大数据标签比传统标签的优势在哪里

2018-01-24 09:22 来源:铬家数据
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标签进化为大数据标签后,比较传统的企业标签,其优点都在哪儿呢?

  1、出发点不同:传统企业标签更多从企业业务角度出发;而大数据标签更多从客户作为自然人的角度出发,更多基于生活。

  2、数据挖掘方法不同:传统企业标签更多依靠经验进行相关维度组合和阀值设定;而大数据标签更多通过数据模型进行维度筛选和阀值设定。

  3、标签的管理不同:传统企业标签绝大多数标签的生老病死都无人问津;而大数据标签更多对标签进行全生命周期管理和动态管理。

  4、标签对营销的支撑应用不同:传统企业标签更多从产品角度出发,通过标签找出该产品的潜在打标客户,然后通过相关渠道触点进行产品推广;而大数据标签更多基于对场景化的深度理解进行客户画像,适配出解决方案、信息、渠道、价值等整合方案。

  5、基于标签的价值变现不同:传统企业标签更多单一的将标签结果以报告的形式销售变现;而大数据标签已可以通过SAAS化部署打通更多变现模式。

  而当我们在拓展新行业的企业时,我们可以更体系化地向对方展现大数据标签的特点:

  1、标签体系,集专业理论与行业特性于一身:

  借鉴科学三角中的“自然、社会、心理”,构建兼顾数据人内外特征展现的标签通用体系。其中自然属性分为个人、家庭、社会三种主要的基础属性;社会属性基于马斯洛需求理论予以划分;心理属性基于消费心理学主要从消费心理的角度出发。

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  基于以客户需求为出发点的SIVA营销范式,构建企业洞察客户的标签通用体系。主要包括:解决方案、信息、价值、途径、市场竞争。

  2、标签体系在原子标签层的基础上,构建场景标签层,实现营销场景的快速反映:

  场景标签是通过多个原子标签的“∩、∪、-、()”等的运算,自由组合快速生成的适宜于智能营销场景的标签,应对瞬息万变的市场场景。

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  3、标签的数据源全面涵盖三大类,并得到三种数据:

  第一类:企业内部数据源,包括传统的经分数据、渠道管理数据、财务数据、CRM数据、客服数据等;也将囊括新兴社交媒体的数据、信令位置数据等;

  第二类:互联网数据,包括宽带上网、手机上网等的解析数据;通过网络爬虫获取的相关互联网内容数据等;

  第三类:大数据,包括跨领域相关数据的获取等;

  最终获取到足够多的结构化数据、半结构化数据、非结构化数据,标签都有相关技术对这三种数据类型进行解析。

  4、通过四种方式将以上数据生成标签:

  直观事实:直接提出现有业务属性值作为标签,无须加工、转换,例如性别、年龄等;

  统计加工:通过简单数据分析,根据目标用户普遍行为规律进行推导总结,例如年龄段在60以上标记为老年等;

  模型挖掘:采用数据挖掘模型建立识别规则,常用的数据挖掘方法有主成分分析法、决策树方法、K-means等,例如用决策树方法识别流失高风险用户等;

  组合定义:主要用于场景标签的生成,即将若干原子标签进行组合运算,最终结果即可定义为相关的场景标签。

  5、紧跟三种方法,验证标签准确度与覆盖度:

  业务经验判断法:抽取样本数据,采用业务经验判断标签设计是否合理。例如对ARPU的分档,可以通过数据的分布查看对高、中、低的划分是否合理。

  模型查全查准验证法:通过模型样本中的查全率、查准率等指标直接计算模型的可靠程度。

  数据跟踪验证法:通过后续结果数据的观察和统计,验证标签的准确性。例如,预测客户是否流失的标签,可以延后一个月对比实际流失的客户数据,统计模型预测结果的准确率。

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投稿人:zhangxiuqin
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