京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据临产业风口,该如何解读数据资产的商业价值
如今,大数据已不再停留于概念畅想阶段,对于大数据的认知与应用也越来越广泛深入,不管是政府还是企业都在加快行业建设与布局,资本市场的助推更是加速了这一进程。
本月初,IBM宣布收购大数据供应商Cleversafe以加强其大数据分析服务能力;10月14日,提供企业智能服务的大数据公司EverString获得B轮6500万美金融资,创下全球大数据商业智能领域最大的一起融资。全球范围内的资本加速入局,一时间让大数据商业应用领域的飓风再次强势来袭!
资本热潮背后的行业需求:大量企业数据资产的价值变现之路
透过资本对于大数据企业应用市场的关注,可以看到整个企业市场对于数据资产价值的强烈认同。相比几年前资本对大数据领域还只是懵懂和猜测,如今,大数据将作为企业发展驱动力的事实已真真切切摆在人们的面前。
然而,现在大数据行业整体很热,但实际分析可以发现:其应用领域更多集中于互联网、电商为主的线上企业,线下传统企业并没有多少受益。
按国家统计局数据,2014年中国社会消费品零售总额26.2万亿,以互联网电商企业为主的网上零售总额为2.8万亿,这说明,虽然线上销售发展迅速,但大部分的商业零售仍由线下传统企业来产生。相关的传统大中型企业,才是未来大数据商业应用的主力战场和爆发点,围绕这些企业的深入数据研究与数据资产变现是大数据产业链最有价值的领域。
由于传统企业(尤其是领先的大中型企业)自身对行业有着深入的认知,因此当前大量基于简单统计分析的大数据产品,实际被证明并不能满足其业务深化的需要。这说明,在大数据源的基础上,首先要具备行业的深入理解能力,加上与大数据分析技术手段的结合,通过深入的洞察,才能帮助企业真正发现和应用大数据的价值,推动其数据资产的变现。
大数据下的全景消费者画像提升企业的客户价值基础
当前,谈到大数据,很多企业都会谈到一个新概念--“人物画像”。实际上,人物画像作为消费者Profile建模内容,在研究行业已经从事多年。其本质是对消费者描述的一种量化形式,价值仍然取决于对消费者的洞察深度。
作为研究消费者几十年的资深用户专家,HCRCOO刘晓葵分析指出,现在市面上以在线广告、电商、IT为主的用户画像,都是面向购物推荐、精准营销和DMP广告等目的,只关注购物与浏览兴趣这些与商品销售直接相关的浅层关联。从消费者认知的角度而言,这种方法并不全面,应用上也有很多局限。
消费者的消费行为本质取决于其生活特性、消费心理以及价值观,而这些都是当前的画像体系所无法探知的。比如,如果用户常购买健怡可乐和木糖醇,以现有的购物兴趣标签机制,通常会推荐类似类目/品牌和浏览选择的商品。而从消费者研究的思路,发现的是用户存在无糖/糖尿病可能这个生活特性。显然该特性未来可推荐的商品更广泛(任何无糖食品、血糖仪/试纸…),接受度也更高。
如今,许多ToC类的大中型企业,也已经认识到通过大数据生成全面深入的用户画像对未来提升其客户价值帮助很大。但他们苦于自己没有能力完成,而现有的外部服务(如前面分析的)画像不够全面,对企业业务理解也不足,导致画像结果的实际深入应用价值不大。
这样的现状说明:一个好的标签画像体系,必须要有刻画全面的消费者Profile模型、深入的行业理解,强大的分析技术三者结合方可实现。长期消费者研究的背景优势,各行业的研究员对企业长期研究服务的深入认知,是建立全面深入的标签画像体系的必要条件。
一个全景、能够完整勾勒用户的标签体系,应该从人的整体出发,除了分析兴趣和基本属性外,还应该包括生活特性、家庭、心理学(价值观、消费观等深层影响消费行为),全面与深度兼顾,才能更加全方位准确的勾画出目标客户的全貌。
同时,在技术实现中,要将研究员的理论经验/规则抽象为专家知识库,再配合机器学习、自然语言理解与规则推演等大数据分析技术,从而能快速的自动化分析大规模(亿级以上)行为数据,生成个性化用户标签,为企业服务。
图:为某企业分析了200多亿移动互联网行为数据,生成了230万潜在客户特性画像
数据来源@HCR大数据平台
企业大数据商业应用的闭环模式
当前,许多传统企业已认识到大数据的价值,但他们发现在实际应用与数据资产变现之路上困难重重。从价值提升角度而言,对于很多大中型企业来说,相比于外部数据,实际上其内部大数据的整合与挖潜会更有业务价值。
企业要想在此有所成功,必须改变原有思路,根据经营/客户生命期为中心(非传统的管理/业务流程特性)进行内部大数据整合重构,结合外部数据,构建统一的业务大数据分析平台。在重构的数据基础上,借助服务商(研究公司而非IT研发/集成企业)的用户画像技术和对企业业务特性的理解,对现有以及潜在客户进行适合企业业务的全方位深入的标签化分析。得到的用户标签将具有更全面的维度和深度,并被所有业务部门共享(而非现在的数据与结果各部门各自管理和利用)和直接应用于后续的各种业务活动,这才可能进一步提升客户的价值贡献。
企业在应用的基础上,通过对内部数据和应用效果反馈的持续整合与分析的迭代,可逐步构建起企业大数据价值应用的闭环生态链。
数据来源@HCR大数据平台
HCR(慧辰资讯)成立于1993年,作为国内最早一批从事数据研究的行业翘楚,长期服务于国内100强大型企业客户,近期刚刚挂牌新三板(833309),其未来主要发展方向就是“大数据的商业应用”,CEO赵龙谈到企业对于大数据商用价值需求时感触颇深:“借鉴HCR自身多年的经验就是,继续坚持自己的强项,深入服务大中型企业用户(尤其是传统、线下企业)的相关需求,再加上自身拥有的消费者研究优势,结合行业领先的大数据分析技术能力,通过深入、全景的消费者画像服务,深入到企业深层经营服务中,帮助企业从大数据的深入洞察中发现新价值,从而在大数据产业链中建立起自身独特的核心竞争力!”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07