警，並把有效的活動當成商品一樣及時的推送給不同生命周期階段的客戶；
（6）客戶個性化推薦。主要是用個性化推薦演算法實現根據用戶不同的興趣和需求推薦不同的商品或者產品，以實現推廣資源效率和效果最大化。
業務市場傳播層。這一層面要做到通過「性感」的數據分析和挖掘來輔助產品進行傳播，主要有兩種實現方式：
（1）製作有趣的數據信息圖譜。相信大家都不喜歡看產品的公關軟文，而更喜歡看好玩的有趣的內容。互聯網上內容的傳播更是如此。第三方數據公司CNNIC中國互聯網路信息中心2014年的數據顯示，10-29歲的網民占所有中國網民的55%，而這些用戶偏年輕、偏「屌絲」，所以這些受眾更喜歡「性感」的內容。某電商平台曾經通過統計其購買胸罩C-Cup以上的用戶地區分布，發現西安的網民相對比例最多，並發布了這個數據，暗示西安女生身材好，引起不少「屌絲」網民傳播。而某社交平台在則基於其8億多活躍用戶披露「逃離北上廣」數據圖，發現11%的用戶在春節後逃離了北上廣，並引起央視的深入報道；
（2）提供數據可視化產品。如某搜索引擎廠商，提供關鍵詞搜索指數，讓關注此關鍵詞的用戶可以實時掌握該關鍵詞被網民關注的走勢，在提供此服務的同時，也形成了該搜索廠商的品牌傳播效應。另外一個案例是，某報表軟體互聯網地圖服務上基於其位置定位數據，向網民展示了春節期間的全國春運出行熱度圖，以可視化的大數據產品形式來展現全國春運動態，網民可以在動態的出行熱度圖上查看某城市的人口遷入、遷出線路排行，並能進行飛機、汽車、火車等不同出行方式的熱度對比，由此來知曉某地區春運的出行熱度。全國春運出行熱度圖被央視報道，可見這樣結合社會熱點的數據可視化產品更被關注。
業務經營分析層和戰略分析層。這兩個層面更多的是運營傳統的戰略分析、經營分析層面的方法論，擁有大數據的企業在這兩個層面的優勢在於其分析的數據可以來自大數據，並且數據更新速度快，快到可以按照小時來更新甚至是分鐘級的速度更新，傳統的戰略分析、經營分析一般是按月來統計；另外一個優勢在於大數據的數據來源更多，可以對非結構化的數據進行更多的深入挖掘和洞察。但有兩方面需要注意：
（1）有很多企業錯誤的把「業務運營監控層」和 財務報表「用戶洞察/體驗優化層」能做的事情放在經營分析層或者戰略分析層來實施。我們認為「業務運營監控層」和「用戶/客戶體驗優化層」更多的是通過機器、演算法和數據產品來實現的，「戰略分析」、「經營分析」更多的是人來實現。很多企業把機器能做的事情交給了人來做，這樣導致發現問題的效率較低。我們的建議是：能用機器做的事情盡量用機器來做好，尤其是「業務運營監控層」和「用戶/客戶體驗優化層」，在此基礎上讓人來做擅長的經營分析和戰略判斷；
（2）在變化極快的FineReport互聯網領域，在業務的戰略方向選擇上，數據很難預測業務的大發展方向，如果有人說微信這個大方向是通過數據挖掘和分析研究出來，估計產品經理們會笑了。我們認為，如果能利用數據通過機器、演算法、或者人工的手段，把經營的現狀和問題及原因洞悉的特別清楚已經很不錯了，這樣決策層就可以基於這些情況進行更好的「拍腦袋」決策。
從本質上來說，數據在業務運營監控、用戶洞察和體驗優化、精細化營銷和運營、輔助經營分析中能起到比較好的作用，但在產品策劃、產品創意等創意性的事情上，起到的作用較小。但一旦產品創意出來，便可以通過大數據AB測試，數據驗證效果了。總之，本文只是提綱挈領的介紹了大數據在企業的落地方案。還有更多的細節和方法論未能展示出來，後面的文章將繼續展開。
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