大数据时代，教你怎么用大数据里赚钱!

在大数据时代想赚钱必须会运用大数据，掌握了大数据技术就可以赚到大钱。

当数字营销技术已经普遍得到认同，并且在过去一些年当中日渐成熟，收集和利用数据的迫切希望也开始加快了步伐。

在交际圈和客户体验领域，“数据”已经成为一切跟数字有关的事物的相联系的统称。包括联系方式、交易记录、行为信息，甚至是录像、影像之类的内容。这种现象已经不可避免地导致了对数字价值的滥用和投机。

我们认为数据的价值不在于它的搜集和储存，而应该源于数据分析的过程、基于数据创造深刻的见解，和在这些见解基础上的采取行动。这种价值在当品牌通过改进的商品和服务可以为数据的创造者——顾客提供更好的体验时才会显现。

一般来说，有三个模型可以帮助营销者学会更好地利用数据，更好地优化营销预算，以及驱动市场导向创新。

1.利用模型识别算法改善市场细分

2.通过倾向分析做出精确的预测

3.对顾客信息进行过滤以提出更好的推荐建议

细分模型当算法是用来分析顾客数据集的时候，受众市场细分就变得更加复杂精细。人类只能处理不多的一些的跟消费者细分相关的变量，而计算机软件就不受这个限制。这对于要计算特定顾客群的真正价值来说非常重要。此外，营销者可以很快速地摆脱传统的市场细分模型，这种传统模型通常建立在小范围的基础人口数据点上。它们包括产品细分（人们买或者不买的产品种类、群体）、品牌细分（人们喜欢或不喜欢品牌种类、群体）、行为细分（人们购买频率、在购买点停留时间、与客服接触频率以及降价打折对他们的影响）。

倾向模型
倾向模型可以让你预测单个顾客或细分顾客群在未来的行为表现。假设你掌握了正确的数据，你就有可能用相应算法将某一个消费者与其他消费者进行比较，从而预测出这个消费者将会花费他们生命当中多少的时间来与你的产品共同度过。举个例子，一个很高数额的一次性购买所带来的价值就不如一个数额低但是持续性地购买带来的价值高。在这种情况下，专注于研究后者市场就显得意义非凡。预测客户的参与倾向也是可以的，只要弄清楚某一个特定客户点击你的内容营销或的可能性有多少，或者邮件沟通能够产生多大的效率提高作用。另一个有价值的倾向模型就是可以测量购买的倾向。它会告诉你消费者是不是准备要开始购买行动，它可以帮助你用合适的报价触达目标消费者。这种模型也可以使那些不准备购买的客户呼之欲出，以便于品牌可以用更有竞争力的报价去触及他们。

推荐模型
    亚马逊有一个自动推荐的程序，最为著名的就是“买了这个产品的人也购买了......”。运用推荐算法，商家不再局限于向上销售，而是能够提供数据服务以便真正帮助消费者找到他们想要的产品和服务。交叉销售推荐对消费者来说是一个非常有用的功能。不仅仅是推荐同一种产品的其他版本，而是建议消费者购买其他类型的产品，从而达到捆绑销售的目的。这一功能在服装上作用得很好，但同时在其他产业如娱乐产品也可以发挥作用。比如提前购买电影票附带点心，享受快递服务，就是一个很好的例子。“下一步销售”推荐使用的数据支持更加广泛，它是用来向消费者建议她想购买的下一件物品，这个在价值附加服务领域表现尤其突出。比如，如果一家自行车厂商知道某一顾客刚刚更新了他的自行车，他就可以提供一套工具或者配件帮助消费者从购买中得到更多价值。运用以上三种模型，企业可以通过数据挖掘所收集的数据资料的真正价值。