今天我代表赛智时报()，在“中国时尚大会”上做了《企业大数据应用：从理念到实践》的演讲，主要讲了三个方面：一、什么：什么是大数据？二、为什么：大数据有什么用？第三个是：如何使用大数据？由于时间有限，我将重点介绍企业大数据的典型应用。我想非常明确地告诉传统行业的企业，我们正处于一个大数据快速变化的时代，在商业价值链的关键环节进行科学的数据分析，可以帮助传统企业提高洞察力，建立差异化的竞争优势。
大数据应用
赛智时代大数据应用研究表明，72%的企业更倾向于基于客户行为分析的大数据营销，其次是产品创新、风险预测、供应链管理和客户服务。我总结了八个高优先级的企业大数据应用领域。
1.基于顾客行为分析的产品推荐
产品推荐的一个重要方面是基于客户交易行为分析的交叉销售。根据客户信息、客户交易历史、客户购买过程的行为轨迹、同一商品的其他拜访或成交客户的客户行为数据等客户行为数据，进行客户行为相似性分析，为客户推荐产品，包括浏览该产品的客户浏览过哪些产品，购买该产品的客户购买过哪些产品，客户还喜欢哪些产品。产品推荐是一项发明，为电商公司赢得了近三分之一的新商品交易。
产品推荐的另一个重要方面是基于客户社会行为分析的社区营销。通过分析微博、微信、社区中客户的兴趣、关注、爱好、意见等数据，可以推荐出他喜欢的、在他圈子里流行的、或者推荐给他朋友的相关产品。
通过对客户行为数据的分析，产品推荐会更加准确和个性化。传统企业不仅可以依靠大型电子商务公司和社区网络的产品推荐系统来增加销量，还可以基于内部客户交易数据、公司自己的电子商务网站等直销渠道、企业社区来收集和分析客户行为数据，从而实现企业直销渠道的产品推荐。
2.基于顾客评价的产品设计
客户评价数据具有巨大的潜在价值。它是企业提高产品设计、产品定价、运营效率和客户服务的良好数据渠道，也是实现产品创新的重要途径之一。顾客评价包括对产品满意度、物流效率和顾客服务质量的建设性建议，以及顾客对产品外观、功能和性能的体验和期望。有效收集和分析客户评价数据，将有助于企业改进产品、运营和服务，有助于企业建立以客户为中心的产品创新。
3.基于数据分析的广告
DSP为广告主提供数据分析服务，包括广告测试、时间段分析、效果分析。比如依靠数据平台记录每个用户会话中每个页面事件的海量数据，可以在短时间内完成一个广告位置、颜色、大小、文字等特征的实验。当实验表明广告中的这种特征变化导致更好的点击行为时，这种变化和优化可以实时实现。再比如，根据对被点击购买的广告的效果数据的分析，根据对广告点击周期的分析等。广告投放的策划是有针对性的。
4.基于社区热点的趋势预测和病毒式营销
社区热点是大数据分析的结果。社区中的热门话题和搜索引擎中的热点分析通常具有先兆特征，可以成为流行趋势的预测。比如苹果的地方金，让地方色彩流行起来。同时，由于社区传播的广泛和快速，也可以帮助企业通过病毒式营销获得更多关注，比如小米的病毒式营销策划。
5.基于数据分析的产品定价
产品定价的合理性需要数据检验和分析，主要研究客户对产品定价的敏感度，根据敏感度对客户进行分类，衡量不同价格敏感度的客户群体对产品价格变化的直接反应和容忍度。通过这些数据检验，为产品定价提供决策参考。
6.基于客户异常行为的客户流失预测
在客户数据分析中，发现客户投诉较多，客户评价中存在负面情绪，客户购买量明显减少。根据客户行为模型，预测客户流失的可能性，并采取有针对性的措施。
7.基于环境数据的外部情况分析
从市场竞争对手的产品和促销的数据，从外部环境的数据，如天气(如雾霾)、重大节日(如双十一)、全国性事件(十八大)、热点话题(如中国好声音)、人们在社交媒体上的情绪(幸福感)等。我们可以发现外部形势演变的领先预测，并帮助企业应对环境变化。
8.基于物联网数据分析的产品生命周期管理
条形码、二维码、RFID等技术可以唯一识别产品。传感器、可穿戴设备、智能传感、视频捕捉、增强现实等技术可以实时采集和分析产品生命周期的信息。这些数据可以帮助企业跟踪供应链各个环节的产品，收集产品使用信息，从而实现产品生命周期管理。
企业大数据的应用远不止这些。理论上，企业价值链的每一个环节都有数据分析的必要性。随着大数据应用的进一步深入，应用场景会越来越多，从而最大化大数据应用的价值。
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