大数据分析工具的应用前景

谈到大数据分析工具，可能这个概念还是不太让人明白。至少在大多数行业里少提到大数据分析工具、大数据软件这个说法，可以说大数据技术架构，也可能说数据挖掘软件。这里提的大数据分析工具是围绕大数据分析与应用的一系列工作与系统。

目前大数据分析工具在金融服务、零售、医疗卫生/生命科学、执法、电信、能源与公共事业、数字媒体/精准营销、交通运输等行业得到了广泛应用。其中，包括金融服务（风险和欺诈管理、客户全方位分析）、执法（实时多模式监管、网络安全监测）、数字媒体/精准营销（实时广告定位、目标客户群定位、网站分析）则应用的较多有如蚁坊软件旗下的鹰眼系统、识微科技旗下的精准营销推送系统识微产品等。

提到的金融数据，这个涉及面很广，就我有限的接触来看就有很多，比如基金公司的销售数据，客户持有份额与交易数据，客户接触数据，客户网站浏览数据等；比如银行涉及到进出帐户的数据，客户基本信息的数据；比如保险公司有客户购买保险的数据等。概括而言，可以分成以下几大类：客户基本属性数据、客户产品购买数据、客户交易行为数据、客户偏好数据……能做什么分析需要看能获取什么数据，如果你能够把行业第三方的数据整合进来，可做的挖掘就多了。例如，如果做为基金公司能够获得用户在网络上的浏览行为数据，你就可以判断用户最近有没有关注相关产品，有没有关注竞争对手的产品。这些，都可以应用精准营销产品予以实现。

接下来，谈谈大数据分析工具，在营销领域中发挥的作用。营销监控与评估：这个是容易被忽视的领域，因为是涉及到具体战术的工作。

以后大多数人都关注营销效果的最终效果，比如搞了个客户营销产品，看最终转化了多少，但其实有很多环节可能会影响到用户的转化。比如接触情况，比如吸引性，比如消费滞后性等等。这些需要依赖于大数据基于更客户更准确的解答。如果你能获取的数据可以洞察用户在整个相关产品里的使用行为，你就可以洞察用户潜在的流失风险与去向。例如，你会发现原来较优质的客户最近在一段时间里突然不太活跃了，这可能就会有风险，但是到底是最近比较忙没有交易？还是另有他爱了？这个需要依赖于大数据进行洞察。用户可能这段时间正在关注或已经购买竞争对手的产品，这可以提供更大的营销管理价值……

其实还有很多，就不多说了，只要是你所关心的核心问题，大数据分析工具就能为你保驾护航，让你徜徉于关心的领域游刃有余。