移动互联网时代的大数据挖掘和精准营销

中国的这些年喜欢搞概念,什么云计算大数据啊,国家支持,专家鼓吹,各大会议论坛精彩纷呈,热闹过后发现还是默默地在用国外的技术和平台,就如同PC操作系统没有我们的份,手机操作系统也没有我们的份,虽然我们是世界上电脑和手机拥有量最多并且人们最喜欢玩手机的国家,感觉我们的学术专家和行业大佬们就只会扯蛋,扯多了会痛,痛定思痛,痛何如哉!吃饱喝足后还是继续扯蛋。相当可悲,若大个中国,真正心平静气地去做研究和开发的专家或企业应该是极少的或者很快就挂掉了,我们都太心急太功利太浮躁,政策是支持的,目标是巨大的,口号是宏大的,过程可能也是努力的,但就是不见结果,就如同中国足球那样,就算是请了世界上最好的教练来都没有结果和意义。

算了,不扯蛋了,言归正传。近几年来,中国互联网在社交(即时通信)、娱乐资讯和电子商务三大方面取得了举世瞩目举世无双的发展和成就,造就了几个国家级超级牛逼的大企家,国人无不欢欣鼓舞敲锣打鼓彩旗飘飘,但最后发现这些大企业的大股东们都是国外的,不得不承认这些企业家的智慧和魄力,假如他们在等国人投资以便快速发展,估计他们早就挂掉了,但也没关系啊,互联网是不分国界的,互联互通是互联网的核心理念。

小弟认为社交、娱乐资讯和电商是中国互联网(包括移动互联网)发展的第一波高潮,接下来的高潮将是企业信息服务、个人商务服务和大数据分析,我坚信这一点,因此也在坚持这几方面的再次创业。一是到2017年,中国的移动网民(7.5亿)将首次超过PC网民(7.3亿),届时手机将成为人们工作和生活的第一终端,你将有50%的工作搬到手机上,你的个人商务管理和服务全部在手机里,手机将成为你的第一秘书,它温柔、听话、积极、主动、智能、准确,太多太多的优点让你爱不释手。二是随着移动带宽技术的提升,更多的传感设备、移动终端随时随地地接入网络,加之云计算、物联网等技术的带动,中国移动互联网也逐渐步入“大数据”时代。目前的移动互联网领域,仍然是以位置的精准营销为主,但未来随着大数据相关技术的发展,人们对数据挖掘的不断深入,针对用户个性化定制的应用服务和营销方式将成为发展趋势,它将是移动互联网的另一片蓝海。

举个简单的例子吧,这也是我在多所高校讲座时喜欢讲的例子,周六的早上你睡完懒觉吃完早餐,你的手机提醒你需要到超市逛逛了,于是你启动汽车,汽车会自动导航到你经常喜欢去的超市,并为你选择了一个畅顺的道路,你到了超市的门口,你的第一秘书自动地弹出或播放了你今天要购买的清单,全是必须的准确的,因为你家里所有的库存数据和你之前所有的行为数据已被无所不在的设备和软件记录和分析,你有时会生气,但你的第一秘书会即时地安慰你,你无法阻挡无处躲藏,这就是大数据挖掘实现的精准营销功能。未来的世界是扁平化的,人与人之间也是扁平化的,这就是科技进步。

那什么时大数据呢?简单也讲四大特点,一是数据容量大,二是数据种类多,三是数据处理速度快,四是低密度高价值。目前国内应用到大数据挖掘技术主要是社交和电商平台,比如推荐系统、知识库发现、消费者网上购物行为的分析等。大数据时代将是人人创业的时代,谁发现需求,谁去满足需求就可以盈利,当然也可以是一个乱世,群雄四起,细分化市场成为竞争激烈的战场。

发思特软件最早于2009年开始从事大数据的分析和挖掘工作,面向广西壮族自治区移动公司设计和研发了海量投诉数据的智能挖掘和分析系统平台,平台处理着全省10086投诉电话的海量非标准化短文本数据,利用中文自然语言处理、支持向量机数据挖掘、自主改进型、人工智能等技术,结合相关投诉领域的业务特点,实现智能处理海量非标准化投诉单数据,对投诉工单进行文本语义识别,自动分类,自动浓缩摘要、领域热点信息、规律信息等智能分析与处理,可以实现快速的自动化热点问题发现、排序、故障分析、批量投诉及时监控预警、热点问题跟踪分析等,准确指明后台支撑维护资源的流向,保障有限的支撑资源投入到主要矛盾的解决过程中,为各企、事业单位中客户满意度指标提升提供有力的支撑。本平台已得到三项国家发明专利的授权,一项软件著作权,发表多篇高质量论文,专利技术可用于各行各业的大数据挖掘和商业分析。

移动互联网时代的大数据挖掘和精准营销,布布扣,bubuko.com

时间: 2024-08-05 02:28:30

移动互联网时代的大数据挖掘和精准营销的相关文章

互联网时代的大数据分析

“大数据”是近年来IT行业的热词,在各个行业中,应用逐渐变得广泛起来,近年来我们听的最多的就是大数据分析或者是数据分析师,那么,什么是大数据呢,大数据时代又怎么理解呢? 大数据,又称巨量资料,指的是所涉及的数据资料的规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具,在合理时间内达到撷取.管理.处理.并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯. 其特点是数据量大.数据种类多.要求实时性强.数据所蕴藏的价值大.在各行各业均存在大数据,但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的,我们需要搜索.处理.分析.归纳.总结其深层

我所经历的大数据平台发展史(四):互联网时代 ? 下篇

本文是松子(李博源)的大数据平台发展史系列文章的第四篇(共四篇),本系列以独特的视角,比较了非互联网和互联网两个时代以及传统行业与非传统行业.是对数据平台发展的一个回忆,对非互联网.互联网,从数据平台的用户角度.数据架构演进.模型等进行了阐述. 在互联网时代被弱化的数据模型 谈起数据模型就不得不提传统数据平台架构发展,我相信很多朋友都晓得传统数据平台的知识,其架构演进简单一句话说“基本上可以分为五个时代.四种架构”,但是到了互联网时代因为大数据快速膨胀与数据源类型多样化特点,从高阶架构上来看大约

(转)我所经历的大数据平台发展史(四):互联网时代 ? 下篇

编者按:本文是松子(李博源)的大数据平台发展史系列文章的第四篇(共四篇),本系列以独特的视角,比较了非互联网和互联网两个时代以及传统行业与非传统行业.是对数据平台发展的一个回忆,对非互联网.互联网,从数据平台的用户角度.数据架构演进.模型等进行了阐述. 在互联网时代被弱化的数据模型 谈起数据模型就不得不提传统数据平台架构发展,我相信很多朋友都晓得传统数据平台的知识,其架构演进简单一句话说“基本上可以分为五个时代.四种架构”,但是到了互联网时代因为大数据快速膨胀与数据源类型多样化特点,从高阶架构上

【亦观察】 为何现在任正非选择高调对外?(互联网时代是趋势,连华为都挡不住)

为何任正非现在高调对外:笔者认为,这是因为任正非希望他这次传递的信号更强烈,为什么需要更强烈呢?因为队伍不好带了.在采访中他也很坦率地承认,“其实我们很多员工都不听我们的,包括高级干部,他们常常不看公司的文件夹,而是从互联网上吸取能量”. <亦观察>No.44  任正非高调对外的内部原因 文/ 冀勇庆 6月16日,华为创始人任正非破天荒地第一次接受了中国媒体的采访,满足了大家的好奇心.而在笔者看来,任正非其实深谙传播之道,而且特别擅长反其道而行之.之前我们曾经看到过很多他的内部讲话,这些“不小

什么是大数据精准营销?

本文来自网易云社区. 精准营销的 5W 模型已有不少答案分说,实质就是将目标客户分类(或者是分级),有针对性地制定营销策略.基于大数据的精准营销就是利用大数据技术来支持精确分类,预测营销效果,并根据执行结果.时效性持续改进策略. 我们对精准营销的期待,不外乎降低获客成本.提升营销效率,然而"精准"首先是深刻地理解市场和用户,这就不是低成本能够 hold 住的活儿,而大数据技术的应用让我们能够在把效率做好的同时降低成本(当然指望初期就降低成本需要很高的智慧). 理解用户.区分用户,基于人

大数据时代如何精准营销?

近年来,同质化商品.频繁的价格战.店铺租金上涨.电子商务的冲击等因素导致零售企业利润不断下降,在当今大数据时代,谁能顺应时代的改变进行改革,谁就能抓住新的发展机遇. 零售企业通过多年的运营,掌握了大量的一手数据资料,如果能从这些数据中发现其隐藏的价值,掌握消费者的消费行为规律,预测消费者的购买意图,就能体现精确的营销策略.将以产品为导向的传统营销模式改为以消费者为导向的精确营销模式,是零售企业提高核心竞争力的有效方式. 大数据是指数据规模大到不能使用传统分析方法在合理时间内进行有效的处理.大数据

(转)我所经历的大数据平台发展史(二):非互联网时代 ? 下篇

编者按:本文是松子(李博源)的大数据平台发展史系列文章的第二篇(共四篇),本系列以独特的视角,比较了非互联网和互联网两个时代以及传统与非传统两个行业.是对数据平台发展的一个回忆,对非互联网.互联网,从数据平台的用户角度.数据架构演进.模型等进行了阐述. 前言,”数据模型“ 这个词只要是跟数据沾边就会出现的一个词,在数据库设计.数据仓库.数据挖掘上.业务里都存在,聚焦一下,这里提到的是数据平台中的”数据模型“. 这是一个非常的抽象词,个人也很难用简单语言把他描述出来,这一章也是整个系列中较为抽象的

大数据时代下的数据挖掘与可视化展现

全世界每天都有几十亿人使用计算机.平板电脑.手机和其它数字设备产生海量数据.在这个各个行业和领域都已经被数据给渗透,数据已成为非常重要的生产因素的大数据时代,对于大数据处理和大数据挖掘将意味着新一波的生产率不断增长和消费者盈余浪潮的到来. 在大数据时代下,从头至尾我们都脱离不了数据挖掘.有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿.煤炭按照性质有焦煤.无烟煤.肥煤.贫煤等分类,而露天煤矿.深山煤矿的挖掘成本又不一样.与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”.价值含量.挖掘成本比数量更为重要. 什么是数据挖

Go语言的9大优势和3大缺点, GO语言最初的定位就是互联网时代的C语言, 我为什么放弃Go语言

Go语言的9大优势和3大缺点 转用一门新语言通常是一项大决策,尤其是当你的团队成员中只有一个使用过它时.今年 Stream 团队的主要编程语言从 Python 转向了 Go.本文解释了其背后的九大原因以及如何做好这一转换. Go的优势 原因 1:性能 Go 极其地快.其性能与 Java 或 C++相似.在我们的使用中,Go 一般比 Python 要快 30 倍.以下是 Go 与 Java 之间的基准比较: 原因 2:语言性能很重要 对很多应用来说,编程语言只是简单充当了其与数据集之间的胶水.语言