
大数据赋能 迪信通开启智能生活新时代
伴随移动互联网的发展,不管是消费者还是企业厂商,无一不是在追求着“效率”与“精准”。因此,“互联网+”和“大数据”也便成为各行业大佬们有效占领市场的必杀技,手机通讯行业也是如此。
日前,由国内最大的手机零售连锁企业迪信通编制的《2017年前半年手机零售与消费者指数》正式发布。该数据报告详细描述了手机销售市场中的各项大数据趋势及变化,包括2017年上半年各品牌手机销量对比、畅销机型、换机市场变化、以及消费者端的行为调研分析等等。看似平常的数据背后,是迪信通对于行业敏锐的嗅觉。而对于手机通讯行业而言,这也是一次具有标志性意义的事件。
海量真实数据为市场分析服务
智慧零售时代,精准的营销与大数据分析,对于品牌商来说,至关重要。我们有理由相信未来社会的发展都将”以数据为中心”,通过对消费者行为习惯的记录产生庞大的数据,借以完成对市场趋势的把握和分析。手机通讯行业也不例外,同样需要大数据这把万能钥匙。
迪信通最大的优势则在于拥有海量数据(34.330,2.31,7.21%),且是真实的数据。迪信通在手机通讯领域深耕24年,积累了数亿的用户,这些用户活动形成巨大的多元化数据。在迪信通遍布全国超过3000多家门店中,用户留有真实姓名和相关身份信息,如果以手机号码作为身份识别,还能发现他们在迪信通商城购买其他电子产品时的身影。迪信通所有用户的身份信息均能实实在在的对应到真实社会中的每一个人,这在互联网数据中是非常难得的。
迪信通将用户年龄、性别、地域、偏好等一些看似毫无关联的数据,组成用户习惯和需求的完整画像。通过对这些数据的智慧互联和智能分析,不仅可以轻松完成单个用户的画像,而且能实现圈层群体的立体化画像,真正实现对每一个手机需求的消费者更具像、更精准的预测。可以说,与其他第三方数据相比,迪信通大数据更符合中国手机市场需求,更加具备自主性、有效性、以及系统共识性。
以消费者为中心的一站式服务
传统观点认为,手机市场主要在于买卖。但事实上,消费者对于手机的需求是一个链式需求,包括买手机、用手机、修手机、换手机的全周期。传统行业划分下分散、孤立的商业模式已经无法满足消费者的多样化需求,迪信通的发展正是由此展开。
迪信通基于“让通讯生活更简单”的意愿,来打破行业间的壁垒,为消费者提供一站式手机生活服务。通过结合大数据用户画像,根据不同消费者属性、不同阶段和不同需求对人群进行细分,从而精准地定制消费者专属的手机生活服务,为消费者提供从“购机”、“换机”、“提升生活品质”等不同层面的手机生活需求。也就是说,消费者可通过迪信通完成手机消费中的任意一环。凭借大数据的计算和分析,迪信通就像一个贴心的专属管家,将消费者所需的信息和服务精准地传递到消费者手中,且随着消费者习惯的变化而随时调整。
如今手机已经成为人们生活中不可或缺的伙伴和工具,而迪信通正是凭借其平台优势,围绕消费者使用手机的各个生活场景发力,触达并解决消费者各类手机相关需求,从而真正实现迪信通“让通讯生活更简单”的企业愿景。
新型业务展现企业更多价值
除了基于手机本身使用场景的服务外,近年来,迪信通还积极与各大品牌厂商合作,寻找新的业务互动合作模式,通过回应和满足消费者对手机使用的新需求,真正形成一个完整的“生活闭环”,为消费者提供多维度、多元化的手机生活服务。
日前,迪信通联合苹果、三星、华为、荣耀、OPPO、VIVO、摩托、金立、小米、酷派、联想、魅族、美图等诸多知名手机厂商推出新机租赁业务。该业务不仅能满足消费者在短期内更换新手机的需求,同时也能让消费者更加了解手机品牌、了解迪信通的服务,为企业吸引更多年轻、时尚的消费人群。随着时代的发展,从拥有到使用,消费者需求趋势的改变必将为全球手机消费带来巨大变革,而租机网络在中国迪信通正悄然发展,通过租机让中国消费者获得更好更优质的手机消费新趋势,同时也为迪信通积累更多真实可靠的数据来源。
当然,迪信通对于新型业务的探索还有很多,例如装修升级门店、打造极致化的手机与智能硬件体验场所D.Phone UP+体验店、下沉渠道发展迪信云聚、联合手机厂商开启二手良品销售等等,利用大数据打通购机、换机两大消费人群需求,通过多形态业务发展将潜在人群无限扩大,实现一个以消费者为中心的具有迪信通特色的服务体系。
基于大数据分析而来的迪信通手机销售指数正在深刻改变着手机使用的各个场景,不仅为迪信通赋予了新的平台价值,也为手机通讯行业的创新发展提供了一种新的可复制的新思路,一旦促成行业的裂变,这种创新能量将不可估量。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-29左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-29CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-29CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-29解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-29解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-29鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-29用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-29从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-29CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-29解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-29用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-29从数据到决策:CDA 数据分析师如何重塑职场竞争力与行业价值 在数字经济席卷全球的今天,数据已从 “辅助工具” 升级为 “核心资 ...
2025-07-292025 年 CDA 数据分析师考纲焕新,引领行业人才新标准 在数字化浪潮奔涌向前的当下,数据已成为驱动各行业发展的核心要素。作为 ...
2025-07-29PyTorch 核心机制:损失函数与反向传播如何驱动模型进化 在深度学习的世界里,模型从 “一无所知” 到 “精准预测” 的蜕变,离 ...
2025-07-29t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异分析的两大核心方法 在数据分析的广阔领域中,判断两组或多组数据之间是否存在显著差异是一项 ...
2025-07-29PowerBI 添加索引列全攻略 在使用 PowerBI 进行数据处理与分析时,添加索引列是一项极为实用的操作技巧。索引列能为数据表中的每 ...
2025-07-29CDA 数据分析师必备技能全解析 在数据驱动决策的时代,CDA 数据分析师作为连接数据与业务价值的桥梁,需要具备多元化的技能体系 ...
2025-07-29解析 LSTM 训练后输出不确定:成因与破解之道 在深度学习处理序列数据的领域,长短期记忆网络(LSTM)凭借其捕捉长距离依赖关系 ...
2025-07-29χ² 检验与 t 检验:数据差异分析的两大核心工具 在统计学的方法论体系中,假设检验是验证数据规律、判断差异显著性的核心手段 ...
2025-07-29