大数据赋能精准营销
如何利用大数据技术赋能,促进保险机构高质量发展？
如何利用大数据技术赋能，促进保险机构高质量发展？利用大数据技术赋能促进保险公司的高质量发展，首先可以在产品运营方面做出改进，包括设计产品、分析客户以及防范欺诈等方面，利用大数据技术大大简化投保端、核保端和理赔端等业务的流程，为公司和客户提供便利，其次在公司运营方面，开拓线上线下双渠道销售，培养高素质营销队伍，同时还需要引进专业化和复合型保险人才，为公司高质量发展作出贡献。
此外，还必须要维护客户隐私，保证信息安全。
一、产品运营方面1、利用大数据实现精准定价，开发出创新型保险产品在精算定价上，大数据拓宽了精算定价可获取的数据范围，使得及精算定价更为精准。
在推出一款新产品前，比如健康险，可以利用公司自有数据和外部医疗健康类数据，建立风险定价模型，开发定制化的健康险产品，针对不同的客户实行差异化定价。
大数据的合理运用恰好能够帮助保险公司更加精确地厘定保险费率，以及更准确地对风险进行评估。
在产品开发上，通过对市场现有产品信息进行大数据分析，了解同业保险公司的产品定价策略，建立全面的产品数据体系，避免产品设计开发同质化。
此外，大数据技术可能突破现有可保风险与不可保风险的界限，使原来不能承保的风险变为可保风险，扩大保险业务经营范围，因此可以利用大数据开发从前没有的保险产品，实现产品创新。
2、利用大数据提供更完善的客户画像，实现精准营销通过大数据技术在公司营销领域的应用提高改善保险消费者的用户体验，改善公司形象和影响力。
大数据技术可以帮保险公司进行定制化营销，根据人们的消费习惯、消费水平、收入水平等数据，分析出不同客户的投保需求，有针对性地进行广告投放，提高营销成功率。
同时可以将精准的客户画像提供给保险销售人员，帮助其了解客户需求，更好地展业。
此外，通过大数据平台实现线上、线下多方位数据集成，形成客观风险评价控制体系，量化客户风险，对客户进行信用分级，实现精准投保、精准服务、精准提升的运行模式。
3、通过大数据进行核保和防范保险欺诈，实现大数据风控在核保方面，设置大数据分析及其相关规则，在核保环节有效地避免逆向选择和恶意投保等风险的发生，投保人向保险公司提出投保申请，保险公司通过大数据资源，有效对投保信息进行核查，筛选出不符合规定的虚假核保信息，进一步精准判断被保险人的风险程度。
数字化赋能服务业转型升级的具体举措
数字化赋能服务业转型升级的具体举措随着信息技术的迅猛发展和数字化经济的崛起，数字化赋能已成为推动服务业转型升级的关键举措。
本文将从市场开拓、生产管理、客户服务等方面介绍数字化赋能在服务业具体的应用和举措。
一、市场开拓数字化赋能为服务业拓展市场提供了新的思路和工具。
首先，通过大数据分析，企业能够更准确地了解客户需求，根据需求定制个性化服务，提高客户满意度。
其次，利用数字营销手段，如社交媒体营销、搜索引擎优化等，企业可以降低市场拓展成本，快速吸引目标客户群体。
另外，通过建设电子商务平台，企业可以实现线上线下融合，拓展线上销售渠道，提高销售效率和盈利能力。
二、生产管理数字化赋能在服务业生产管理方面发挥了重要作用。
首先，通过数字化设备和传感器的应用，企业能够实现生产过程的自动化和智能化，提高生产效率和质量。
其次，借助云计算和物联网技术，企业可以远程监控和管理生产流程，及时调整生产计划，提高生产灵活性和响应速度。
此外，数字化赋能还能实现供应链的信息化管理，通过信息共享和协同，降低库存成本和运输成本，提高供应链的效率和服务质量。
三、客户服务数字化赋能为服务业提供了创新的客户服务方式。
首先，利用人工智能和机器学习技术，企业可以实现智能客服系统，为客户提供24小时在线服务，提高服务效率和满意度。
其次，通过建立客户关系管理系统，企业能够更好地管理客户信息和需求，实现个性化的服务和精准营销。
此外，数字化赋能还能通过大数据分析客户行为和反馈，为企业提供洞察和改进的方向，提升服务质量和客户忠诚度。
四、数据安全在数字化赋能的过程中，数据安全是一个重要的问题。
服务业企业需要建立完善的信息安全管理体系，加强数据加密和权限管理，保护客户隐私和企业核心数据的安全。
同时，企业还需要提升员工的安全意识，加强培训和教育，防范信息泄露和网络攻击的风险。
总结起来，数字化赋能服务业转型升级的具体举措包括市场开拓、生产管理、客户服务和数据安全等多个方面。
人工智能及大数据技术在数字营销中的应用
人工智能及大数据技术在数字营销中的应用【摘要】在智能化时代下，人工智能、大数据在引领数字营销上，起着极为重要的作用，数字营销已经成为企业未来阶段营销模式的重要发展方向，数字营销的推广让企业营销模式更加高效、便捷。
本文基于此，针对大数据、人工智能在数字营销中的应用作用和方式进行了阐述。
【关键词】人工智能；大数据技术；数字营销；应用引言数字营销是当前大数据时代的一种新型营销模式，是借助计算机通信、互联网、数字交互文件来实现营销的一种新模式。
近年来，伴随大数据人工智能的发展，数字营销对相关技术的依赖性越来越深，数字营销已经紧紧的与人工智能、大数据融合在一起，对企业的营销模式产生了深刻影响。
1.数字营销的特征分析数字营销需要应用短视频、微博、邮件、微信等数字化媒体方式，对数据库中的目标做出精准营销，利用数字营销模式，能够降低营销成本，并且提高用户粘性，还有着高时效性、可定制化的特征，让商家与消费者之间能更好的进行沟通。
从本质而言，利用数字营销模式，能够精准了解用户需求，营销的目标是为了更好的洞察、知悉客户，借助大数据技术与人工智能，让企业能够了解用户的各种需求，从而为其提供针对性的营销服务，并完善企业的形象，记录每个用户行为，利用大数据来做出画像。
如，某用户购买了一套锅具后，其购买记录就会被记录在数据库中，此后，系统可为用户推送锅铲、厨具、厨房清洁用品等相关的商品，利用人工智能和大数据，让营销活动能够做到有的放矢，既能够提升营销效率，也能够优化用户对企业的认知。
另一方面，在当前的信息化时代下，网络流量也为数字营销活动的开展提供了诸多便利，在短视频的发展下，当前的时代发展呈现出了娱乐化的特征，在短视频平台中，经常可以看到商品营销，短视频平台能够精准记录个人的浏览记录和喜好，再投放相关的商品，做到精准推广和营销[1]。
2.大数据、人工智能在数字营销中的应用2.1个性化营销支持利用大数据、人工智能，能够实现营销的个性化，人工智能能够履行原本利用人类智慧才能完成的任务，涵盖数学计算、逻辑思维、形象思维三个方面。
大数据赋能下的精准营销策略
大数据赋能下的精准营销策略在当今数字化的时代，数据已经成为企业竞争的重要资产。
大数据技术的出现，为企业的营销策略带来了前所未有的变革，使得精准营销成为可能。
精准营销，顾名思义，就是通过对消费者行为、偏好等数据的深入分析，将营销信息准确地传递给目标客户，从而提高营销效果和投资回报率。
大数据为精准营销提供了丰富的数据来源。
过去，企业获取消费者信息的渠道有限，主要依赖于市场调研、问卷调查等方式，这些方法不仅成本高，而且数据的准确性和时效性也难以保证。
如今，随着互联网的普及和移动设备的广泛应用，消费者在网络上留下了大量的足迹，包括浏览记录、购买行为、社交互动等。
这些数据构成了一个庞大的信息宝库，为企业了解消费者提供了丰富的素材。
通过对这些大数据的分析，企业可以精准地描绘出消费者的画像。
消费者画像不仅仅是简单的年龄、性别、地域等基本信息，还包括消费者的兴趣爱好、消费习惯、生活方式等更加深入的特征。
例如，一个经常在网上搜索健身器材、关注健身博主、参加健身活动的消费者，很可能是一个健身爱好者，对相关的产品和服务有着较高的需求。
基于这样的画像，企业可以更加准确地判断消费者的需求和潜在需求，从而有针对性地制定营销策略。
大数据还能够帮助企业实时监测营销效果。
在传统的营销模式中，企业往往要在营销活动结束后，通过复杂的市场调研和数据分析才能了解营销效果，这种方式不仅周期长，而且难以准确评估每个营销环节的效果。
而在大数据时代，企业可以通过各种数据分析工具，实时监测营销活动的曝光量、点击量、转化率等关键指标，及时发现问题并进行调整。
比如，如果某个广告投放渠道的转化率较低，企业可以立即减少在该渠道的投入，将资源转移到效果更好的渠道上。
此外，大数据能够实现个性化的营销推荐。
当消费者在电商平台上购物时，经常会看到“猜你喜欢”“为你推荐”等功能，这就是大数据个性化推荐的应用。
通过分析消费者的历史购买记录和浏览行为，系统可以预测消费者的喜好，为其推荐符合其兴趣的产品。
探析大数据精准营销及其对女性消费的影响
Consumer Market近年来，我国各类互联网企业跟随时代脚步，纷纷步入大数据领域，不断发掘大数据的新见解和新用途，基于大数据技术的精准营销模式随之迅速发展。
小红书以丰富的流量资源为载体，以精准的大数据技术和精准营销为支撑，成为各企业争夺的热门营销平台。
本文简要介绍了大数据精准营销的概念和发展，通过分析小红书大数据精准营销模式的特征和对女性消费的影响，提出了健全大数据安全与隐私保护体系、重构女性主体意识、按需量力消费等建议。
1 大数据精准营销概述关于大数据精准营销，目前我国还没有确定的、权威的定义，可以理解为大数据技术、理念与思维方式与精准营销相融合，建立一套精准、可量化、规模化的消费者沟通服务体系的新型营销理念[1]。
以下就大数据精准营销的发展历程和现状进行简要介绍。
1.1 大数据精准营销的发展历程纵观大数据精准营销的发展历程，可分为三个阶段：(1)孕育期：20世纪50年代，有关市场细分的术语诞生，为精准营销的概念形成奠定基础。
1980年，美国著名社会学家和未来学家阿尔夫·托夫勒在其著作《第三次浪潮》中提到了“大数据”一词。
(2)萌芽期：2005年，现代营销学之父菲利普科特勒正式提出了“精准营销”“基于互联网营销”等理论，他将精准营销解释为公司需要更精准、可衡量和高投资回报的营销沟通，需要更注重结果和行动的营销传播计划，还越来越注重对直接销售沟通的投资[2]。
2007年，谷歌、雅虎、亚马逊等大型互联网和电子商务公司开始根据海量用户的搜索数据分析用户的喜好与需求，从而完成广告的精准投放，开创了基于大数据精准营销的模式雏形。
(3)快速发展期：2010年后，云计算趋于成熟，大数据不再是空中楼阁，各互联网巨头对大数据的研究如雨后春笋般崛起，脸书、推特及我国的百度开始尝试采用大数据理念和技术革新传统营销模式，提供以大数据、云计算、搜索引擎为核心技术的智能推送服务。
此后，大数据精准营销在各个行业蓬勃发展。
大数据精准营销：文献综述和研究展
一、研究背景随着经济全球化进程的加快、经济转型发展和行业市场竞争的加剧，企业管理者和营销人员面临企业发展战略决策的选择挑战，即如何才能做到在正确的时间将正确的商品或服务传递给正确的客户群体，简而言之就是精准营销，给企业带来利润。
随着信息技术的快速发展，以大数据挖掘为代表的信息处理算法为精准营销创造了可能和实践路径。
当消费者产生浏览记录和购买行为时，其点击商品类目、停留时间、购买价格等一切信息都将被记录并被大数据处理、分析和利用，为下一次系统网络进行精准推荐提供偏好依据。
因此，为了在行业竞争中处于优势地位，企业必须立足自身建立精准的营销决策模型，给企业营销管理决策提供精准的市场定位，以精确满足客户的需求。
随着数字化转型的实施，即大数据精准营销，大量的数字化营销技术可用，旨在为客户提供价值。
大数据的挖掘可以识别和分析人类社会活动的规律和模式，为企业的营销决策提供科学依据。
二、大数据和精准营销的概念美国学者莱斯特伟门在1999年首次提出了精准营销的概念。
许多学者借助五个V 来定义大数据，即容量、速度、价值、多样性和准确性。
大数据精准营销是利用大量数据经过算法处理实现低成本投入、高效获取潜在价值客户和引导消费者产生购买意愿的有效方式，相较于传统的高昂广告投入，大数据精准营销可以实现特定交易场景定向广告投放。
美国数据科学的技术权威维克托·迈尔·舍恩伯格就在其经典著作《大数据时代》中指出，大数据就是对所有数据进行处理、分析和利用，其数据处理过程中面对的数据量是无比巨大、高速和多样的。
相比欧美等发达国家，精准营销的学术研究在我国的发展较晚，但随着以BAT 企业为代表的现代信息网络技术的应用发展和我国经济发展步伐的加快，学者对大数据精准营销的关注和研究逐渐增多。
陆天驰（2016）等学者认为大数据精准营销是对消费者产生的数据进行正确的收集、筛选、整合、处理、分析和利用，最终达到精确满足消费者需求的高效营销方式。
外贸大数据赋能精准营销
外贸大数据赋能精准营销目前，环球慧思推出了三位一体的外贸大数据体系，助力外贸企业通过外贸大数据实现精准营销。
外贸大數据主要分三个板块，一是交易数据，二是商业数据，三是公开数据。
它们构成了“一体两翼”，其中“一体”是交易数据，也是核心板块;“两翼”是商业数据和公开数据。
交易数据交易数据方面，目前环球慧思可以提供6个大洲52个国家和地区的交易数据库，覆盖全球50%以上的贸易量数据。
2021年，环球慧思将重点通过GTIS4.0外贸大数据系统使更多国家的数据库实现无缝对接。
现在系统中有贸易搜索、贸易统计、采购商和供应商深度追踪分析、贸易追踪、供应链图等功能板块，通过这些功能板块能够实现不同的精准检索。
贸易搜索主要针对企业所处的行业和所要销售的产品，来精准查询当地市场上采购某类产品的每一笔交易详情。
这是大数据分析的一个基础。
同时，我们也能利用贸易追踪来检索出市场上所有采购商、供应商的信息。
通过这一检索，我们首先能够实现大数据客户的汇总，然后可以进一步分析客户情况，包括供应渠道、量价体系、采购淡旺季等要素。
贸易追踪更偏向于微观分析，聚焦于采购商、供应商两个维度。
通过数据当中的产品描述和货物描述，能精准定位供应商的供货渠道和核心交易产品，还能把握采购商的采购周期和供应商的供货周期。
例如，涉及外贸，客户的返单率是一个非常重要的环节，如果客户返单率比较高的话，那么订单量自然会提升。
所以，通过采购周期分析，也能判断出客户的质量。
另外可以看采购价格，通常价格越高利润空间越大。
供应商单一的客户，开发起来会比较困难。
按照现在的时代背景，采购量大、价格高、周期又短的客户可能比较少，我们要结合产品类型给客户分层次。
比如，批发型客户的采购量大、采购周期短，但是价格较低，利润较少;而零售型客户比较适合利润和附加值比较高的产品。
在开发新客户时，我们将80%的精力放在20%的优质客户身上，效果肯定是最明显的。
在维护老客户方面，我们通过交易数据也能分析出老客户的忠诚度如何，比如在疫情下有没有出现转单或分单的迹象;除了从你家买货，有没有从其他供应商那里采购等。
大数据赋能药品销售：推广模式升级_抢占市场先机
B usiness观点大数据赋能药品销售：推广模式升级，抢占市场先机在当前药品销售市场中，大多数企业仍依赖线下渠道进行拓展，这些医药流通企业（以下简称“药企”）在药品从制药企业到终端患者的转移过程中扮演着关键角色。
然而，随着我国新医改政策的推进，公立医院已常态化地开展了药品和医用耗材的集中带量采购，并引入仿制药质量与疗效一致性评价、药品购销两票制等多项新举措。
这些政策始终贯穿着“控费”与“降价”的目标，对药企的利润增长造成了不小的冲击。
在这样的背景下，医药电商迅速崛起，网上药店、O2O （线上到线下）等新零售模式层出不穷，因此，药企必须加快药品销售的大数据化进程，以实现更精准的推广策略。
医药流通企业药品销售的推广要素患者导向。
药企活动要以患者诉求为出发点，服务患者是其营销推广的最终目的，因此要确保患者与医生的用药需求。
为了实现这一目标，药企需深入一线，全面了解患者和医疗机构的核心诉求，并根据市场变化动态调整营销组合策略。
目标市场。
人类健康的诉求丰富多样，无法被任何单一药企全面满足。
因此，药企必须精准锁定目标市场，并根据市场需求调整品牌定位、品类及品种管理。
只有深入了解市场需求，方能设计出精准的销售和推广策略，从而在激烈的市场竞争中占据优势地位。
整体营销。
药企在经营中应采取多角度、多层次营销策略。
其中，产品、渠道、价格和促销是四大核心策略，各有不同的实施手段。
产品策略着重于母婴安全、慢性病药品和家庭常备药等品类；渠道策略侧重线上渠道，利用大数据进行精准营销；价格策略会依据品牌影响力、适应症及市场需求量等因素制定；促销策略涵盖广告和人员推销等方式。
在药品销售中，要综合考虑这些策略，明确重点，确保整体效果。
利益远景。
药企若只追求眼前利润，将难以实现长期可持续发展，并可能丧失社会责任感，因此，药企必须采取合法合规的销售推广手段，以长远利益为销售理念的核心，将医生与患者健康放在首位，方能实现长远发展。
大数据背景下医药流通企业药品销售的环境分析销售优势2017年国务院发布了第三批取消中央指定地方实施的39项行政许可事项目录。
电商平台的大数据应用案例分享
电商平台的大数据应用案例分享近年来，随着电商行业的蓬勃发展，大数据应用成为了电商平台成功的关键因素之一。
通过对用户行为、商品数据等大数据进行深度分析和挖掘，电商平台能够提供更好的个性化推荐、精确的营销策略以及高效的运营管理。
以下是几个电商平台成功应用大数据的案例分享。
一、京东：个性化推荐引领消费潮流京东作为国内领先的综合性电商平台，以其强大的技术和大数据分析能力在个性化推荐方面取得了重要突破。
通过分析用户的购物记录、浏览行为和兴趣偏好等数据，京东能够将精准的商品推荐给用户，提高用户的购物体验和转化率。
此外，京东还根据用户的地理位置、天气状况等信息进行个性化的营销策略，如在下雨天提供优惠的雨具推荐等，进一步提升用户的满意度和忠诚度。
二、阿里巴巴：精细化运营提升效率阿里巴巴作为全球电商巨头，通过对大数据进行精细化分析和挖掘，成功实现了规模化运营和用户增长。
阿里巴巴将用户行为数据与供应链数据相结合，通过预测用户需求和分析订单数据，实现了智能化的库存管理和物流配送，有效提升了运营效率和用户满意度。
此外，阿里巴巴还通过大数据分析来改善用户体验，例如基于用户搜索历史和行为模式，为用户提供更准确的搜索结果和相关推荐，提高用户的购物便利性。
三、美团点评：精准营销吸引用户美团点评作为国内领先的生活服务平台，通过大数据应用实现了精准营销，吸引了大量用户。
美团点评通过分析用户的就餐偏好、消费习惯和位置信息等数据，向用户提供个性化的餐饮推荐和优惠券，吸引用户下单并留存。
此外，美团点评还通过对商户数据的分析，提供精准的商户推荐和经营指导，帮助商家提升业绩和服务质量。
四、拼多多：社交电商大数据赋能拼多多作为一家以社交电商闻名的平台，成功借助大数据实现了用户增长和销售提升。
拼多多通过对用户社交关系和购物行为的分析，实现了社交网络的裂变效应，用户可以通过分享商品和邀请好友参与拼团获得更多优惠。
此外，拼多多还通过对用户评论和评分等数据的分析，提供给消费者更真实可信的商品信息和服务质量，增加用户的购买信任感。
大数据在互联网经济发展中的作用
大数据在互联网经济发展中的作用1. 引言1.1 大数据在互联网经济发展中的作用大数据在互联网经济发展中扮演着至关重要的角色。
随着互联网的快速发展和普及，海量的数据被不断产生和积累，这些数据蕴藏着无限的商机和价值。
大数据的涌现为互联网经济注入了新的活力和动力，成为推动互联网行业发展的重要引擎。
在数字化时代，大数据已经成为互联网经济的基石之一。
通过对海量的数据进行分析和挖掘，企业可以更准确地了解消费者需求、市场趋势和竞争对手动态，从而优化产品设计、营销策略和业务运营。
大数据技术的应用使得互联网企业能够更加精准地定位目标用户群体，提供个性化的产品和服务，实现精准营销和精细管理，进而提升整体竞争力和市场份额。
2. 正文2.1 大数据助力互联网经济的发展大数据在互联网经济中扮演着至关重要的角色，对于互联网经济的发展起着巨大的推动作用。
大数据可以帮助企业更好地了解消费者的需求和行为，通过数据分析和挖掘，企业可以更准确地定位目标客户群体，制定更有效的营销策略，推动销售额的增长。
大数据能够提高企业的运营效率和降低成本。
通过对海量数据的分析，企业可以更好地管理物流和供应链，优化生产流程，提高生产效率，降低运营成本，实现更高的利润率。
大数据还可以为企业提供更多创新的机会。
通过对消费者行为和市场趋势的分析，企业可以发现新的商机和创新点，推动产品和服务的不断升级和优化。
大数据在互联网经济中的作用不仅体现在帮助企业更好地了解市场和消费者，提高运营效率，降低成本，更重要的是为企业创新和发展提供了新的动力和机遇。
2.2 大数据提升互联网企业的竞争力大数据提升互联网企业的竞争力是一项重要的战略举措。
通过大数据分析，企业可以更好地了解市场需求，预测客户行为，优化产品和服务，提高运营效率，降低成本，实现个性化营销，提升客户满意度，加强品牌忠诚度，抢占市场先机。
大数据可以帮助企业快速发现潜在机会和挑战，及时调整战略方向，提升决策效率。
精准营销数据分析“三步曲”，助力信用卡存量客户营销
信用卡运营272024.02《中国信用卡》智能营销系统营销触达渠道产出营销名单、实现系统对接、活动上线支持✓基于业务需求，构建大数据模型✓运用模型结果，综合考量潜在价值 贡献及预期目标等，设定营销客群 筛选策略、活动达标规则等✓活动期间，每周定期分析营销活动 效果，助力营销成效达成✓营销活动结束后检视效果，同时进行专项 分析并提供优化建议，反哺营销策略活动期间数据报表（活动周报、月报）开发构建模型制定方案策略活动效果专题分析（优化建议、策略迭代）模型策略+营销平台智能营销活动系统、多渠道触达平台精准营销模型、营销活动策略效果跟踪分析、营销迭代优化☐ 银联数据服务有限公司 安德燕 高瑞琳随着金融市场的不断发展和竞争的加剧，信用卡市场竞争逐渐趋于“白热化”。
在当前信用卡行业转向精耕细作的新环境下，如何挖掘既有存量客户用卡行为偏好，找准不同用卡阶段客群的营销需求，在预算成本有限的前提下实现资源的最优化配置和持卡人对发卡行收益贡献最大化，是各发卡行面临的挑战之一。
如今，越来越多的银行将信用卡精准营销视为突破口，依托大数据挖掘模型布局基于客户生命周期的、针对不同阶段客群的差异化精准营销，以期激励客户多用卡、用好卡。
那么银行如何构建“千人千面”、全时全景的精准营销体系，开展个性化的专项营销活动，推动存量客户经营的高质量发展？本文提出精准营销数据分析“三步曲”（如图1所示），以期能对银行实现信用卡存量客户精准营销有所裨益。
一、大数据模型赋能信用卡客户生命周期各阶段的精准营销1.信用卡客户生命周期划分如图1所示，信用卡客户生命周期可分为两个阶段：一是获客后的新客转化阶段；二是用卡行为培育后的老客维护阶段。
在新客转化阶段，持卡人依次步入首次用卡的新客期（促动首刷的黄金阶段）、黏性养成的成长期（培养用卡习惯的关键阶段）。
在老客维护阶段，银行可重点关注持卡人消费收入贡献度的提升，该阶段为活户消费和收入（尤其分期）提升的成熟期；伴随时间推移，持卡人不再继续积极用卡，逐步进入睡眠或销卡的衰退期。
大数据赋能智慧运营 黄崇杰ppt课件
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运输
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运输
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订单驱动→拉动式补货
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数据科学／业务分析 methodology
业务问题
业务知识
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数据处理（大数据技术） data
智 慧 运 营 的 一 些 C GITC GITC GITC GITC GIT
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社交
位置
移动
强化数据赋能
强化数据赋能目录一、强化数据赋能的重要性 (2)1.1 数据在现代社会中的价值 (2)1.2 强化数据赋能对企业和组织的意义 (4)二、数据赋能的策略与方法 (5)2.1 建立数据驱动的组织文化 (7)2.2 数据驱动决策的流程与实践 (7)2.3 数据技术与业务深度融合的方法 (9)三、数据赋能的应用领域 (9)3.1 数据赋能市场营销 (11)3.2 数据赋能产品创新 (12)3.3 数据赋能风险管理 (13)3.4 数据赋能客户服务等 (14)四、强化数据赋能的挑战与对策 (15)4.1 数据安全与隐私保护问题 (16)4.2 数据质量与准确性挑战 (17)4.3 数据人才与技能培养 (18)五、数据赋能的未来趋势与展望 (19)5.1 大数据与人工智能的融合 (21)5.2 数据中台与数据湖的建设 (22)5.3 数据治理与数据合规性要求 (24)一、强化数据赋能的重要性数据是组织决策的重要依据，通过对大量数据的分析和挖掘，组织可以更加准确地了解市场趋势、客户需求、竞争对手情况等，从而做出更加科学、合理的决策。
数据能够提升组织的运营效率，通过对历史数据的分析，组织可以发现潜在的问题和机会，提前进行预警和干预，从而避免资源的浪费和损失。
利用大数据等技术手段，组织可以实现业务流程的自动化和智能化，进一步提高运营效率。
数据可以促进组织创新和发展，通过对数据的分析和挖掘，组织可以发现新的商业模式、产品和服务，从而实现创新发展。
数据也可以为组织提供更多的洞察力和灵感，激发员工的创新思维和创造力。
强化数据赋能对于组织的发展具有重要的意义，组织应该加强数据收集、处理和分析的能力，充分发挥数据的价值，为组织的决策、运营和管理提供有力支持。
1.1 数据在现代社会中的价值随着信息技术的飞速发展，数据在现代社会中的地位日益凸显，成为推动社会进步的重要引擎。
数据不仅作为决策的基础支撑，还日益成为技术创新和业务发展的关键资源。
新零售时代 零售企业如何赋能
3、客户服务：海尔智家在客户服务方面也进行了生态化创新。通过线上线下 融合的方式，提供全方位的客户体验。比如消费者可以在线上定制家居解决方 案，线下享受专业的安装服务；同时，海尔智家还提供了完善的售后服务和维 修保养体系，确Байду номын сангаас消费者无后顾之忧。
谢谢观看
然而，新零售时代的商业模式创新并非一蹴而就，它需要企业拥有强大的技术 实力、数据分析和创新能力，同时还需要对消费者需求有深入的理解和把握。 因此，对于所有参与新零售竞争的企业来说，不断探索、勇于创新才是他们在 未来市场中立于不败之地的关键所在。
参考内容二
随着新零售模式的快速发展，场景链在其中扮演着越来越重要的角色。场景链 是指通过技术手段将消费者需求与商品供应相连接，以提供个性化的购物体验。 在本次演示中，我们将探讨场景链如何赋能新零售商业模式生态化创新，并通 过对海尔智家的案例研究来深入了解这一话题。
2、多元化合作：企业可以与不同领域的企业展开合作，实现多元化合作，以 带来更多的创新机会。
3、技术创新：企业需要不断进行技术创新，以提高自身竞争力，同时也可以 通过技术手段来实现与合作伙伴之间的资源共享。
三、海尔智家案例研究
海尔智家是海尔集团旗下的智能家居品牌，通过场景链技术和生态化创新，为 消费者提供个性化的智能家居解决方案。以下是海尔智家的案例研究：
1、场景品牌：海尔智家以家庭场景为出发点，针对不同家庭成员的需求，打 造了多款智能家居产品。比如针对儿童的智能学习桌，可以帮助家长更好地孩 子的学习情况；针对老人的智能床垫，可以实时监测老人的健康状况。这些场 景品牌产品深受消费者喜爱，为海尔智家赢得了市场口碑。
2、物联网技术：海尔智家在物联网技术方面取得了重大突破，通过连接各种 智能设备，实现了家居生活的智能化、网络化。消费者可以通过手机、平板等 终端设备，随时随地控制家中的电器设备，提高生活品质。
基于大数据的加油站精准营销设计
基于大数据的加油站精准营销设计梁山清，李博（中电科卫星导航运营服务有限公司，河北石家庄050200）收稿日期：2020-12-250引言大数据发展至今，已经大量应用于金融、电商及零售等行业的精准营销场景[1-2]，成为了企业营销创新的利器。
大数据营销通过大数据技术来处理多源的企业数据，将分析和挖掘结果应用于企业线上、线下的营销活动。
这种营销模式帮助企业真正了解用户、洞察用户，对用户进行差异化、定制化的各类营销活动，解决企业营销触达和活动闭环分析，从而找到合适的用户和时间，实现“千人千策”的精准营销模式。
对于石油行业，利用大数据为销售板块营销创新是必然趋势。
项目车辆位置服务平台利用北斗/GPS 卫星定位技术对各类交通车辆提供综合位置监控[3-5]管理服务。
本文依托大数据平台，将车辆位置服务平台的货运车辆数据迁移到Hadoop 分布式文件系统，运用大数据分析与挖掘算法对货运车辆数据进行大数据分析和挖掘，实现针对加油站业务的大数据精准营销。
1大数据平台大数据平台采用Hadoop2.x 的技术体系[6]进行架构设计[7-9]，架构图如图1所示。
大数据平台包括数据源层、数据采集与存储层、数据分析与挖掘层、数据展示层和数据管理层共五部分。
其中，数据源层是存在于关系数据库PostgresSQL 中的货运车辆业务数据和八爪鱼采集器爬取的加油站的位置数据；数据采集与存储层将数据源的数据迁移并存储于分布式文件系统HDFS 中；数据分析与挖掘层基于YARN 计算架构，协同Spark2，Mahout ，Avro ，Ooize ，Solr 等组件，对货运车辆数据进行分析和挖掘；数据展示层对大数据分析结果进行图形化展现；数据管理层负责整个系统的应用程序协调、数据安全管理、系统运行动态监控等任务。
图1大数据平台架构1.1数据采集与存储本文运用数据源组件将货运车辆数据从PostgreSQL数据库抽取到大数据库平台Hive库，并存储于HDFS分布式文件系统[10]。
大数据应用赋能各行各业,开启智慧社会
大数据应用赋能各行各业,开启智慧社会随着信息技术的不断发展和互联网的快速普及，大数据应用已成为推动各行各业发展的重要力量。
大数据的应用不仅可以提高效率、降低成本，还可以挖掘出更多的商业价值，助力各行业实现智能化、数字化转型。
本文将从几个方面探讨大数据应用如何赋能各行各业，进而开启智慧社会。
一、大数据在医疗领域的应用在医疗领域，大数据应用可以帮助医生对大量的医学数据进行高效的分析和挖掘，从而更好地诊断疾病、制定治疗方案。
通过建立大数据平台，医生可以准确地对患者进行风险评估、个性化治疗、远程诊断等。
同时，大数据还可以为疾病的早期预测提供支持，帮助医生提前采取干预措施，有效降低患者的病情风险。
二、大数据在交通领域的应用在交通领域，大数据应用可以实现智能交通、智慧出行。
通过分析交通数据，可以准确预测交通流量，及时调整交通信号灯的时间间隔，从而减少拥堵并提高交通效率。
同时，大数据还可以实现智能导航，根据实时的交通情况为驾驶员提供最佳的路线选择，节省时间和燃料。
此外，大数据还可以用于交通事故的预测和防范，帮助交通管理部门更好地制定交通安全政策。
三、大数据在零售领域的应用在零售领域，大数据应用可以实现精准营销、个性化推荐。
通过分析消费者的购物行为、购买偏好等数据，零售企业可以更加准确地向消费者推荐适合其口味和需求的产品，提高销售转化率和顾客满意度。
同时，大数据还可以为零售企业提供供应链管理和库存管理的支持，准确预测需求量，降低库存成本。
四、大数据在金融领域的应用在金融领域，大数据应用可以实现风险管理、反欺诈等功能。
通过分析大量的金融数据，可以准确评估客户的信用风险，为银行和金融机构提供风险预警和决策支持。
同时，大数据还可以应用于反欺诈系统，通过分析客户的交易数据，识别出潜在的欺诈行为，提升金融机构的安全性和信誉度。
五、大数据在城市管理中的应用在城市管理中，大数据应用可以实现智慧城市的建设。
通过分析城市的人口分布、交通流量、环境监测等数据，可以为城市管理者提供决策支持，优化城市资源配置，提升城市生活品质。
企业精准赋能的措施
企业精准赋能的措施一、引言在当前快速变化的商业环境下，企业需要不断提升自身竞争力，实现可持续发展。
而实现企业精准赋能则成为了重要的课题。
本文将从人力资源管理、技术创新以及市场营销等方面，探讨企业精准赋能的具体措施。
二、人力资源管理1. 人才招聘与培养：企业应根据自身发展战略，明确人才需求，并通过精准的招聘流程吸引符合要求的人才。
同时，注重培养和发展现有员工，提升其专业技能和管理水平，以适应企业发展的需求。
2. 绩效管理：建立科学的绩效评估体系，将绩效目标与企业发展目标相对应，通过设定明确的指标和考核标准，激励员工发挥潜力，提高工作效率。
3. 激励机制：制定合理的薪酬体系和激励政策，根据员工的贡献和表现给予相应的奖励，激发员工的积极性和创造力。
三、技术创新1. 精准数据分析：通过收集和分析大量的数据，了解市场需求和用户需求的变化趋势，从而精准制定产品研发和市场推广策略。
2. 创新研发：企业应不断投入资源进行创新研发，提升产品和服务的质量和竞争力。
同时，建立与高校、科研机构等的合作关系，吸纳外部专业人才和技术力量，推动技术创新的发展。
3. 数字化转型：通过引入先进的信息技术和数字化工具，优化企业内部流程和管理方式，提高工作效率和响应速度。
同时，依托云计算、大数据等技术手段，实现精准营销和个性化服务。
四、市场营销1. 目标市场细分：企业应根据产品特点和消费者需求，将市场划分为不同的细分市场，并针对每个细分市场制定个性化的营销策略，提高市场覆盖和销售效果。
2. 精准定位：通过深入了解目标市场和竞争对手，找准产品的差异化定位和核心竞争力，从而吸引目标客户群体，提高市场占有率。
3. 数据驱动营销：利用市场调研和消费者数据分析，了解消费者需求和购买行为，通过精准的广告投放和个性化推荐，提高市场营销的效果和转化率。
五、总结企业精准赋能是提升企业竞争力的重要手段，它涉及到人力资源管理、技术创新和市场营销等多个方面。
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