큰 데이터가 무엇을 할 수 있는지 봅시다.
1, 기업이 사용자를 이해할 수 있도록 지원
상관 분석을 통해 큰 데이터는 고객, 사용자 및 제품을 유기적으로 연결하고, 사용자 제품 선호도와 고객 관계 선호도를 개인화하고, 사용자 중심 제품을 생산하며, 고객 중심 서비스를 제공합니다.
빅데이터 기술의 관점에서 볼 때, 데이터로 기업의 성장을 지도하는 것은 더 이상 구호가 아니다. 바이두 부사장인 쩡량 (Zeng Liang) 에 따르면, 발굴의 관점에서 볼 때, 그들은 매일 60 억 건의 검색 요청을 전달한다.
분석에 따르면 한 브랜드의 청중 행동 특징을 검색한 후 기업의 브랜드 및 제품 R&D 부서에 피드백을 주면 대상 사용자를 더 정확하게 이해하고 조율에 맞는 제품을 출시할 수 있습니다.
큰 데이터를 이용하여 우리는 기업 발전 환경에 적응하는 사교 및 상업 형태를 데이터에서 발견할 수 있을 뿐만 아니라, 데이터 마이닝을 이용하여 사용자와 고객의 제품에 대한 태도를 통찰하고, 고객과 사용자의 많은 새로운 요구와 행동 특징을 정확하게 발견하고 해석할 수 있습니다. 이는 기업이 사용자 연구 과정에서 주관적인 가정에 지나치게 의존하는 전통적인 시장 분석 모델을 전복시킬 것이다.
2. 기업이 자원을 잠그는 데 도움을 줍니다.
빅 데이터 기술을 통해 기업은 필요한 자원을 정확하게 잠글 수 있습니다. 기업은 경영 과정에서 자신이 필요로 하는 각 자원의 채굴 방식, 구체적 상황, 매장량 분포 등을 수집할 수 있다.
분석, 기업 기반 자원 분포의 형성은' 전자지도' 처럼, 원래 가상일 뿐인 각종 장점을' 포인트 투 포인트' 데이터와 영상으로 보여 기업 관리자들이 할 수 있게 해준다.
자신의 기업을 보다 직관적으로 대면하기 위해 다양한 기존 및 잠재적 자원을 더 잘 활용할 수 있습니다. 큰 데이터가 없다면 외신이' 맥주' 를 언급했던 것처럼 전혀 관련이 없는 것으로 여겨졌던 행동 사이의 연관성을 찾기가 어렵다
술' 과' 기저귀' 사이의 관련 마케팅도 마찬가지다. 달러가 큰 데이터라면 거의 불가능할 것이다.
기업이 생산을 계획하도록 돕는다.
빅 데이터는 데이터의 조합 방식을 바꿀 뿐만 아니라 엔터프라이즈 제품 및 서비스의 생산 및 제공에도 영향을 미칩니다. 데이터를 사용하여 생산 구조와 프로세스를 계획하면 기존 데이터에서 알 수 없는 가치 조합을 탐색하는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 조합이 가져온 세부적인 문제에 대해 관련 일대일 솔루션을 제공하여 기업의 생산을 보장할 수 있습니다.
과거에는 소위 비즈니스 지능이 흔히' 사후 제갈량' 이었는데, 큰 데이터는 기업들이 미래의 방향을 예측하고 기업이' 미리 대비할 수 있도록' 하는 것이었다. 빅데이터의 가상화 특성도 기업의 운영 위험을 크게 줄일 수 있으며, 생산이나 서비스가 출시되기 전에 그에 대한 확실한 답을 제시할 수 있어 생산과 서비스에 대한 화살이 있을 수 있습니다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언)
이와 관련하여 최근 핫한' 카드집' 을 언급해야 한다. 왜 그것의 시리즈가 전 세계를 풍미하는가? 그 이유 중 상당 부분은 빅 데이터 기술 및 사고 방식에 기반한 초기 준비와 관련이 있습니다.
카드하우스' 데이터베이스에는 3000 만 사용자의 관람 옵션, 400 만 댓글, 300 만 주제 검색이 포함돼 있다고 한다. 무엇을 찍고, 누가 찍고, 누가 연기하고, 다음 시즌 줄거리를 어떻게 방송할지, 모두 수천만 명이 결정한다.
관중의 객관적인 취향은 통계적으로 확정된다.
4. 기업이 잘 운영되도록 도와주십시오.
과거에는 한 브랜드가 시장 예측을 할 때 주로 자신의 자원, 홍보, 과거 사례에 의존하여 판단했고, 결론은 종종 모호하여 각 업종에서 충분한 중시를 받는 경우는 거의 없었다. 지나가다
빅 데이터의 상관 관계 분석에 따르면, 서로 다른 브랜드의 시장 데이터의 교차와 일치에 따라 기업의 운영 방향은 직관적이고 쉽게 식별할 수 있으며 브랜드 홍보, 위치 선정, 전략 계획 등에서 더욱 효과적입니다.
태연히 마주하다.
모모바사 그룹 회장은 빅데이터가 기업 운영의 항법에 대해 깊은 감명을 받았다. 그는 감개무량했다. "빅데이터는 우리가 제때에 운영 전략을 조정할 수 있게 해 주었고, 현재 분기 재고 판매율은 80% 에서 95% 로, 30 일 품절 판매를 실시하여 30 일 품절 통제를 일일 주문의 10% 정도로 3 배 정도 높일 수 있다."
기업이 서비스를 제공하도록 돕습니다.
빅 데이터 계산, 소셜 정보 데이터, 고객 상호 작용 데이터 등을 통해 , 기업이 브랜드 정보의 수평 설계 및 단편화 확산을 도울 수 있습니다. 경제학자 리처드 H.
테일러는 한 가지 관점을 제시했다. "개인적인 관점의 작은 변화는 모든 사람의 집단 행동 패턴의 중대한 변화로 발전할 수 있다." 이러한 중대한 변화의 맥락에서 기업들은 모두 작은 정보 흐름에 주목하고 있다.
고객서비스는 air 처럼 일부 세부 사항을 배정해야 이런 상황에 대처할 수 있다는 점을 명심해야 한다. 기업은 소셜 미디어가 공개한 방대한 양의 데이터에 의존하여 빅 데이터 정보 교차 검증 기술을 통해 나눌 수 있다
데이터 컨텐츠 간의 상관 관계를 분석하여 소셜 사용자를 위한 서비스를 구체화하여 더 많은 편의를 제공하고 더 큰 가치를 창출합니다.