客户细分精准化营销-RFM模型

客户细分精准化营销-RFM模型
客户细分精准化营销-RFM模型

客户细分精准化营销——RFM模型

一、研究目的

1、了解哪些客户是价值、需发展、需保持、需挽留的;

2、对不同类别的客户进行不同的营销策略,增大客户购买的可能性;

二、RFM简介

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段,R近度(Recency),F频度(Frequency),M额度(Monetary)。该模型的作用如下:(一)给不同类别的客户进行不同的营销策略(称之为个性化营销策略),减少客户的反感,促进客户的转化,即精准化营销。

(1)对重要价值客户111进行推送“恭喜您成为VIP!如果您有问题,我们会优先处理;如果我们有新产品或新活动,会优先告知您!”“感谢您下单,祝你用餐愉快!”等等。

(2)对重要保持客户011(很久没有下单,但是以前非常频繁,贡献度比较大,这些忠诚客户流失了,需要紧急处理)进行“Hello,好久不见!”“回访找出流失原因”“保持联系,提高其忠诚度和满意度”“线下邀请参加活动”“线上互动功能开发、线上互动活动策划”等等,只要下单就行,即成为重要价值客户。

(3)对重要发展客户101(频次低,但最近下单,贡献度较大,有钱力的客户)进行“发放一定数量的优惠券,优惠券额度递增”“满就减”等等,让客户多下单,即成为重要价值客户。

(4)对重要挽留客户001(很久没下单,频次低,贡献度较大),对客户进行适当的挽留营销策略。

(5)对一般价值客户110(最近下单,频次高,贡献度较小,比较穷的客户),可以进行“会员卡充100送10”“满减活动”“套餐”等策略。

(6)对于一般保持客户010(很久没下单,频次高,贡献度较小,流失的比较穷的客户),可以“Hello,好久不见!已发放一定数据的优惠券,位置在……,请查收!”

(7)对于一般发展客户100(最近下单,频次低,贡献度较低,即新客户)进行品牌介绍以及多次消费刺激策略,“您好,我们是…..,致力于……。如果您有反馈或疑惑,请第一时间联系我们,电话……,公众号……。最近我们有促销活动,……”

(8)对于一般挽留客户000(已流失客户)不是我们的营销重点,所谓20%的客户创造80%的价值,而这部分是创造价值最少的一部分,则这些客户的召回属于次要工作。

(二)衡量客户价值和客户创利能力;

(三)是节约运营成本,提升ROI、运营成果、客户转化率等;

(四)判断公司是否稳健成长。研究表明,如果客户数按月呈增长趋势,则说明公司稳健成长。

(五)计算出重要价值客户下次购买需要多少天数,以便在该时刻对重要价值客户推荐原价产品、对其他客户进行折扣促销。

三、模型案例

数据来源:易食后台20171001-20180313的所有订单数据

结果如下:

图1 易食20171001-20180313客户细分(RFM)

从图1可以看出,用户共71610个。本来欲分为8类(前辈已进行过深入研究),后来只有4类,其中新客户最多,占46.4%,其次是流失客户,三四名分别为重要价值12.4%、重要保持5.8%。

新客户进行品牌介绍以及多次消费刺激策略,“您好,我们是…..,致力于……。如果您有反馈或疑惑,请第一时间联系我们,电话……,公众号……。最近我们有促销活动,……”

重要价值客户进行推送“恭喜您成为VIP!如果您有问题,我们会优先处理;如果我们有新产品或新活动,会优先告知您!”“感谢您下单,祝你用餐愉快!”等等。

重要保持客户进行“Hello,好久不见!”“回访找出流失原因”“保持联系,提高其忠诚度和满意度”“线下邀请参加活动”“线上互动功能开发、线上互动活动策划”等等,只要下单就行,即成为重要价值客户。

最后,对流失客户进行相应的召回策略。

当然,从这些原始数据中还能发现其他价值。例如:二次复购率逐渐提升。

图2 易食各频次客户数占比月度趋势

从图3可以看出,从2017年11月至2018年3月,客户数逐渐增长,说明公司稳健成长。

图3 易食R较好客户数占比月度趋势

从图4可以看出,重要价值客户的笔单价最高,需要维护好。

图4 易食各类别笔单价对比

从图4可以看出,新客户的贡献度最大,其次是流失,三四名依次是重要价值和重要保持。促使新客户下单是我们的首要工作,避免流失。重要价值客户创造的价值只有21.2%,远远不够。流失的价值占27.9%,比较多。

图5 易食各类别累计销售额以及占比

另外,重要价值客户24天后将购买第二次。

四、不足及后续优化

1、只考虑了购买行为,没有考虑其他行为,如打开页面、点击功能、点赞、分享到朋友圈、转发给好友、咨询问题、打赏等。

2、RFM模型只是极其简单的模型,还需要优化,因为电联或问卷调研客户会惹怒客户,造成相反的效果,因此需要更深入的挖掘客户,知道客户流失概率,响应概率等。

细分市场研究方法及市场规模测算模型探讨

细分市场研究方法及市场规模测算模型探讨 一、市场数据收集方法 (1)调研对象 外部调研对象:行业专家、行业协会、下游客户、竞争对手、供应商、经销商、代理商、合作伙伴、研究机构、大学、券商研究部等 公司内部对象:公司管理层、相关职能部门专业人员 (2)研究方法 内部访谈法、内部研讨会、问卷调查法、实地调研法、头脑风暴法、案头研究、基准分析等 (3)数据资料查找途径 商业数据库、谷歌、百度、豆丁、Chinainfobank、ISI等网站、国家统计局公布数据、年鉴、行业期刊、杂志、专业论坛、所属行业的权威机构公布数据、海关数据、行业协会公布数据、国家及行业重大政策和规划、行业研究报告、券商报告等 二、市场规模测算方法 1、市场规模测算及预测方法 (1)方法介绍 巴比社会研究法、直接投资额法、整体投资比例法、趋势外推法、回归模型法、普及率类比、瑞利多因素法、专家德尔菲预测法、直观判断预测法、时间序列分析预测法、回归分析预测法、结构分析预测法等 (2)推算思路 市场规模的推算方法较多,从行业特性来说,不同情况推算思路略有不同。从供应端和专家得到的信息和数据,并以此进行市场推估。这个方法比较适用于下游应用领域众多、消费不集中的情况;从消费端进行分层抽样再进行数据汇总,适用于下游市场比较单一,应用

领域相对集中的市场;同时采集供应端和消费端数据,并进行数据交叉验证,适用于产品或行业相对垄断,供应和消费行业都较为集中的产品或行业。 2、软件类企业案例——互动媒体系统平台 (1)背景分析: 互动媒体系统平台软件的下游行业主要包括电信运营商、广电新媒体运营商、广电网络运营商。在三网融合背景下,电信和广电运营商在基于内容的信息系统、双向网络改造、宽带升级、终端硬件投入的基础上,向广大受众提供IPTV、互动电视、网络视频、互联网电视、手机视听等各类互动媒体业务,这些业务的基础用户数量和营收情况直接影响系统平台软件的投资规模。 产业产业投资具体产品价值链环节 代表业务

电子商务客户细分与营销策略

电子商务客户细分与营销策略 来源:液压扳手https://www.360docs.net/doc/7513640109.html,/ 电子商务客户细分与营销策略*Targeted Marketing Strategies for E-Commerce Customers方刚梁雄健内容提要企业在开展电子商务营销的过程中,面对海量复杂的电子商务客户群,应基于顾客价值和顾客忠诚度的综合影响对电子商务顾客进行有效的客户细分,提出具有客户种类针对性的电子商务营销策略,为企业的客户管理实践和电子商务业务的运作提供有效指导。 关键词客户细分顾客价值顾客忠诚电子商务营销 学院北京100876自20世纪90年代初期起步以来,我国电子商务发展就呈现出“技术拉动”的鲜明特点,互联网技术与电子商务应用正在不断拉动及引导企业的商贸需求。目前我国电子商务市场发展,无论在网络用户数、网站数量方面,还是在计算机拥有量等方面,都有了显著提高,并且我国电子政务工程早在2002年便开始全面实施并已取得一定成效,这在很大程度上也促进了我国电子商务的发展。同时,我国持续推行的信息化建设以及逐步出台的相关政策法规很好地改善了电子商务的发展环境,包括网络基础设施运行环境、在线支付、信息安全、认证中心等,而我国的许多传统行业也逐步开展电子商务方向的业务,在一些企业中电子商务甚至已经成为其核心业务流程,行业电子商务的发展势头十分迅猛。

面对发展如此迅猛的电子商务市场,每一个电子商务企业都应思考和解决如何更好地对电子商务客户进行分类管理进而采取实施更加具有针对性的电子商务营销策略,从而有效提升电子商务企业的竞争优势和盈利水平。 菲利普·科特勒曾提出,在一定的约束条件下,顾客是最大化价值的追求者,因此企业的真正任务是价值[1]。价值驱动着大部分消费者行为,是决定顾客购买行为和选择产品的关键因素。根据William 的研究,企业最重要的20%的顾客创造了企业80%的利润,但其中50%的利润被30%的负利润顾客抵消掉了[2]。而在互联网技术迅猛发展的今天,网络信息共享使得电子商务市场上顾客在交易过程中信息不对称的不利局面得到彻底转变,顾客转换品牌的成本也大大降低。另外,根据美国一家权威研究机构Jupiter Research的一份研究表1客户价值评价指标体系客户价值评价指标当前价值利润贡献指标月消费支出每分钟通话平均费用未来价值稳定性指标月消费稳定性忠诚度指标流失倾向报告,在2006年之后,网络销售成长的关键,不再是获取新顾客,而是增加现有顾客的花费。故而,培育和提高顾客忠诚度,加强与顾客之间的联系,对于企业开展网络营销至关重要。电子商务企业面临的挑战已经从狭义的价格竞争扩大为更广泛的营销竞争。 以往文献中有单独从顾客价值角度或者单独从顾客满意度的角度分析电子商务市场[3][4][5],也有重点研究电子商务市场中顾客价值和顾客忠诚度的关系的文献[6],但在国内还没有文献将顾客价值与顾客忠诚度结合起来分析研究面向电子商务客户的针对性营销策略。 一、顾客价值量-顾客忠诚度指标的确定(一)电子商务领域的顾客价值及其作为指标变量的确定菲利普·科特勒在《营销管理》一书中提出,顾客价值是顾客从某一特定产品或

大数据下的精准营销策略

学士学位毕业论文 题目:大数据下的精准微博营销策略 学院:经济与管理学院 专业班级:工商管理 姓名:尹铭 指导教师:林彦新 完成日期:2017年3月31日

摘要 大数据时代的到来,改变生活的方方面面,并且数据正在以它独有的优势在各个领域内发挥重要的作用。虽然信息技术的变化对我们来说并不陌生,但是过去信息技术的改变重点往往在不那么被察觉的技术上,而不是更显而易见的“r(Information,信息)。大数据正是这个信息技术飞速发展的时代的产物。大数据时代下,精准的营销节省了时间,提高了效率,正逐渐成为营销市场最重要的发展方向。新浪微博作为一个大型服务类的社交网站,拥有庞大的用户量和信息量,这些用户量和信息量都为新浪微博作为一个庞大数据库的存在奠定了基础。大数据营销在新浪微博上的应用层面很广泛,越来越多的企业利用新浪微博这个大数据平台进行大数据营销。在这个互联网的时代,广告行业从以媒体主导转向以用户为主导,有了大数据平台的存在,以用户为主导的广告可以找出最合适的渠道和方式投放给目标受众。大数据营销的意义在于:突出了互联网广告的优势与目标受众进行互动式的交流,发现市场的新趋势从而改进自身,并且更节省投放广告的成本。本文将通过新浪微博,以具体案例进行分析,分析微博上的大数据营销的优劣处,总结微博大数据营销的意义所在。 通过本文的阐述可以进一步丰富有关企业微博营销的观点及思路。在现实上的意义来讲,希望可以通过本文对未来设想的可能性的思考,使得终端软件开发商可以将各种新媒体形式进行整合,将微博传播方式从目前的单一化变为多元化,以此来迎接4G 时代的大信息化,从而以更丰富的表现形式,更便捷的无障碍互动,将企业微博营销推入微时代营销。 关键词:大数据;精准营销策略;微博营销

互动营销(移动广告)及用户精准营销研究

互动营销(移动广告)及用户精准营销研究研发项目结题报告(上报集团版) 2010_LH_62 项目名称及编号 主要研究单位及负责 人(联系方式) 其他研究单位及负责 人(联系方式) 是是否集团重点(是/是否联合项目(是/否) 是 否) 福建公司10 2010年3月, 2010年12月项目经费(万元) 项目起止时间中山公司 15 技术方案及市专业类别研究类别超前研究场研究 移动广告、互动营销、精准营销、第三方监测关键词索引(3,5个) 通过该项目在研究单位内部的 评审结果 该项目在研究单位内部的评审意见: 1、在做移动广告项目的过程中,应考虑适当的方式避免对用户的打扰及对用户隐私的保护; 2、第三方监测机构需考虑第三方中立机构,建议项目组能够有所总结,为其他省公司开展业务 提供参考 3、移动广告不仅涉及支撑也是业务范畴的项目,建议后续引入业务部门进行相关的评审;

4、对于精准营销系统采用独立的系统是一种很好的方式,可以根据省公司的需求部署在不同现 网系统中; 5、建议项目在研究的过程中可以考虑与MM的结合,进行基于应用的广告模式的研究; 6、建议在业务运营的研究报告给中将运营模式进行归类,包括对政策环境和用户习惯进行梳理, 对于省公司有很大的借鉴意义。 项目创新性判断: 1、通用的跨媒体营销的互动营销运营管理体系 2、通用的用户精准营销支撑系统及技术方案 3、手机媒体的第三方监测的通用方法及有效的技术方案 4、中山公司的多媒体终端集手机屏、电视屏、多媒体屏于一体,有效地对手机客户端的同步演 示、各类广告的宣传、各类数据业务的订购进行整合,这种高度的整合模式是国内首创。项目的简介: 手机互动营销(移动广告)是以中国移动利用自有业务载体(梦网、12580、位置、手机报、游戏、视频等)或媒体资源(如营业厅、电子终端等),向公众发布广告信息(即介绍商品、劳务和企业信息等)的数据增值业务的统称。它打破了移动运营商的传统向手机用户收费从而获取运营收入的 1 单一模式能够为移动运营商带来后向价值链收入,是为运营商带来新收入增长点的不容忽视的全新领域。 移动广告研究的意义:

市场细分营销战略篇

一、市场细分的涵义及作用 市场细分的概念是美国市场学家温德尔·史密斯(Wendell R.Smith)于20世纪50年代中期提出来的。所谓市场细分就是指按照消费者欲望与需求把一个总体市场(总体市场通常太大以致企业很难为之服务)划分成若干个具有共同特征的子市场的过程。因此,分属于同一细分市场的消费者,他们的需要和欲望极为相似;分属于不同细分市场的消费者对同一产品的需要和欲望存在着明显的差别。例如,有的消费者喜欢计时基本准确、价格比较便宜的手表,有的消费者需要计时准确、耐用、且价格适中的手表,有的消费者要求计时准确、具有象征意义的名贵手表。手表市场据此可细分为三个子市场。当然,对同一产品细分市场的依据很多,细分的结果也不同,详细内容在后文再作介绍。 企业面对着成千上万的消费者,他们的需求和欲望是千差万别的并且分散于不同的地区,而又随着环境因素的变化而变化。对于这样复杂多变的大市场,任何一个规模巨大的企业、资金实力雄厚的大公司,都不可能满足该市场上全部顾客的所有需求。又由于生产企业其资源、设备、技术等方面的限制,也不可能满足全部顾客的不同需要。企业只能根据自身的优势条件,从事某方面的生产、营销活动,选择力所能及的、适合自己经营的目标市场,有必要细分市场。 这里必须指出的是,细分市场不是根据产品品种、产品系列来进行的,而是从消费者( 指最终消费者和工业生产者)的角度进行划分的,是根据市场细分的理论基础,即消费者的需求、动机、购买行为的多元性和差异性来划分的。通过市场细分对企业的生产、营销起着极其重要的作用。 有利于选择目标市场和制定市场营销策略。市场细分后的子市场比较具体,比较容易了解消费者的需求,企业可以根据自己经营思想、方针及生产技术和营销力量,确定自己的服务对象,即目标市场。针对着较小的目标市场,便于制定特殊的营销策略。同时,在细分的市场上,信息容易了解和反馈,一旦消费者的需求发生变化,企业可迅速改变营销策略,制定相应的对策,以适应市场需求的变化,提高企业的应变能力和竞争力。 有利于发掘市场机会,开拓新市场。通过市场细分,企业可以对每一个细分市场的购买潜力、满足程度、竞争情况等进行分析对比,探索出有利于本企业的市场机会,使企业及时作出投产、移地销售决策或根据本企业的生产技术条件编制新产品开拓计划,进行必要的产品技术储备,掌握产品更新换代的主动权,开拓新市场,以更好适应市场的需要。 有利于集中人力、物力投入目标市场。任何一个企业的资源、人力、物力、资金都是有限的。通过细分市场,选择了适合自己的目标市场,企业可以集中人、财、物及资源,去争取局部市场上的优势,然后再占领自己的目标市场。 有利于企业提高经济效益。上述三个方面的作用都能使企业提高经济效益。除此之外,企业通过市场细分后,企业可以面对自己的目标市场,生产出适销对路的产品,既能满足市场需要,又可增加企业的收入;产品适销对路可以加速商品流转,加大生产批量,

外呼销售精准营销数据挖掘模型

? ?OB实现精准营销需要建立的数据挖掘模型 第一:模型横向 1、会员定性:通过对会员姓名,性别,年龄,购买商品,购买时间,购买金额,商品品类 等数据。得出客户的购买习惯,购买能力,会员粘稠度。得出会员属性列表。 2、商品定位:通过同纬度得出商品销售生命周期,商品毛利,商品消费群等。通过此信息 策划OB商品。建立商品地图。 3、行销:根据现有销售数据库,分析各维度数据。得出针对不同时间,客户,商品使用不 同行销活动对营销的影响,参考此模型制定行销策略并预估营销效果。 第二:纵向: 1、业务需求分析:分析客户购买特性和购买记录,支撑营销策划。根据现有公司销售要求, 针对什么客户进行营销。包括“促销方案分析及评估”,“个性化商品”,“营销方案及有效化”,“促销敏感性和目标”等 2、数据准备和转化:为支撑相关业务要求,销售和客户数据能准确,全面精准与业务匹配; 另外能将相关数据按照数据库要求及时归类。 3、会员属性选择:根据业务要求能精准找到会员属性。符合相关方案要求。 4、建立会员模型:按照会员姓名,性别,年龄,购买商品,购买时间,购买金额,商品品 类,行销活动使用等数据等维度建立会员模型。包括客户模型,客单模型,积分模型,销售明细模型,商品模型,付款模型。 5、模型评估:在建立会员模型之后需要测试业务需求分析,数据转化,会员属性定义,商 品和行销模型匹配。能进行精准的市场定位,包括“客户价值及趋势”,“客户潜在价值及忠诚度”,“客户流失倾向”,“行销活动敏感度”,“客户消费倾向及消费周期”,“客户基本信息”评估。 第三:数据挖掘逻辑 1、分类问题:对数据进行分类,预测问题类别。通过对多个数据源进行分类,能够将数据 进行归类,并能通过数据分析发现问题同时对问题也能进行分类。 2、聚类问题:解决一群对象划分不同类别的问题。通过对不同的类型数据能统一和整理成 一个类别。这是分总概念,通过汇总不同类别数据和问题找到集中式解决方案。 3、关联性问题:upsell中的upsell和cross-sell。通过模型分析,帮助客户寻找商品,为商 品寻找合适客户。分析出客户的购买周期和购买特点找出客户潜在需求针对性做关联销售和交叉销售。 4、预测问题:预测变量数据是否为连续型的情况。通过分类和聚类,能将数据模型中的数 据和相关问题进行串联。找到问题的发展和变化趋势,预测问题以帮助改进销售方案最终实现精准营销。 OB-TEAM

数据挖掘应用案例:RFM模型分析与客户细分

数据挖掘应用案例:RFM模型分析与客户细分 分类:数据挖掘 | 标签:市场研究数据挖掘RFM模型 2012-01-21 21:39阅读(16854)评论(9) 这里,我先给各位朋友拜年,祝大家新春快乐! 兔年就要过去了,本命年的最后一天再不更新博客有点对不住大家!正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作,其中的RFM模型还是有一定代表性,就再把数据挖掘RFM 模型的建模思路细节与大家分享一下吧!手机充值业务是一项主要电信业务形式,客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求。 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有三个神奇的要素,这三个要素构成了数据分析最好的指标:最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。 我早期两篇博文已详述了RFM思想和IBM Modeler操作过程,有兴趣的朋友可以阅读! RFM模型:R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远,F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数,M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般原始数据为3个字段:客户ID、购买时间(日期格式)、购买金额,用数据挖掘软件处理,加权(考虑权重)得到RFM得分,进而可以进行客户细分,客户等级分类,Customer Level Value得分排序等,实现数据库营销!

这里再次借用@数据挖掘与数据分析的RFM客户RFM分类图。 本次分析用的的软件工具:IBM SPSS Statistics 19,IBM SPSS Modeler14.1,Tableau7.0,EXCEL和PPT 因为RFM分析仅是项目的一个小部分分析,但也面临海量数据的处理能力,这一点对计算机的内存和硬盘容量都有要求。 先说说对海量数据挖掘和数据处理的一点体会:(仅指个人电脑操作平台而言) ?一般我们拿到的数据都是压缩格式的文本文件,需要解压缩,都在G字节以上存储单位,一般最好在外置电源移动硬盘存储;如果客户不告知,你大概是不知道有多 少记录和字段的; ?Modeler挖掘软件默认安装一般都需要与C盘进行数据交换,至少需要100G空间预留,否则读取数据过程中将造成空间不足 ?海量数据处理要有耐心,等待30分钟以上运行出结果是常有的现象,特别是在进行抽样、合并数据、数据重构、神经网络建模过程中,要有韧性,否则差一分钟中断 就悲剧了,呵呵; ?数据挖掘的准备阶段和数据预处理时间占整个项目的70%,我这里说如果是超大数据集可能时间要占到90%以上。一方面是处理费时,一方面可能就只能这台电脑处理,不能几台电脑同时操作; ?多带来不同,这是我一直强调的体验。所以海量数据需要用到抽样技术,用来查看数据和预操作,记住:有时候即使样本数据正常,也可能全部数据有问题。建议数 据分隔符采用“|”存储;

谈销售组合预测模型构建及实证分析

谈销售组合预测模型构建及实证分析 本文从网络收集而来,上传到平台为了帮到更多的人,如果您需要使用本文档,请点击下载按钮下载本文档(有偿下载),另外祝您生活愉快,工作顺利,万事如意! 论文关键词:组合预测销售预测精度 论文摘要:销售预测是企业快速响应市场需求的先决条件,精确的销售预测不但有利于提高企业及其产品的竞争能力,减少经营风险,也是企业提高市场应变能力的有效手段。本文构建了组合预测模型,然后运用单项预测模型和组合预测模型对A公司的销售情况进行了预测分析和比较。实践证明,组合预测的预测精度比单项预测更高、可靠性更强,是企业制定生产计划和采购计划的科学依据。 随着全球经济的一体化,科学技术的快速发展,产品生命周期越来越短,消费需求日益个性化、多样化,市场竞争更加激烈,这样的市场背景使销售预测趋于复杂,难度越来越大,只采用一种预测方法,肯定保证不了预测的精度,因为每种预测方法对预测对象及对象所处的环境都是有一定的假设条件,任何一种单一预测方法都只利用了部分有用信息,同时也抛开了其他有用的信息,而不同的预测方法往往能提供不同的

有用信息,在这种情况下,组合预测法就应运而生了。所谓组合预测,就是采用两种或两种以上不同的预测方法对同一对象进行预测,对各单独的预测结果适当加权综合后作为其最终结果。由于组合预测综合利用了各单项预测模型的优点,聚集了各单项预测模型所包含的有用信息,减少了信息失真的可能性和随机性,因此,预测的精度更高、可靠性更强。 组合预测模型的构建 对同一预测问题采用n个预测模型分别进行预测,再根据对各单一预测模型预测结果的分析,确定各单一预测模型在组合预测模型中的最优权重系数,从而构成组合预测模型为: (1) (1)式中,fi表示t时刻组合预测方法的预测值;fit 表示t时刻第i种预测方法的预测值;n表示单一预测方法的个数;ki表示第i种预测方法的权重,且。 最优权重的确定 在组合预测模型中,最关键的问题是如何确定各单一预测模型的权重,因为合理的权重会大大提高预测精度。常见的权重选取方法有:算术平均法、标准差

数据挖掘应用案例:RFM模型分析与客户细分-沈浩老师

这里,我先给各位朋友拜年,祝大家新春快乐! 兔年就要过去了,本命年的最后一天再不更新博客有点对不住大家!正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作,其中的RFM模型还是有一定代表性,就再把数据挖掘RFM 模型的建模思路细节与大家分享一下吧!手机充值业务是一项主要电信业务形式,客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求。 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有三个神奇的要素,这三个要素构成了数据分析最好的指标:最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。 我早期两篇博文已详述了RFM思想和IBM Modeler操作过程,有兴趣的朋友可以阅读! RFM模型:R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远,F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数,M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。

一般原始数据为3个字段:客户ID、购买时间(日期格式)、购买金额,用数据挖掘软件处理,加权(考虑权重)得到RFM得分,进而可以进行客户细分,客户等级分类,Customer Level Value得分排序等,实现数据库营销! 这里再次借用@数据挖掘与数据分析的RFM客户RFM分类图。 本次分析用的的软件工具:IBM SPSS Statistics 19,IBM SPSS Modeler14.1,Tableau7.0,EXCEL和PPT 因为RFM分析仅是项目的一个小部分分析,但也面临海量数据的处理能力,这一点对计算机的内存和硬盘容量都有要求。 先说说对海量数据挖掘和数据处理的一点体会:(仅指个人电脑操作平台而言)

进行有效客户细分的八个步骤

进行有效客户细分的八个步骤 企业的竞争是客户的竞争,大多数企业已经意识到有效的客户细分是企业参与客户竞争的核心竞争力,企业的服务营销策略也离不开有效客户细分的支持。 企业在逐渐接受分级服务分类营销理念的同时,也面临越来越多的客户细分挑战。那么,如何进行有效的客户细分呢? 企业进行有效的客户细分通常需要经过以下八个步骤: 首先,明确细分的目标。目标不同,关注长期还是短期目标,客户细分的方法会有极大的差异性。典型的目标包括设计针对性的产品与服务、促进产品销售、提升运营效率优化成本结构、改进服务体验、提高营销效果与营销投入效用等。 其次,根据目标确定需要的资源和方法。经常由于企业资源条件的限制和方法的技术性障碍而进行取舍,甚至是对目标的部分影响。 第三,根据企业资源限制选择适合的可行方法。可行的方法不一定是最适合的,可行的方法也不一定有效,重要的是可行的方法是开始客户细分探索的基础。 第四,应用有效数据。企业现有的数据不一定完备,也不见得有效,数据本身可能也需要更为深入的处理以适应细分的方法。要意识到数据分析不一定是有效的,错误的数据或不完备的数据会导致错误的结果。 第五,分析细分指标的稳定性。对于细分采取的变量选择,要应用分析技术验证系统性,通常有效的客户细分需要分层的多维指标交叉获得,并不是越复杂越好,而是要找真正稳定和显性的细分指标。 第六,描述细分客户群的特征。描述细分客户群的特征,通常要求细分后的客户群体不仅能够可清晰的描述,同时也能够应用可靠的识别方法。

第七,通过实际应用验证细分的有效性。验证细分有效性的方法很多,要选择可行和适合的验证方法,没有经过有效性验证的细分是不可信的。 第八,把细分看成过程而不是结果,重头再来。客户细分本就是个学习的过程,客户细分会随着时间的推移和市场的变化而失效,时代在进步、客户在成长、市场在变化,细分的方法也需要不断调整和优化,要有重新来过的远见。 要有重新来过的远见。客户细分是个学习的过程,客户细分结果也会随着时间的推移和市场的变化而失效,时代在进步、客户在成长、市场在变化,细分的方法也需要不断调整和优化。 无效的细分导致企业后续投入的无效成本非常非常高,在没有充分把握的时候,建议企业最好寻求专业人士的帮助。

高承远:大数据精准营销的五大弊端

大数据精准营销的五大弊端 高承远 在移动互联时代,猪也能被吹上天。这两年,各种各样的名词层出不群,刷新包括像我们这样专业营销从业者的认知。 这其中被吹上天的,就有大数据营销。 百科里面,是这样解释的:大数据营销是基于多平台的大量数据,依托大数据技术的基础上,应用于互联网广告行业的营销方式。 直白一点,大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间,通过合适的载体,以合适的方式,投给合适的人。 看上去很美好,实际操作过程中却乱想丛生,甚至是一地鸡毛。 首先,从法律法规的层面来看,大数据精准营销非常容易剑走偏锋,实为“不仁”。大数据作为一套分析理论及工具,本来无可厚非,各行各业,大到国家经济政策变动,小到一个马路口红路灯的时长,背后无不是大数据技术在支撑。但“匹夫无罪怀璧其罪”,掌握了大量个人信息之后,如果缺乏有效地管控,大数据的社会危害性极大。垃圾短信成堆、诈骗信息不断、魏则西之类的事件频繁爆发……这已经是活生生的事实。 其次,从经营的层面,大数据精准营销面临往往是对新顾客笑脸相迎,对老顾客不闻不问,此为“不义”。无论是笔者熟悉的运营商,还是滴滴打车等互联网企业,对客户分层分级、标签化的结果就是,对那些产生利润的老顾客,尽量少投入营销资源,对于新客户以及不稳定的老客户(存在流失风险的),反而花大力气营销,企业内部的说法叫“精准营销激活沉默用户、维稳存量客户”,说白了还不是“外来的和尚好念经”呗。 再次,从客户感知的角度,大数据精准营销往往有一种等着客户,守株待兔愿者上钩的感觉,很是“无礼”。传统广告,无论是电视、报纸还是户外广告,总是静静地等在那里,无论你是否看到,它都在那里,而且你也相信其他人也会看到这样的广告。但是大数据精准推送的广告,像影子一样跟踪着你在网络世界里的一举一动,你经常会心里嘀咕,是不是全世界只有你一个人收到了这个广告。而且,动不动就弹出的广告,对用户行为很是打扰。 同时,从传播效果的角度看,大数据精准营销广告由于传播的分散,缺乏

客户细分精准化营销—RFM模型

客户细分精准化营销——RFM模型 一、研究目得 1、了解哪些客户就是价值、需发展、需保持、需挽留得; 2、对不同类别得客户进行不同得营销策略,增大客户购买得可能性; 二、RFM简介 RFM模型就是衡量客户价值与客户创利能力得重要工具与手段,R近度(Recency),F频度(Frequency),M额度(Monetary)。该模型得作用如下: (一)给不同类别得客户进行不同得营销策略(称之为个性化营销策略),减少客户得反感,促进客户得转化,即精准化营销。 (1)对重要价值客户111进行推送“恭喜您成为VIP!如果您有问题,我们会优先处理;如果我们有新产品或新活动,会优先告知您!”“感谢您下单,祝您用餐愉快!”等等。 (2)对重要保持客户011(很久没有下单,但就是以前非常频繁,贡献度比较大,这些忠诚客户流失了,需要紧急处理)进行“Hello,好久不见!”“回访找出流失原因”“保持联系,提高其忠诚度与满意度”“线下邀请参加活动”“线上互动功能开发、线上互动活动策划”等等,只要下单就行,即成为重要价值客户。 (3)对重要发展客户101(频次低,但最近下单,贡献度较大,有钱力得客户)进行“发放一定数量得优惠券,优惠券额度递增”“满就减”等等,让客户多下单,即成为重要价值客户。 (4)对重要挽留客户001(很久没下单,频次低,贡献度较大),对客户进行适当得挽留营销策略。 (5)对一般价值客户110(最近下单,频次高,贡献度较小,比较穷得客户),可以进行“会员卡充100送10”“满减活动”“套餐”等策略。 (6)对于一般保持客户010(很久没下单,频次高,贡献度较小,流失得比较穷得客户),可以“Hello,好久不见!已发放一定数据得优惠券,位置在……,请查收!” (7)对于一般发展客户100(最近下单,频次低,贡献度较低,即新客户)进行品牌介绍以及多次消费刺激策略,“您好,我们就是…、、,致力于……。如果您有反馈或疑惑,请第一时间联系我们,xx……,公众号……。最近我们有促销活动,……” (8)对于一般挽留客户000(已流失客户)不就是我们得营销重点,所谓20%得

精准营销下的大数据分析利用

大数据模式下的精准营销 于大部份营销者来说,网站再定向(onsite retargeting)是其中一个最重要的营销手段,所谓网站再定向的意思是对曾访问您网站的用户进行宣传,在他们浏览网络时向其展示广告。此手段之所以重要是因为在第一次接触中真正转化为购买的只占2%,而没有产生购买就离开网站的人群体高达98%。网站再定向的威力在于它能够帮助你吸引很多的潜在客户,由于这些用户之前已经访问了您的网站一次,这意味着他们确实对您的产品和服务感兴趣。当你不断向这些用户显示相关的广告,将能够吸引他们回访并完成购买。理论上,网站再定向技术听起来完美,但执行起来,却可能让很多广告主走入死胡同,因为它只能够覆盖到旧有的访客,而无法接触新访客。对于广告主来说,网站再定向是一把双刃刀,它虽然能带来绝佳的ROI,却由于覆盖度不足,会在无形中扼杀销售机会。 其实无论是广告数据或购买行为数据,网络都能记录下来,而网络的实时记录特性,让它成为当下广告主实现定位营销的不二之选。随着技术不断革新,广告主精细化定位的需求也不断得到满足。在随后的篇幅中,我们会简单地对比几大定位技术,并通过电商案例分析来讨论如何让这些数据技术协同起来,促成客户从浏览广告到掏钱购买的转化,实现广告主的收益最大化。 大数据—定向的基础 网络营销的精细化定位潜力只有在大数据的支持下才能完全发挥出来。图中的数据金字塔划分出了数据的四个层级。最底层是广告表现数据,是关于广告位置和其表现的信息。

具体而言,就是广告位的尺寸、在网页的位置、以往的点击率、可见曝光(viewable impr ession)等指标。 再上一层就是受众分类数据。如今,市场上的数据提供商可以通过用户的线上和线下的行为,来收集到广告受众的兴趣、需求等数据。这些不会涉及个人真实身份的信息会被分析,并划分为不同的群組,例如性价比追求者、网购达人等。有了受众分类数据,广告主可以在互联网上按自己的需求和品牌的特性来投放。受众分类数据的针对性更强,也能带来比单纯依赖广告表现数据更好的点击率与转换率,因为它提供了消费者行为和偏好等宝贵信息。 第三层是搜索动机数据。搜索再定向是个用于发掘新客户的技术。它的出现让我们能够发掘出那些很可能会购物的用户,因为他们已经开始搜索与广告主产品相关的信息了。那些具有高商业价值的数据可以进一步被筛选出来,广告主可以将具有高购买意愿的人们再定向到自己的产品信息上来。 而位居数据金字塔顶端的是站内客户数据,这指的是用户在广告主网站上的用户行为数据,包括了用户浏览的页面,下载的信息,以及加入购物车的商品等数据。网站用户通常是那些已经了解过品牌并且对公司也熟悉的一群人。 对于广告主来说,金字塔四层的数据都独具价值。举例而言,广告表现数据是每个广告主都首先会关注的信息,因为这些信息在大多数广告管理平台和广告交易平台都能轻易获得的。同时,那些与用户需求和偏好相关的数据,能够助力广告主更好地实现精细化营销。因此,要想针对性地影响消费者购买路径的每个过程,我们就需要把这四层的数据分析整合,才能制定一个更全面的营销方案。

基于大数据的精准营销模型应用_光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/7513640109.html, 基于大数据的精准营销模型应用_光环大数据培训 如今,商业银行信息化的迅速发展,产生了大量的业务数据、中间数据和非结构化数据,大数据随之兴起。要从这些海量数据中提取出有价值的信息,为商业银行的各类决策提供参考和服务,需要结合大数据和人工智能技术。国外的汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的先行者。在国内的商业银行中,大数据的思想和技术逐步开始在业务中获得实践和尝试。 面对日趋激烈的行业内部竞争及互联网金融带来的冲击,传统的上门营销、电话营销,甚至是扫街营销等方式跟不上时代的节奏。利用精准营销可节约大量的人力物力、提高营销精准程度,并减少业务环节,无形中为商业银行节约了大量的营销成本。 虽然恒丰银行内部拥有客户的基本信息和交易等大量数据,但是传统的营销系统并没有挖掘出行内大量数据的价值,仍然停留在传统的规则模型。当下,恒丰银行接入了大量的外部数据,有着更多的维度,如果将内部数据与外部数据进行交叉,则能产生更大的价值。客户信息收集越全面、完整,数据分析得到的结论就越趋向于合理和客观。利用人工智能技术,建立精准营销系统变得可能且必要。 恒丰银行基于大数据的精准营销方案是利用大数据平台上的机器学习模型深入洞察客户行为、客户需求,客户偏好,挖掘潜出在客户,实现可持续的营销计划。 周期/节奏 2016.4-2016.5 完成需求梳理和业务调研,并在此基础上进行总体方案设

https://www.360docs.net/doc/7513640109.html, 计。 2016.5-2016.8 整理银行内、外部数据,根据营销需求制定客户标签和设计文档,实施用户画像。 2016.8-2016.10 在用户画像的基础上,构建理财产品个性化推荐系统。其中包括个性化推荐算法调研,模型对比等一系列工作。 2016.10-2017.1 客户需求预测并对客户价值进行建模,并完善整合精准营销应用模型。 2017.1-2017.3 用户画像、个性化推荐、客户价值预测等精准营销模型上线。 客户名称/所属分类 恒丰银行/客户管理 任务/目标 根据零售业务营销要求,运用多种数据源分析客户行为洞察客户需求,实现精准营销与服务,提高银行客户满意度和忠诚度。 针对不同的客户特征、产品特征和渠道特征,制定不同市场推广策略。为了完成以上任务,主要从以下几个方面构建精准营销系统: 1.用户画像:结合用户的历史行为和基本属性给用户打标签。

市场营销7P组合模型

市场营销7P组合模型 一、工具来源 1、市场营销要素组合:指企业销售产品时,不能只考虑营销要素中的某一个,而应着眼整体,并从组合的最佳搭配考虑。 2、4P营销组合:人们在对营销要素组合的反复实践中,由杰罗姆·麦卡锡于1964年正式提出(1960年初次提出)4P组合,即产品、价格、渠道、促销,被营销界广泛采用。 3、4P营销组合的局限:过于注重产品,不适用于新兴的服务产业,如:(1)旅游,无法在购买前评估服务的好坏; (2)美容,服务与消费同时发生,不经过制造、仓储、经销等环节;(3)餐饮,服务质量变化大,因服务场地、人员不同而改变; (4)运输,服务无法库存; (5)零售,服务以体验为主,无法触摸,难以标准化。 4、7P营销组合的产生:布姆斯与毕特那在传统4P营销组合中加入人员、服务环境及过程,形成7P营销组合,弥补了4P组合的缺陷,近年来被广泛采用。 二、7P营销组合

7P要素覆盖了营销活动的主要领域。每个要素都包含有一系列特定的营销变量(营销行动)。营销变量之间可能存在部分交集,但不可混淆这两个部分。在制定营销策略时,需明确指出要用的要素及包含的变量。营销管理者的任务就是选择提供最大利润的营销变量,这会受到企业财力、物力的限制。 1、产品:指为客户提供满足其需求的产品或服务(把服务定义为“产品”),包括质量、外形、服务特征、功能、使用周期、存放环境等变量。 2、价格:客户为获得或使用产品所支付的货币金额,包括折扣、支付条件、质量与价格的关系、运输费用、差异性、客户对价格的认同、替代品、品牌、货币价值等变量。 3、渠道:指产品如何进入市场,包括位置、可达性、分销渠道、分销覆盖率、直销、特卖会、代销、运输方式等变量。 4、促销:产品如何与客户交流并促进销售,包括广告、直销、推广、公共关系(赠送、赞助、义卖)、降价(特价、试用品、打折卷、积分、抽检)、会员制等变量。 5、人员:指人为元素,扮演传递与接受产品的角色,包括职员、客户、供应商、竞争对手等变量。

客户细分及客户关系策略研究

客户细分及客户关系策略研究 摘要:改革开放以来,我国社会市场经济体制下的各企业均得到迅猛发展,并在经济日益全球化趋势的影响下,逐渐成为提升国民经济的重要基础,尤其是中小企业的发展,日渐受到社会各界的广泛关注。近年来,企业在网络化信息时代下的发展逐渐呈现出多样化趋势,各企业都不同程度上提升自身的创新意识和能力。在企业生产经营中,对企业客户实施细分并促进与客户之间的关系,是企业能够得以生存和发展的重要前提。本文主要对客户细分的方法进行深入的探讨,同时着重研究客户关系的发展策略。 关键词:客户细分;客户关系;客户价值 客户细分与客户关系的发展和研究,主要是从企业的生存与发展的角度上进行的,通过对企业客户的潜在价值的分析和探讨,能够使企业对其客户有具体的认知和了解,并根据细分出来的客户采取不同的对待措施,以提升客户对企业的忠诚度。本文关于客户细分及客户关系的策略研究,通过从不同方面对企业客户的关系细分,探讨企业在面对客户时选择的维护关系方法,能够为当前存在客户处理关系问题的企业提供宝贵的建议,具有重要的实践意义。

一、客户细分的方法探讨 (一)依据客户行为产生的客户细分 客户细分首先可以体现在根据客户的行为,对企业的客户进行细分,主要是了解企业的客户在企业销售产品过程中,客户对相关产品所购买的频率、购买金额,而并非关注客户所购买产品后的满意程度。一方面,在通过客户行为对客户进行细分时,可以采用客户购买频率行为进行细分,此种细分行为着重关注的是客户当前购买产品的时间与前次 购买产品的时间,中间差额越短,说明客户与企业能够达成新交易的比例越大;抑或是一段时间内观察客户所购买产品的频率,频率越大则说明客户与企业之间的联系越强。另一方面,也可以采用客户购买金额行为进行细分,通过客户在特定期间内购买产品金额的行为分析,其金额越高,说明客户与企业产品之间的联系越强。 (二)依据客户价值产生的客户细分 在依据客户价值对企业客户进行细分过程中,可以从当前企业客户价值和未来潜在的客户价值进行细分。一方面,从当前客户价值进行细分,主要是对当前企业客户的购买能力和购买欲望进行分析,从客户购买企业产品的数量、频率、金额等方面,展开对当前客户价值的购买,一般情况下,当前的客户价值可以分为高价值、低价值和负价值三种客户,高价值客户是企业在生产经营中需要着重关注的客户。另一

营销策略数学建模

. 课程设计: 营销生产策略的制定 指导老师:曙光 学生学号:2011326630118 学生姓名:泽伟 2014年6月19日星期四

目录 营销生产策略的制定 (2) 姓名:泽伟(2011326630118) (2) 时间:2014年6月19日 (2) 摘要 (2) 一.问题分析与解题思路 (3) 二.模型假设与变量说明 (3) A.模型假设 (3) B.变量说明 (4) 三.解答过程与结果 (4) 1、问题一 (4) 2、问题二 (6) 3、问题三 (7) 四.测试与检验结果 (9) 1、问题一 (9) 2、问题二 (10) 3、问题三 (11) 五.模型的评价与改进 (11) 对问题一的模型改进 (11) 对问题二的模型改进 (12) 对问题三的模型改进 (12) 模型评价 (13) 六.参考文献及相关资料 (13) 七.附录 (13) 问题一的程序 (13) 问题二的程序 (14) 问题三的程序 (16)

营销生产策略的制定 姓名:泽伟(2011326630118) 时间:2014年6月19日 摘要 产品销售问题是经济应用数学的一个应用领域,本文主要运用了Frank M.Bass建立的Bass模型建立模型,利用Matlab软件进行模拟求解,得出在不同情况下,新产品的营销生产策略。 问题一中,在假设外在因素相对稳定的前提下,将消费者分成了创新采用者和模仿采用者,通过建立模型并作图,了解到:新产品进入市场的需求曲线呈“S”型,一开始增长,达到一定时间后在最大市场需求量趋于稳定,达到稳定的时间和对外影响因素,对模仿因素有关,在一定围,对外影响因素、对模仿因素越大,达到平衡所用的时间就越短。 问题二中,由于有了类似产品的竞争,在BASS模型的基础上建立了产品竞争模型,通过各个变量的变化比较得出,由于A产品和B产品类似,所以他们的部模仿因素相同,所以外部影响因素对A产品所占市场份额受起到了举足轻重的作用,在一定围,公司通过加大广告媒体试用品、赠品等的宣传力度,才能够使得A产品的销售更多。 问题三种,考虑到产品的寿命,所以做出的模型比较复杂,通过观察图像可以得出,产品的寿命对产品的销售影响也是不确定的。 本文还分别对问题一、问题二、问题三中的模型进行了改进和优化,最后对Bass模型进行了评价。 关键词:Bass模型Matlab编程外部影响因素部模仿因素产品寿命

正确的营销策略应该要细分客户对象(职场经验)

正确的营销策略应该要细分客户对象(职场经验) 对客户不是简单的放弃掉,或是瞅准时机也来个“报复”? 恩怨的产生有多重因素,后果往往给当事人彼此之间造成心理的不痛快。而面对恩怨的处理方式,大到国家会爆发战争,小到个人会产生拳脚,总之,在大多数情况下,人们对待恩怨的态度是:报复。这是一种本能,这是一种条件反射,而在这种态度利导下的行为,乃至最终的结果就是,恩怨还是恩怨,它没有转化成其它的东西,或者说对彼此有利的东西。 我们从事销售工作的,几乎没有不碰到被客户“扫地出门”的境遇,有的时候倍感受到侮辱,而这样的侮辱会随时出现,无法预计。对待这些由客户制造并传递给我们的压抑心结,应该采取什么态度?怎样去调节?是不是简单的放弃掉,或是瞅准时机也来个“报复”?我想,很多销售同道都有自己的答案和方式,在这里,本人谈一谈如何面对来自于客户方面的销售“恩怨”。 首先,我们要分清楚这些恩怨的性质,表象上是客户产生的,但是有没有可能是我们的原因而导致客户产生,也就是销售人员是不是在不合适的时间和地点用不合适的方法去拜访不合适的人。比方说:客户在门诊焦头烂额的接诊,我们硬要见缝插针;客户刚处理完医疗纠纷,我们去传递产品知识;客户职称考评没有通过,我们去邀请他开会;客户家庭发生烦心琐事,我们没有注意到……以上的种种情形,难免会引起客户的反感,那么作为客户本身对待销售人员的态度不好也就好理解了,即便是他把你轰出门或说你几句也是一种情绪的宣泄,非针对人而已。 这种恩怨的产生在很大程度上是由于销售人员自己造成的,是属于方法论的范畴,是方法执行不当而导致的后果。“原谅”你的客户是唯一的选择,尽快忘记这样的恩怨,尽快在合适的时间和地点用合适的方法去拜访合适的人。 我想,销售人员面临的客户恩怨大多数属于以上的范畴。 那么,还有一些恩怨的产生完全不在我们本身,完全是所谓的客户对于其职业地位过高的定位,对我们职业的层次过低的贬低,由此导致的人格和心灵上的侮辱。我本人就碰见过如此的客户,他们认为你的销售行为就是在乞求他,他们在获取了行业给与他们的巨大物质利益的同时,把销售人员的归类低层次化。无论是言语或是行为,都在损伤者我们的自尊。 这种恩怨是骨子里就带有的,是价值观不同所体现的,我们销售人员怎么办?去诅咒,去放弃?记

大数据与精准营销研究综述

大数据与精准营销研究综述 摘要:随着互联网的日益普及,人们对互联网技术的利用率越来越高,由此而来的大数据对社会的各行各业都带来很大变化,人们正步入大数据时代。在企业营销中,大数据的应用可以大大促进精准营销的发展,为其带来前所未有的发展机遇。本文首先分别对大数据与精准营销的研究进行综述,然后提出大数据时代下精准营销模式的问题,最后针对该问题提出一些思考与建议。 关键词:大数据;精准营销;精准营销模式 一、大数据研究现状 1.大数据起源与兴起 1980年,著名未来学家托夫勒在其《第三次浪潮》提出了“大数据”的概念,并热情地将其称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”,但是之后很长一段时期内,由于技术发展制约,“大数据”的概念并没有得到人们的重视。 2008年开始,移动计算、物联网、云计算等一系列新兴技术相继兴起,这些技术的发展及其在社交媒体、协同创造、虚拟服务等新型模式中的广泛应用,使得全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长态势,数据复杂性也急剧增长,客观上要求新的分析方法和技术来挖掘数据价值,大数据技术应运而生,并得到迅速发展和应用,如此,“大数据”时代真正到来。 2008 年末,三位信息领域资深科学家卡内基梅隆大学的R.E.Bryant、加利福尼亚大学伯克利分校的R.H.Katz、华盛顿大学的https://www.360docs.net/doc/7513640109.html,zowska联合业界组织计算社区联盟(Computing Community Consortium)发表了非常有影响力的白皮书《大数据计算:商务、科学和社会领域的革命性突破》,使得研究者和业界高管意识到大数据真正重要的是其新用途和带来的新见解,而非数据本身。随后,包括EMC、IBM、惠普、微软在内的全球知名企业纷纷通过收购大数据相关厂商来实现技术整合,实施其大数据战略;国内外咨询机构也相继发布与大数据相关的研究报告,积极跟进大数据领域的研发与应用。2011 年5 月,EMC 公司在主题为“云计算相遇大数据”的World 2011 大会中阐述了云计算与大数据的理念和技术趋势。同年10 月,Gartner 将大数据列入2012 年十大战略新兴技术;11 月,由CSDN 举办的中国大数据技术大会在北京成功举行。大数据在产业界逐渐形成燎原之势。 目前,大数据研究和应用已经成为信息科技领域中的热点。世界各国均高度重视大数据领域的研究探索,并从国家战略层面推出研究规划以应对其带来的挑战。2012 年3 月,

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