电话联系，马老师。让他给你开个绿色通道，马老师的阿里云大数据做的好。祝您成功。

大数据真的还不错，挺使用的，我买了台汇牛大数据营销系统，就帮我找到了好多精准客户。大数据用的挺广了。

利用大数据，其实就是对大数据进行深入的分析挖掘，并从中发现商机，用数据辅助决策。如果有兴趣，可以到我们的官网去看看，我们奥威独有的通用行业标准方案中就有零售方面的：http://www.powerbi.com.cn/page126

运营商的大数据无疑是最为全面最为精准的，运营商就好比高速公路

1.数据采集

数据采集其中分为线上与线下，而在这其中可以分为线下门店数据宝安装、在特殊场景利用数据宝采集、利用LBS技术通过地域区分数据与通过线下采集数据来进行线上数据分析对比。线下门店数据宝与在特殊场景利用数据宝采集：线下门店数据宝是在指定的门店中安装一个数据采集设备，通过WiFi探针功能采集到店顾客手机mac码，来进行精准数据采集；特殊场景采集数据是利用移动数据宝，同样采集指定区域的手机mac码进行线下用户的精准行为。LBS技术通过地域区分数据：LBS通过指定区域、地点来精选数据采集调取。通过铺设的WiFi设备来进行实时的数据采集，而通过LBS来进行把所需要区域的数据调取出来，加以利用。2.数据清洗原始数据采集上来时往往都是不规则、非结构化的数据，而且数据大量存在重复、缺失、错误等问题。所以需要进行数据清洗也就是数据画像分析，并将清洗的结果传输到分析及运用系统中以供使用。原始数据中可能携带一些用户隐私相关的数据，在数据清洗时，需要通过标签化、分类化等等方式对这些数据进行处理。对于非结构化的数据我们也需要采用数据建模及数据治理等方法将数据转化为结构化数据，这样才能后续统计分析的速度。3.数据运用前面二个运用只是基础的环节，最重要的是如何利用数据来达到营销效果。数据可视化是数据分析及运用环节十分重要的展示窗口，通过这个窗口可以让更多的、各级工种得到数据传递的规律和价值，并使数据在工作决策中起到十分重要的作用。除了数据可视化还是用户画像分析也是重要的营销手段，通过线下数据和线上数据分析，进行精准客户一系列分析会更加了解客户他们的喜好、浏览习惯、是否拥有消费能力等等，根据这些还可以制定出符合精准客户痛点的营销方案，力求营销最大化。

前段时间有学员和我吐槽道：感觉现在“大数据”已经被戴上了魔咒，和别的企业家交流的时候，不提大数据都不好意思开口说话。

我曾在移动全网营销课程上强调过：企业应该要学会运用大数据的思想，但必须从小数据开始。 ▲《白金数据》丨从小数据开始积累、分析犯罪分子在大数据的风头下，很多企业还没开始分析自己公司里的小数据，就火急火燎地研究大数据，结果事倍功半，甚至开始怀疑大数据。为什么从小数据开始研究呢？什么是小数据呢？小数据，就是企业个体化的数据。它并不是指数据量小，而是根据企业内在经营的特点，梳理出来的一整套数据。企业的员工数据、官网数据、电商数据、广告数据、产品数据以及客户关系管理数据（CRM）等都属于小数据。如果能针对性地找出帮助企业做决策的数据，那样决策将更加科学和严谨。大数据中透露着行业发展规律，而小数据则侧重于深度挖掘，可以用来提升效率和增加营销的机会。其实企业的业务和管理，主要还是依赖以内部数据为主的“小数据”，也就是企业的自有数据。小数据最能反映企业经营状况，而且小数据的收集和公司核心运营项目的关联性很强，含金量也更高，还能透过它真正了解经营的状况和消费者的需求。今天我想重点和大家说一下客户关系管理数据的分析和应用，我觉得可以从三个层面进行分析。首先，是对现有客户数据的全面分析。 大家都明白，开发新客户的成本越来越高，所以企业应该对客户数据进行全面分析，来解决老客户留存问题。也就是当获得新客户成本越来越高的时候，怎么样留住老客户是每个企业需要考虑的问题。简单来说，就是要求企业借助数据懂客户，知道客户的背景，他们想要什么。 比如号称全球华人内容手艺人社区的“开稿”，当创始人老谭（谭瑞岗）看到猪八戒有上百万的数据，但是生产出来的却是类似500的网站、50的logo这样的产品，他觉得应该借助小数据来做一件更漂亮的事情。 他知道企业需要什么样的设计，也清楚内容生产者怎样才能和企业的需求匹配起来，而且现在很多企业都在强烈追求优质的、个性化的内容，也愿意为更好的内容掏腰包，所以他一开始就宣称要提供有品质的高端服务。 他没有和猪八戒去比谁拥有更多的数据，而是看谁对数据的挖据更深刻，他对数字进行了严格的把控。7月份的时候开稿已经有570个邀请入驻的内容手艺人，在他的规划中，这个数字到一定程度时还会进行更严格的控制。他设想，未来会有更多精彩的内容被创造出来，对“小数据”的深挖也能保证“开稿”客户的服务体验和效率都更胜一筹。▲塔吉特超市丨通过准妈妈的消费数据，来预测其他女用户“怀孕趋势”，从而邮寄孕妇产品优惠券 其次，是对数据变量的全面把握，主要用来预测忠诚客户和客户流失的原因。 客户的忠诚度必须建立在客户满意度之上，企业的产品或服务如果能一直让客户满意，客户自然忠诚。但一旦哪些方面服务的不好，比如客户对产品后续服务或某一体验不满意，反馈的问题没人解决，那客户流失就再正常不过了。客户数据不仅有静态的，也有动态的。比如客户购买服务或产品的记录及消费记录、客户和企业的互动记录、客户的消费行为及爱好、客户咨询的记录，动态数据的变化会对客户的消费产生很大的影响。 比如当客户有需求或者遇到问题的时候，会打电话或者留言咨询，如果第一次问题没有解决，客户会求助第二次。但是很多时候两次信息不对等，客户就需要把问题重新讲一遍，很显然，客户会感觉不被重视，体验感变差。要是第二次问题还没有解决，这个客户很可能就转身投入别人的怀抱里了。动态数据会被分散到企业的不同部门、不同环节，是很难收集和把握的，所以更需要企业用心去关注、去积累、去分析。只有通过对数据变量的分析才能发现客户流失的原因，从而不断改进，为留下来的客户提供更好的产品和服务体验。▲《地平线系列：大数据时代》丨从小数据中发现规律 最后，要把社会、心理、人文等因素考虑进去，可以使数据的分析结果更加准确。在这里强烈建议有条件的企业建立详细的客户档案，包括客户基本数据、客户交易记录、客户与企业互动记录以及客户反馈的问题，数据越丰富，分析结果就会越准确。实际上，网络营销就是要去做客户的精准分析，只有了解用户的习惯才能更高效的找到潜在客户并进行成交。因为客户所做的每一个决策都是有原因的，而企业的每一个行为也都会对客户的决策产生影响。所以企业可以充分利用自有的数据，挖掘出其中蕴含的客户信息、交易信息以及有价值的客户关注的重点 ，相信全面的分析也能帮助公司降低运营成本，同时提高企业的运营效率。