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企業數字化運營專家

大數據應用BIG DATA APPLICATION

分析的結果產生不是分析的終點,我們通過在分析方案中結合客戶實際應用場景,通過建議現有系統優化方案,建議以數據分析為驅動的新一代業務系統,并通過業務數據的反饋分析,不斷改進數據分析模型和應用流程,從而真正挖掘數據的商業價值。

數字平臺

數據是數據分析的基礎。和以往的大多數據分析解決方案不同,我們的數據分析方案, 通過深入了解客戶的業務模式和企業戰略,主動提供和建議數據企業收集的方案,包括應收集的數據內容和業務數據模型,以及相關數據收集方案

  • 用戶基本信息
  • 用戶行為信息
  • 用戶健康信息
  • 用戶保單信息
  • 用戶測試信息

報表平臺

通過主動建議數據源內容,幫助企業達成數據驅動業務的目標;且這種方案既可包括相關新的數據收集功能的業務系統的建設建議,也可包括相關系統的改造建議

  • 固定規則策略

    • √ 廣告精準投放指導
    • √ 高潛力人群圈定
    • √ 生命周期劃分與管理
    • √ 流失風險預警
    • √ 流失原因分析
    • √ 積分預算配比
    • √ 會員等級體系建立
  • 數據挖掘策略

    • √ 不斷完善消費者全渠道信息,深入了解消費者偏好
    • √ 搭建并完善CRM體系、忠誠度體系,優化客戶體驗
    • √ 進行營銷活動的策劃、執行與優化

大數據應用

  • 社交媒體分析
    通過不同社交媒體渠道生成的內容為分析客戶情感和輿情監督提供了豐富的資料。
  • 營銷分析
    有兩種營銷用例。第一種是使用營銷模型,改進面向客戶的應用程序,更好地向客戶提供推薦。
  • 設備管理
    隨著越來越多的設備和機器能夠與互聯網相連,企業能夠收集和分析傳感器數據流,包括連續用電、溫度、濕度和污染物顆粒等無數潛在變量。
  • 網絡安全
    大規模網絡安全事件(如對美國零售商Target、Sony的網絡攻擊)的發生,讓企業越來越意識到網絡攻擊發生時快速識別的重要性。
  • 供應鏈和渠道分析
    通過對倉庫庫存、POS交易和多種渠道的運輸(如陸運、鐵路、海運)進行分析,可建立預測分析模型,有效幫助預先補貨,制定庫存管理策。
  • 管道管理
    越來越多的能源管道具有傳感器和通信功能。連續的傳感器數據可以用來分析本地和全球性問題,表示是否需要引起注意或進行維護。
  • 欺詐行為檢測
    身份盜用事件不斷增長,隨之而來的是欺詐行為和交易的不斷增長。金融機構對上億條的交易數據進行分析,以識別欺詐行為模式。
  • 價格優化
    零售商希望最大限度提高產品銷售的整體盈利,建立的分析模型可以結合不同種類的數據流,包括競爭對手的價格、跨不同地域的銷售交易數據

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