大數據這一概念，雖然火了很多年，但是仍然有很多企業(yè)，尤其是傳統企業(yè)，對大數據一知半解，乍一聽，以為你是賣數據的。大數據的應用領域其實很寬泛，擁有數據分析能力的公司也不少，甚至網絡時代人人都提大數據，似乎不提大數據就顯得沒有逼格，然而大數據絕對不是海量數據積累這么膚淺，也絕不僅僅只是擁有上億用戶這么簡單。那么問題來了，究竟什么是大數據？大數據到底能干什么？

什么是大數據？大數據能干什么，意義何在？

大數據應用于企業(yè)給企業(yè)帶來領域知識，每個行業(yè)、細分領域都有自己獨特的領域知識，大數據的能力在于，即使你此前從未涉足某領域，也能通過大數據快速獲得相關領域知識。當你身處某個行業(yè)，大數據則能告訴你目標用戶是誰？潛客在哪？產品因哪些缺陷而導致銷量不佳？未來應該何時開發(fā)新品，何時改進老產品？又何時調整市場策略？

通過大數據的解讀最終作用于企業(yè)提高核心競爭力與利潤率。大數據作用于人則能告訴你，疾病隱患在哪？哪個醫(yī)院更適合你？未來你的興趣點應該放在哪里？什么才是更適合你的職業(yè)規(guī)劃？那么，大數據又是如何完成對數據深度解析的呢？

目前淘寶系統的推送，比如猜你喜歡，都是通過大數據機器學習技術，對用戶的行為數據進行分析，通過人工智能對用戶進行深度學習，形成用戶畫像，掌握用戶的喜好，并實時推送更精準有效的商品信息，從而提高轉化率，提升銷量，不同用戶搜索商品時會展示完全不同的信息，依據個人喜好、消費水品等有所不同。

對海量數據進行身份識別與關聯匹配是最重要的一步

如何才能從海量數據中挖掘出價值？首先，我們需要對多樣性的海量數據源進行清洗。舉個例子：給你一個社交賬號，你是否知道對方是誰？長相？身材？婚否？收入？需求？這里的賬號信息就是一個數據源，僅有一個數據源或海量數據源都毫無意義。

接下來最重要的工作是身份識別，身份識別簡單講就是將社會個體“人”的各種屬性一一關聯，關聯即關系，萬物負陰而抱陽，陰陽相生，萬事萬物之間都有著千絲萬縷的關系，將這種關系一一對應后就可以具象地表述人、事、物，從而運用大數據分析能力達到預測的目的。

以具體行業(yè)為例，汽車行業(yè)面對的用戶群非常龐大，而最終購車行為卻反向減少，對于車企而言，通過已購車用戶樣本分析關聯用戶的各種屬性、標簽后，構建三維立體的數據模型，再根據這個模型對應的屬性、標簽去匹配相應的用戶。身份識別的意義在于豐滿、具象化目標用戶、潛在用戶，并準確鎖定他們。

通過大數據可以幫企業(yè)捕獲剛需用戶與潛在用戶

用戶永遠是企業(yè)發(fā)展的命門，通過大數據實現對用戶的身份識別與關聯匹配，結合到每一個行業(yè)，就會產生強關聯用戶和弱關聯用戶，探索現在即找到強關聯目標用戶，他們是強需求、剛性需求。應用于企業(yè)營銷，你可以去做產品推薦、活動推送，做精準觸達，這一部分群體可以馬上轉化為銷售利潤，這通常是企業(yè)當下重要的訴求之一。

而弱關聯則只是表明個體“人”，非強需求，他們作為潛在用戶在觀望你，并游離在產品周邊，如果以傳統視角來說，你永遠無法觸及他們，但在大數據技術下，潛在用戶變得具象和清晰，比如你可以知道，他們沒有購買產品是因為設計不夠炫，或是你的促銷點不足以觸動他，他們猶豫不決是因為你的定位和他們的認知都不對等。

弱關聯應用于企業(yè)可幫企業(yè)對其產品線、營銷策略、產品改進、新品上市、價格策略等一系列響應動作，運籌帷幄，掌控時局，進而提升企業(yè)核心競爭力，品牌影響力和市場利潤，這里就蘊藏著大數據預測未來的力量。

對于數據的清洗、關聯，再到用戶的定位與挖掘，最終都是為了解決具體的需求，那么在實際應用層面，大數據對企業(yè)而言，最重要的應用都有哪些？

大數據最直觀的價值是幫企業(yè)提升銷售轉化，降低獲客成本

從企業(yè)角度來說，大數據被廣泛應用于用戶挖掘，銷售線索尋找，產品改進，營銷推廣等等，比如汽車、金融、母嬰等行業(yè)，他們的用戶往往在一個階段完成消費，或是產品屬于細分領域很難抓取精準用戶，又或者市場進入低谷，企業(yè)發(fā)展急需轉型。

大數據通過整合全維度數據實現對用戶的精準分析，及時輸出有價值的線索信息，抓取有消費需求的熱潛客與銷售線索實現銷售轉化，還能擴大營銷線索，提高非店面新增潛客線索量。

大數據還能盤活企業(yè)自有CRM數據，通過對用戶信息補全，讓企業(yè)全面了解目標用戶的需求，并實時激活那些真正有需求的用戶，實現轉化，讓企業(yè)CRM原有的沉睡用戶真正發(fā)揮價值。

大數據通過觸媒分析，幫企業(yè)重新認識媒體渠道的作用與效果，策劃更有效的媒體投放策略，再結合用戶的需求分析，以更精準的方式幫企業(yè)提升媒體投放的轉化率。

大數據最深遠的意義是幫企業(yè)探索市場增量

通常，大數據應用方-企業(yè)，比較關注是否在當下產生可見的效果。對企業(yè)而言，通常急于利用大數據帶來銷售轉化，但從宏觀來看，雖然可以通過大數據應用獲得有價值的銷售線索，但這樣的數據無法規(guī)模化，現有的剛需用戶群體會趨于飽和，大多數制造業(yè)或傳統行業(yè)在發(fā)展中會遭遇這樣的瓶頸：當達到用戶規(guī)模飽和值時，再往上提升非常艱難，甚至阻擋不住企業(yè)銷量和利潤下滑的趨勢。

企業(yè)需要思考創(chuàng)新的增長點在哪？這就需要大數據的分析與預測力，再比如投資，強關聯投資的個體是剛性需求，而弱關聯的個體則始終只停留在瀏覽、關注這個層面，那么強關聯的個體規(guī)模是有限的存量價值，因為不是所有個體都馬上有投資行為，而弱關聯的個體雖不是剛需但通過策略、市場、運營可以使之向剛需轉化。這個基數具有無限大的增長空間，是未來最有潛力可挖的增量價值。大數據更深層的意義就在于帶領企業(yè)預測并啟發(fā)未來無限廣闊的增量價值，提高核心競爭力，創(chuàng)造長久價值。

分享題目：大數據真的有用嗎？
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