医学信息学论文：大数据模型和实战案例

行标签 客服 企划 送装 销售 研发 营销 制造 质改 总计
行标签 待确认 无 有 总计
计数项:序号 597 243 526 18 125 1464 5 319 3297
计数项:序号 1127 987 1183 3297
行标签 安装 分享 购买 基础 接触 配送 评价 使用 收集 退换 维修 选择 意向 优惠 总计
了解和 认知
重新购买 /推荐 学习 和使用
05 产品研发竞争 力P1-P3
产品竞争力（用户愿意买）
创 市 业务 新 场 销售规划/ 设计 焦 洞 06 产品NPI绩效评估 预算 点 察 EOL P4-P6 07 产品创新与单型号 竞争力 P0 决定产品差异化竞争力规划 MDM-BI-BO-BD 大数据分析 16 大数据体系
Connection & Delivery
主管
运营经理
专业人员
Parallel Execution Engine
按采集规则进行 数据自动采集， 并可进行系统口 适配 可按预定义规则自动进 行垃圾数据/冗余数据 清理、数据格式转换、 客户标识归一重构等 可按规则进行 实时或批量数 据自动加载
案例1：网销
13.持续优化
BDA：大数据挖掘
电商平台 会员系统 商城系统 经销商管理系统
社交平台 系统
论坛门户
售后系统
PLM系统
兮易大数据分析业务模型（矩阵模型）
业务维度：端到端业务闭环
用户 维度 ： 八维 度
算法模型
价值
V5
（ g） （ h）
例：k-means 算法基本步骤： 输入：簇的数目k和包含n个对象的数据库。 输出：k个簇，使平方误差准则最小。 算法步骤： 1、为每个聚类确定一个初始聚类中心，这样就有K 个初始聚类中心。 2、将样本集中的样本按照最小距离原则分配到最 邻近聚类 3、使用每个聚类中的样本均值作为新的聚类中心。 4、重复步骤2.3直到聚类中心不再变化。 5.结束， 得到K个聚类。
断点数量 134 4 11 37 24 19 14 21 4 16 2 4 7 3 32 32 8 8 190
1 兮易大数据模型 2 兮易大数据实战案例
案例1：网销 每一个客户接触点，都是“相关性标签”获取的数据源
xxxx万条交易， xxxx家地面终端
已购用户售后系 统 (到人可联系）
会员管理系统 (到人可联系）
企业官网( 到 人可联系）
电子商城(到 人可联系）
互联网媒体、外 部电商
案例1：网销
源数据系统
FPM：未来产品经理
5.用户互动 设计
P2 设计与开发 6.产品功能 参数优化 P3 测试与试验
CPM：现有产品经理
7.产品投放和竞 争力定价 P4 上市与交付 8.产品组合 9.规划产品退 营销策略 市节奏 P5 成熟运营 P6 产品退市
S&M：销售与营销
M1 营销计划 M2 资源准备 M3 营销执行
12.日清评价
TCE：全生命周期客户体验
M4 评估与改进 S5 重新购 客户 买/推荐 18.客户 S3 S4 偏好和关 反馈评价 使用体验 联推荐 17. 消费者调研 16.VOC分析 S1 了解和认知 14.文案/ 内容设计 S2 选择和 购买
15.促 销设计
10.产品的针 11.销售政策、 对性市场投放 培训和营销物料
O2O中台系统
市场营销力：谁买，为什么买（用户角度）
07 产品创新与单型号 竞争力 P0
05 产品研发竞争力 P1-P3 08 产品模块化竞争力
06 产品NPI-EOL P4-P6
产品竞争力（用户愿意买） MDM主数据 管理系统
创新研发 系统
PDM 系统
PLM 系统
NPI-EOL 系统
模块化 系统
BW-BI-BO 经营分析系统
V6 V1 V7 V3 V4 V2 B2 B4 B5 B3 B1 B8 B6 B7 B9
行为
用户 360 视图
• 性别 • 年龄 • 学历 • 行业 • 职业 • 省市 • 所处销售渠道 • 当地销售特点 • 公共时机：双11， 春节等 • 个人时机特征： 结婚，生 日，生子，入学，升值，加 薪等 • 生命周期 • 消费偏好 • 服务偏好 • 产品购买偏好，包括购买 非X • 情绪特征 • 生活偏好 • 文化偏好
流程区域 销售数据 销售指标 销售线索 369分商机 合同签订 出库 交机 债权风控数据 债权指标 还款计划 违约预测 电催 面催 公安 诉讼 拖机 结案 结清 小计
断点数量 224 4 102 80 14 9 15 106 4 27 45 6 3 1 1 4 8 7 330
流程区域 服务数据 后市场指标 回访 服务需求分析预测 确认预测 报修 现场预判与再创收 实施与完工确认 客户再购信息收集 采购数据 新机采购 二手机评估 配件采购 配件供应 人力数据 人力数据 财务数据 财务企划数据
供应链计划 11 原材料 智能 零部件 制造 采购 关键件 外协 制造
理 12 库存优 库存管理 化与最优 成本结构供应链总成本管理管理
全过程质量管理
13 国内销售 网络销售 仓储 生活电器 成品 01 1G渠道 3C店 物流 环境电器 分销渠道 B-B-C 入库 专卖店竞争力 专卖店 竞争 发货 力 04 创感动服务 环保工 大客户工 竞争力 程公司 程渠道 B-B 商用工 目标导向 程客户 运营落地
案例2：传统企业服务用户
第一步： KPI定义、相关标签 设计与差距分析 第三步： 基于现有数据 客户价值分群 3.1 基于现状 标签差距诊断 报告 3.2 客户分群 模型的设计测 试与实现 3.3客户分群与 质心特征值描 述 3.4理解分群客 户差异化价值 诉求 第四步： 开展营销活动 第五步： 持续改进机制
B-C 03 3G O2O 互动平台竞争力
闭环 14 卓越 S&OP 运营闭环
决定销售模式、渠道模式
P0 概念 与 定义
P1 立项 与计 划
P2 设计 与 开发
P3 测试 与 试验
P4 P5 P6 （用户角度） 上市 成熟 产品 08 产品模块化竞争力 交付 运营 退市
市场营销力：谁买，为什么买
用户是谁 用户为什么买
初始抽取 数据评估/校 验
方案实施
多维分 析, 报表
第三方软件产品 SAP, Oracle Siebel PeopleSoft
外部数据 PC 应用
利用ETL专业化数据采集和处理工具，通过统一规范的数据抽取、转换清理和加载的数据集成和整合方 法，实现源数据的抽取、转换和加载，为客户分析提供良好的数据基础
企业的竞争归根到底是管理的竞争。 管理竞争的核心是销售、产品、服务、 营销、质量、供应链与运营的竞争。 但管理的竞争归根到底是人、流程、组 织和数据的竞争。 数据，从主数据走向大数据，越来越成 为企业运营的核心资产。 陳
1 兮易大数据模型 2 兮易大数据实战案例
1 兮易大数据模型 2 兮易大数据实战案例
选择 和 购买
初次 体验
供应链竞争力（给用户及时交付 高质量产品，同时厂家有效益）
销售竞争力：怎么卖（我角度）
09 预测/订单 /计划 12 库存优化 与最优成本
10 采购与 供应商管理
11 智能 制造
01 1G渠道 专卖店竞争力 03 3G O2O 互动平台竞争力
终端 竞争力 系统 经销商 竞争力 系统
客户全生命 周期管理
重度 中度 轻度 轻度 活跃 0期 活跃 0期 1~3 期 4~6 期 7期以 上
目 标
轻度
大挖 1415,5000 8157,8000 小挖 6051,2900 中挖 小挖 大挖 中挖 小挖 中挖 目 大挖 标 大挖
已6分 未转9 分商机 已9 分 商机未 转合同 已合同 未出库
人口统计学特征
人口地理特征
购买时机特征
业务特征
性格心理，群体 特征
网站访问 用户订单
分析视角 舆情监测
用户主信息
客户360
用户购买 数据 源 促销 线上互动
上门服务
线下沟通
① 企业已有数据积累 ② 外部数据的导入 ③ 网上爬数据 1 结构化数据与非结构化数据 2 交易数据与行为数据 3 网上数据与实体数据 4 基础静态数据与交互数据
不 确 定 性
开 源 — 获 取 资 源
本月累 安全 计收入 不明
安全 不明 风险
风险
安全 不明 风险 安全 不明 安全 不明 风险 风险
截 留 — 经 营 资 源
活跃
0期 1~3期 1~3 期 4~6 期 4~6期 7期以上
确 定 性
债权风控分析预警
106个断点
16
7期以 上
份额
收入
现金流
案例3：运营大数据
2.25% 0.17% 0.03%
50.00 0.00 0.53 2.66
36.12
0.00%
A组 注册加粉转化率
A/B测试 推送时间 活动卖点
B组 报名体检转化率
A组 注册加粉单客获取成本
B组 报名体检单客获取成本
发送 注册 报名 注册加粉 注册加粉 报名体检 报名体检 发送 注册加粉单 注册加粉成 报名体检单 报名体检成 数量 加粉 体检 转化率 提升幅度 转化率 提升幅度 成本 客获取成本 本下降幅度 客获取成本 本下降幅度 243 11.28% 68 148 31 0.17% 0.03% 2.25% 65 5346 36.12 647 0.53 98.53% 172.45 2.66 98.46%
02 2G电商 竞争力 04 创感动服务 竞争力
13 仓储物流 竞争力
ERP 系统 OMS 系统 SRM LPS
14 卓越 运营
15 供应链规划
MES 系统
WMS LES 仓库管理 物流系统 人单酬费系统
电商 前端系统
O2O互动 系统
服务创新 系统
全面预算系统
CRM系统 （自动化营销 会员系统 用户360视图）
4月18日A组 12/17点 1、空调保养 10787 1217 1、空调保养 4月18日B组 15~18点 89106 2、查看水质
案例3：运营大数据
售前
售中 商机漏斗Leabharlann Baidu理
后市场需求管理
售后
金额
132,3162
销售 224个断点
小挖 中挖 1,5563,5000 大挖 小挖 中挖
134个断点
重度 重度 中度 中度
第二步： 数据的清洗整合
1.1业务目标与 KPI现状值评估 1.2 未来相关 性标签设计报 告（数据模型） 1.3 标签到流 程到岗位到重 要程度矩阵评 估 1.4 TOP10标 签定义与阐述 （业务逻辑）
2.1底层数据获 取能力评估 2.2 未来数据 库模型设计报 告 2.3 现有数据 库重新整合关 联 2.4 数据质量 提升报告
数据抽取
主机上 的定制 应用
分析与应用
数据转换
数据协调
对数据源 分别进行 排列 / 清洗
数据加载
数据调和
跨系统 标准化, 集成& 整合 匹配 /清洗 / 抽取 & 筹备 上载
UNIX 上的定 制应用
抽取 & 预加载
对数据源 分别进行 探索 & 校验
准备, 转换 & 加载到 产品环境
Connection & Delivery
16 MDM-BI-BO-BD 大数据分析
大数据分析系统
兮易大数据分析的目标
战略 意图
战略目标落地可信性论证
市场 洞察 创新 焦点 业务 设计
大数据的目标
客户质量提升
MS/ROI
新客户获得 老客户保留
1.客群细分2.创新策略与模式
PLM：产品生命周期管理
3.客群的差异化需 4.产品功能 求(产品组合) 配置 P0 概念与定义 P1 立项与计划
计数项:序号 192 32 588 341 57 53 115 869 143 166 470 155 84 32 3297
案例2：传统企业服务用户
A/B测试效果比对（备注：相似活动的对比）
200.00
12.00%
10.00%
11.28%
150.00 100.00
172.45
8.00%
6.00% 4.00% 2.00%
4.1 市场潜力 测算 4.2营销活动策 略
5.1 组织与流 程设计
5.2 IT的需求分 析报告
5.3 实际的分 析系统
4.3营销策略 workshop 4.4运营KPI与 日清
5.4培训与知识 转移
案例2：传统企业服务用户
大数据标签纵览
按信息国际标准
按岗位角色
按流程环节
行标签 计数项:序号 地理位置 33 购买行为 704 价值潜力 241 人口特征 260 生活方式 98 使用场合 1073 态度个性 132 需求动机 756 总计 3297
企业核心业务（Core Business）运营的逻辑
15 供应链竞争力（给用户及时交付 供应链规划 高质量产品，同时厂家有效益）
销售竞争力：怎么卖（我角度）
09 销售需求预测 预测/订单/计划 生产 组装 检测
02 2G电商 天猫/京东 竞争力 苏宁易购 服 务 上 门 安 装
10 采购 供 与供 应 应商 商 管理 管