强大的数据库支撑，再加上对数据的分类和云计算的技术处理能力，才能彻底发挥大数据的价值互联网的发展正在进入大数据运营阶段，以数据为中心，打造自己的服务体系。这个时候比拼的就是谁能够拥有更多的数据，尤其是在某一个垂直行业。比如淘宝、京东的网购消费群体数据库，阿里巴巴、马可波罗网、慧聪网的针对中小企业的B2B数据库。拥有上亿用户的平台才能够建立自己数据库，同时还需要数据处理技术、云计算等等的配合。建立数据库仅仅只是第一步，接下来是要把这些数据进行有价值的区分，灵活运用这些大数据，为中小企业服务。对于中小企业而言，不需要自己去建立如此庞大的数据库，也不需要深度研究这里面的各种技术，你只需要享受大数据带来的成果即可。学会如何辨别什么样的公司拥有运用大数的能力，拥有服务中小企业的能力。在笔者看来，中小企业的这种判断力，最少需要明白这么几个点：1互联网时代中小企业要做什么？首先是要明白自己的真实需求是什么？你的用户会如何获取你的信息？你的产品如果是工业品，是大型机械，是原材料等等，你的客户在哪里？在目前，很明显的一件事，就是大家都会去上网搜索，网络就是一个不可缺失的阵地。而企业和企业之间的这种交易，一般涉及到的金额比较大，就需要第三方平台来做担保。这个时候，除了信息传递之外，还需要一个强有力的担保中介。被大家所熟知的有阿里巴巴、马可波罗网、慧聪网等。这些都是信用担保中介，几乎所有的中小企业都拥有自己的官网，但做用非常的小，因为网络虚假信息泛滥的原因，可信度一路下架。网络信息越泛滥，中介的价值就越高。这个时候人们就需要这些信息中介机构来做诚信认证，相信平台，从而相信这个平台上的商家和产品。一般稍微了解互联网的企业，都会去这些平台上去搜索，所以你有必要加入这些平台，去做产品展示。2工业品有其独特的搜索需求工业品、原材料、机械等，用户有其独特的搜索需求，这个我们一定要明白，也就是B2B行业。它不同于消费品，用户会直接去淘宝、天猫、京东搜索购买就可以了，大部分人直接通过手机就可以下单购买了，移动购物已经成为了主流趋势。B2B电商却不同，就目前而言主战场还在PC端，移动端有增长的趋势，但还是比较缓慢的。大量的企业用户还是习惯于去百度、谷歌、搜狗等搜索引擎去搜，这个时候关键词搜索排名优化就显得非常重要。明白了这点，就应该明白搜索引擎优化是必须要做的，如果自己去直接做这些搜索引擎的关键词投放广告，效果如何。做过的人都应该清楚，由于一些热门关键词越炒越高，一味的加价，就意味着成本不断的上升，也是由于自身投放技术的缺陷，吸引了很多无效的点击。3专业的人去做专业的事，才能够做好工业品、原材料、机械等，既然用户有其独特的搜索需求，它不同于消费品，用户会直接去淘宝、天猫、京东搜索购买就可以了，大部分人直接通过手机就可以下单购买了，移动购物已经成为了主流趋势。B2B电商却不同，就目前而言主战场还在PC端，移动端有增长的趋势，但还是比较缓慢的。大量的企业用户还是习惯于去百度、谷歌、搜狗等搜索引擎去搜，这个时候关键词搜索排名优化就显得非常重要。明白了这点，就应该明白搜索引擎优化是必须要做的，如果自己直接去做这些搜索引擎的关键词投放广告，效果如何。做过的人都应该清楚，由于一些热门关键词越炒越高，一味的加价，就意味着成本不断的上升，也是由于自身投放技术的缺陷，吸引了很多无效的点击。这就需要专业的平台，专业的人，去做专业的事。对于B2B行业的用户而言，谁最懂你的用户，就是这些B2B平台，他们每天都能够看到这些用户的搜索变化，看到他们的浏览轨迹，等等。4付费是必然的，也是必要的很多中小企业有这样的疑虑，加入了这些B2B平台，但这些平台上有千千万万的商品，即使同行同种产品有几百上千的供应商，如何让自己的产品排在前面，有展示位，或者搜索关键词在前面。这就需要做一定的优化，以及在这些平台上去做一些推广。这个很容易理解，比如淘宝上有直通车、钻展、淘宝客等付费推广，京东有京东商务舱等等，都是付费推广。对于B2B行业，是一个信息服务平台，靠信息服务去收费很正常，付费推广也就成了必然，平台的产品太多，也需要去做搜索的精准匹配。平台也是要生存的，如果能够按照效果来付费，就是双赢的局面，何乐而不为呢？对企业用户而言，最吸引他的地方，就是来到你这个平台采购，搜索之后就能找到最合适的产品，最有信用的商家。这就需要平台拥有强大的数据库支持，同时拥有对大数据的技术处理能力，也就是要做到精准匹配，能够为企业提供价值的服务都值得付费。窥视B2B行业大佬的数据库现状根据易观国际的《中国电子商务B2B市场年度综合报告2016年》部分数据显示：1、阿里巴巴，内贸网站1688，以批发和采购为核心，经过14年的发展，全球首个注册用户超过1亿的平台，有1000万企业开通商铺，涉及工业品、原材料等16个大行业，每天有超过百万的日活跃用户。2、马可波罗网，历经10年的发展，截止2015年12月，就以8.76亿的SKU位居国内B2B电商首位，拥有超过1,600万注册中小企业用户，企业会员数超过阿里巴巴和慧聪网。成为中国B2B行业内数量最大，会员活跃度最高的B2B数据库。3、慧聪网，已拥有22年的行业经验，企业用户注册数超过1500万，覆盖行业超过70多个，业务范围覆盖全国数百城市，在超过12个城市有分公司，日活跃用户也是超过百万的。从数据上来看，这几家企业都有做大数据服务的基础，有强大的中小企业的数据库，完全能够为企业客户提供更为精准、高效的全方位服务。这些服务可以延伸到金融、财税、全网营销、搜索精准匹配、广告等等。 这是一个信息泛滥的时代，精准匹配最重要。网络营销看着门槛很低，谁都能在任何一个平台注册一个账号，轻轻松松的把信息发出去，把产品公布出来，但基本上都是石沉大海，做了无用功。这不是在做网络营销，是在浪费时间，大数据不是我们想象的那么神秘，那么遥不可及，你就身在这些数据中，随时都有机会去利用。转载注明出处，作者：太圆
(广东深圳)
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大数据时代，你必须知道的精准营销核心秘密
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大数据时代来临，基于移动终端的大数据精准营销逐渐成主流。企业如何利用大数据发掘用户需求、精准找到目标用户群从而形成强有力的营销方案是关键所在。那么，大数据下的精准营销到底有哪些核心秘密值得我们注意呢
来源：数据猿 作者：数据堂&
随着移动互联网、大数据时代来临，基于移动终端的大数据精准营销逐渐成主流。企业如何利用大数据发掘用户需求、精准找到目标用户群从而形成强有力的营销方案是关键所在。今天，堂主就跟大家探讨一下，大数据下的精准营销到底有哪些核心秘密值得我们注意呢?
精准营销 合适的时间遇上对的人
简单点来说，堂主认为精准营销就是在合适的时间、合适的地点、将合适的产品以合适的方式提供给合适的人。就好比中国人恋爱喜欢讲究缘分，一见钟情遇上对的人。从大数据角度来说，企业需要通过对数据的采集、处理、分析，从中提取用户需求，形成决策，从而实现企业、用户体验双赢。
精准营销：有效利用大数据&
为什么说大数据跟精准营销有联系了?我们通过以下三个真实案例来探究一下两者的关系。
1、尿布与啤酒
你一定想象不到，尿布和啤酒这两种产品也能发生故事?这并不是一个笑话，在美国一家超市里，因为两者摆在一起的举措，使得尿布与啤酒的销量大幅度增加，这件事情被人们津津乐道，这是发生在美国沃尔玛连锁超市的真实案例。
其实就是因为当地的妇女经常在家照顾孩子，所以她们会经常嘱咐丈夫，丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。所以商家把他们摆在一起，带来了两者销售量的剧增。
2、半夜12点秒杀
这一案例发生在淘宝，有数据显示，用户每天上网高峰期主要集中在中午12点之后和晚上的12点之前。研究人员发现，出现这种“怪现象”的原因是因为现代人普遍睡觉前都会有上网的习惯，于是有些淘宝商家就利用消费者这种“强迫症”在晚上12点进行促销秒杀活动，带动销量的倍增。
3、出行定制服务
在北上广的童鞋应该对堵车深有体会。按照通常的惯例，市民出行一般搭乘公共交通，那就得去固定的巴士站点等待，一旦遇上堵车，等上一个小时都是分分钟都会发生的事。而现在，我们通过数据信息化手段可以直接进行客源组织，为处于相同区域、相同出行时间、具有相同出行需求的人群量身定做公共交通服务，并享受”一人一座“的定制服务，着实为出行提供了不少便利。
很明显，以上三个案例都是出于对历史数据进行挖掘，从而发现用户购买、出行等行为数据，再通过数据系统提取、整合有价值的数据，从而实现数据到行为分析再到营销方案售卖产品的转化。
精准营销核心：用户画像
俗话说知己知彼才能百战不殆。所谓知己，就是说要了解自己的产品定位和产品卖点是什么。所谓知彼，就是要了解竞争对手的情况、目标用户的情况。然后在根据不同的对象采取不同的策略，直面用户痛点，达到转化的目的。
对于用户画像我们不陌生，精准营销的核心就是用户画像。我们在对企业产品本身的定位以及分析的时候，就是根据产品特征，寻找定位出目标用户。对用户的分析，也就需要用户画像。
1、什么是用户画像?
简单来说，就是通过一系列标签去描述一个人物。例如，林心如，性别：女;职业：演员;年龄：40;婚姻状态：已婚;收入情况：高;当然还有很多因素，我们可以自定义。
但是很显然，用户画像最关键的是：我们希望从哪些角度去了解我们的目标用户，比如说：林心如喜欢吃什么、喜欢买什么、喜欢什么类型的化妆品、皮肤属性(干性还是油性)，从而去给她推荐化妆品。所以重要点就是给用户打标签。
2. 用户画像三部曲
用户画像怎么做?一般分为三步，数据采集、分析数据、综合标签。
(1)数据采集：我们做用户画像的目的，就是需要收集用户所有的数据。用户数据一般包括静态数据、动态数据两大类，静态数据如性别、地区、职业、消费等级等相对不变的信息数据，而动态数据一般是指，如网页浏览行为、购买行为等用户不停变化的行为信息;
(2)分析数据：做好数据采集后，我们需要给用户打上标签和指数，标签表示用户对该内容有兴趣、偏好、需求等，指数代表用户的兴趣程度、需求程度、购买概率等;
(3)综合标签：整理标签，综合起来，我们就能对目标用户群体有了大概的了解。
3. 用户画像实际运用
既然已经完成了用户画像，我们就可以开始精准营销了。确定好应用场景，我们选择该场景需要用到的用户标签，进行精准用户营销信息推送等。当然，具体的应用我们还需要考虑到公司、业务的实际情况来进行决策设计。
精准营销：找准数据源是关键
大数据时代，企业如何正确驾驭海量繁杂数据，达到企业、用户体验双赢，并不是一件容易的事情。做好用户画像的前提是大量的用户数据，数据堂(微信:shujutang)汇聚了来自行业合作、数据众包采集、政府合作和网络爬取等方式获取的涵盖科技、信用、交通、医疗、卫生、通信、天气、地理、质监、环境、商户、电力等十几大领域的近5万组共2000TB海量数据，通过彼此关联融合为立体维度数据库，以数据库和API接口的服务形式满足近千家数据应用商数据需求。
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大数据营销大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。互联网与未来的移动互联网主导下的数字营销时代，可以帮助企业以前所未有的速度收集用户的海量行为数据，而在大数据的基础上分析、洞察和预测消费者的偏好，并据此为消费者提供最能满足他们需求的产品、信息和服务，以及传递准确的广告信息给他们。未来的企业市场营销费用的分配，除了部分品牌投放外，多数投放都是在大数据指引的，企业的消费群分布在哪里？企业的潜在用户在哪里？通过大数据找到他们分布的地方，然后用有创意的投放形式让他们成为企业的粉丝以及形成销售。
发展前景/大数据营销
多平台化数据采集：大数据的数据来源通常是多样化的，多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等数据。强调时效性：在网络时代，网民的消费行为和购买方式极易在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重要。全球领先的大数据营销企业AdTime对此提出了时间营销策略，它可通过技术手段充分了解网民的需求，并及时响应每一个网民当前的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。个性化营销：在网络时代，广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向，选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今，广告主完全以受众为导向进行广告营销，因为大数据技术可让他们知晓目标受众现在身处何方，正在关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时，广告内容有所不同，大数据营销实现了对网民的个性化营销。性价比高：和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。关联性：大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众目前关注的内容，以及可知晓目前网民身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。大数据营销的实现过程：大数据营销并非是一个停留在概念上的名词，而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷，且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰。事实上，国内的很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。全球领先的大数据营销平台AdTime率先推出了大数据广告运营平台——云图。据介绍，云图的云代表云计算，图代表可视化。云图的含义是将云计算可视化，让大数据营销的过程不再神秘。云图是ADTime构建的大数据平台系统，该系统具备海量数据、实时计算、跨网络平台汇聚、多用户行为分析、多行业报告分析等特点。大数据要能运转需要三个条件：一是数据的汇集，二是数据的储存，三是数据的分析。而全新的云图系统除以上三个条件外，优势主要体现在实时计算和跨平台计算上。事实上互联网行业内不乏精准广告投放平台，但大多依据互联网的数据或者单一行业的数据，而云图具备更丰富而全面的多平台和跨行业数据。并可实时动态的识别投放用户的行为特征和兴趣变化，使用实时数据监控技术可以实现这一点。依托多平台的数据，云图有更深层次的用户行为数据，比如观看电视的信息，比如上网搜索行为，比如手机APP的访问行为，这些数据的整合可以将网民特征定位得更精准。大数据营销之多屏互动据数据显示，目前用户的浏览习惯日趋多屏终端化，超过90%以上人群拥有并习惯使用两个或两个以上的屏幕终端。而且，在用户的使用感受中，终端间的界限正在消失，他们关注的内容在屏幕间相互流转中。大数据技术可进行多终端的数据采集，广告主完全以受众为导向进行广告营销，因为大数据技术可让他们知晓目标受众现在身处何方，正在关注着什么位置的什么屏幕，而这一切的突破口，便是大数据时代下的多屏互动营销。大数据营销继推出国内首个大数据营销分析平台——云图后，AdTime又宣布推出国内首个整合跨网多屏的DSP广告平台。AdTime目前可实时对接超过30家主流视频媒体，4000万块智能电视（IPTV/OTTTV）屏，并整合了三万余家WAP媒体和移动APP应用，还独家囊括了全国近千栋楼宇智能LED等终端。拥有这些资源后AdTime可做到无缝隙、全媒体复盖目标受众，并获得最全面的分屏用户数据，为多屏互动做好了强大的数据资源基础。AdTime的DSP平台的优势在于，可为广告主进行最大程度的投放策略优化。它将来自不同管道的基础数据的关联分析，形成针对不同行业的维度关系，通过对不同行业特有数据行为分析及复盖终端的特点，从而为主流行业客户提供有针对性的多屏广告投放策略，满足广告主多种需求。还可在广告投放过程中，进行实时数据抓取与分析，形成效果报告及时向广告主反馈，以便广告主根据效果随时调整投放策略。此外，AdTime的DSP平台在投放过程中，还能提供如富媒体、前贴片广告、暂停广告等多种丰富广告形式供选择，并可根据不同终端提供输送不同的广告物料。AdTime利用增强现实、视频内容识别等技术，构建了一种跨网多屏的全新广告承载模式，实现了广告的跨网多屏投放，为广告客户提供多渠道的精确广告解决方案。进一步提升了品牌认知度，加强品牌记忆力，并有效促进广告的转化率。
优势特点/大数据营销
(1)营销结果的可衡量性、可测试性运用数据库，公司可以测试产品、沟通媒介、目标市场等方面的有效性。由于测试可以快速进行，所以公司也可以根据测试结果采取及时的行动。另外，消费者对于某项营销活动的反应也是可衡量的，这使得公司可以比较不同营销方法的有效性。(2)目标市场的选择性与营销活动的针对性运用数据库，公司可以为某项营销活动选择精确的目标客户。同时，选择在恰当的时间，策划针对性的营销活动，从而增强活动效果及客户的反馈率。(3)目标市场的细分与客户信息分析运用数据库，可以细分不同产品的目标市场，并能够更加了解自己与竞争者的经营状况。同时，利用目标客户信息的分析与研究(客户特征、消费行为、客户满意度等)定位传播渠道、策划营销方案及发展策略。(4)客户沟通的个性化及老客户的关系维护公司可以针对每个消费者采取个性化的沟通形式和内容，提高客户满意度，增加反应率，同时建立品牌忠诚度。(5)企业营销支出更有效益运用数据库，针对精确的目标客户进行相应的营销活动，改变了传统大众营销的营销模式，以精确营销为手段，降低成本支出，提升营销的效益。我认为在未来很短的时间内，数据库营销将成为同广告营销、活动营销和事件营销相并重的第四种营销活动。
价值体现/大数据营销
汽车企业如何利用大数据创造价值，打造核心竞争力。前文提到，一辆汽车从研发到采购，再到生产到物流，最后到营销、服务以及后市场，所涉及的数据信息量是极为巨大的，大数据技术完全可以应用在全价值链体系中，通过大数据可以提高产品质量、改进生产、简化业务流程、改进业务模式、提升效益。比如福特汽车就已经在利用大数据分析，通过对海量加工数据及汽车内部的详细输出数据的研究，探索最佳工艺指标，改进或帮助改变其业务模式。丰田汽车也在今年宣布通过收集汽车的位置和速度等庞大的“大数据”，开发出可提供交通量和行驶线路等交通信息服务。我们下面将通过一些实际应用来展现汽车大数据带给企业的利益与冲击。一、市场反应更快,决策更清晰现在几乎所有汽车制造商都意识到，如果要生产真正适合市场需求、满足消费者喜好的汽车，就必须对汽车消费者进行真正的了解。汽车大数据分析可以通过互联网、车联网搜集客户对汽车的消费、使用偏好，进而制定更为有效的产品策略，快速调整开发、生产以及各项资源分配。互联网方面，汽车企业通过第三方公司对某一时段互联网搜索量进行分析，确定市场人气、关注车型、地域关注度等信息，同时，通过对论坛、微博、微信等社交媒体的分析，如把一款车型@给10个好友再加上他们的评语就能判断出这款汽车在市场上的受欢迎程度，从而采取相应的市场策略。期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆车联网方面，企业可以真正的做到实时监控自己的产品在市场上的分布、使用情况，如采集车辆CAN总线信息，同时结合产品的地理位置，来分析各个地区购买产品的用户的驾龄、驾驶习惯，以及地区路况、车况等，调整产品车型与区域的市场策略。二、营销更精准,成交率更高现有汽车企业在对车辆信息分析的过程中，主要是针对标准的业务数据，如产品信息、用户档案信息、售后业务信息等，再深入一些就是用户交互信息（电话、潜客、网络反馈等）。多数企业近年在引入CRM系统后，能够把这些信息进行有效整合，进行关系营销。这种模式有较大的局限性：首先，汽车企业所得到的信息源极为有限，所有的营销活动都是由已发生的业务信息为基础，在深度、广度上都不够。其次，采集的数据不一定能够反映用户真实的需求，比如现在多数公司都在进行用户调查，希望用设计好的问题来得到用户的真实想法，结果往往事与愿违，得到的结果与实际情况差别很大。在大数据广泛应用之后，现有营销模式将产生质的飞跃。海量的数据源能够给营销工作提供更大的支撑，企业可以通过网络数据分析，得到用户的行为倾向，比如根据用户在某个车型网页停留的时间，同一用户浏览一个网页的次数，可以得到该用户的购买意愿，然后通过推送促销信息来提高用户的成交可能性。同样的，通过对社交媒体的用户关注与转发进行分析，来确定该用户的购买可能，从而制定精准的促销策略。车联网的大数据分析，则更加激动人心，通过对一个地区用户行车路线进行分析，能够得到该地区用户的出行习惯，汽车企业能够设计更为精准的广告、巡展工作。同时通过车辆停留地的分析，可以得到用户的经济状况与消费能力，甚至能够分析出用户的消费习惯。另一方面，通过对行车数据的分析，汽车企业能够分析现在已有客户的车辆状况，能够得到有换车需求的用户，从而开展二次购车营销工作。当然，由于汽车大数据需要采集用户用车信息、车辆的地理位置信息，用户隐私的保护成为一个不可回避的问题，企业可采取在服务协议中加入信息保密条款，或设置用户可选择性功能屏蔽的方式来解决用户隐私的问题。三、成本费用大幅降低前文已提到，企业通过对大数据的分析，可以提高产品质量、改进生产、简化业务流程。比如，通过对车辆运行和维修保养信息进行采集分析，了解各个产品的质量在市场上的表现，这些数据对研发部门、生产部门、采购部门、营销部门都有极大的价值。下面我们来看看车联网、大数据分析在营销服务环节成本费用控制的积极作用。首先，通过对待售产品的地理位置信息进行分析，可以对企业物流情况进行评估，从而提升物流水平，缩短交付时间，降低库存成本，并能够结合业内先进的OTD(ordertodelievery)模式，大幅缩减企业成本。其次，由于大数据分析能够让企业做到精准营销，产品推广资源也能够得到高效利用，无形中节省了大笔的营销费用。最后，在汽车售后环节，通过对市场车辆的运行情况进行分析，能够第一时间掌握已售产品的质量状况，从而快速进行技术支持、备件储备，同时能够对故障隐患车辆进行预警，在降低用户车辆风险的同时，减少了厂家的维修成本。四、创新模式与利润的大幅增长在汽车大数据时代，企业不只是产品制造商和提供商，还是服务和解决方案提供商，企业通过对大数据、车联网的应用，为客户创造更多的价值体验。比如通过对用户车辆的运行状况进行定期分析，定期提供车辆“体检表”，进行定制化保养，对用户驾驶习惯分析与纠正。通过车辆地理位置和行车路线行为分析，为用户提供方便的出行指南与实时路况信息。甚至可以与餐饮、娱乐、零售、酒店等行业进行合作，打造全新的的车生活模式。最后，我们来探讨一下车企业需要具备什么样的条件，才能顺利应对即将到来的大数据浪潮，并保持领先地位。以下五点供企业管理者参考：一是领导力。领导者必须具备大数据时代所必须的视野与洞察力，能够设定清晰的目标，能够使团队充满激情的、全身心的投入到大数据工作中，能够快速的将结果应用到决策过程。同时，因为汽车大数据是不断的从海量数据中挖掘新的价值模式的过程，领导者还应具有创新精神和包容心态,通过不断开发、不断创新，确保企业价值链最优。二是人才。汽车大数据时代最关键的要素非人才莫属，因为我们要面对技术的革新（车联网、互联网）、处理海量的信息（销售信息、售后服务信息、车辆使用信息、产品地理信息……），同时要结合汽车产业特色提供解决方案与创新模式，因此我们需要三类人才：数据分析人才、专业营销人才和汽车技术专家，通过这三种人才的紧密协作，大数据的价值才能被深度的开发出来。三是技术。汽车大数据需要先进的技术做支撑，可以说技术的革新是汽车大数据时代的主要推动力，车联网、云计算、人工智能等技术的应用会越来越多的渗透到汽车产业与人们的汽车生活当中。而这些技术由于来自多个领域，开放平台、跨界合作将成为必然趋势，这就要求企业不能固步自封、闭门造车，而应该快速的将新技术应用到用户价值提升和模式创新上，进而提升企业竞争力和产品竞争力。四是管理结构。在汽车大数据时代，企业需要快速的将信息和决策权统在一起，以提高效能。这就要求企业采取灵活的组织形式，尽量避免“自主研发综合症”，强化跨部门协作，以数据信息为圭臬，以客户价值提升为宗旨，将数据决策结果快速实施到各个价值链环节中。五是企业文化。大数据需要深入进企业的基因，企业不能再跟着感觉走，要时刻问自己“我们知道什么？”而不是“我们怎么想？”。这就要求企业要具有理性客观的文化。真正形成以数据驱动为导向的决策与大数据和汽车车联网注定带来一次革命以及生活方式的改变，当人们生活在智慧的城市，用智慧的交通工具，过智慧的信息化生活，企业也必将通过先进的工具应对智慧的市场。大数据时代充满了激动人心的机会和未知的挑战，汽车企业需要主动拥抱它的来临。
核心业务/大数据营销
在客户的方式查看驾驶体验戏剧性的变化正在改变汽车制造商与客户进行互动，需要新的方法来最大限度地提高盈利能力和收入。汽车大数据营销提出了一个巨大的，新的机会，汽车企业以满足他们的要求更高，有教养的客户的需求，如何他们能驾驭它。大数据的特点是由来源，包括车辆传感器的数据，保修索赔，并从多个来源的消费者信心数据的广泛产生的数据量很大，种类，速度和准确性。为了维持增长，整个汽车行业领导者优先考虑这些关键必要性：迅速开展日益可持续的，连接车辆；利用智能连接车辆服务的机会;并优化全球价值链。深圳播博可以帮助您通过应用汽车大数据营销解决方案，关键业务用例实现您的业务目标。这些措施包括：数据仓库优化汽车行业预计将数据的第二大发电机，到2015年，强调现有仓库的基础设施远远超出了他们的预期能力。深圳播博的数据仓库优化的解决方案是唯一的大数据产品，它通过向业界提供所有大数据能力的通用集成平台解决了这些需求。该解决方案作用于各种结构化，非结构化和流媒体数据的优化存储，维护和许可成本，降低存储成本和提高仓库的性能，延长仓库基础设施。大数据使汽车制造商级数据确定哪些数据应该被移动到数据仓库之前，从仓库和应用程序数据库卸载不经常访问的或过时的数据和分析运动数据来优化仓库，并启用新的类型的分析。优点包括：改进的呼叫中心和经销商服务表现更有效的合规性更快，更准确的财务绩效数据质量改进的缺陷根源的结果分析用于提高新车的设计预测资产优化公司在资产密集型的汽车行业正在不断寻求降低成本，满足质量目标，优化设备寿命，性能和可用性。深圳播博的预测资产优化解决方案捕捉并在运动和静止的数据对车辆实现实时洞察各种车辆子系统的性能的一个单一的，集成视图集成了车辆。深圳播博的预测资产优化解决方案充分利用大数据和分析，以最大限度地提高资产绩效，资产预测故障和优化质量和供应链流程，以推动整个企业的效率和盈利能力。优点包括：通过确保所有组件，零件和供应商有足够的库存来满足更换部件的预期需求时，他们可能会失败预测优化供应链，有多少可能会失败在哪里在现场的车辆进行分析来预测/预测与具体车辆相关的维修通过销售原始数据，以租赁公司，保险公司，公共服务提供者等，销售返工和聚合数据到气象公司，网络分析等货币化收集的数据车辆连接接触到的车辆信息可能不是新的，但在给定时刻与它有关车辆的操作环境的信息集成是革命性的。越来越多的汽车制造商正在从车辆，或它们与集成器件连接数据，以了解在其中车辆运行（天气，交通，危险的情况等）的环境中的数据。但这个新的数据正在以令人难以置信的速度和体积产生的。深圳播博的汽车大数据营销平台，能够捕捉和集成数据的运动和数据的静止的车辆提供汽车与实时洞察的一个单一的，集成视图到不同的车辆系统是如何在特定的驾驶模式进行，并环境条件。优点包括：提供及时的售后服务和配件促销这种做法杂交业主从事通过寻找最佳的速度，转速范围换档等，以最大限度地提高燃油经济性-通过发出关于交通，天气风险等警示，加强生态教练提供了辅助驾驶改善驾驶体验，安全性，盈利的售后市场服务与产品提供可供第三方集成的车辆数据可操作的客户洞察汽车制造商正在越来越多地优先需要在客户获取，客户保留率显着的改善和营销投资回报率的战略。深圳播博的大数据和分析解决方案为所有的多渠道的客户信息，使客户的所有交易数据和外部数据源（如社会媒体）的高级分析一个单一的，可扩展的存储库。优点包括：微客细分和完整的360针对客户的实时客户流失警示准确的情感分析和客户满意度打分通过管理的社会内容更好的客户服务和洞察力
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