《從“流量”到“留量”》逗拍CEO嚴華培工具產(chǎn)品面臨“留存不高”“壁壘不高”“天花板不高”三大痛點，從“流量”到“留量”成為企業(yè)增長的重要轉(zhuǎn)變。圍繞用戶的深度服務是“留量”的關鍵，觀察用戶的每一個行為和每一個需求，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動實現(xiàn)用戶精確化運營，為每個階段的運營決策提供支撐。在逗拍的閉環(huán)場景中，感知的內(nèi)容包括用戶行為數(shù)據(jù)，還包括與用戶的深度連接；從長期來看，數(shù)據(jù)中臺的價值是難以想象的，每一個決策、行動和反饋都要建立在數(shù)據(jù)基礎之上。逗拍已經(jīng)開啟數(shù)據(jù)化進程，未來也將繼續(xù)深入！《扇貝在數(shù)據(jù)治理方面的實踐》扇貝技術總監(jiān)丁彥數(shù)據(jù)治理實踐過程中，有幾個互相矛盾需要平衡的目標：各業(yè)務數(shù)據(jù)既要打通又要自主，還要保持一定的自由度。扇貝將數(shù)據(jù)分為三類：關鍵數(shù)據(jù)、全局數(shù)據(jù)、一般數(shù)據(jù)，每個類別的數(shù)據(jù)均采取不同的策略，并且要成立專業(yè)的治理小組牽頭推動，監(jiān)督執(zhí)行。關鍵數(shù)據(jù)由治理小組直接負責生產(chǎn)；全局數(shù)據(jù)由治理小組做統(tǒng)一審核；一般數(shù)據(jù)自由度較高，管理相對寬松，采用定期統(tǒng)計、治理、公布的方式。除此之外，技術保障是數(shù)據(jù)接入產(chǎn)品的重要支撐，具體表現(xiàn)有：規(guī)劃命名空間，封裝SDK去統(tǒng)一數(shù)據(jù)生產(chǎn)的技術規(guī)范。天津智能化聯(lián)通大數(shù)據(jù)優(yōu)勢！江寧區(qū)聯(lián)通大數(shù)據(jù)特價

如何利用用戶畫像進行精細營銷？

消費方式的改變促使用戶迫切希望盡快獲取自己想要了解的信息，所以說，基于用戶畫像上的精細營銷不管對企業(yè)還是對用戶來說，都是有需求的，這會給雙方交易帶來極大便捷，也為雙方平等溝通搭建了一個暢通平臺。

當企業(yè)能夠準確的為用戶畫像時，就可以用其來為精細營銷服務了，具體包括：1、分析原有用戶屬性，找出忠實用戶、主要用戶、目標用戶與潛在用戶；2、利用數(shù)據(jù)管理平臺進行用戶行為數(shù)據(jù)收集，搭建并完善用戶畫像模型；3、尋找迫切需求信息的匹配人群，精細推送相應的營銷廣告或服務信息；4、營銷信息投放一段時間后，剖析用戶反饋行為數(shù)據(jù)，使營銷更加精細；5、不斷豐富與優(yōu)化用戶畫像模型，從而達到個性化營銷與服務推送。 江寧區(qū)聯(lián)通大數(shù)據(jù)特價信息化聯(lián)通大數(shù)據(jù)的前景！

從大數(shù)據(jù)技術的四個環(huán)節(jié)來把控數(shù)據(jù)質(zhì)量，提高數(shù)據(jù)利用度大數(shù)據(jù)技術可以分為四個環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析、指標。聯(lián)通大數(shù)據(jù)外呼

想要真正做好數(shù)據(jù)分析，首先要把數(shù)據(jù)基礎建好，要點就是“全”和“細”。比如不要只收集局部環(huán)境的數(shù)據(jù)比如幾家門店的客流量來分析它對店面營業(yè)的影響。比如搜集數(shù)據(jù)時不能只通過APP或客戶端收集數(shù)據(jù)，服務器的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)都要同時收集打通，收集全量數(shù)據(jù)，而非抽樣數(shù)據(jù)，同時還要記錄相關維度，否則分析業(yè)務時可能會發(fā)現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)不夠，所以不要在意數(shù)據(jù)量過大，磁盤存儲的成本相比數(shù)據(jù)積累的價值，非常廉價。同時，為了確保海量數(shù)據(jù)的真實性和準確性，數(shù)據(jù)的取得來源、取得方式、取得的環(huán)境等信息就顯得異常的重要了。

海量數(shù)據(jù)來源，一般情況下主要有兩個路徑：①一種是在企業(yè)自有的服務器或者租賃的服務器里存儲，企業(yè)自己的業(yè)務會自動生成業(yè)務數(shù)據(jù)存儲在服務器，企業(yè)都自己的數(shù)據(jù)負責，這種主要是游戲、軟件等互聯(lián)網(wǎng)研發(fā)生產(chǎn)企業(yè)。②另外一種就是企業(yè)的數(shù)據(jù)與其他公司一樣統(tǒng)一存儲在大的一個統(tǒng)一的平臺上，比如電商企業(yè)，可能有無數(shù)家企業(yè)的數(shù)據(jù)都會存儲在阿里巴巴或者京東的服務器上。

公司堅持以效果為導向的營銷服務理念，大數(shù)據(jù)驅(qū)動精細營銷，利用線上線下全渠道資源幫助企業(yè)精細獲客，為客戶帶來可衡量的ROI效果，幫企業(yè)打通線上線下精細營銷閉環(huán)。公司已和中國聯(lián)通、電信、移動三大運營商達成戰(zhàn)略合作，借助運營商PB級的大數(shù)據(jù)庫，推出“大數(shù)據(jù)＋精細直投、復，大數(shù)據(jù)＋精細觸達”等多種運營商大數(shù)據(jù)營銷產(chǎn)品及服務。我們的優(yōu)點1.在價格上:相比線上(百度競價)更便宜2.在人員上:大量減少了推廣、客服等工作人員3.在時間上:外呼高意向用戶，直接溝通，精細營銷，節(jié)省了大量時間4.在渠道上:通過三大運營商獲取原始數(shù)據(jù)，客戶精細根據(jù)客戶提供的用戶緯度來進行篩選，比如:瀏覽過競品網(wǎng)站或相關網(wǎng)站、打過電話咨詢、消費習慣、愛好等！對用戶短期行為和長期行為進行對比分析，針對性刻畫出多維立體的用戶畫像，構建用戶行為模型，再經(jīng)過運營商數(shù)據(jù)庫篩選，迅速調(diào)取出近期高意向度用戶，保證數(shù)據(jù)的時效性。徐州業(yè)務前景聯(lián)通大數(shù)據(jù)多少錢！

    2、在進行建模之前，首先要考慮的是使用哪些變量來建立模型，需要從業(yè)務邏輯和數(shù)據(jù)邏輯兩個方面來考慮：業(yè)務邏輯：變量基于收集到的數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)在收集時，會產(chǎn)生與業(yè)務層面相關的邏輯。數(shù)據(jù)邏輯：通常從數(shù)據(jù)的完整性、集中度、是否與其他變量強相關（甚至有因果關系）等角度來考慮，比如某個變量在業(yè)務上很有價值，但缺失率達到90%，或者一個非布爾值變量卻集中于兩個值，那么這個時候我們就要考慮，加入這個變量是否對后續(xù)分析有價值。在選擇變量時，業(yè)務邏輯應該優(yōu)先于數(shù)據(jù)邏輯，因為業(yè)務邏輯是從實際情況中自然產(chǎn)生，而建模的結(jié)果也要反饋到實際中去，因此選擇變量時，業(yè)務邏輯重要程度相對更高。3、數(shù)據(jù)分析有兩種主要的方式，一種是基于統(tǒng)計學的分析方式，另一種是基于機器學習的分析方式，不論哪種方式都需要研發(fā)人員具備扎實的數(shù)學基礎?；跈C器學習的數(shù)據(jù)分析方式需要進行大量的算法訓練，算法訓練需要大量的數(shù)據(jù)支撐，所以在云計算時代，機器學習隨著算力的增強以及數(shù)據(jù)量的提升，在實用性方面得到了較大的增強，尤其是深度學習領域的發(fā)展。數(shù)據(jù)分析一定要結(jié)合實際的應用場景，場景數(shù)據(jù)分析也是目前進行大數(shù)據(jù)分析的主要方式。聯(lián)通大數(shù)據(jù)適用于汽車行業(yè)！泰州聯(lián)通大數(shù)據(jù)前景

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    當我們談到大數(shù)據(jù)分析，首先需要確定數(shù)據(jù)分析的方向和擬解決的問題，然后才能確定需要的數(shù)據(jù)和分析范圍。大數(shù)據(jù)驅(qū)動的分析主要的挑戰(zhàn)不是技術問題，而是方向和組織領導的問題，要確定方向，提出問題，需要對行業(yè)做深入的了解。當然，大數(shù)據(jù)分析比較重要的，關于數(shù)據(jù)的來源更是至關重要的。目前數(shù)據(jù)量非常大，如何以更高的效率獲取到分析所需要的數(shù)據(jù)，如何利用這些數(shù)據(jù)反應比較真實的情況，是業(yè)內(nèi)不斷探討的議題。接下來，小編就帶大家來了解下大數(shù)據(jù)分析及其數(shù)據(jù)來源。大數(shù)據(jù)分析：顧名思義，就是對規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進行分析，是研究大量的數(shù)據(jù)的過程中尋找模式，相關性和其他有用的信息，可以幫助企業(yè)更好地適應變化，并做出更明智的決策。大數(shù)據(jù)分析的第一步是數(shù)據(jù)的“抽取—轉(zhuǎn)換—加載”(theExtract-Transform-Load，ETL)，這就是所謂的數(shù)據(jù)處理三部曲。該環(huán)節(jié)需要將來源不同、類型不同的數(shù)據(jù)如關系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取出來，然后進行清潔、轉(zhuǎn)換、集成，直到加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎。需要指出的是，盡管大數(shù)據(jù)分析有它的優(yōu)勢，但是也有很大的局限性。很多時候，大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的相關關系可能是虛假的。 江寧區(qū)聯(lián)通大數(shù)據(jù)特價

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