京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据在面向客户层面“能做”和“不能做”的事情
当下,我们正处于数据爆炸的时代,全球的数据量正在以每18个月翻一倍的惊人速度增长,世界正在高速数字化。大数据也是当下各行各业都在谈论的话题,某些数据分析师甚至扬言:如果可以实时、精确的捕捉一切数据,并且有足够高效的算法与储存设备,大数据可以分析并解决一切问题。窃以为,这样的说法太过绝对,现实情况并非如此。大数据并非是无所不能的。
笔者在这里试图从应用的角度分析一下电信行业大数据能做的和不能做的事情,而对于业务层面的“能”与“不能”。
大数据在面向客户层面“能做”的事情:
1、完善客户画像,洞察客户特征:
拥有更全面的客户数据后,能更逼近客户的真实情况。大数据因其强大的数字记忆功能,在一定程度上能做到比客户自己还要更了解客户,具有“读心术”功能,这个容易理解;
2、发现行为模式的DNA,预测客户将发生的动作:
法国数学家泊松说过:一旦我们承认人类行为是随机的,它突然之间就可以被预测了。《爆发》作者艾伯特·拉斯洛·巴拉巴西据此认为:依据泊松分布规律推断,人类行为93%是可以预测的。大数据的核心功能就是关联预测,比如识别离网客户在离网前的行为模式DNA,就能推测出所有在网客户在某个时期的离网率。类似的还有客户换机时间、偏好机型的预测等等。
3、识别客户需求偏好,开展个性化服务:
还是围绕客户来说,大数据能发现客户的兴趣偏好、渠道偏好等,在规则引擎的实时触发作用下,相应的触点就能即时捕捉到机会,触发完成相应的动作,进行个性化的精准服务与营销,做到“应时应景”、“正中客户下怀”,这对于提高营销效率、客户感知肯定是大有裨益的,当然这里面还要注意让客户比较舒服的接受触点的服务,不要让客户觉得我们是在利用他们的隐私在做事情,这里面是讲究技巧的。
大数据在面向客户层面“不能做”的事情:
大数据的确能记录客户的各种属性特征、行为轨迹,这些数据也确实反映了客户的操作和使用行为,但是所思并不完全就是所想,客户的行为也不能完全反映其真实意图。
1、大数据不能“算”出客户的创意和想象:
大数据来源于现实,但是人类的许多想法并非来源于现实,创造性的思维与想象往往是天马行空、超越现实,因此《大数据时代》作者克托·迈尔·舍恩伯格直言:创意和想象,用大数据是“算“不出来的。
2、大数据及时很智能也无法替代客户思维:
大数据或许能帮助客户做出一些决策方案,但最终选择客户哪个方案、做出何种动作,最终决定权还是在客户自己手中。人类的思维过程、内心的真实想法是大数据不能够完全测算出来的。人类的思维、决策镶嵌在时间序列和社会背景之中,但数据是不能读懂这些背景的,也读不懂这些背景之后的一些潜规则,因而无法洞悉人类思维的浮现过程。即使是一部普通的小说,数据分析也无法解释其中的思路脉络,显见大数据是不能替代人类的思考的。
3、大数据不能预测超越人类认知范围的事情:
大数据的核心功能就是预测,但是大数据无法预测毫无先兆、超越人类认知极限的事情,这类事情通常被称为“黑天鹅”。大数据是基于历史数据来预测未来的,但当历史不可掌握时,大数据也是无计可施的;
再者,大数据在采集、处理过程中难免被融入数据分析师的价值观和倾向性,这会让数据往往并非是原始客观的,会影响最后的分析结果,而真实的“黑天鹅”隐藏于无形之中,是很难被发现的;
另外,著名思想、《黑天鹅:如何应对不可知的未来》的作者纳西姆·塔勒布指出,随着我们掌握的数据越来越多,可以发现的统计上显著的相关关系也就越来越多,这些相关关系中,有很多都是没有实际意义的,在真正解决问题时可能将人引入歧途。
4、大数据无法描述客户的感情:
大数据另外一个局限性在于它很难表现和描述客户的感情。大数据在处理人类情感、社会关系、前后关联等问题的时候,表现往往不尽如人意。大数据只能告诉我们客户在做什么,而不能告诉我们客户在做的时候是怎么想的、背景是怎样的,或者客户在做的时候有什么样的情绪波动。所以,大数据往往是不能直达客户心智空间,理解客户拥有何种价值观的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26表格结构数据以“行存样本、列储属性”的规范形态,成为CDA数据分析师最核心的工作载体。从零售门店的销售明细表到电商平台的用 ...
2025-11-26在pandas数据处理工作流中,“列标签”(Column Labels)是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识 ...
2025-11-25Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”,集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库,是科研人员、开发者的必备工 ...
2025-11-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,表格结构数据是最常接触的“数据形态”——从CRM系统导出的用户信息表 ...
2025-11-25在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20在商业数据分析领域,“懂理论、会工具”只是入门门槛,真正的核心竞争力在于“实践落地能力”——很多分析师能写出规范的SQL、 ...
2025-11-20在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17