大数据客户预测分析

1、演讲主题：客户预测分析业务背景PCI方案要点方案场景Agenda“上个月在瑞士达沃斯举行的世界经济论坛上,大数据是一个热点话题。在论坛的一份报告大数据，大影响中声明： 数据已成为一类新的经济资产，就像货币或黄金一样.“公司被数据淹没了从客户的习惯到供应链的效率。但是许多经理却不能理解这些数据的意义.”“越来越多的企业使用大众媒体去分析公众对产品的反馈，例如Facebook或Twitter, 也有使用网站资源试着“了解客户，是什么让他们选择他们想要的东西” 负责IBM预测分析项目的迪阿德瓦说。“大数据已抵达Seton医疗保健家庭,幸运的是, 通过使用这个分析工具,每年超过200万复杂病例的患者得

2、到了帮助”“数据是新型石油”未开采的石油，没有什么价值。 加工及提炼后，将助力世界。4“现在，沃森 正投入到工作中，消化了数百万页的研究, 结合最佳的临床实践和监测结果，以协助医生治疗癌症患者.”“数据是新型石油.”Clive Humby我们今天阿里巴巴公司本质上是一家数据公司，我们做淘宝的目的不是为了卖货，而是获得所有零售的数据和制造业的数据；我们做阿里小微金服的目的，是建立信用体系；我们做物流不是为了送包裹，而是这些数据合在一起，我们对一个人的了解远远超过你，你是不了解你的。电脑会比你更了解你，这些东西是大家需要记住的。“业务”与“数据”并驾齐驱大数据应用目标以客户为中心数字化的关系模式让

3、客户对服务的期望和服务的结果有了更多的期待。数字的高度集成化为更完整的理解客户习惯提供了可能。对客户消费习惯和消费偏好的更深理解为企业开辟了一条更好的与消费者沟通和交流的途径。其他功能目标在现今的很多其他活动中，将内部数据转化为实际洞察力的能力在很多公司内部相对缺失。受访总人数 1061人大数据目标我们让受访者列出大数据在其企业内的首要功能目标。受访者经过加权和汇总客户为中心业务流程优化风险/金融管理商业模式创新员工协作以客户为中心其他功能目标IBM 商业价值研究院携手牛津大学赛德商学院联合推出大数据业务发展执行报告业务背景PCI方案要点方案场景Agenda大数据技术的发展带来新的机遇行业发展

4、，客户需求发生急剧变化IBM提供全面能力预测性客户洞察解决方案开箱即用的解决方案PCI强大的实施团队及行业专家数据分析技术能力增强研发中心的攻关力量门口野蛮人的竞争个人行为是具有特征并可识别数据采集/传输/存储技术提高成本下降客户能够获取更多的信息客户需求越来越多，越来越高PCI诞生的三大条件PredictiveCustomerIntelligence19952015IBM带来全新的洞察视图2005交易传统CRMIBM PCIPredictive Customer IntelligenceBBS微信邮件新闻媒体移动APP线上网店官网基于PCI解决方案的流程总览大数据来源PCI核心价值模型营销运

5、营粉丝经济HOW?交互信息邮件/交谈记录电话中心记录网络点击流面对面会话信息WHY?态度信息Attitudinal data观点偏好需求WHO?描述性数据态度特征自我描述人口地理信息WHAT?行为数据订单交易支付记录使用记录市场细分客户价值营销活动响应模型流失模型顾客生命周期模型购物篮分析价格敏感模型产品关联模型产品偏好情感分析模型市场活动营销方案线下购物线上交易客服中心跨渠道营销管理实时营销市场活动检测社交媒体lPredictive Customer Intelligence架构：三层次数据集成用户报告, 仪表盘, 钻取, 探索高容量流数据, 消息队列历史记录储存库分布式分析型数据存储挖掘预

6、测决策优化商务智能10业务背景PCI方案要点方案场景Agenda数据分析在交通运输业的价值从一家公司说起2008 年,微软以 1.15 亿美元收购了一家西雅图公司 Farecast,他们的主打技术是依靠“大数据”预测机票价格，Farecast 创始人 Oren Etzioni 称，Farecast 是“Bing 最独特的功能”。2014年4月，微软关闭 Bing Farecast 机票价格预测功能。12背后发生了什么？数据分析在交通运输业的价值从一家公司说起微软在2008年以1.15亿美元的价格收购了Farecast，该应用是第一批大数据消费者应用中的一款应用，它是由奥伦埃奇奥尼（OrenEt

7、zioni）在2003年开发出来的。实际上，Farecast早在2011年的时候就遇到了麻烦。当时谷歌以7亿美元的价格收购了旅游软件公司ITASoftware，而Farecast的数据就是由ITA提供的。微软、Kayak、Expedia和其他一些公司曾经试图阻止那项收购交易。法官最后在判决书中规定谷歌必须将旅游数据提供给它的竞争对手，但是微软不愿意向谷歌购买那些数据。即Farecast被微软收购后不久它的团队就离开了必应公司，其中一部分员工继续追随埃奇奥尼去了D，现在则在为亚马逊工作。13关于大数据应用的两点启发：1、数据的使用权/所有权是基础；2、数据分析是持续渐进的过程。交通运输业的三个重

8、要构成要素人/货乘客货物车路出发到达路线14我国历年各交通方式货物周转量占比我国历年各交通方式旅客周转量占比数据分析方向客流量的预测客流走向预测热点地区分析动态票价尝试会员分析运力分析车辆维护路线优化15依据客流量的历史数据，使用数据分析得到客流的趋势、周期性变化特征、影响因素等，并综合为最终的流量预测模型。如下图所示为某站点工作日的流量波动特征图。数据分析结果示例客流量预测客流预测可以帮助更好地安排乘客出行，合理安排运力17客流走向分析18出发地点出行目的地点主要功能城市体系规划分析城市间的人口迁移情况、热点区域、交通，城市间人流情况等帮助进行城市体系发展规划交通规划研究人们出行规律，交通需求，帮助进行道路规划、客运线路优化城市建设规划分析土地利用、基础设施建设，避免过度开发、资源浪费热点地区分析19主要功能基于数据数据分析能够提供不同时间、热点地区的客流大小分析乘客来源，交通方式分析旅行路线分析客流分析帮助制定市场促销计划在不同季节，针对最有市场潜力的城市投放广告，提供套餐和其他优惠信息基于历史的乘客数量，预测未来一段时间的冷门区域，针对他们提供套餐和优惠信息地区交通设施优化根据历史同期以及当前的乘客流量，预测未来一段时间各地区的客流量，以此为依据，最高决策者能够科学的、即时的调配运力从淘宝商品分布得到的启示动态加价与机票打折21数据分析是背后的支