大数据在商业中的使用都是为了帮助我们解决问题。它是关于使用我们可用的大量信息来找到答案，这些答案将帮助我们更有效地工作，使用更少的资源并创造更多的价值。 大数据大师专栏 大数据在商业中的使用都是为了帮助我们解决问题。它是关于使用我们可用的大量信息来找到答案，这些答案将帮助我们更有效地工作，使用更少的资源并创造更多的价值。 更多阅读 大数据分析 大数据：分析领域 12 个月的精彩回顾 沃尔玛如何应对大数据技能危机 HR 如何以智能方式使用大数据（提示：大多数不是） 大数据和分析如何改变足球 大数据是骗局吗？ 但在您开始收集和分析数据之前，了解您想要回答的问题很重要。我总是建议我的客户不要仅仅因为他们可以就继续“分析任何事情”。如果没有明确定义的问题，他们很可能会迷失在无关背景噪音的迷雾中，这些噪音产生于一个一切都数字化和数据化的世界。

以下是大数据可

以帮助回答的三个重要业务问题，以及公司已经如何使用大数据回答这些问题的示例。 我们的哪些客户可能会购买特定产品？ 了解您的营销目标对象对任何企业都具有重要价值。零售商使用销售记录、在线交易和忠诚计划来仔细记录客户购买的商品。超市 Tesco 使用其会员卡来跟踪顾客的每一次购买，因此它 Whatsapp 手机号码列表 可以定期为他们经常购买的产品发送折扣券。 在美国，沃尔玛通过监控社交媒体更进一步——如果客户（或客户的朋友）在网上提及产品，他们可以使用他们的社交基因组技术介入对话，并将他们的注意力吸引到促销活动上折扣。 一个非常有价值的例子是，英国超市塞恩斯伯里发现，虽然一种特定品牌的麦片卖得不好，但值得进货，因为购买它的少数人几乎都是普通的、高消费的顾客。

谷歌和 Facebook 的商业

模式基于其将客户与产品相匹配的能力——利用其在非付费客户（我们）上建立的详细信息，允许其付费客户（广告商）准确地将广告定位到高度精确的人口群体. 银行利用他们对客户财务状况的每一个细节的访问权限，向最合适的客户提供产品——向富人提供高息储蓄账户和投资产品，向财务状 WS 号码 况不佳的人提供低息合并贷款。 我们的哪些客户最有可能离开？ 对您的服务不满意的客户不太可能长期停留。大数据为企业提供了发现问题并在损害变得严重之前采取补救措施的机会。 在美国，T-Mobile 在分析发现“部落领袖”的潜力后，仅在一个季度内就将其流失率（离开客户）降低了 50%。这些人的购买习惯（在这种情况下，网络的选择）在他们的同龄人群体中具有很大的影响力。通过发现适合该人群的客户何时有流失的危险，可以努力将他们吸引回来。