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大数据帮助零售商吸引移动客户

来源:机房360 作者:yuxin编辑 更新时间:2013-4-8 15:51:31

摘要:移动行业预测分析产品供应商Medio联合创始人兼首席技术官BrianLent表示,如果没有实时分析和数据科学家,大数据仅仅是一堆无用的数据,“你可以有效地手机和存储大量数据,但是如果你不知道如何利用这些数据、如何分析数据以及投入运营使用,你就无法获得这些数据的真正价值。”

  根据2012年思科视觉网络指数(VNI)预测,到2016年,随着移动设备的日益普及,将有价值近190亿台设备连接到网络。因为智能手机和平板电脑,正在推动这种爆炸性的增长。
  
  面对这些移动设备产生的庞大数据量,很多零售商并没有做好准备。移动行业预测分析产品供应商Medio联合创始人兼首席技术官BrianLent表示,如果没有实时分析和数据科学家,大数据仅仅是一堆无用的数据,“你可以有效地手机和存储大量数据,但是如果你不知道如何利用这些数据、如何分析数据以及投入运营使用,你就无法获得这些数据的真正价值。”
  
  零售商需要开发预测模式来识别和挖掘移动客户,并制定有效的促销和激励机制来留住客户和减少客户流失。他同意这种说法,即数据是21世纪的石油。
  
  随着移动购物正在成为电子商务的发展趋势,零售商必须专注于收集和分析有价值的新的数据,“在大数据领域广泛应用的Hadoop等技术是分析数据的关键,”他表示,“但是,实时组件(在我们的例子中,也就是指预测分析)才是让大数据具有可操作性的关键。”
  
  他指出,零售商应该采取几个步骤来实现这一目的,例如设计移动工具来收集丰富的数据,例如设计Android、iOS和HTML5应用程序。“在我的职业生涯中,我学到的最宝贵的经验教训之一就是:如果你不记录每一次点击或者事件,你就无法挖掘这种信息的价值,”Lent表示,“所以你一定要确保你部署了全面的方式来记录所有的数据,并将这些数据放入大数据框架中。”
  
  Lent表示,客户信息和预测分析只是数据科学经验的三分之二,另外的三分之一是:人类专家。“我们称之为信息行业的‘粉红色独角兽’,这些包括数据科学家、预测分析科学家。例如在零售行业,这些专家需要不断尝试新技术,并为该行业选择适合的分析技术。”
  
  Lent看到大数据逐渐成为营销问题,而不是技术问题,属于企业的首席营销官的工作,而不是首席信息官的工作。他表示:“首席营销官需要投入更多资金到IT,因为在营销领域,首席营销官正在推动对大数据的需求。”
  
  正确的预测模型可以帮助零售商留住客户,例如允许零售商向目标客户提供相关的广告、优惠和促销活动的信息。他表示:“以平衡的方式来实现这一目标的唯一途径就是,通过我们所说的闭环优化,也就是,用户点击移动应用程序,然后我们将点击数据记录下来,并向客户提供相关推荐。”

    责任编辑:余芯

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