劉華鵬,劉華鵬講師,劉華鵬聯系方式,劉華鵬培訓師-【中華講師網】
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    劉華鵬:數字化轉型|大數據,挖掘數據價值的發動機
    2021-03-21 2516

    無處不在的大數據場景

    生活中大數據應用無處不在,打開手機百度瀏覽頁面,推送的是和自己以前瀏覽過的內容相關的一些信息;用某寶購物,登陸界面千人千面;出差途中,三大運營商通過數據給我們進行定位和疫情跟蹤管控;工作在外,通過互聯網大數據能夠隨時感知家中年邁父母的健康狀態……大數據像空氣一樣,無時無刻不存在于我們的生活和工作中。

    借助大數據,商家可以分析用戶/消費者的品牌偏好、媒體使用習慣、消費能力、購買觀念、購買渠道、產品需求、甚至市場尋購時機等,從而做到千人千面甚至一人千面,實施精準化營銷和個性化營銷。營銷的數字化,是企業數字化轉型中非常重要的一個方面,大數據扮演著極其重要的角色。


    大數據運營的技術邏輯

    大數據運營,必須依賴一套完善的技術系統來支撐,它不僅是“道”這個層面的事情,更多是“器”這個層面的應用。

    大數據的感知層,是用來收集大數據的,例如二維碼、智能穿戴設備、物聯網設備、射頻識別技術、GPS等;

    大數據的傳輸層,是用來將感知層收集的數據信息傳輸給數據平臺的中間媒介,包括廣電網、通信網、互聯網,傳輸技術從之前的1G一直迭代到今天的5G。

    大數據的平臺層,主要負責大數據的處理,如數據匯總、數據分類、數據清洗、數據結構化、數據運營計算、數據標簽、數據建模、數據預測、自動化推薦引擎等。

    大數據的應用層,主要是終端可以直接交互的界面或場景,如手機終端各種APP、機場或銀行的電子屏、智能穿戴的交互界面、無人駕駛車載操作系統等。

    大數據的平臺層,又細分為基礎平臺、管理平臺和應用平臺,每一個子平臺的定位及功能詳見下圖。


    大數據精準營銷的原理

    如下圖,通過多種渠道(微信、微博、短視頻、直播、PC端等)獲取的各種用戶數據叫原始數據,系統經過統計分析各種原始數據然后給用戶貼上事實標簽。例如,直播網紅薇婭給我們“鄰家大姐姐”的感覺,而李佳琪則稱成為“口紅一哥“,這些既都是我們的感知積累,也是經過數據沉淀后的事實標簽。

    系統通過建模分析便將海量個體的事實標簽升級為群體的模型標簽,即某類人的標簽。例如具有哪些數據特征的用戶忠誠度更高,或者高價值用戶普遍具有什么特征等,有了這一步就可以對新獲取的用戶進行預測分析,這就是預測標簽。


    例如,我們才富通科技CEO劉華鵬老師在服務某知名服裝品牌的電商運營時,企圖通過數據分析來對客戶進行精準分析。在對20多萬會員客戶進行參數分析后,發現其中雙魚座、白羊座、雙子座、獅子座、天平座用戶的忠誠度和復購率比較高,因此我們指導在線客服和新用戶在線聊天的時候巧妙植入星座話題,既有效推動和加快了成交,也便于后期進行精準維護和服務。 


    大數據推動產業升級變革

    在大數據的加持下,很多傳統產業正在經歷或即將面臨變革,汽車產業就是典型代表。以前的汽車只是一輛只有簡單物理屬性的代步工具,植入物聯網、互聯網、大數據后,汽車的功能得到了極大延伸,它變成了一個復雜的物理信息系統(CPS),信息和數據交互是他的核心價值。


    例如,特斯拉汽車市值截至這篇文章發布時已高達6497億美元,而傳統汽車企業的老大豐田市值為2157億美元。在大數據的賦能下,傳統硬件正變得越來越不值錢,而裹帶著巨大可挖掘價值的數據交互正變得越來越值錢。

    傳統制造業正向敏捷制造、柔性制造、協同制造方向發展,所有環節都掌握在自己手上并不一定最安全和最有價值,數據掌握在自己手上才是關鍵。用這種思維,我們就不難理解波音公司五萬多個零部件都不是自己生產的,小米的制造也是協同外包的。麻雀雖小,五臟俱全不是未來制造業的最好模式,掌握核心技術,將這一點做到極致,成為制造業大數據鏈條上不可或缺的一個環節才是王道。


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