常见的几类大数据分析应用场景，你知道哪些？

 

提到大数据分析大家都耳熟能详，不过企业真正关心的还是大数据如何真正在企业中落地应用，现阶段的大数据已有众人追捧的虚无缥缈的概念走向落地。如今的大数据被视为一种新兴的技术，更多的用来指导企业经营工作，被广泛用于精准营销、金融风控、供应链管理等诸多实践领域中，大数据时代已经到来。

下面为大家总结大数据常见的五个应用场景：

 

 

场景一、基于客户行为分析的产品推荐

产品推荐主要是基于历史的客户信息、交易记录、购买行为、购买轨迹等客户行为数据，为客户推荐产品，包括浏览这一产品的客户还浏览了哪些产品、购买这一产品的客户还购买了哪些产品、预测客户还喜欢哪些产品等，个性化推荐产品；另一个重要的属性是基于客户的社交行为，关注他的社交圈，推荐他圈子流行的产品以及推荐给他辐射的圈子相关产品。

 

场景二、基于数据分析的广告投放

DSP为广告主提供数据分析服务，包括广告投放试验、时段分析和效果分析。例如，依托数据平台记录每次用户会话中每个页面事件的海量数据，可以在很短的时间内完成一次广告位置、颜色、大小、用词和其他特征的试验。当试验表明广告中的这种特征更改促成了更好的点击行为，这个更改和优化就可以实时实施。再如，根据根据广告被点击和购买的效果数据分析，根据广告点击时段分析等，针对性进行广告投放的策划。

 

场景三、基于客户评价的产品设计

客户评价数据对产品改进具有非常大的潜在价值，它是企业改进产品设计、产品定价、运营效率、客户服务等方面的一个很好的数据渠道，也是实现产品创新的重要方式之一。客户的评价既有对产品满意度、物流效率、客户服务质量等方面的建设性改进意见，也有客户对产品的外观、功能、性能等方面的体验和期望，有效采集和分析客户评价数据，将有助于企业改进产品、运营和服务，有助于企业建立以客户为中心的产品创新。

 

场景四、基于数据分析的产品定价

产品定价对该产品收益最大化有决定性的影响。产品定价不是随便拍脑袋得出来的，而是基于一定的数据分析找到合理的定价标准，主要研究客户对产品定价的敏感度，将客户按照敏感度进行分类，测量不同价格敏感度的客户群对产品价格变化的直接反应和容忍度。通过大量的数据试验，从数据预测角度为产品定价提供决策参考。

 

场景五、基于客户异常行为的客户流失预测

客户流失分析即通过客户的历史通话行为数据，客户的基础信息，客户拥有的产品信息为基础，通过数据挖掘手段，综合考虑流失的特点和与之相关的多种因素，从而发现与流失密切相关的特征，在此基础上简历可以在一定时间范围预测用户流失倾向的预测模型，为相关业务部门提供有流失倾向的用户名单和这些客户的为特征，根据客户行为模型，预测客户流失的可能性，并采取针对性措施。