数据能“造”点啥事儿?
很多企业对大数据的价值了解不多,不知道如何应用数据,如何利用数据创造价值。
在我最早接触大数据的时候,是在2015年的中国连锁经营大会,是由中国连锁经营协会主办的。我想很多人都知道“尿不湿和啤酒”的故事,起源于POSS单上的数据分析,这从而指导了零售行业门店进行陈列的技巧,客动线的规划、用户行为分析、购买决策分析。这是一个小数据的经典应用案例,那接下来我说的大数据造事儿,你们应该会觉得我说的就是“人话”了。
大数据场景应用本质上就是数据的业务应用场景,是数据采集和数据分析在企业经营活动中的具体表现——即“数据应用”。 小蜘了开篇点题,讲讲我熟悉的数据“造”事~~
零售行业
零售行业是最早感知要利用数据做变现的行业,沃尔玛是大数据分析应用的先锋,其拥有全世界第二大规模的数据仓库,第一大规模数据仓库的拥有者是美国政府。零售行业可以通过POSS销售单的购买记录,了解客户关联产品购买喜好、预测用户行为,从而实现个性化营销。而电商是最早利用数据变现的行业,也是最早实现精准营销的行业,客户交易和用户行为数据分析已经成为电商行业核心竞争力。由于其电商数据量足够大,数据较为集中,数据种类较多,其商业应用具有较大的想象空间。类似你我的喜好,它都可以精准匹配,我想真的是很厉害,前些年也出现了不少“比价插件”,而今很火的“牛杂网”,一跃成为了全电商行业牛哄哄的买单助手~~因此,在这一领域的数据应用产品我就不说了,你我身边周周遭是~~
互联网金融
互联网金融行业的大数据应用开展较好,也取得了一些较好的效果。金融行业的数据维度很多,数据层相对比较复杂,但数据质量比较可靠,加上数据集中和数据治理也开展了一段时间,因此自身的数据也算是很好的数据,可以开发出很多应用场景。数据+小额贷款,衍生出了不少企业征信应用产品,如“企查查、浩格云信、新颜”等金融数据产品,当然,这些产品背后都引用了不少外部公开数据,比如社交数据、电商交易数据、移动大数据、运营商数据、工商司法数据、公安数据、教育数据、银联交易数据等。当然,这些数据的获取是需要被相关机关认可的,TIPS:不可以私自抓取噢~~
典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品,并预测未来计算机推荐理财的市场将超过银行专业理财师。摩根大通银行利用决策树技术,降低了不良贷款率、转化了提前还款客户,一年为摩根大通银行增加了6亿美金的利润。VISA公司利用Hadoop平台将730亿交易处理时间从一个月缩短到13分钟。这些都是大数据转接与金融行业的典型应用,只不过,这一层面,你我接触有限~~但至少,我们引荐了如此思维,希望合你胃口~~
保险行业
保险行业,目前的方式我就不多说了,大同小异,上门询问基本信息,配置保单,完事~~但是中间有一个介质在以前是不可替代的,当然在现在来说我觉得他还是无可取代的,但很多杂事可以简化,那就是保险代理人。在竞争不激烈的情况下,这种连接客户的方式是可以的,也是更稳固的。但是如果互联网保险兴起之后,用户很可能会被分流到互联网渠道,因为年轻人更加喜欢通过互联网这个渠道来满足自己的需求。未来线上客户将成为保险公司客户来源。加之,随着人工智能的兴起,不断涌入的消费者数据,会让互联网保险更加智能,实现精准营销。
保险行业数据业务场景是围绕保险产品和保险客户进行的,典型的数据应用有利用用户行为数据来制定车险价格,利用客户外部行为数据来了解客户需求,向目标用户推荐产品,例如依据自身数据(个人属性),外部养车App活跃情况,为保险公司找到车险客户;依据自身数据(个人属性),移动设备位置信息,为保险企业找到商旅人群,推销意外险和保障险。依据自身数据(家人数据),人生阶段信息,为用户推荐理财保险,寿险,保障保险,养老险,教育险,依据自身数据和外部数据,为高端人士提供财产险和寿险。利用外部数据,提升保险产品的精算水平,提高利润水平和投资收益。这些目的不是靠这些险种盈利,而是找到潜在客户,为客户提供其他保险产品。
地产行业
地产行业的大数据刚刚开始,主要应用在于线下和线上数据打通、地产销售、地产金融、地产物业、地产零售等多方面。而地产生意不再是简单的粗放式工程,地产公司正在转向精细化经营管理模式。市场的竞争正在驱动地产公司寻找新的收入增点和新的商业模式。有的地产巨头例如万科和万达,已经转向社区O2O、电商、文化产业、地产金融等业务。
一些地产公司和大数据公司正在寻找大数据在地产行业的应用场景,并且已经取得了阶段性成果。地产大数据商业应用场景被逐渐被挖掘出来,智慧社区、智慧楼宇等的兴起,转而证实了这一论据。移动大数据正在帮助房地产公司实施数字化运营,获得新的业务收入。
典型案列:“Zmatrix蜘了”作为一个领先的移动大数据公司,在土地规划、客户经营、打通O2O等方面帮助很多房地产商实现数字化经营,并取得了一些成绩。目前“Zmatrix蜘了”已经向一些地产开发商提供了用户画像数据,这些用户画像数据正在被用作商铺规划。房地产商依据周围用户的特点和数量,规划教育、娱乐、健康、户外运动、美容等商铺的配置比例,确保有足够的商铺来满足客户需求,同时也确保相同类型商铺不要太多,最大化商铺的经济利益,也为商业地产增值提供基础。房地产商利用移动互联网侧客户行为数据和消费爱好数据,在开发商铺时依据客户需求规划商铺,提高商铺客流量和消费总额,帮助房地产商提高商铺价值和潜在的租金。商户也可以利用用户画像数据深度了解客户,为商品采购和服务提供数据支持,为客户提供更加优质的商品和服务。
证券:证券公司除了利用企业财务数据来判断企业经营情况,还可以利用外部数据来分析企业的经营情况,为投融资以及自身投资业务提供有力支持。
移动互联网广告:移动大数据的用户画像可以帮助广告主进行精准营销,将广告直接投放到用户的移动设备,其广告的目标客户覆盖率可以大幅度提高。
物流行业:物流行业借助于大数据,可以建立全国物流网络,了解各个节点的运货需求和运力,合理配置资源,降低货车的返程空载率,降低超载率,减少重复路线运输,降低小规模运输比例。
航空旅游行业:航空旅游的数据通过实时机票比价,也可以应用也开始了一段时间,数据分析已经为他们带来了较大的业务提升。
话说“读万卷书,行万里路”~~在周遭信息爆炸的互联网时代,只感叹“移动互联,朝夕万千”~~~此篇幅所感乃发自囹圄感叹,关于大数据在领域的应用探索,望各路高神留步切磋~~小蜘了感激不尽!!!