大数据

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V, 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。

大数据分析的五个基本方面有:Analytic Visualizations(可视化分析),Data Mining Algorithms(数据挖掘算法),Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力),Semantic Engines(语义引擎),和Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)。

使用大数据,利用数据更好地了解客户行为

使用大数据,利用数据更好地了解客户行为

我们正处于“客户时代”,在这个时代,推动商业决策的是客户,而不是公司。正因为如此,企业更需要深入地了解客户变得比以往任何时候都更重要,是时候开始利用大数据来了解客户了。

数据赋能,实现企业智慧转型升级

数据赋能,实现企业智慧转型升级

随着信息化程度不断提高,互联网、物联网、云计算和智能手机终端等技术的不断发展,数据的产生、整合、挖掘和应用方面都与以往有了天壤之别,大数据时代给各行各业带来了巨大的冲击,给传统的企业管理带来一系列挑战...

数据、赋能、转型

新浪微博的用户画像是怎样构建的?

属性和兴趣维度的用户模型都可以归入用户画像(UserProfile)的范畴。而所谓用户画像,简单来说就是对用户的信息进行标签化。一方面,标签化是对用户信息进行结构化,方便计算机的识别和处理;另一方面,标签本身也具有准确性和非二义性,也有利于人工的整理、分析和统计。 详细

用户画像 用户属性 标签

百分点技术总监郭志金谈用户画像数据建模方法

伴随着大数据应用的讨论、创新,个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析,大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息,为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息,提供了足够的数据基础。伴随着对人的了解逐步深入,一个概念悄然而... 详细

大数据 用户画像 互联网

如何用大数据构建精准用户画像?

用户画像(UserProfile),作为大数据的根基,它完美地抽象出一个用户的信息全貌,为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息,提供了足够的数据基础,奠定了大数据时代的基石。 详细

用户画像.大数据.用户标签

2017年,聊天机器人(bot)互动性加强,围绕客户服务展开

随着数字化时代的不断发展,聊天机器人(bot)行业的发展也日新月异,新的一年里,聊天机器人行业又该如何发展呢?Mikhail Larionov对2017年的bot行业趋势进行了预测。 详细

机器人 客户服务 数字化

2017德勤技术趋势报告:未来8年,机器智能如何创造价值

德勤发布报告《2017德勤技术趋势》,以“运动中的企业”为主题,全面分析未来 8 年影响商业领域的核心技术及其影响,还包括企业应用和策略上的建议。报告特别提出了机器智能(MI)这个新概念,MI 包含机器学习、深度学习、认知分析,到 2019年全球商业支出将达 313 亿美元。 详细

机器智能 大数据 客户服务

【大会干货•演讲实录】冯霞:民航旅客大数据分析研究

10月26日,由中国客户管理产业创新联盟主办,中国客户管理网承办,联合清华大学数据科学研究院、清华大学中国企业研究中心、清华大数据产业联合会、中关村大数据产业联盟等多家机构共同举办的“2016第七届中国客户管理大会暨中国产业大数据营销峰会”在北京召开。中国民航信息技术科研基地教授冯霞发表了《民航旅客... 详细

客户管理 大数据 客户分析

【大会干货•演讲实录】孙鲲鹏:大数据应用创新智能家电生态与用户营销

数据用户中心是2012年开始的,做下来之后有几个深刻的体会:第一数据本质是人,第二他的价值在于互联互通;第三数据应用在于业务驱动,第四他的数据生命在于服务用户。 详细

大数据 用户中心 海尔

【大会干货•演讲实录】马天云:营销云赋能数字商务重构与会员营销创新

数据是中国大量的传统企业都开始做这个事情,这里有几个因素的叠加:一个是技术传播的过程,第二是移动端的出现,第三个就是整个人群的尝试,80后占据主流,90后都上来了,这时候形成了中国消费市场的大型升级。 详细

大数据 会员营销 移动互联