎn)品同時購買的可能性對于品牌：拓展產(chǎn)品線對于渠道、品牌：打包銷售策略價格研究Gabor Grange

12、r結果示例最優(yōu)價格即需求最大化點.用Gabor Granger法進行價格研究的目的可以是下面兩項中之一：一是研究企業(yè)現(xiàn)有產(chǎn)品價格變化對需求的影響；二是確定企業(yè)新產(chǎn)品的最優(yōu)價格以及分析產(chǎn)品價格對需求的影響。1. Gabor Granger法是假定其他營銷組合因素如渠道、廣告、銷售促銷等方面不變，而且競爭品牌的價格也不變的情況下，測試產(chǎn)品價格變化時對銷售的影響，如果其他因素發(fā)生變化，所得到的結論就不能應用。2. 正如1中所指出的，Gabor Granger法假定其他不變，但時間一長很難保證其他方面不變，因此，所得到的最優(yōu)價格是暫時的，不能保證在整個時期最優(yōu)價格都不會改變。ExampleRevenu

13、e indexprice the proportion of Demand渠道研究歸因模型目的：準確衡量不同廣告（銷售)渠道的渠道作用，描繪渠道間協(xié)同關系及競爭關系數(shù)據(jù)需求：基于自然語言識別的網(wǎng)絡輿情監(jiān)控數(shù)據(jù)消費者購買路徑數(shù)據(jù)如何衡量渠道的貢獻度？不同消費者群體對渠道的偏好？渠道間協(xié)同作用？歸因模型結果輸出日常媒體渠道研究日常媒介渠道研究， 洞悉消費者日常媒介渠道接觸情況，以及彩票相關信息獲取渠道，為日后營銷推廣渠道，優(yōu)化媒體計劃奠定認知基礎；日常瀏覽媒體類型Example渠道競爭研究某些行業(yè)，提供參考平均值與客戶方數(shù)據(jù)進行比較運用SWOT模型分析優(yōu)劣勢，為渠道商找到差異化經(jīng)營思路品牌分析購買意愿搜索主動性滿意度重復購