大数据时代的商业智能

1、大数据时代的商业智能Smart数据的探索之路Smart Data Big DataSmall Data+目录CONTENT大数据商业分析与传统市场研究商业案例一： A网站运营&销售数据分析商业案例二： 基于大小数据融合的网购成人用品研究报告基于Smart数据的商业分析探索之路商业案例一：A网站运营&销售数据分析客户需求了解A网站的用户是谁如何衡量忠实用户，占比情况如何，浏览和购买偏好如何了解网站运营情况，发现问题解决方案基于用户画像系统的用户分析用户价值RFM模型百分点运营分析框架，细分维度发现问题并寻求解决问题报告分析整体思路网站运营分析用户分析基于用户画像系统报告分析产出运营分析用户忠诚度

2、较低仅有4.6%的用户进入A网站后发生跳转运营分析频道A访问深度较低用户分析更愿用手机浏览A网站用户分析女性占主流相较于男性，女性对A网站各频道兴趣更大ExampleRFM模型分析产出最有价值和最可能流失客户A网浏览偏好最有价值和最可能流失客户日常浏览偏好用户分群RFM模型应用于衡量客户价值和客户创造利润能力根据价值划分为不同的用户群体重点维护高价值用户群体针对不同价值等级的用户提供不同营销服务基于RFM维度构建流失预警模型保持、挽留重要客户群体ExampleA网站媒体频道页结论分析优势：2015年3月内浏览量3006万，独立访客331万存在问题：忠实用户少。A频道跳出率高、访问频率小、访问深

3、度小ExampleA网站媒体频道页改进建议建议：根据搜索关键词，增加A频道化妆/美容方法的文章，增加文章关联推荐，提高停留时长和深度；根据用户浏览习惯，对M站进行优化Example大数据商业分析与传统市场研究商业案例一： A网站运营&销售数据分析商业案例二： 基于大小数据融合的网购成人用品研究报告基于Smart数据的商业分析探索之路目录CONTENT数据源海量数据总体数据并发产生数据源不断扩展数据源开放动态处理数据来自消费者的感知和回忆抽样数据回忆与印象数据源不断扩展数据源封闭静态处理数据源比较大数据商务分析传统市场研究数据源并发产生的海量数据需求为导向的抽样数据数据分析方法重在技术与数据间的

4、关系，以数学和统计学为基础关联规则社交网络SNA用户细分（按实际行为）预测与预警重在营销问题的解决，以心理学和统计学为基础用户细分品牌跟踪行为与态度决策路径价格测试产品测试概念/广告测试以心理学为基础的定性分析大数据商务分析传统市场研究数据分析方法技术（数据）为导向的分析方法/模型需求为导向的分析方法/模型一切以“数据”说事定量研究、定性研究数据处理方式/工具数据可视化数据挖掘与分析数据处理PPT, R, Gephi, TableauHive, R, Python, SQLHive, Hadoop, SQL, Kafka PPT, Tableau Quanvert, SPSS,excelQua

5、nvert, SPSS大数据商务分析传统市场研究优势和劣势对比海量而全面重在发现关联成本低数据采集周期短动态处理精确而深入适合因果的发掘适合了解消费者心理以及态度偏好（尤其是定性研究）成型并成功的商业模型比较多（BASES， Link等) *大数据验证了商业模型的成功大数据商务分析传统市场研究优势劣势数据源偏差不能挖掘因果关系目前缺乏成型的商业模型数据受限于部码范围抽样偏差回忆偏差样本成本高样本采集周期长商业案例一： A网站运营&销售数据分析商业案例二： 基于大小数据融合的网购成人用品研究报告基于Smart数据的商业分析探索之路大数据商业分析与传统市场研究目录CONTENTH5版本成果展示H5

6、版本成果展示统计时间：2015年6月5日 2015年6月11日浏览量PV：83723独立访客数UV：6704跳出率：15.62%数据源：大小数据融合百分点全网数据在线市场调研数据2015年第一季度网购过成人用品的用户人口属性数据线下购买行为数据样本量N=680百分点电商用户数据2015年第一季度网购过成人用品的用户人口属性数据线上浏览、购买、搜索等行为数据综合类电商医药类电商成人用品垂直类电商匹配率90%本次报告数据源成人用品的品类打通基础装备情趣内衣男性用品女性用品双人情趣用品 安全套情趣套装/睡衣 充气娃娃 阴蒂刺激 束缚装备 润滑剂 情趣内衣 阴臀倒模 震动棒 体位道具（椅、垫、秋千、背

7、带等） 按摩油 情趣丝袜 飞机杯 仿真男根 调情用品 孕检用品 情趣制服/装扮 延时套环 情趣跳蛋 双人共振 情趣内裤/开裆/连体裤 外用延时用品 外用兴奋喷剂 后庭刺激 壮阳药品 女性保养 其他 前列腺按摩器 女用穿戴（女同用品） 乳房刺激报告中的成人用品基于下面品类：从“购买者是谁”开始，沿着线上购买成人用品的路径，探索决策的道路，同时了解他们线下购买成人用品的情况他/她们是谁？他/她们是谁？日常线上媒体浏览行为线上购物行为：进站来源线上购物行为：站内搜索关键词和浏览品类线上购物行为：主要品类渗透率、销售额、人均花费. . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8、 . . . . . . . . . . . . . . 充气娃娃 安全套外用延时用品润滑剂飞机杯震动棒孕检试纸延时套环情趣内衣购买人数销售额人均花费（元）线上购物行为：基于关联模型分析的关联购买行为*支持度：两个品类共同购买的比例*置信度：购买品类2的情况下购买品类1的比例*提升度：品类1和2打包推荐购买的可能性相对于单独购买品类1和品类2的可能性提升的倍数线上购物行为：品牌销售情况线上购物行为：主要品牌产品线线上购物行为：杜蕾斯安全套四个系列购买情况“薄的套套更爽，像没戴的时候一样。越贴近没戴越牛”某女性购买人士线下购物行为“不急着用就在网上买，急着用的话，就在超市啊便利店买了。”某在线购

9、买人士语录商业案例二： 基于大小数据融合的网购成人用品研究报告基于Smart数据的商业分析探索之路商业案例一： A网站运营&销售数据分析大数据商业分析与传统市场研究目录CONTENT以洞察消费者为目的的大小数据融合大数据行为数据提炼真实目标用户大数据获得真实用户的(线上)行为有针对性的市场调研收集态度数据和部分行为数据市场调研获得态度数据和部分行为数据行为数据与态度数据相结合消费者洞察 Cookie Mapping 大小数据分析方法大数据获得部分态度数据作为补充Smart数据分析模型构造0402客户生命周期研究01运营情况分析其他营销要素研究渠道竞争分析06品牌分析03产品研究05渠道竞争研究

10、带着小数据的思维用大数据的方法构建解决方案运营情况分析分析框架改进方向网站建设内容设置产品方向推广建议基于企业客户生命周期的模型研究企业识别价值客户的最有效依据，实现客户价值潜能的最大化运用客户细分模型，精准识别人群特征3. 数据挖掘数据挖掘工具客户细分模型2. 业务场景媒体浏览偏好电商购买偏好电信用户行为银行用户价值4. 市场调研消费心理研究购买意向人口统计品牌认知5. 输出客户群特征休闲妈妈群商旅客户优雅OL旅游达人消费水平：每月超过3万元活动区域：多个城市，变化较大经常购买全价机票，入住商务酒店次数较多消费水平：每月超过2万元购物习惯：经常大额消费品牌偏好：Dior、Prada、MK、C

11、hannel、Burberry消费水平：每月超过2万元购物习惯：关注促销信息购物偏好：母婴产品、护肤品、男士用品媒体偏好：旅游频道、航空公司购物习惯：旅游用品购物偏好：出境游、经常关注特价机票1. 数据采集第一方数据第三方数据在线市场调研数据产品跟踪产品销售情况跟踪和行业基准值对比Example产品潜在需求研究搜索浏览购买深度挖掘原因购买动机购买决策过程购买考虑因素对产品的需求（着重挖掘未满足需求）购买习惯购买时机购买渠道发现问题品类容量价格品牌轻度用户中度用户重度用户产品关联销售找到两种/三种产品同时购买的可能性对于品牌：拓展产品线对于渠道、品牌：打包销售策略价格研究Gabor Grange

12、r结果示例最优价格即需求最大化点.用Gabor Granger法进行价格研究的目的可以是下面两项中之一：一是研究企业现有产品价格变化对需求的影响；二是确定企业新产品的最优价格以及分析产品价格对需求的影响。1. Gabor Granger法是假定其他营销组合因素如渠道、广告、销售促销等方面不变，而且竞争品牌的价格也不变的情况下，测试产品价格变化时对销售的影响，如果其他因素发生变化，所得到的结论就不能应用。2. 正如1中所指出的，Gabor Granger法假定其他不变，但时间一长很难保证其他方面不变，因此，所得到的最优价格是暂时的，不能保证在整个时期最优价格都不会改变。ExampleRevenu

13、e indexprice the proportion of Demand渠道研究归因模型目的：准确衡量不同广告（销售)渠道的渠道作用，描绘渠道间协同关系及竞争关系数据需求：基于自然语言识别的网络舆情监控数据消费者购买路径数据如何衡量渠道的贡献度？不同消费者群体对渠道的偏好？渠道间协同作用？归因模型结果输出日常媒体渠道研究日常媒介渠道研究， 洞悉消费者日常媒介渠道接触情况，以及彩票相关信息获取渠道，为日后营销推广渠道，优化媒体计划奠定认知基础；日常浏览媒体类型Example渠道竞争研究某些行业，提供参考平均值与客户方数据进行比较运用SWOT模型分析优劣势，为渠道商找到差异化经营思路品牌分析购买意愿搜索主动性满意度重复购