电商经济形态背景下的数据挖掘、大数据分析技术及实用案例
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战略价值 水平
目标客户
一线销售人员
低
市场推广/销售管理 人员
其他管理人员
市场推广/销售管理
人员
低
前线销售人员
其他管理人员
市场推广/销售管理
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
中
人员
其他管理人员
中
高级管理人员 其他管理人员
中-高
高级管理人员 其他管理人员
高
高级管理人员
15
报告的频率
每月一次或每周 一次
按要求而定
每月一次 每月一次 按要求而定 按要求而定
海量数据
• 技术层面:探查和分析大量数据以发现有意义的 模式和规则的过程。
数据挖掘 知识库
• 商业层面:是一种商业信息处理技术,特点是对 大量业务数据进行抽取,转换,分析和建模处理
,从中提取辅助商业决策的关键性数据。
20
数据挖掘分析的发展历史
电子邮件 • 从上世纪70年开始,平均的通讯量以每年几倍的速度增长。 阶段
来寻找未来投资中回报最大的用户,其它可预测的问题包括预报破产以及认定对指定事件
数
最可能作出反应的群体。
2
第一篇 思维模式篇
要想上战场杀敌,你首先得让自己成为一个士兵!
找准定位
视角
效果
精准 定位
责权
渠道
4
视角
视角
视角
8
如何理解信息情报的功能性——
责权
企业的决策结构相当于中枢神经系统,情 报系统相当于神经系统,资金管理相当于 血液,知识管理(方法、工具)相当于骨 架,人力资源(能力)相当于肌肉。 传导≠动作反应 信息情报≠管理决策
• 电信:客户流失 • 银行:客户细分;交叉销售 • 百货公司/超市:购物篮分析 • 保险公司:客户细分;流失 • 信用卡:欺诈探测;客户细分 • 税务部门:偷税漏税行为探测 • 医学:医疗保健 • 电子商务:网站日志分析 • 物流行业:货物追踪
22
自动预测趋势和行为
• 在大型数据库中寻找预测性信息;例如市场预测问题,数据挖掘使用过去有关促销的数据
第二篇 行动实践篇
我 们 应 如该 何 操 作 ?
16
Contents目录
数据挖掘与分析的基本概念 数据挖掘与分析的流程及方法 数据挖掘与分析系统框架的设计
17
第一部分
数据挖掘与分析的基本概念
➢ 定义 ➢ 历史 ➢ 特点 ➢ 功能 ➢ 重要性
18
我们身边的数据挖掘与分析
如今,网上购物已成为大部分人的消 费趋势与习惯,而大家在网上购物时,经 常会收到系统做出的个性化推荐。
21
数据挖掘与分析的重要性:
在银行、保险、电信、零售等行业, 激烈的市场竞争环境下,数据挖掘及数据 分析的作用尤为重要,并已开始广泛应用。
通过挖掘出的数据,对其进行适当的 数据模型分析,使公司对客户了解更精细 化,从而改善其市场、销售和客户支持运 作。
典型的商业应用领域包括:市场营销, 交叉销售与交叉营销,客户关系管理,个 性化推荐与服务,风险分析与控制,欺诈 行为检测和异常模式的发现,供应链库存 管理,以及人力资源管理等。
比如:亚马逊会推荐你可能会喜欢看 的图书,淘宝会根据你的购物和浏览记录 推荐你可能感兴趣的商品。
所有这些推荐结果都来自于各式各样 的推荐系统,它们依靠计算机算法运行, 根据顾客的浏览、搜索、下单和喜好,为 顾客选择他们可能会喜欢、有可能会购买 的商品,从而增加潜在的销售。
19
定义 —— 数据挖掘分析是什么?
情报工作中可能出现的问题——
工作重点不明确:
确定 需求
搜集 情报
识别 筛选
研究 整理
沟通 说服
提供 传播
最佳分配 5%
10%
30%
15% 20%
20%
实际使用 5%
5%
20%
50% 5%
25%
14
效果
报告种类
新闻公告
竞争对手简介
战略影响 工作表 每月情报简报 形势 分析 特别情报汇总
描述
包括来源于内部和外部的战略 及战术方面的信息。包括:已 印刷出版或未印刷出版的信息
引言
随着云计算、物联网、社交网络等新兴服务的兴起,人类社会的数 据种类和规模正以前所未有的速度增长,大数据时代正式到来。数据从 简单的处理对象开始转变为一种基础性资源,如何更好地管理和利用数 据,从已有的数据资源中挖掘出更大的价值已经成为普遍关注的话题。
本课程从数据挖掘以及数据分析讲起,结合大数据背景时代行业特 点与现状,希望能对如何利用当前数据资源开展数据挖掘工作及有效的 进行数据收益分析做一些有益的探讨。
• 从1995年起,以WEB技术为代表的信息发布系统,爆炸式地成长起来,成为目前 信息发布 Internet的主要应用。
阶段
• 1997年底召开的APEC会议中提出各国共同促进电子商务发展的议案,引起全球 电子商务 的关注。1998年被称为电子商务年。
阶段
• 随着SaaS (Software as a service)软件服务模式的出现,延长了电子商务链条, 全程电子 形成了当下最新的“全程电子商务”概念模式。 商务阶段
营销研究人员
83%
对竞争对手产品的分析
81%
公司的年度报告
77%
会议、贸易展会
74%
分销商
70%
供应商
65%
如何应用情报的?——
• 谁在用? • 为什么用? • 谁没有用情报?为什么? • 在什么情况下用? • 通过什么方式? • 使用者是如何获得情报的? • 他们获得情报的意愿如何?
效果
13
效果
9
渠道
情报的多渠道来源——不同渠道的情报内容不同
•国家经济指标
•房地产
•消费水平
•股市资讯
提
经济来源分支
炼
销售 人员
竞争 对手
时效
情报圈
甄 别
•信息收集 •信息分析 •情报储存 •信息情报传递
技术技源来术分源来支分支
同行合 作伙伴
公司分支
广告宣传 活动
客户
分析报表、CEOS
人力资源分支
朋友
网络
内部信息
包括竞争对手的基本情况,通 常是放在一个文件夹或可供随 时检索的数据库内,并可经常 进行更新
和新闻公告近似,但会确认对 企业战略和战术有影响的事件
包括主要的战略新闻和影响因 素,以高度浓缩的形式报告
汇总主要的战略问题,并包括 支持汇总的详尽分析
关于某一确认情况或问题的一 到两页长度的报告。汇总主要 的支持性分析,并提供相应行 动的建议
• 公司战略 • 营销政策 • 产品服务数据 • 财务报表 • 市场分析报告 • 销售人员业绩
渠道
外部信息
• 媒体新闻 • 行业统计 • 股市资讯 • 同行网站 • 分销商报表
11
渠道
信息情报来源真实性评估
据美国308家公司的调查结果显示:
销售人员
96%
顾客
92%
行业期刊
89%
公司的促销材料
84%