常見的幾類大數據分析應用場景，你知道哪些？

 

提到大數據分析大家都耳熟能詳，不過企業真正關心的還是大數據如何真正在企業中落地應用，現階段的大數據已有眾人追捧的虛無縹緲的概念走向落地。如今的大數據被視為一種新興的技術，更多的用來指導企業經營工作，被廣泛用于精準營銷、金融風控、供應鏈管理等諸多實踐領域中，大數據時代已經到來。

下面為大家總結大數據常見的五個應用場景：

 

 

場景一、基于客戶行為分析的產品推薦

產品推薦主要是基于歷史的客戶信息、交易記錄、購買行為、購買軌跡等客戶行為數據，為客戶推薦產品，包括瀏覽這一產品的客戶還瀏覽了哪些產品、購買這一產品的客戶還購買了哪些產品、預測客戶還喜歡哪些產品等，個性化推薦產品；另一個重要的屬性是基于客戶的社交行為，關注他的社交圈，推薦他圈子流行的產品以及推薦給他輻射的圈子相關產品。

 

場景二、基于數據分析的廣告投放

DSP為廣告主提供數據分析服務，包括廣告投放試驗、時段分析和效果分析。例如，依托數據平臺記錄每次用戶會話中每個頁面事件的海量數據，可以在很短的時間內完成一次廣告位置、顏色、大小、用詞和其他特征的試驗。當試驗表明廣告中的這種特征更改促成了更好的點擊行為，這個更改和優化就可以實時實施。再如，根據根據廣告被點擊和購買的效果數據分析，根據廣告點擊時段分析等，針對性進行廣告投放的策劃。

 

場景三、基于客戶評價的產品設計

客戶評價數據對產品改進具有非常大的潛在價值，它是企業改進產品設計、產品定價、運營效率、客戶服務等方面的一個很好的數據渠道，也是實現產品創新的重要方式之一。客戶的評價既有對產品滿意度、物流效率、客戶服務質量等方面的建設性改進意見，也有客戶對產品的外觀、功能、性能等方面的體驗和期望，有效采集和分析客戶評價數據，將有助于企業改進產品、運營和服務，有助于企業建立以客戶為中心的產品創新。

 

場景四、基于數據分析的產品定價

產品定價對該產品收益最大化有決定性的影響。產品定價不是隨便拍腦袋得出來的，而是基于一定的數據分析找到合理的定價標準，主要研究客戶對產品定價的敏感度，將客戶按照敏感度進行分類，測量不同價格敏感度的客戶群對產品價格變化的直接反應和容忍度。通過大量的數據試驗，從數據預測角度為產品定價提供決策參考。

 

場景五、基于客戶異常行為的客戶流失預測

客戶流失分析即通過客戶的歷史通話行為數據，客戶的基礎信息，客戶擁有的產品信息為基礎，通過數據挖掘手段，綜合考慮流失的特點和與之相關的多種因素，從而發現與流失密切相關的特征，在此基礎上簡歷可以在一定時間范圍預測用戶流失傾向的預測模型，為相關業務部門提供有流失傾向的用戶名單和這些客戶的為特征，根據客戶行為模型，預測客戶流失的可能性，并采取針對性措施。