《數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢下如何高效實現(xiàn)客戶經(jīng)營》和融數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)咨詢**楊寧基于金融客戶標簽體系建設(shè)八大維度，以及客戶生命周期各階段價值及運營課題，楊寧在大會上分享了數(shù)字化視角下證券行業(yè)6大階段的精細化運營重點與前沿實踐：曝光、開戶、財富管理、O2O營銷體系建設(shè)、客戶流失預(yù)警等，并結(jié)合銀行、保險、證券剖析數(shù)據(jù)治理下的精細化管控；同時，基于和融數(shù)據(jù)驅(qū)動SDAF閉環(huán)的數(shù)字化運營全景剖析，覆蓋拉新引流、客戶促活、創(chuàng)收增長等，助力企業(yè)構(gòu)建券商完整的數(shù)據(jù)驅(qū)動拼圖，通過數(shù)字化建設(shè)，完成財富管理轉(zhuǎn)型下的精細化運營?！锻ㄟ^數(shù)據(jù)驅(qū)動做交互設(shè)計實現(xiàn)幾何增長》九日論道公眾號主筆丁旭晨丁旭晨講到：驅(qū)動企業(yè)增長，我們做對了四件事。1.交互設(shè)計改版。增長部門主導(dǎo)UI和UX，視覺呈現(xiàn)關(guān)鍵信息，實現(xiàn)營銷元素的傳遞；2.產(chǎn)品機制改版。用渠道提供的功能實現(xiàn)ARPPU的提高，通過高價值功能的體驗與開放，驅(qū)動增長；3.力推灰度發(fā)布。通過A/B實驗做判斷，統(tǒng)籌數(shù)據(jù)，選擇有質(zhì)量方案進行全量擴充；4.深度挖掘數(shù)據(jù)。搶占市場先機，通過數(shù)據(jù)去發(fā)現(xiàn)用戶付費規(guī)律并制定推送策略，多次驗證后實現(xiàn)觸達和收益增長。聯(lián)通大數(shù)據(jù)提取精細意向客戶！內(nèi)蒙古創(chuàng)新聯(lián)通大數(shù)據(jù)是真的嗎

大數(shù)據(jù)精細營銷在教育行業(yè)的應(yīng)用教育行業(yè)競爭異常激烈，

早前業(yè)內(nèi)人士透露，獲得一個潛在試聽用戶的成本在幾十元到上百元之間，當(dāng)潛在用戶選擇試聽之后成為付費用戶的可能性是有十分之一。居高不下的獲客費用，造成了如此巨大的市場規(guī)模背后，是全行業(yè)普遍虧損的現(xiàn)實。如果教育行業(yè)，不想再繼續(xù)燒錢推廣，那么大數(shù)據(jù)精細營銷獲客方式或許是性價比比較高的大數(shù)據(jù)獲客方式了。精細引流的背后要么是需要AI的識別與定向能力，要么依賴社交大數(shù)據(jù)勾勒用戶畫像。從這點來看，運營商大數(shù)據(jù)跟百度的契合度似乎更高：百度是AI+搜索+信息流推薦的模式，可以將用戶搜索的剛性強需求數(shù)據(jù)進行收集，賦能到信息流進行智能分發(fā)，依靠AI和數(shù)據(jù)能力區(qū)別出"用戶興趣"與"用戶意圖"，百度與用戶的契合點，正好是運營商大數(shù)據(jù)與用戶的契合點，通過用戶行為，精細定位用戶。如果一個用戶搜索過某些關(guān)鍵詞，比如“消防工程師考證多少錢”“少兒英語培訓(xùn)”等關(guān)鍵詞，或者訪問了若干個相關(guān)競價廣告頁面，甚至是撥打了您或者您同行的咨詢熱線（400電話、固話、業(yè)務(wù)員手機號碼），那么這個客戶是是有教培方面的需求，教培企業(yè)要做的，就是找到這些用戶行為，繼而找到產(chǎn)生這些行為的用戶，對其進行精細營銷 江西網(wǎng)絡(luò)營銷聯(lián)通大數(shù)據(jù)承諾守信智能化聯(lián)通大數(shù)據(jù)公司。

    企業(yè)需要向這些機構(gòu)取得跟自己企業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)。在實踐中，對于兩種數(shù)據(jù)來源的方式我們簡單分析下：①對于第一種數(shù)據(jù)來源方式，由于企業(yè)自動生成并保管數(shù)據(jù)是很有可能會篡改數(shù)據(jù)甚至是虛構(gòu)數(shù)據(jù)的，在審計中，那就需要對企業(yè)數(shù)據(jù)生成、數(shù)據(jù)保管、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移、數(shù)據(jù)修改等企業(yè)的IT環(huán)境和內(nèi)部控制措施進行核查，目的就是要保證數(shù)據(jù)從生成到審計的整個過程中是否存在可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)被修改的因素或者隱患。②對于第二種數(shù)據(jù)來源方式，我們可以假定統(tǒng)一大平臺的數(shù)據(jù)生成和管理措施是完善的，同時假定企業(yè)從大平臺取得數(shù)據(jù)的過程和方式是值得信賴的，那么我們可以初步認定發(fā)行人的數(shù)據(jù)來源值得信任。當(dāng)然，數(shù)據(jù)是否存在合理性，是否準確，是否有虛假的成分，那么就需要對數(shù)據(jù)進行進一步的分析。同時我們也需要通過一些核查程序?qū)?shù)據(jù)情況進行一個基本判斷。（1）內(nèi)控核查。如果一個企業(yè)的IT內(nèi)控缺失，那么會增加數(shù)據(jù)不完整或數(shù)據(jù)被篡改的風(fēng)險；（2）應(yīng)用控制核查。主要關(guān)注算法邏輯和接口，例如取數(shù)邏輯、統(tǒng)計算法、接口調(diào)用等都會影響到數(shù)據(jù)完整性，應(yīng)用控制核查需根據(jù)企業(yè)實際的系統(tǒng)情況和數(shù)據(jù)情況制定具體審計策略。數(shù)據(jù)源的清晰和質(zhì)量的保證對數(shù)據(jù)建模的影響巨大。

運營商大數(shù)據(jù)來源的途徑有很多，這些數(shù)據(jù)可以來源于各大運營商的手機用戶，在用手機上網(wǎng)訪問網(wǎng)站或者是相關(guān)的軟件的過程中，可以有效的獲得用戶的電話號碼，且這些數(shù)據(jù)還可以精確到某一個省或者是某一個市。

如果能合理的運用好運營商大數(shù)據(jù)，那么從其中獲得的數(shù)據(jù)的價值是非常大的，而且可以運用的場景也非常的多。雖然有時候會受身份所限，但是只要開展的數(shù)據(jù)應(yīng)用合法，那么就不會有太大的問題。所以對于運營商這種天然屬性不要持過多的懷疑態(tài)度。大數(shù)據(jù)精細獲客基于三大運營商+第三方平臺合規(guī)大數(shù)據(jù)，通過多維度標簽提取用戶畫像，提供精細營銷線索。助力金融、保險、教育、裝修、加盟、醫(yī)美、POS、房地產(chǎn)等行業(yè)獲取精細營銷線索，降低獲客成本，提升轉(zhuǎn)化率，立刻獲取精細潛在客戶！ 山西業(yè)務(wù)前景聯(lián)通大數(shù)據(jù)多少錢！

    從大數(shù)據(jù)技術(shù)的四個環(huán)節(jié)來把控數(shù)據(jù)質(zhì)量，提高數(shù)據(jù)利用度大數(shù)據(jù)技術(shù)可以分為四個環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析、指標。聯(lián)通大數(shù)據(jù)外呼1、想要真正做好數(shù)據(jù)分析，首先要把數(shù)據(jù)基礎(chǔ)建好，要點就是“全”和“細”。比如不要只收集局部環(huán)境的數(shù)據(jù)比如幾家門店的客流量來分析它對店面營業(yè)的影響。比如搜集數(shù)據(jù)時不能只通過APP或客戶端收集數(shù)據(jù)，服務(wù)器的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)都要同時收集打通，收集全量數(shù)據(jù)，而非抽樣數(shù)據(jù)，同時還要記錄相關(guān)維度，否則分析業(yè)務(wù)時可能會發(fā)現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)不夠，所以不要在意數(shù)據(jù)量過大，磁盤存儲的成本相比數(shù)據(jù)積累的價值，非常廉價。同時，為了確保海量數(shù)據(jù)的真實性和準確性，數(shù)據(jù)的取得來源、取得方式、取得的環(huán)境等信息就顯得異常的重要了。海量數(shù)據(jù)來源，一般情況下主要有兩個路徑：①一種是在企業(yè)自有的服務(wù)器或者租賃的服務(wù)器里存儲，企業(yè)自己的業(yè)務(wù)會自動生成業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲在服務(wù)器，企業(yè)都自己的數(shù)據(jù)負責(zé)，這種主要是游戲、軟件等互聯(lián)網(wǎng)研發(fā)生產(chǎn)企業(yè)。②另外一種就是企業(yè)的數(shù)據(jù)與其他公司一樣統(tǒng)一存儲在大的一個統(tǒng)一的平臺上，比如電商企業(yè)，可能有無數(shù)家企業(yè)的數(shù)據(jù)都會存儲在阿里巴巴或者京東的服務(wù)器上。智能化聯(lián)通大數(shù)據(jù)的前景！江西網(wǎng)絡(luò)營銷聯(lián)通大數(shù)據(jù)承諾守信

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在完全隨機的數(shù)據(jù)中顯示了某些規(guī)律，因為數(shù)據(jù)的量非常大，可能產(chǎn)生向各個方向輻射的各種聯(lián)系，有可能會得到與事實完全相反的結(jié)論。但是只要數(shù)據(jù)足夠大，數(shù)據(jù)挖掘總能發(fā)現(xiàn)一些相關(guān)關(guān)系，可以幫助我們發(fā)現(xiàn)趨勢和異常情況。數(shù)據(jù)來源大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)來源有很多種，包括公司或者機構(gòu)的內(nèi)部來源和外部來源。分為以下幾類：1)交易數(shù)據(jù)。包括POS機數(shù)據(jù)、刷卡數(shù)據(jù)、電子商務(wù)數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)點擊數(shù)據(jù)、“企業(yè)資源規(guī)劃”(ERP)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、銷售系統(tǒng)數(shù)據(jù)、客戶關(guān)系管理(CRM)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、公司的生產(chǎn)數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)等。2)移動通信數(shù)據(jù)。能夠上網(wǎng)的智能手機等移動設(shè)備越來越普遍。移動通信設(shè)備記錄的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)的立體完整度，常常優(yōu)于各家互聯(lián)網(wǎng)公司掌握的數(shù)據(jù)。移動設(shè)備上的軟件能夠追蹤和溝通無數(shù)事件，從運用軟件儲存的交易數(shù)據(jù)(如搜索產(chǎn)品的記錄事件)到個人信息資料或狀態(tài)報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)等。3)人為數(shù)據(jù)。人為數(shù)據(jù)包括電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過微信、博客、推特、維基、臉書、Linkedin等社交媒體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流。這些數(shù)據(jù)大多數(shù)為非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，需要用文本分析功能進行分析。4)機器和傳感器數(shù)據(jù)。內(nèi)蒙古創(chuàng)新聯(lián)通大數(shù)據(jù)是真的嗎

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